• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (3)
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• pp.337-339
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• 2002

본 논문에서는 유선 인터넷상에서 소규모 여러 인터넷 상점들이 정보를 공유하고, 통합된 서비스를 제공함으로써 고객의 인지도를 높이기 위한 방법으로 등장한 기존의 허브(Hub)사이트와 모바일(Mobile) 인터넷이 결합된 M-Commerce 환경에서 고객에게 실시간으로 개인화된 맞춤 정보를 제공하기 위한 기법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.409-412
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• 2008

최근 웹서비스를 이용한 개인화 서비스에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 사용자의 위치 정보를 이용하여 사용자에게 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스 시스템을 제안하였다. 또한 시스템 구성 및 테스트를 위해 기존 GSTD알고리즘에 이동객체의 패턴과 공간 개념을 적용하여 사용자의 선호도를 분석할 수 있는 이동객체를 생성하게 하였다. 사용자는 자신의 위치 정보가 반영된 정보를 제공 받을 수 있기 때문에 보다 사용자에게 유용한 데이타를 제공 받을 수 있게 된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.441-447
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• 2017

웹 서비스 및 모바일 서비스에서 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 처리되는 정보를 수집하고 분석해야 한다. 일반적으로, 사용자에 의해 수집되는 정보는 시스템을 사용하는 온라인 측면에서 관리되는 정보이다. 온라인에서 수집되는 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기에도 충분할 수 있다. 그러나 현재는 온라인 서비스와 오프라인 서비스가 혼재되는 O2O 서비스 측면에서 오프라인 상에서의 사용자 정보도 중요한 개인화 서비스의 정보가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 더 정밀한 개인화 서비스를 제공하기 위해 사용자 관심 정보로서 오프라인 상에서의 사용자 관심 정보를 수집하기 위한 아키텍쳐를 제안한다. 아키텍쳐의 핵심 요소로서 노드 분석기, 거리 체크기, 유지시간 체크기, 그리고 교차분석기를 기반으로 수집 아키텍쳐를 정의한다. 또한, 제안된 아키텍쳐를 구성하는 핵심 요소들의 처리 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안된 아키텍쳐 및 알고리즘을 검증하기 위해 BLE 기반으로 오프라인 상에서 사용자 관심정보를 수집하는 사례연구를 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권8호
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• pp.81-90
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• 2012

디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 서비스 추천은 개인의 신체조건, 질병, 건강상태를 평가해서 이루어져야 한다. 기존의 시멘틱 환경의 유헬스 개인화 추천 방법은 온톨로지에 의존하여 의미 분석으로 추천을 하기 때문에 사용자 만족도가 떨어진다. 이에 본 논문에서는 디지털 TV에서 시멘틱 환경의 유헬스 서비스를 위한 나이브 베이지안 필터링 기반 개인화 서비스 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 온톨로지를 이용하여 상황데이터를 추론하여 트렌젝션을 저장 하고, 선호도 정보를 이용한 나이브 베이지안 필터링 기법을 사용하여 온톨로지로부터 생성된 트렌젝션과 사용자 선호도 정보를 이용하여 추론하여 서비스를 제공한다. 나이브 베이지안 필터링 기반으로 추론된 서비스는 기존의 필터링 방법 보다 콘텐츠 추천의 높은 정확도와 재현율을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.436-439
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• 2007

추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.821-823
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• 2003

지금까지의 TV 방송 서비스는 지상파. 위성 또는 케이블 방송국에서 제공되는 방송 프로그램을 단순히 수동적으로 시청하는 형태가 주를 이루었다. 그러나 최근 디지털 기술의 발전으로 이러한 단 방향 TV방송 서비스를 넘어 양방향 TV 방송 서비스를 가능하게 함으로써 정보 공급자와 사용자 간의 수평적 커뮤니케이션이 가능하게 되었다. 또한 다매체 다채널 방송 환경의 도래로 인하여 TV 시청자에게 수많은 방송 프로그램 정보가 제공됨으로써 정보의 과부하로 인하여 방송 프로그램의 수동적 취사선택이 매우 어려운 TV시청 환경으로 바뀌고 있다. 이로 인하여 TV 시청자의 선호도에 기반한 방송 프로그램 시청환경 제공의 필요성이 대두되었으며 이러한 필요성은 TV의 개인화된 맞춤형 방송 서비스의 도래를 예고 하고 있다. 본 논문에서는 사용자의 요구와 선호도에 따라 개인화된 정보를 전자 프로그램 가이드, 퍼스널 캐스팅 또는 검색/필터링 등의 응용에 사용할 수 있도록 하는 MPEG-21의 컨텍스트 디지털 아이템에 대한 연구이다.

• 정보보호학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.629-638
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• 2013

최근 개인정보 보호에 대한 관심이 높다. 디지털로 변환된 정보는 인터넷을 통해 쉽게 전달되고 개인별 맞춤 서비스를 위해 서비스 제공자가 사용자의 개인정보를 요구하는 경우가 많아졌다. 사용자들은 서비스 제공자들에게 정보를 제공할 때 암호화를 통해 안전하게 전달하면 공유된 개인 정보가 안전하게 보호된다고 판단하고 있으나 서비스 제공자가 활용한 개인 정보를 정확한 시점에 파기하지 않고 필요 이상으로 오랫동안 보관함으로써 정보 유출의 가능성을 높이는 경우가 많다. 개인정보를 필요한 기간만큼만 보관하고 필요가 없을 경우 삭제하거나 초기화 한다면 개인정보의 유출 가능성을 훨씬 낮출 수 있다. 본 논문에서는 개인정보 보호를 위한 데이터 자가 초기화 기법에 대해 고찰하고 문제 해결을 위해 유리 상자 모델을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권7호
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• pp.738-742
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자에게 개인화 된 서비스를 제공하기 위해서 사용자 모델은 필수적 요소이다. 기존의 사용자 모델에서는 시스템이 사용자가 원하는 서비스를 자동으로 인지하고 해석하도록 하기 위하여 사용자가 원하는 서비스를 미리 기술한다. 또한, 사용자 모델에 상황 정보가 고려되지 않음으로 인해 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 없다. 위와 같은 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 사용자의 경험을 학습하여 자가 성장 가능한 사용자 모델을 제시하였으며 상황에 따른 사용자 선호 서비스를 추출하여 자동으로 개인화 커뮤니티 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.549-550
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• 2021

사용자에게 맞춘 개인화된 제품과 서비스를 제공하는 기술의 발전으로 개인화의 수요는 점점 늘어날 것으로 전망하고 있다. 또한 개인 맞춤형으로 전문 스포츠 선수화, 족부 장애우를 위한 정형 제화 등 전문적인 기능 중심의 개인화나 패션을 위한 스타일 중심의 개인화 등 개인 맞춤 제작 신발을 제작할 때 기존의 아날로그적인 방식으로 발 변인을 측정했을 때 각 변인에 대해 기준점이 명확하지 않아서 재현성이 떨어진다. 따라서 본 논문에서는 자를 이용해 간단히 측정 가능한 기본적인 발 변인 이용하여 다른 변인들을 학습하고 딥러닝을 이용해 추정하는 방법에 대해 서술한다. 이를 위해 20개의 발 변인을 휙득 하였고 그 중 6개의 기본적인 발 변인을 이용해 14개 변인을적합 방지를 위해 Dorpout을 적용해 학습하고 학습한 데이터를 이용해 학습하지 않은 데이터를 테스트해 각 변인별 결과를 보여준다.