본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.
이 논문에서는 테스크 프로파일과 쿼리 확장을 이용한 개인화 검색에서 프로파일의 효율적인 관리를 위해 트리구조 프로파일을 제안한다. 쿼리 확장은 설정된 기준 값이 문서의 질과 양에 따라 결과 값이 다르고 테스크 프로파일은 과거 사용자가 주제와 관련없는 문서를 방문 하였을 경우 데이터의 오염이 발생된다. 이 논문은 테스크 프로파일 수의 축소 및 쿼리확장을 효율적으로 분류할 수 있는 트리구조 프로파일을 제안한다.
정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.
근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.
최근 자동화 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 그중에서도 홈오토메이션의 가장큰 특징은 전자 자동기기 등이 주가 되는 가사의 관리를 자동화 하는 것이다. 사용자의 현재 상황 및 선호도 등의 정보를 이용하여 서비스를 사용자에게 제공하는 개인화 서비스는 사용자 프로파일에 따라 차별화 되어서 제공되어 진다. 하지만 현실상의 사용자 프로파일을 수집하기에는 어려움이 따르기 때문에 본 논문에서는 개인화 서비스를 효과적으로 지원할 수 있도록 가상의 사용자 프로파일을 다루는 사용자 프로파일 생성기 데이터베이스를 설계 및 사용자프로파일 생성기를 구현하였다.
본 연구는 고가의 인프라 구축이라는 제약 때문에 현재까지 기초적인 수준에 머물러있는 홈 네트워크의 문제점을 극복하고자 제안된 스마트폰 중심의 개인환경서비스(PES : Personal Environment Service)를 연구하였다. 개인환경서비스는 스마트폰과 무선랜, 블루투스 등의 모듈이 탑재된 가전기기와 근거리 무선통신으로 사용자의 선호도를 저장하고 있는 프로파일을 교환하여 가전기기를 자동으로 설정해 주며 프로파일은 서비스 서버에도 전송되어 지속적으로 갱신, 사용자에게 편리한 생활을 제공해 준다. 본 연구는 이러한 스마트폰 중심의 개인환경서비스의 데모 시스템 구조 및 시연 시스템을 구축하였다. 데모시스템의 스마트폰 플랫폼은 구글 사의 안드로이드 2.2 (Froyo) 버전이며, 지능형 가전기기와는 블루투스 통신을 통해 사용자와 서비스 프로파일을 교환한다. 가전기기는 PC, 난방기기, 가스렌지, TV, 라디오 총 5가지를 구현하였는데 실제 가전기기를 구현할 수 없는 한계로 인해 PC를 제외한 가전기기는 블루투스 임베디드 보드에 LCD 디스플레이를 설치한 모의(pseudo) 가전기기로 대체하였다. 스마트폰에 저장되어 있는 사용자 프로파일은 각각의 가전기기별 선호도를 환경설정을 통해 설정할 수 있게 하였고, 선호도를 설정하면 가전기기는 블루투스 통신으로 스마트폰의 사용자 프로파일을 전송받아 자동 설정해 준다. 서비스 서버는 스마트폰과 가전기기의 모든 로그를 전송받아 패턴분석 과정을 거쳐 사용자의 프로파일을 자동으로 설정해주어서 사용자는 개인에게 최적화된 생활환경을 제공받게 된다. 개인환경서비스는 현재 표준화 규격 개발을 위해 제조업체, 이동통신사, 연구소, 대학교 등에서 활발히 연구 중에 있으며, 향후에는 현재까지 개발된 데모 시스템을 토대로 프로토콜을 연구, 수립하여 표준화 규격 개발에 기여할 예정이다.
본 논문에서는 생활 스포츠 활성화를 위한 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 시스템의 프로파일 설계를 제안한다. 제안한 프로파일은 개인과 생활 스포츠 팀(그룹)의 정보를 기반으로 맞춤화된 생활 스포츠 콘텐츠를 추천하기 위한 적합한 프로파일을 설계하였다. 특히, 제안한 프로파일은 사용자들의 피드백을 통해 변화하는 값을 동적 프로파일로 설계하였다. 본 논문에서 제안한 프로파일 설계는 개인의 행복 및 건강 증진을 높이고, 생활 스포츠의 새로운 서비스 모델 개발에 기여할 것으로 기대한다.
추천 시스템은 사용자 프로파일을 기반으로 개인 취향에 맞는 정보나 제품에 대한 이용성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시멘틱 환경 내에서 사용자 개개인에 맞는 웹 콘텐츠를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 웹 콘텐츠 추천 방법론을 제안한다. 이를 위해서 2가지에 초점을 두었다. 첫 번째, 사용자 프로파일의 쓰임새를 향상시키기 위해 온톨로지 모델을 적용한다. 이는 비슷한 서비스를 제공하는 여러 웹 서비스 사이트에서 사용자의 기호 정보를 공유할 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 온톨로지를 기반으로 생성된 사용자 프로파일은 콘텐츠 추천 점수 계산을 위한 정확한 입력 데이터를 제공한다. 두 번째로 각각의 웹 콘텐츠들의 추천 점수를 계산하는 함수를 정의한다. 제안하고자 하는 함수는 각 웹 콘텐츠의 계층구조와 웹 콘텐츠를 구성하는 속성들의 관계를 명시한 온톨로지를 기반으로, 사용자 프로파일의 내용과 웹 콘텐츠의 개념 유사도(Concept Similarity)와 관계 유사도(Relation Similarity) 구한다. 따라서 본 논문에서는 전체 유사도(Concept Similarity+Relation Similarity)를 추천 점수로 적용한다.
본 논문에서는 트위터로부터 자동 생성한 사용자 프로파일을 이용하는 개인 맞춤형 음식 추천 시스템을 제안한다. 사용자 개인의 트위터 문장에서 명사를 추출하고, 감정단어와의 공기 여부에 따라 감정점수를 계산한 후. 사용자 프로파일을 생성한다. 각 음식에 관한 정보는 웹에서 검색한 웹 페이지를 분석, 가공하여 음식별 대표 명사 목록을 만들어 사용한다. 이렇게 구축된 사용자 프로파일과 각 음식별 특징 정보 간 유사도를 계산하여 사용자에 맞는 음식을 추천 해준다. 제안하는 방법은 추천 시스템을 처음 사용하는 사용자라 할지라도 사용자 프로파일이 자동으로 구축되어 추천에 사용되기 때문에 항상 추천 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.
개인화된 데이터와 함께 콘텐츠 제공 등의 서비스를 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 디바이스와 단말기에서의 정보 이용 및 서비스의 융합은 수많은 콘텐츠에서 양질의 콘텐츠를 사용자가 원하는 시간과 장소에서 어떠한 개인화 메커니즘을 이용해서 제공하는지에 대한 필요성을 제시한다. 기존 메커니즘은 각 서비스 제공자별로 분리된 선호도와 개인 정보를 가지고 있어 다른 서비스 제공자가 다루기 힘들며 서비스 사용자들이 직접 설정하고 관리해야 하기 때문에 매우 불편하다. 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 서비스 제공자에 상관 없이 동적으로 통합 관리하기 위해 시맨틱 서비스 제공 및 확장성을 위한 미들웨어인 OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자를 제안한다. 또한 사용자 프로파일링, 온톨로지 도메인 모델, 시맨틱 추론이 가능한 개인화된 시맨틱 프로파일 모델을 정의한다. 논문의 타당성을 검증하기 위해 시맨틱 프로파일은 OSGi기반에서 동작하도록 번들로 구현한다. 사용자가 서비스 지역에 들어오면 다양한 디바이스 및 단말기의 시맨틱 사용자 프로파일에 시맨틱 서비스를 대응하여 매치한다. 제안한 시스템은 사용자 프로파일에 대한 서비스의 매칭과 사용자 프로파일에 대한 사용자 프로파일 또는 다른 서비스에 대한 매칭을 쉽게 확장시킬 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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