• 한국문헌정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.5-33
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• 2018

본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제16권3호
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• pp.289-310
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• 2010

본 연구는 유권자 연구에서의 정치관심도와 정치이념성향, 그리고 판단/결정 연구에서의 정보탐색목표를 독립변수로 선정하고, 정보탐색양, 탐색패턴, 탐색정보유형을 통해 유권자의 정보탐색행동을 살펴보았다. 실험결과, 탐색양의 경우, 정확목표를 가진 유권자가 보존목표를 가진 유권자에 비해 탐색양이 유의하게 많았다. 탐색패턴의 경우, 대부분의 실험참가자는 속성중심의 탐색패턴을 보였다. 탐색정보의 종류의 경우, 모든 조건에서 유권자는 사회정책을 가장 많이 보았다. 또한 정치관심도가 낮으면서 진보이념을 가진 실험참가자는 대부분의 정보종류에 더 많은 관심을 가지는 반면, 정치관심도가 높으면서 보수이념을 가진 참가자는 정책에 대한 정보에 높은 관심을 가지는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2017년도 제56차 하계학술대회논문집 25권2호
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• pp.411-412
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• 2017

쿠폰은 마케팅의 주요 전략 중 하나로 널리 이용된다. 그러나 적시적소에 제공되지 않는 쿠폰은 대부분 버려지게 된다. 본 논문은 사용자가 관광지의 어떤 관심지점에 근접했을 때, 해당 관심지점이 발행한 쿠폰정보를 능동적으로 알려주는 시스템을 개발한다. 이를 위하여, 쿠폰발행자와 이용자 등록 시스템, 쿠폰발행자의 쿠폰정보와 해당 관심지점 정보를 등록하는 시스템, 이용자들의 현재 위치를 인지하는 시스템, 이용된 쿠폰정보를 기록하는 시스템 등을 구현하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제4권4호
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• pp.337-341
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• 2018

온라인 미디어의 지속적인 발전과 최근 모바일 컴퓨팅 사용 환경이 급격하게 개선됨에 따라 인터넷 정보의 유통이 공급자 중심 단방향에서 소비자 중심의 양방향으로 빠르게 변화하였다. 이에 따라 인터넷 정보의 관심도를 측정하는 것이 공급자와 소비자에게 중요한 문제로 대두되었다. 본 논문에서는 국내 인터넷 정보제공 업체에서 제공하는 실시간 검색어를 자동화된 소프트웨어를 구현하여 1개월간의 데이터를 수집하고, 실시간 검색어의 지속시간을 분석하여 인터넷 정보 관심도를 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.39-47
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• 2007

본 논문에서는 관심영역 부호화를 위한 적응적인 관심영역 마스크 생성 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자가 지정한 관심영역 정보를 이용하여 관심영역 마스크를 생성한다. 기존의 관심영역 부호화 방법에서는 모든 픽셀을 순차적으로 스캔하여 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성하는 반면에, 제안한 방법은 관심영역 모양 특징을 기반으로 일부 픽셀만을 스캔하여 코드블록 단위의 관심영역의 판별을 한 후에 관심영역 마스크를 생성한다. 그리고 제안한 방법은 성능에 영향을 미치는 패턴 개수, 관심영역 임계값, 배경 임계값 매개변수를 제공한다. 제안한 방법의 유용성을 보이기 위해 기존의 방법들과 비교 실험한 결과, 제안한 방법이 기존의 방법에 비해 속도 면에 있어서 우수함을 확인하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.321-327
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• 2002

본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.

• 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.

• TTA 저널
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• 통권45호
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• pp.161-170
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• 1996

TTA 대표로서 참가하였던 ETSI 제24차 기술총회(TA)와 제25차 총회(GA) 결과를 정리하였다. 이번 회의의 가장 큰 관심사는 EPII(European Project of Information Infrastructure) 작업결과였으며, GMM (Global Multimedia Mobility) 관련 작업보고서도 관심을 갖게 하는 분야다. 지면 관계상 항목별 상세 정보는 싣지 못하였으므로 관심있는 분은 참조문헌을 참조하기 바란다.

• 지적과 국토정보
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• 제49권1호
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• pp.103-112
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• 2019

위성영상 분류를 위한 관심 지역 추출은 국토 공간을 효율적으로 관리하기 위한 중요한 기술 중 하나이다. 하지만 위성영상 분류에 관한 최근의 연구들은 관심 지역을 선택하는데 있어서 영상 내의 정보에 의존하는 경우가 많다. 본 연구에서는 고해상도 영상으로부터 구축된 공간정보인 연속수치지형도를 활용하여 효과적인 관심 지역 선택 방안을 제시하였다. 본 연구에 사용된 공간정보는 국토지리정보원에서 제공하는 2013년~2017년 연속수치지형도와 환경부에서 제공하는 2015년 세종시 토지피복도를 활용하였다. 공간정보를 통해 추출된 관심 지역의 정확도 검증을 위해 2015년 10월 28일과 2018년 7월 7일 촬영된 KOMPSAT-3A호 위성영상을 사용하였다. 2013년~2015년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2015년 기초샘플을 추출하였다. 또한, 2015년~2017년 동안 연속수치지형도에서 변화하지 않은 영역과 2015년 토지피복지도를 사용하여 2018년 기초샘플을 추출하였다. 연속수치지형도와 토지피복도를 융합할 때 발생하는 중복된 영역은 데이터의 혼동을 방지하기 위해 모두 제거하였다. 최종적으로 관심 지역 내에서 검사점을 생성하고, 2015년, 2018년 K3A 위성영상과 오차행렬을 통해 추출된 관심 지역의 정확도를 나타냈으며 전체 정확도는 각각 약 93%, 72%로 나타났다. 관심 지역의 정확도 검증을 통해 정확하게 분류된 지역은 관심 지역으로써 사용할 수 있고 오분류된 지역은 변화탐지를 위한 참고자료로서 활용할 수 있다고 판단된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.391-394
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• 2009

정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.