• Title/Summary/Keyword: 개인 프로파일

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Personalized Search Technique using Users' Personal Profiles (사용자 개인 프로파일을 이용한 개인화 검색 기법)

  • Yoon, Sung-Hee
    • The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
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    • v.14 no.3
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    • pp.587-594
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    • 2019
  • This paper proposes a personalized web search technique that produces ranked results reflecting user's query intents and individual interests. The performance of personalized search relies on an effective users' profiling strategy to accurately capture their interests and preferences. User profile is a data set of words and customized weights based on recent user queries and the topic words of web documents from their click history. Personal profile is used to expand a user query to the personalized query before the web search. To determine the exact meaning of ambiguous queries and topic words, this strategy uses WordNet to calculate semantic similarities to words in the user personal profile. Experimental results with query expansion and re-ranking modules installed on general search systems shows enhanced performance with this personalized search technique in terms of precision and recall.

Tree structured user profile for web personalized search (트리구조 프로파일을 이용한 개인화 검색)

  • Jun, Byung-hoon;Lee, Jung-Hun;Cheon, Suh-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2009.11a
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    • pp.309-310
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    • 2009
  • 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.

Contents Recommendation Search System using Personalized Profile on Semantic Web (시맨틱 웹에서 개인화 프로파일을 이용한 콘텐츠 추천 검색 시스템)

  • Song, Chang-Woo;Kim, Jong-Hun;Chung, Kyung-Yong;Ryu, Joong-Kyung;Lee, Jung-Hyun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.8 no.1
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    • pp.318-327
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    • 2008
  • With the advance of information technologies and the spread of Internet use, the volume of usable information is increasing explosively. A content recommendation system provides the services of filtering out information that users do not want and recommending useful information. Existing recommendation systems analyze the records and patterns of Web connection and information demanded by users through data mining techniques and provide contents from the service provider's viewpoint. Because it is hard to express information on the users' side such as users' preference and lifestyle, only limited services can be provided. The semantic Web technology can define meaningful relations among data so that information can be collected, processed and applied according to purpose for all objects including images and documents. The present study proposes a content recommendation search system that can update and reflect personalized profiles dynamically in semantic Web environment. A personalized profile is composed of Collector that contains the characteristics of the profile, Aggregator that collects profile data from various collectors, and Resolver that interprets profile collectors specific to profile characteristic. The personalized module helps the content recommendation server make regular synchronization with the personalized profile. Choosing music as a recommended content, we conduct an experience on whether the personalized profile delivers the content to the content recommendation server according to a service scenario and the server provides a recommendation list reflecting the user's preference and lifestyle.

Profile Learning for Concept Change Over Time (시간에 따라 변하는 사용자 관심도 학습)

  • 권현철;박영택
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2001.10b
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    • pp.166-168
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    • 2001
  • 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.

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Implementation of a User Profile Management System for Home Automation (홈 오토메이션을 위한 지능형 사용자 프로파일 관리 시스템 구현)

  • Cho, Yong-Gon;Lee, Seung-Hun;Shin, Dong-Kyoo;Shin, Dong-Il
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2010.06b
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    • pp.157-161
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    • 2010
  • 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.

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A Study on Personal Environment Service on the Smartphone (스마트폰 중심의 개인환경서비스 연구)

  • Yun, Ho-Young;Kim, Jong-Ho;Park, Sun-Hwa;Jung, So-Hee;Ro, Kwang-Hyun
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2011.04a
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    • pp.1169-1172
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    • 2011
  • 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.

A Study on Profile Design of Customized Sports Content Curation System for Activating Daily Sports (생활 스포츠 활성화를 위한 맞춤형 스포츠 콘텐츠 큐레이션 시스템의 프로파일 설계 연구)

  • Lee, Su-min;Lee, Hyun-ho;Lee, Jae-dong;Lee, Won-jin
    • Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.852-853
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    • 2016
  • In this paper, we propose a profile design of customized sports content curation system for activating daily sports. The proposed profile is a system that recommends sports convergence contents in everyday life tailored to the characteristics of profile in terms of the individual and team. Especially, the proposed profile is designed as the static profile that is changed depending on the user's feedback. The proposed design of profile design are to improve the happiness and health of individuals, it is expected to contribute the new service model development of in the field of Sport for All.

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Web Contents Recommendation based on Ontology (온톨로지 기반 웹 콘텐츠 추천 기법)

  • Kim, Je-Min;Park, Young-Tack
    • Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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    • 2006.10b
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    • pp.294-299
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    • 2006
  • 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.

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Hybrid Food Recommendation System Using Auto-generated User Profiles (자동 생성된 사용자 프로파일을 이용한 하이브리드 음식 추천 시스템)

  • Jeong, Ju-Seok;Kang, Sin-Jae
    • Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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    • v.21 no.5
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    • pp.609-617
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    • 2011
  • This paper proposes a personalized food recommendation system using user profiles auto-generated from Twitter. The user profiles are generated by extracting nouns from Twitter, and calculating emotional scores according to whether each noun is collocated with emotion words. Representative noun information for each food is constructed by analyzing web pages relevant to foods. Appropriate foods for users can be recommended by calculating similarities among the extracted resources. The proposed system has an advantage in that it can always recommend foods even if a user is a newcomer.

Semantic User Profiles Manager based on OSGi (OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자)

  • Song, Chang-Woo;Kim, Jong-Hun;Chung, Kyung-Yong;Rim, Kee-Wook;Lee, Jung-Hyun
    • The Journal of the Korea Contents Association
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    • v.8 no.8
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    • pp.9-18
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    • 2008
  • Research is being made for users' convenient access to services such as personalized data and contents services. The use of information and the fusion of services in various devices and terminals suggest the necessity to know what personalization mechanism is used to provide high quality contents at a time and place desired by users. Existing mechanisms are not easy to be handled by other service providers because each service provider has different preference and personal information, and are very inconvenient because service users have to set up and manage by themselves. Thus, the present paper proposes a Semantic User Profiles Manager based on OSGi, middleware for the provision and extension of semantic services, in order to manage users' profiles dynamically regardless of service provider. In addition, this paper defines a personalized semantic profile that enables user profiling, ontological domain modeling and semantic reasoning. In order to test the validity of this paper, we implemented semantic profiles into a bundle running based on OSGi. When users enter the range of the service area and use various devices, the semantic service matches in correspondence with semantic user profiles. The proposed system can easily extend the matching of services to user profiles and matching between user profiles or between services.