정보의 바다라고 일컬어지는 인터넷에서 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 웹 검색엔진이 나날이 발전하고 있기는 하지만, 이들 검색엔진은 개인에게 특화된 것이 아니기 때문에 검색 결과의 양이 엄청나게 많은 뿐만아니라 원하지 않는 정보인 경우가 많다. 따라서 사용자의 기호를 반영하여 원하는 정보만을 찾아줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 기호를 반영하여 개인에게 특화된 웹 검색 시스템을 개발하기 위하여 유전자 알고리즘으로 최적화된 다중에이전트 시스템을 제안한다. 실험결과 사용자 프로파일 벡터가 사용자기호에 따라 변화하여 제안한 시스템이 유용함을 알 수 있었다.
사용자가 원하는 정보를 자동으로 찾아내어 제공하는 추천시스템은 최근 사용자의 만족도를 높이기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일, 음식 주문 내용 및 날씨/온도 등 외부요인을 기반으로 의사 결정나무를 이용하여 개인의 선호도를 분석하고 연관규칙을 이용하여 음식의 연관성을 분석한 후 음식을 추천하는 유연성 있는 개인화 추천시스템을 제안하고 구축하였다. 본 시스템은 복수 전략 학습을 이용하여 추천함으로써 단일 학습방법을 사용했을 때보다 만족도가 높아지는 것을 알 수 있었다.
인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.
인터넷 이용자의 폭발적인 증가와 기술의 발전으로 홈 네트워크 기술은 급속한 성장을 이루고 있는 추세이다. 본 연구팀이 기존에 연구한 스마트 홈 서버 아키텍처에서는 사용자에게 제공하기 위한 가전 서비스 예측을 위하여 감독형 패턴분석기와 규칙기반 패턴분석기 그리고 사용자감정 분석기를 사용하였다. 그러나 효율적인 홈 서비스를 위해 사용자, 가전기기, 센서장비 등의 데이터베이스를 관리하는 방안에 대해서는 충분한 제시를 하지 않았다. 본 논문에서는 세부 모듈로써 홈 네트워크 시스템 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 사용자 프로파일 관리 컴포넌트를 설계하며 개선점을 제시한다.
연직으로 여러 높이에서 측정된 기체의 농도는 다양한 목적에 활용될 수 있다. 예를 들어, 복잡지형에 위치한 우리나라의 일반적인 산림유역에서 에디공분산방법에 의한 증발산 및 이산화탄소 순생태 교환량(Net Ecosystem Exchange, NEE)을 관측하기 위해서는 수평 및 연직 이류(advection)와 저류(storage)항의 효과를 정량화해야 한다. 그리고 미량 기체의 발원 및 흡원을 추적하거나 관측의 발자국 분석을 위해서도 필요하다. 수증기와 이산화탄소의 연직 농도 분포는 일반적으로 에디공분산 플럭스 타워에 보조 장치로 설치되는 다중 기체 프로파일 관측시스템(이하 프로파일 시스템)에 의해 측정된다. 이 시스템은 다른 미기상 관측기기와는 달리 서로 독립된 여러 기기와 장치들이 하나의 목적을 위해 결합되어 작동되기 때문에 사용방법과 기기의 운영/유지/보수에 많은 어려움이 따른다. 현재 전세계적으로 플럭스 타워 관측과 함께 이용되고 있는 프로파일 시스템은 대부분 미국의 캠벨사(Campbell Sci. Inc.)에서 제작/판매하는 시스템과 개별 연구자들이 각자의 목적과 관측환경에 적합하도록 자체 제작한 시스템으로 구분된다. 연세대학교 대기과학과 생물기상/생지화학 연구팀은 2005년부터 광릉 산림유역의 활엽수림과 침엽수림에 미국 캠벨사에서 제작한 두 개의 프로파일 시스템을 설치/운영하며 다양한 기술적, 이론적 경험과 지식을 축적해 왔다. 이 총설에서는 복잡지형 산림에서의 물과 탄소의 순생태 교환량 관측에 중요한 도구로 사용되는 프로파일 시스템의 원리, 구성, 활용 방법에 대해서 소개한다.
국내에서 육성된 옥수수 90 품종 및 자식 계통에 대하여 microsatellite 마커를 활용하여 DNA 프로파일 데이터베이스를 구축한 다음 공시품종에 따른 유전적 유사도 분석 및 품종식별력 검정에 대한 연구를 수행하였다. 옥수수 90품종을 100개의 microsatellite 마커로 검정하고 대립유전자의 패턴이 우수하고 다형성 정도가 높은 13개를 선정하여 분석하였을 때 대립유전자의 수는 5 ~ 24개까지 다양하게 분포하였고 평균 대립유전자의 수는 13.69개로 높았다. PIC 값의 경우도 0.716 ~ 0.942 범위에 속하였고 평균값은 0.865로 아주 높았다. 옥수수 90품종 및 계통에 대하여 UPGMA 분석에 의한 계통도를 작성하였을 때, 옥수수의 품종 유형 및 품종 육성 계보에 따라 5개의 대그룹으로 나누어졌다. 본 연구에서 구축됨 옥수수 자식계통 및 품종별 microsatellite DNA 프로파일 데이터베이스는 신품종과 기 육성된 품종과 유전적 유사도 분석이 가능하기 때문에 품종보호출원시 대조품종 선정 및 품종진위성과 관련된 종자분쟁에 매우 유용하게 활용될 수 있을 것이다.
이 연구에서는 개혁신학과 복음주의, 중립적인 신학적 입장을 가지는 학술지와 색인어, 저자를 대상으로 계량서지학적 분석 방법을 적용하였다. 구체적인 분석방법은 평균 연결 군집화, 이웃중심성 척도, 프로파일 코사인 유사도를 활용하여 세 가지 결과를 제시하였다. 특히 저자 간 관계를 분석할 때에는 저자 사이에 핵심 공유 색인어를 파악해서 연구 주제를 해석하는 새로운 시도를 해보았다. 학술지 분석에서는 9개 학술지가 크게 개혁신학과 복음주의의 두 개 군집으로 나뉘어졌지만, 개혁신학을 지향하는 장로교단 학술지인 장신논단만 복음주의 군집에 속하였다. 두 군집의 색인어 분석에서도 개혁신학과 복음주의가 두 군집을 대표하는 주요어로 나타났다. 저자 분석에서는 9개의 군집이 산출되었다. 이중에서 4개의 군집에는 주로 개혁신학을 연구하는 장로교단 신학자들이 포함되었으며, 5개 군집에는 장로교단에 소속되지 않은 신학자들이 주로 포함되었다. 따라서 학술지와 색인어, 저자에 대한 계량서지학적 분석 모두에서 일관되게 개혁신학 군집과 복음주의 군집을 도출하였다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 전자상거래에서 실시간성과 추천의 정확도를 높이는 연구가 활발히 진행되고 있다. 대부분의 기존 추천기법들은 프로파일 방식의 문제로 고객의 관심도나 고객성향을 분석하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 있으며 고객은 여전히 만족하지 못하고 있다. 이는 구성되어있는 데이터베이스들의 문제가 아니라 기존 자료를 분석하기 위한 평가 자료인 신규로 프로파일을 생성하거나 다양한 프로파일을 생성하는데 문제가 있다. 또한 기존 추천기법에서는 다양한 특성을 가진 각 사용자 계층별로 차별화된 개인화 추천이 어렵다. 따라서 이 논문에서 기존의 평가 자료 방식과 다르게 구매로 인해 발생되어진 자료를 기반으로 사용자에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인 방법을 이용하였다. 다양한 개인화 성향과 정확한 고객성향의 내용 분석이 가능한 FRAT 기법을 적용하였다.
전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.
과학기술 연구는 인터넷에서부터 최신의 정보를 필요로 한다. 하지만 인터넷의 방대한 양의 정보를 검색하고 개개인의 연구자에 따른 정보를 추출해 내는 것은 복잡하고 반복된 과정이다. 이 논문에서 우리는 이러한 리서치 과정을 돕는 에이전트(PREA)시스템을 제안한다. 이 시스템은 주로 사용자의 관심사항을 시스템을 사용하는 과정에서 관찰하고 지능적으로 프로파일을 구축하게 된다. 그러나 프로파일을 사용자 중심으로 보다 시각적, 실시간으로 구축하기 위해서 이 논문에서는 기존의 확산 활성화 네트워크(Spreading Activation Network)을 개선한 확산 활성화 네트워크(MSAN: Modified Spreading Activation Network)를 이 용하고자 한다. 이렇게 함으로써 사용자의 관심사를 의 미 망으로 구축해서 보다 효율적 인 정 보검 색 이 가능해 진다. 또한 관련된 여러 실험을 하였는데, 그 결과 일반적인 상업 웹 검색엔진보다 PREA시스템이 맞춤형 정보검색에 보다 효율적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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