• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 1999.10e
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• pp.73-78
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• 1999

최근 인터넷에서 접근할 수 있는 정보의 양이 급속히 증대함에 따라 사용자의 선호도와 목적에 따라 개인화 또는 전문화된 검색기능을 제공하여 기존 인터넷 검색엔진의 약점을 극복할 수 있는 방법으로 인터넷 검색에이전트가 연구되고 있다. 현재 개발하고 있는 인터넷 검색 에이전트는 다양한 목적에서 개발한 인터넷 검색엔진의 검색 결과에 부가가치를 더하는(value-added) 접근 방법을 따른다. 하지만 이 방법은 검색엔진의 재현율이 떨어지면 문제영역 지식이나 사용자의 선호도를 이용해도 정확도가 증가하지 않는다. 따라서 검색엔진의 재현율과 정확도를 동시에 높이면서 효과적인 결과를 얻기 위해서는 기존 검색엔진을 모듈화하여 효율적인 분산 및 다중처리가 가능하도록 함으로써, 문제영역 지식이나 사용자 선호도가 검색결과에 반영되도록 해야한다. 이 논문에서는 부산대학교의 인터넷 검색엔진인 미리내 시스템을 에이전트 기반 시스템으로 변환하고, 분산, 다중 처리 및 실시간 검색이 가능한 검색에이전트 환경을 구축하였다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.4
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• pp.309-312
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• 2011

Handling fuzzy query in voice search on smartphones is one of the most difficult problems. It is mainly derived from the complexity and the degree of freedom of natural language. To reduce the complexity and the degree of freedom of fuzzy query in voice search on smartphones, attribute-driven approach for fuzzy query is proposed. In addition, a new page ranking algorithm based on the values of attributes for handling fuzzy query is proposed. It provides a smartphone user with location-based personalized page ranking based on user's search intentions. It is a further step toward location-based personalized web search for smartphone users. In this paper, we design a prototype model for handling fuzzy query in voice search on smartphones and show the experimental results of the proposed approach compared to existing smartphones.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.17 no.2
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• pp.85-100
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• 2000

Meta search engines have been used as the first engine because they let users several search engines at once for their queries and give them the search results. The purpose of this study is to examine the features and functions of 17 meta search engines in order that it helps users select and execute effective searches on meta search engines. Each selected engine is analyzed based on the criteria evaluating both meta search engines and general search engines. The results show that each meta search engine has its own characteristics while there are common features among them. It is expected that the results of this study will help users utilize meta search engines and provide meta search engine designer basic ideas.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.9
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• pp.1-10
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• 2015

We propose and implement a personalized tour recommendation system based on ontology. We utilize user's profile, dynamic information on search in the application, web search, and facebook for personalized recommendation. We construct tour database for England based on ontology for a demo service, and recommend tour spot considering an individual preference with tour database. This dynamic and personalized tour service makes it possible for individual to plan one's own tour by considering recommended tour spots for each individual.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.479-481
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• 2014

개인정보보호법의 개정안이 1년간의 계도 기간을 거쳐 2014년 8월 7일에 시행되었다. 개인정보 보호법은 개인정보보호에 관한 법률이 포함하고 있으며 크게 관리적인 보호조치와 기술적 보호 조치로 구분된다. 본 시스템은 기술적인 보호조치에 해당하며, 개인정보가 포함된 문서를 탐지 및 암 복호화 한다. 개인 정보를 보호하는 방법에 있어서 개인정보에 해당하는 패턴을 정의하고, 상기 패턴을 참조하여 컴퓨터에 저장된 파일에 개인정보가 포함되어 있는가를 검색하며, 정보보호를 위한 암 복호화 동작을 수행하는 정보보호단계를 제공함으로써, 개인정보가 포함되어 있는 파일의 외부 유출을 차단할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.277-279
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• 2000

인터넷 쇼핑몰의 급증으로 각 쇼핑몰은 경쟁적으로 표적판매의 전략으로써 상품 광고나 쇼핑 정보 등을 회원들에게 e-mail로 제공해 주고 있지만 여러 쇼핑몰에 회원으로 가입되어 있는 인터넷 사용자들에게 이런 무분별하고 획일적인 광고는 오히려 번거로운 것일 수 있으며 더욱이 그 내용이 관심 밖의 것일 경우 무가치한 정보 공해에 지나지 않게 된다. 본 논문에서는 등록된 사용자의 프로파일 정보와 학습된 쇼핑패턴을 토대로 그 사용자의 관심도와 쇼핑이 필요한 시기를 예측하여 e-mail로 개인화된 광고 및 추천서비스를 제공하는 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 이를 위해 상품별 구매속성이 반영된 코드를 상품의 ID로 정하여 구매속성별 분류와 검색 및 갱신이 쉽고 정확하게 이루어지도록 하였고 별도의 학습 과정 없이 코드의 검색만으로 선별된 상품을 자동으로 광고와 추천하는 것이 가능하다.

• Information Systems Review
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• v.23 no.4
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• pp.69-86
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• 2021

As artificial intelligence technology advances, personalized recommendation systems using big data have attracted huge attention. In the case of beauty products, product preferences are clearly divided depending on customers' skin types and sensitivity along with individual tastes, so it is necessary to provide customized recommendation services based on accumulated customer data. Therefore, by employing deep learning methods, this study proposes a neural network-based recommendation model utilizing both product search history and context information such as gender, skin types and skin worries of customers. The results show that our model with context information outperforms collaborative filtering-based recommender system models using customer search history.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.8 no.1
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• pp.20-29
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• 2003

According as quantity of information is augmented rapidly in World Wide Web, users are investing more times finding correct information to on. Search function that a search agent is personalized according to user's preference degree or search objective to solve these problem should be offered. Therefore, a search agent accumulates experienced knowledge connected with user's past search in this research. When new query was given, search agent offered learning function of intelligence that decides category group through estimation method of similarity using this knowledge. So this paper showed that case based search can bring superior result in the correctness rate than other search method.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.423-428
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• 2001

유전 알고리즘을 이용한 정보 필터링 에이전트는 기존의 검색엔진에서 찾고자 하는 문서에 대해 검색된 문서의 유사도가 낮은 문제점을 해결한다. 본 논문에서는 HTML 태그의 중요도 가중치와 HTML 태그 안의 위치에 대한 가중치를 유전 알고리즘을 이용하여 학습한다. 여기서 학습된 가중치가 높은 태그와 태그 안의 위치 그리고 출현하는 빈도수에 대한 중요도 가중치를 다시 유전 알고리즘을 이용하여 학습하고 여기서 학습된 가중치로 검색된 문서를 필터링하여 정보 검색 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 이 때 태그의 중요도 가중치 값을 학습하는 방법으로 하나의 태그를 유전자로 매핑하고 일련의 태그 집합을 염색체로 표현한 유전 알고리즘을 이용한다. 태그 안의 위치에 대한 중요도 가중치 값도 같은 방법을 이용한다. 여기서 나온 태그와 위치 그리고 빈도 수에 대한 중요도 가중치 값을 다시 유전자 알고리즘 이용하여 계산하다. 이 값으로 검색된 문서를 필터링하여 기존의 정보검색보다 검색자가 원하는 검색문서에 상당한 정확율을 제공하는 방법을 제안한다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.3 s.61
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• pp.91-125
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• 2006

Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.