• The KIPS Transactions:PartD
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• v.16D no.5
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• pp.683-690
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• 2009

Social Networks which is composed of network with an individual in the center in a web support mutual-understanding of information by searching user profile and forming new link. Therefore, if we apply the Social Network which consists of web users who have similar immanent information to web search, we can improve efficiency of web search and satisfaction of web user about search results. In this paper, first, we make a Social Network using web users linked directly or indirectly. Next, we calculate Similarity among web users using their immanent information according to topics, and then reconstruct Social Network based on varying Similarity according to topics. Last, we compare Similarity with Search Pattern. As a result of this test, we can confirm a result that among users who have high relationship index, that is, who have strong link strength according to personal attributes have similar search pattern. If such fact is applied to search algorithm, it can be possible to improve search efficiency and reliability in personalized and social search.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.1
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• pp.49-58
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• 2011

Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service must provide the adjustive information through the personal interest profile based on POI(PoInt of Interest). This paper describes the intelligent retrieval geographical information service module for providing personal oriented geographic information service. Our proposal model consists of user preference profile, acquisition of POI through hybrid network (Wireless LAN, CDMA), service platform and implementation of prototype system. Implementation model can apply to the life information service like restaurant, oil station, convenient store and etc.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1117-1125
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• 2014

Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user's intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.

• Smart Media Journal
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• v.2 no.3
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• pp.17-22
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• 2013

The growth of the propagated NFC provides the various services with respect to internet applications, which it can be predicted from the simple internet services to the privated services. This paper proposes the clustering of information retrieval system model using NFC tag of access information for utilizing the similar information of the tag. The proposed model can search the similar information of the tag using the access information of NFC tag. In addition, it can cluster the similar retrieval information into topic cluster for utilizaing users.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.124-126
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• 2003

현재 소프트웨어들은 웹서비스라는 새로운 분야로 확대되어 발전되고 있다. 또한 기존의 웹이 가지는 단점을 보완하기 위해 등장한 시멘틱 웹을 차세대 웹이라 말하고 이러한 시멘틱 웹을 사용하기 위한 않은 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 에이전트가 정보의 의미를 이해하고 자동화한 기법들을 사용 할 수 있게 하는 시멘틱 웹에 대한 연구를 웹서비스(Webservice)분야로 확대시키고, DAML-S라는 독립된 연구분야로서 서비스내용에 대한 기술과 프로세스 컨트롤의 정의. 서비스를 접근하는 방법들을 에이전트가 수행하므로써 기존의 Syntactic기반 웹 서비스 검색구조가 가지는 문제점을 개선하고 에이전트가 추론형 검색엔진을 통하여 보다 정확하고 적합한 웹 서비스 검색을 가능하게 한다. 또한 개인화 기법들을 활용하여 효율성이 한 단계 높은 개인화 기능을 에이전트에게 부여하게 된다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.2
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• pp.63-73
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• 2011

In general, conventional search engines provide the same search results for the same queries of users, and however such techniques do not consider users' characteristics. To overcome this problem, we need a new way of personalized search which returns customized search results according to users' preference. In this paper, we propose a concept network profile-based personalized web search system in which the concept network is developed for accumulating users' characteristics. The concept network-based user profile is used to expand initial search queries to achieve personalized search. The concept network is a network structure of concepts where each concept is generated whenever each query is submitted, and it can be defined as a set of keywords extracted from the selected documents. Furthermore, we have improved the concept networks by augmenting intent keywords of each concept with a set of classification tags, called folksonomy, assigned to each document. For an additional personalized search technique, we propose a new re-ranking method that analayzes the degree of overlapped search results.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2002.11a
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• pp.345-352
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• 2002

무선 인터넷을 이용하는 사용자는 정보의 양의 따른 시간적 통신비용의 증가 문제로 개인화 에이전트가 사용자의 관심에 따라 서비스를 제공하는 기능과 맞춤화된 정보를 제공하는 기능, 지식 기반 방식으로 정보를 예측하는 기능을 가지기를 바라고 있다. 본 논문에서는 이와 같이 무선 인터넷을 사용하는 사용자를 위한 PDA 개인화 에이전트 시스템을 구축하고자 한다. PDA 개인화 에이전트 시스템 구축을 위해 프로파일 기반의 에이전트 엔진과 사용자 프로파일을 이용한 지식기반 방식을 사용한다. 사용자가 웹페이지에서 행하는 행위들을 모니터링하여 사용자가 관심 가지는 문서를 파악하고 정보 검색을 통해 얻어진 문서를 분석하여 사용자 각각의 관심 문서로 나누어 서비스하게 된다. 모니터링 되어진 문서를 효과적으로 분석하기 위해 unsupervised clustering 기계학습 방식인 Cobweb을 이용한다. unsupervised 기계 학습은 conceptual 방식을 이용하여 검색되어진 정보를 사용자의 관심 분야별로 clustering한다. 클러스터링을 통해 얻어진 결과를 다시 기계학습을 통해 사용자 관심문서에 대한 프로파일을 생성하게 된다. 이렇게 만들어진 프로파일을 룰(Rule)로 만들어 이를 기반으로 사용자에게 서비스하게 된다. 이러한 룰은 사용자의 모니터링 결과로 얻어지기 때문에 주기적으로 업데이트하게 된다. 제안하는 시스템은 인터넷신문이나 웹진 등에서 사용자들에게 뉴스를 전달하기 위한 목적으로 생성하는 뉴스문서를 특정 대상으로 선정하였고 사용자 정보를 이용한 검색을 실시하고 결과로 얻어진 정보를 정보 분류를 통해 PDA나 휴대폰을 통해 사용자에게 제공한다. 상품을 검색하기 위한 검색노력을 줄이고, 검색된 대안들로부터 구매자와 시스템이 웹상에서 서로 상호작용(interactivity) 하여 해를 찾고, 제약조건과 규칙들에 의해 적합한 해를 찾아가는 방법을 제시한다. 본 논문은 구성기반 예로서 컴퓨터 부품조립을 사용해서 Template-based reasoning 예를 보인다 본 방법론은 검색노력을 줄이고, 검색에 있어 Feasibility와 Admissibility를 보장한다.매김할 수 있는 중요한 계기가 될 것이다.재무/비재무적 지표를 고려한 인공신경망기법의 예측적중률이 높은 것으로 나타났다. 즉, 로지스틱회귀 분석의 재무적 지표모형은 훈련, 시험용이 84.45%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형은 84.45%, 85.08%로서 거의 동일한 예측적중률을 가졌으나 인공신경망기법 분석에서는 재무적 지표모형이 92.23%, 85.10%인 반면, 재무/비재무적 지표모형에서는 91.12%, 88.06%로서 향상된 예측적중률을 나타내었다.ting LMS according to increasing the step-size parameter $\mu$ in the experimentally computed. learning curve. Also we find that convergence speed of proposed algorithm is increased by (B+1) time proportional to B which B is the number of recycled data buffer without complexity of compu

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.7 no.3
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• pp.211-219
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• 2001

텍스트 정보만을 이용하는 일반적인 검색엔진들의 한계를 극복하여 향상된 결과를 내기 위하여 링크 구조를 이용해 검색을 수행하는 시스템이 새롭게 등장하고 있다. 링크 구조는 사용자의 질의에 대해 중요한 문서들을 가려준다. 본 논문에서는 한 걸음 더 나아가 링크 정보를 이용하여 검색된 웹 페이지들 중 사용자의 기호에 적절한 결과를 도출하는 방법을 제안한다. 사용자 프로파일에 기반한 퍼지 개념 네트워크로 구축된 퍼지 문서 추출 시스템은 사용자의 성향을 반영하여 링크 기반 검색결과를 개인화 한다. 5명의 사용자에 대한 실험결과, 개발한 시스템이 의미 있는 웹 페이지를 검색함은 물론이고 사용자의 성향을 잘 반영함을 알 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.42-44
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• 2012

본 논문에서는 개인화 검색 시 사용자의 단일 프로파일이 개인의 다양한 정보 요구를 만족시키지 못하는 문제를 개선하고자, 질의어에 따라 프로파일을 조정하는 방법을 제안한다. 특히, 제안하는 방법은 북마크 데이터로부터 질의어에 관해 사용자가 중요하게 생각하는 단어들을 추출하여 프로파일을 조정하는데 활용한다. 유명 북마크 서비스인 CiteULike의 데이터를 활용한 실험에서, 제안하는 방법이 단일 프로파일에 기반한 기존의 방법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인할 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.267-272
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• 2009

웹 2.0 이라 불리는 현 웹의 패러다임은 개방, 공유, 참여로 압축하여 말할 수 있다. 이 속에서는 사용자의 참여와 공유로 콘텐츠가 생산 또는 재생산된다. 이러한 콘텐츠는 사용자의 관심을 반영하기 때문에 사용자가 어떠한 콘텐츠를 만들어 냈는지, 수집했는지 등을 분석하면 사용자의 관심 범주를 추출할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 소셜 북마킹 서비스를 이용하며 생성한 태그를 바탕으로 사용자의 관심 범주를 추출하여 이를 통해 개인화 콘텐츠 제공 서비스를 제안한다. 우선, 웹 서비스에서 제공하는 피드를 이용하여 사용자가 생성한 태그 중 가장 많이 쓰인 10개의 태그와 그것들과 관련 있는 태그들만 모아서 관심 범주을 추출하기 위한 태그 집합을 구성한다. 구성된 태그 집합을 바탕으로 피어슨 상관 계수를 통해 태그 간 동시 사용률을 조사한다. 이후 사용자 흥미에 부합하는 콘텐츠를 검색하기 위해 조사된 동시 사용률을 바탕으로 검색 키워드 그룹을 추출한다. 이렇게 만들어진 키워드 그룹들은 사용자의 평소 관심사와 관련된 콘텐츠를 검색하는데 사용되며, 이를 통해 사용자의 관심 있는 내용의 콘텐츠를 사용자의 특별한 검색 절차 없이 제공받는다. 이러한 방식을 통해 사용자가 원하는 정보를 입력하는 절차 없이도 웹에 축적된 사용자의 정보를 사용하여 자동으로 개인화된 콘텐츠를 제공할 수 있을 것으로 기대 된다.