• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.99-101
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• 1998

점차 규모가 확대되어 가는 전자상거래 분야에서 차별화를 위하여 개인화된 서비스 제공을 위한 one-to-one 마케팅을 도입하였다. 기존의 가상 상점들을 사용자가 구매를 원하는 물건을 검색하여 찾아야 하는데, push기술과 에이젼트를 도입함으로써 고객에게 맞춤 서비스를 제공한다. 고객의 선호도 조사와 로그인한후의 행위를 모니터링하고 구매결과들을 분석하여 다음 고객의 방문시 그 고객만의 상점을 제공해준다. 모니터링 에이젼트(Monitoring Agent), 분석 에이젼트(Analysis Agent)의 도입으로 고객이 정말 원하는 것이 무엇인지 고객이 인지 못하고 있는 것도 제시함으로써 정보의 유용성을 높여주고, 개인화 에이젼트(Personalize Agent)를 통해 고객의 편의 도모뿐만 아니라 Rule-based에 근거하여 고객이 관심 있을 만한 상품과 광고를 선정해 제시함으로써 구매를 자극한다. 본 시스템에선 자바의 "Write Once, Run Anywhere" 성격에서 잘 나타난 분산환경에서의 장점을 이용하고자 최대한 자바의 기술을 사용해서 시스템을 설계하고 에이젼트를 만들었다.이젼트를 만들었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.364-368
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• 2009

"소셜 네트워크(Social Network)와 검색(Search)의 만남"은 현재 인터넷 상에서 매우 의미 있는 두 영역의 결합이다. 이와 같은 두 영역의 결합을 통해 소셜 네트워크 내에서 친구들의 생각이나 관심사 및 활동을 검색하고 공유함으로써 검색의 효율성과 적합성을 높이기 위한 연구들이 활발히 수행되고 있다. 본 논문에서는 일반적인 소셜 관계 랭크(SRR : Social Relation Rank) 및 토픽이 반영된 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. SRR은 소셜 네트워크 내에 존재하는 웹 사용자들의 내재적인 특성 및 검색 성향 등에 대한 관련성(또는 유사정도)을 수치로 산정한 '소셜 관계 지수(SRV : Social Relation Value)'에 랭킹(Ranking)을 부여한 것을 의미한다. 제안하는 알고리즘의 검색 적용 가능성을 검증하기 위해 첫째, 웹 사용자간 직접 또는 간접적인 연결로 구성된 소셜네트워크를 구성 한다. 둘째, 웹 사용자들의 속성에 내재된 정보를 이용하여 토픽별 SRV를 산정한 후 랭킹을 부여하고, 토픽별 변화되는 랭킹에 따라 소셜 네트워크를 재구성 한다. 마지막으로 (TS_)SRR과 웹 사용자들의 검색 패턴(Search Pattern)을 비교 실험 한다. 실험 결과 (TS_)SRR이 높은 웹 사용자 간에는 검색 패턴 또한 유사함을 확인 하였다. 결론적으로 (TS_)SRR 알고리즘을 기반으로 관심분야에 연관성이 높은, 즉 상위에 랭크 된 웹 사용자들을 검색하여 검색 패턴을 공유 또는 상속받는 다면 개인화 검색(Personalized Search) 및 소셜 검색(Social Search)의 효율성과 신뢰성 향상에 기여 할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.28 no.5
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• pp.431-439
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• 2001

최근 본격적으로 서비스되기 시작한 비교쇼핑몰들은 번거로운 쇼핑과정을 대신하여 한 사이트 내에서 원하는 상품에 대한 통합검색과 비교가 한번에 이루어지게 해준다. 그러나 에이전트에 의해 수집된 상품정보의 양이 방대해진 반면 고객중심의 one-to-one marketing이 이루어지지 않아 불필요한 정보로 인해 여전히 쇼핑의 효율이 낮다. 본 논문에서는 등록된 각 고객의 프로파일과 관심도에 따라 코드화된 정보의 처리를 통하여 개별적인 상품정보의 제공과 한 번의 클릭으로 원하는 쇼핑몰의 원하는 상품만을 비교해 보여줄 수 있는 멀티 에이전트 기반의 개인화된 비교쇼핑 시스템을 제안한다. 또한 학습된 고객의 관심도와 프로파일을 이용하여 구매가 예측되는 상품을 적절한 시간에 e-mail 푸쉬 서비스로 추천 및 광고하여 추가 쇼핑으로 이어질 수 있게 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.334-337
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• 2011

음원의 디지털화와 다양한 디지털 기기의 보급으로 인해 사용자는 더욱 쉽게 많은 양의 음악을 접할 수 있게 되었다. 많은 양의 음원중에서 사용자 개개인의 성향에 맞는 음악을 검색하기 위해 내용기반 음악검색과 감성기반 음악검색 방법 등이 제안되고 개발되고 있다. 본 논문에서는 감성기반 음악검색방법에서 다차원 벡터 형태의 MPEG-7 저수준 오디오 서술자들의 중요도를 결정하기 위한 새로운 방법을 제안하였다. 제안된 방법은 한 쌍의 대립되는 감성을 대표하는 음악들의 유사성을 다차원 서술자의 관점에서 측정한다. 그리고 이 유사관계를 러프 근사화와 군집 내/군집 간의 유사성 비율을 이용하여 서술자의 중요성을 결정하는데 사용한다. 이 중요성을 바탕으로 결정된 가중치는 여러 개의 오디오 서술자들의 유사성을 총체화하여 감성기반 음악검색에 이용된다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.12 no.4
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• pp.61-72
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• 2006

Ubiquitous computing technologies become mature enough to be applied in acceptable ubiquitous services. In particular, in u-shopping area, personalized recommender systems which automatically collect the nomadic user-related context data and then provide them with products or shops in a flexible manner. However, legacy cooperative queries and context-aware queries so far do not come up with dynamically changing situations and ambiguous query commands, respectively. Hence, The purpose of this paper is to propose a personalized context-aware cooperative query that supports a multi-level data abstraction hierarchy and conceptual distance metric among node instances, while considering the user's context data. To show the feasibility of the methodology proposed in this paper, we have implemented a prototype system, CACO, in the area of site search in a large-scale shopping mall.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.208-210
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• 2004

오늘날 인터넷상에서 존재하는 않은 정보들은 다양한 사용자의 개인 특성에 안게 새로운 정보의 지식으로 제공되어지기를 원한다. 기존의 연구는 단일 학술 기법을 통해 정보를 추출했으나 사용자에게 보다 의미 있는 정보를 제공하기 위해 다중 전략 학습 기법인 PMSL(Personalized Multi-Strategy Learning) 모듈 시스템을 제안하고자 한다. PMSL 모듈은 인터넷의 정보를 여과하여 필터링하고, 사용자 개인화의 키워드를 중심으로 연관된 객체를 추출한다. 이때 연관된 객체 추출시 대용량 데이터에서 시간적, 공간적면에서 효율적인 연관 탐색 기법인 Fp-Tree와 Fp-Growth 알고리즘을 적용시킴으로 결과의 효율성을 높이고자 하였으며, 연관규칙의 문제점을 보완하기 위해 가중치 기법인 TF＊IDF 학습 기법을 적용시켰다. PMSL 모듈을 실행한 결과 기존 학습 기법에 비해 보다 더 의미 있는 연관 지식을 추출하게 되었다.

• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.15 no.4
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• pp.181-195
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• 2010

The participation and share between personal users are the driving force of Web 2.0, and easily found in blog, social network, collective intelligence, social bookmarking and tagging. Among those applications, the social bookmarking lets Internet users to store bookmarks online and share them, and provides various services based on shared bookmarks which people think important.Delicious.com is the representative site of social bookmarking services, and provides a bookmark search service by using tags which users attach to the bookmarks. Our paper suggests a method re-ranking the ranks from Delicious.com based on user tags in order to provide personalized bookmark recommendations. Moreover, a method to consider bookmarks which have tags not directly related to the user query keywords is suggested by using tag network based on Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare the ranks by Delicious.com with new ranks of our system.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2000.05a
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• pp.73-78
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• 2000

인터넷의 발달과 더불어 매일같이 제공되는 수많은 정보로부터 자신에게 필요한 정보만을 추출하는 데는 많은 시간과 노력이 소요된다. 이러한 정보 가운데 한가지로 메일링 리스트(mailing list)로부터의 전자우편을 들 수 있다. 메일링 리스트의 주된 목적은 정보교류이며 많은 경우 학술적인 자원을 제공하는 URL을 소개하고 있다. 본 논문에서는 사용자를 대행하여 메일링 리스트로부터의 메일을 분석하고 메일내의 URL을 추적하여 사용자의 기호에 맞는 논문과 논문에 관한 정보를 수집하여 개인화 된 학술 DB를 구축해주는 에이전트 시스템을 제안한다. 사용자는 사용자 인터페이스 에이전트를 이용하여 개인가상 도서관의 자료를 열람할 수 있으며 검색, 삭제 등의 작업과 수집된 자료들에 대한 피드백을 줄 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.808-815
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅에 대한 관심이 높아지면서, 위치인식기술의 중요성이 대두 되고 있다. 기존에 많이 이용되어 왔던 위치인식기술에는 인공위성을 이용한 GPS, 초음파를 이용한 Cricket, 적외선을 이용한 Active Badge, RF를 이용한 RFDAR등이 있다. 하지만 이러한 기술들은 시스템을 위해 기반 시설을 전제 조건으로 하기 때문에 이용에 어려움이 따른다. 기존의 위치인식기술의 단점을 보안하기 위한 방법으로 제시된 것이 GSM과 무선 LAN을 이용한 위치인식기술들이다. 현재는 차량용 네비게이션, 물류시스템의 상품 운반 현황 추적 등 위치인식기술을 바탕으로 한 다양한 서비스들이 상용화되어 가고 있다. 상용화된 서비스들의 특성에 따라 개인화된 위치 정보를 필요로 하는 것들이 많아 지고 있으며, 개인화된 정보를 획득하고 이를 서비스에 적용하려는 시도가 여러 곳에서 진행 중이다. 개인화된 정보를 얻기 위해서는 사람이 이해하고 사용할 수 있는 장소라는 개념을 확보해야 하며, 인공지능적인 기술들을 필요로 하게 된다. 본 논문에서는 기반시설(AP: Access Point)이 충분한 무선 LAN을 이용하여 위치인식 기술애 대해 연구하였다. 기존의 무선 LAN 장비를 통하여 얻어진 위치 데이터를 가공하여 검색 기술의 고전적인 방법인 벡터 유사도와 확률 기반 유사도를 적용하여 인식률의 추이를 실험해 보고, 인식률 증가를 위한 방법들을 모색해 보겠다. 또 위치기반 알리미를 통하여 개인화 정보에 대한 적용 방향에 대해 연구해 보고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartD
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• v.14D no.4 s.114
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• pp.427-434
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• 2007

Although wireless devices are the most suitable device for ubiquitous environment, they have restrictive capacities when using internet services than desktop environments. Therefore this research proposes a wireless internet service method that uses contents-based personalization. The existing websites can easily and promptly access desired news articles and other data through RSS-linked web contents and by the personalization method. The proposed method will make using wireless internet easier while lowering contents production costs. Moreover, personalized mobile web news contents that satisfy the preferences of users can be serviced.