• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권5호
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• pp.493-500
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• 2008

개인 통신 방법의 수단으로 전자 메일이 널리 사용되고 있으나, 업무에 직접 관련이 없는 쓸모없는 상업용 메일도 대량으로 유포되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 작성한 프로파일을 이용하여 메일을 자동으로 그룹핑(grouping) 하는 방법을 제안하고자 한다. 기존의 연구 방법은 단어의 빈도수만을 이용하는 단일 속성을 이용하므로 높은 정확률을 얻을 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안하는 방법은 기존 사용자의 폴더에 수신된 메일의 분류 체계에서 추출된 사용자 프로파일을 이용하여 그룹핑 되는 메일의 정확률을 높이고자 한다. 본 논문에서 적극적으로 이용하는 정보는 다중 속성(송신처, 문서의 주제, 문서의 유형 정보, 시간제한 표현의 어구 등) 값이다. 사용자의 프로파일을 이용함으로써 새로 도착한 메일이 사용자에게 중요한가 혹은 중요하지 않은가의 자동 판단이 가능하도록 시스템을 설계하였다. 학습 데이터를 네 가지 형태로 나누어 실험한 결과 Rocchio와 Widrow-Hoff의 상관계수가 각각 0.40과 0.43인 것 보다 본 논문의 방법이 0.52로 보다 높은 상관계수를 나타내 빈도수만을 이용하는 기존의 연구보다 정확한 방법임을 알 수 있었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제34권5B호
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• pp.542-551
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• 2009

본 논문은 사용자에게 '상황에 따른 개인화된 서비스'를 추천하기 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일은 상황정보와 사용자의 서비스 사용 정보를 '학습'하여 생성된 [상황 정보, 서비스]의 이차원 조합으로 표현되며, 사용자에게 서비스를 '추천'하고자 할 때 사용된다. 학습단계에서는 강화학습의 기본 개념을 활용하여 미리 설정된 모델 없이 행동과 보상 값만으로 사용자 프로파일을 구성하며, 추천단계에서는 시간 및 장소 등의 현재 가용한 상황정보와 학습된 사용자 프로파일을 이용하여 현재 상태에서 사용자가 선호할 만한 서비스 목록을 생성하고 가장 높은 선호도 값을 갖는 서비스를 추천한다. 끝으로 본 논문에서 제안하는 학습 및 추천 알고리즘을 검증하기 위해 UCI 데이터를 사용한 모의 실험을 통해 Weka tool-kit의 주요 알고리즘들과 성능을 비교한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.355-359
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• 2009

개인 환경 서비스는 휴대폰에 개인이 선호하는 생활정보 프로파일을 미리 설정하면, 휴대폰과 생활기기에 장착된 WPAN 장치와 이동통신망, 인터넷망, 서비스 서버 등이 연동되어, 지능적으로 생활환경을 구축하는 서비스이다. 본 논문에서는 개인 환경 서비스의 상세 서비스 내용과 사업모델에 대한 연구 결과가 기술되었다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1009-1016
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.

• 한국심리학회지:학교
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• 제18권3호
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• pp.291-316
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• 2021

본 연구는 특수교사가 지각한 학교조직풍토의 유형을 잠재프로파일 분석을 통해 규명하고, 각 프로파일에 따라 교사 소진의 평균에 차이가 있는지 Mplus 3단계 접근법을 이용해 검증하고자 하였다. 이를 위해 특수교사 312명의 자료를 분석하였다. 주요 연구 결과는 다음과 같다. 특수교사가 지각한 학교조직풍토의 잠재프로파일은 5개의 집단이 적절한 것으로 나타났다. 이들은 관료지향이 높고 인간지향이 낮은 '폐쇄적 집단', 방관이 높고 친교/헌신/목표지향이 낮은 '방임적 집단', 모든 풍토가 중간 수준인 '평균 집단', 친교/헌신은 높으나 인간지향이 낮은 '통제적 집단', 마지막으로 인간지향은 높고 관료지향/방관이 낮은 '자율적 집단'으로 구분되었다. 5개 집단의 교사 소진 차이를 살펴보기 위해 교사 소진을 보조변수(distal auxiliary variable)로 설정하고 분석한 결과, 전체 소진 및 3개 하위요인(정서적 고갈, 비인간화, 무능감) 모두에서 폐쇄적 집단이 가장 높은 점수를, 자율적 집단이 가장 낮은 점수를 보였다. 이상의 연구 결과를 토대로 특수교사 소진과 학교조직풍토에 대한 시사점이 논의되었고, 후속연구를 위한 제언이 이루어졌다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2005년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.400-402
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• 2005

본 논문에서는 양방향환경에서의 메타데이터 서비스를 제공하는 TV-Anytime 시스템에서의 개인 맞춤형 서비스를 위한 오퍼레이션들을 설계 밋 구현한다. TV-Anytime 포럼에서는 양방향 환경에서의 메타데이터 서비스를 위해 get_Data 와 submit_Data 오퍼레이션을 정의 하였으나, 이 두 오퍼레이션은 양방향 환경에서의 맞춤형 서비스를 제공할 수가 없다. 이에 본 논문에서는 사용자 프로파일 정보를 활용한 개인 맞춤형 서비스를 위해 새로운 오퍼레이션을 제안한다. 제안된 오퍼레이션을 통해 사용자는 양방향 환경에서의 SOAP 프로토콜을 통해 콘텐츠의 검색, 저장, 탐색 및 개인 맞춤형 서비스가 가능하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.482-491
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• 2018

본 연구의 목적은 초등교사의 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 따른 잠재계층을 분류하고, 분류된 잠재계층에 따라 교사의 직무스트레스, 교직만족도에 차이가 있는지 확인하는 것이다. 이를 위해 한국아동패널 8차년도(2015년도)자료 교사대상 설문지의 1.031명의 데이터를 활용하였다. 초등교사의 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 따른 잠재계층을 확인하기 위해 잠재프로파일분석을 사용하였으며, 확인된 잠재계층에 따른 직무스트레스와 교직만족도 차이를 검증하기 위해 다변량분산분석을 실시하였다. 분석 결과, 초등교사의 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 따른 잠재계층은 '낮은 수준의 개인 환경 적응집단', '중간 수준의 개인 환경 적응집단', '높은 수준의 개인 환경 적응집단'의 세 개 유형으로 구분되었다. 세 개 유형에 따라 교사효능감, 학교장의 지도성, 동료교사에 대한 인식에 차이가 나타났는데, 높은 수준의 개인 환경 적응집단이 중간과 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다, 그리고 중간 수준이 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다 교사효능감, 학교장의 인화적 지도성과 과업적 지도성, 동료교사에 대한 긍정적 인식이 더 높은 것으로 확인되었다. 둘째, 확인된 잠재계층에 따라 직무스트레스와 교직만족도에 차별적인 특징이 나타나는지 확인한 결과, 높은 수준의 개인 환경 적응집단이 중간과 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다, 그리고 중간 수준이 낮은 수준의 개인 환경 적응집단보다 직무스트레스는 낮고, 교직만족도는 높은 것으로 확인되었다. 본 연구결과는 교사의 직무스트레스를 낮추고, 교직만족도를 높이기 위해서는 교사효능감, 학교장의 인화적 지도성과 과업적 지도성, 동료교사에 대한 인식의 개별특성을 확인하기 보다는 교사 개인의 프로파일을 이해하고 프로파일에 기초한 맞춤형 도움을 주는 것이 필요함을 시사한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• TTA 저널
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• 통권130호
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• pp.67-74
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• 2010

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.649-651
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• 2005

웹에 분산된 모든 웹 페이지는 구조가 서로 다르다. 시멘틱 웹 환경은 이형적인 구조를 갖는 웹 페이지들의 메타데이터를 바탕으로 시멘틱 검색이 가능하다. 그러나 일반적으로 사용자의 요구에 따른 시멘틱 검색은 상황에 따라 엄청난 수의 검색 결과를 내놓는다. 따라서 검색 결과에 대해 각 사용자에 맞는 검색 결과 순위를 적용할 필요가 있다. Culture Finder는 시멘틱 웹 검색 에이전트들이 개인화된 문화 정보를 검색할 수 있도록 도움을 준다. Culture Finder는 웹에 존재하는 각 웹 페이지에 대한 메타 데이터를 작성하고, 시멘틱 검색을 이행하며, 사용자 프로파일을 기반으로 삼아 검색 결과일 대한 순위 점수를 계산한다. Culture Finder에는 개인화된 시멘틱 검색을 효율적으로 실행하기 위해 중요한 5가지 기법이 적용되었다. 사용자의 검색 행위로부터 사용자 프로파일을 생성하기위한 기계 학습기법, 시멘틱 웹 검색 에이전트를 위한 효율적인 시맨틱 검색 기법, 사용자 질의의 효과일인 파악을 위한 질의 분석 기법, 각 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하기 위한 순위 적용 기술, 메타데이터를 생성화기 위한 상위 온톤로지 표현 기법. 본 논문에서는 Culture Finder의 구조를 통해서 시멘틱 개인화 검색에 적용되는 여러 가지 방법을 제안한다.