This paper proposes a hybrid tour path planning system for multiple visitors in a museum. The proposed path planning system merges individual user profiles into a group profile by exploiting the multiplicative utilization algorithm. It then generates a tour path for the users based on mixed initiative decision of the system and the involved visitors. It automatically selects visiting sites when group users have highly similar preferences while it asks users to select their appropriate visiting sites among available sites when their preferences are different. We developed the hybrid path planning system based on a tabletop display and evaluated it with four different exhibition settings and 11 participants. We found that the mixed decision of the system and users was useful in building a tour path for a group of visitors.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.10b
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pp.66-70
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2006
웹은 단순한 텍스트와 이미지의 저장소에서 서비스의 제공자로 진화하고 있다. 사용자들은 자신이 필요로 하는 서비스를 찾기 위해 웹 검색을 이용한다. 그러나, 현재의 검색 엔진은 주어진 질의어에 대해 모든 사람들에게 보편적으로 타당한 문서에 높은 우선 순위를 부여해 검색 결과의 상위에 위치시키기 때문에, 사용자의 관심과는 무관한 정보가 검색 결과의 상위에 나타나게 되는 단점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 방문 내역을 사용자 프로파일에 저장하여, 이후 검색에서 사용자가 방문했던 웹 페이지들에 높은 우선 순위를 부여하여 검색 결과의 상위에 위치시키는 방식이 사용되고 있다. 기존의 사용자 프로파일은 단순 방문 페이지와 사용자가 실제 서비스를 제공받은 페이지에 대한 구별없이, 모든 검색 세션에 대해 동일한 방문 내역을 저장하고 있다. 그러나 이 경우, 잦은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용하지 않은 웹 페이지가 적은 방문 횟수를 가지나 실제 사용자가 서비스를 이용한 웹 페이지보다 높은 우선 순위를 갖게 될 수 있는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 필요로 하는 서비스를 웹에서 찾고자 할 때, 사용자가 과거에 이용했던 서비스 제공자들의 목록을 이용하여, 사용자 프로파일 기반 웹 서비스 검색의 정확도를 향상시키는 시스템을 설계하였다. 이를 위해 사용자가 웹 서핑 중 서비스를 이용했던 웹 페이지 정보를 서비스 제공자 목록에 저장하였다. 검색 엔진이 특정 질의어에 대해 제공하는 검색 결과는, 우선 사용자 프로파일을 이용해 과거에 자주 방문했던 웹 페이지가 높은 우선 순위를 갖도록 조정된 후, 서비스 제공자 목록을 이용해 과거에 사용자가 서비스를 이용했던 웹 페이지가 가장 높은 우선 순위를 갖도록 재조정된다. 사용자에게 제공되는 최종 검색 결과는 사용자의 과거의 방문 경향 및 실제 서비스 이용 경향을 모두 반영하게 된다.고려할 때 가장 효과적인 라우팅 프로토콜이라고 할 수 있다.iRNA 상의 의존관계를 분석할 수 있었다.수안보 등 지역에서 나타난다 이러한 이상대 주변에는 대개 온천이 발달되어 있었거나 새로 개발되어 있는 곳이다. 온천에 이용하고 있는 시추공의 자료는 배제하였으나 온천이응으로 직접적으로 영향을 받지 않은 시추공의 자료는 사용하였다 이러한 온천 주변 지역이라 하더라도 실제는 온천의 pumping 으로 인한 대류현상으로 주변 일대의 온도를 올려놓았기 때문에 비교적 높은 지열류량 값을 보인다. 한편 한반도 남동부 일대는 이번 추가된 자료에 의해 새로운 지열류량 분포 변화가 나타났다 강원 북부 오색온천지역 부근에서 높은 지열류량 분포를 보이며 또한 우리나라 대단층 중의 하나인 양산단층과 같은 방향으로 발달한 밀양단층, 모량단층, 동래단층 등 주변부로 NNE-SSW 방향의 지열류량 이상대가 발달한다. 이것으로 볼 때 지열류량은 지질구조와 무관하지 않음을 파악할 수 있다. 특히 이러한 단층대 주변은 지열수의 순환이 깊은 심도까지 가능하므로 이러한 대류현상으로 지표부근까지 높은 지온 전달이 되어 나타나는 것으로 판단된다.의 안정된 방사성표지효율을 보였다. $^{99m}Tc$-transferrin을 이용한 감염영상을 성공적으로 얻을 수 있었으며, $^{67}Ga$-citrate 영상과 비교하여 더 빠른 시간 안에 우수한 영상을 얻을 수 있었다. 그러므로 $^{99m}Tc$-transierrin이 감염 병소의 영상진단에 사용될 수 있을 것으로 기대된다.리를 정량화 하였다. 특히 선조체에서의 도파민 유리에 의한 수용체 결합능의 감소는 흡연에 의한 혈중 니코틴의 축적 농도와 양의 상관관계를 보였다(rho=0.9, p=0.04). 결론: $[^{11}C]raclopride$ PET을 이용하여 비
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10c
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pp.458-460
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2000
3세대 통신망(IMT-2000) 서비스의 가장 큰 특징은 단말 이동성, 개인 이동성, 서비스 이동성으로 구분되는 강력한 이동성 제공이다. INT-2000 서비스의 가장 큰 특징인 서비스 이동성을 제공하기 위해 가상 홈 환경(Virtual Home Environment)개념을 지원한다. 즉 글로벌 로밍 환경에서 서비스 가입자에게 방문 망(visited network_에서도 홈 망(home network)의 서비스를 그대로 이용할 수 있도록 하는 개념이다. VHE 서비스는 홈 서비스들에 대한 접근 투명성을 보장하기 위해 망 관점에서 어떤 VHE 시나리오를 적용할 것인지에 대한 문제도 중요하지만 프로파일을 효율적으로 관리하는 문제도 매우 중요하다. VHE 서비스를 제공하기 위해서 관리해야 할 프로파일은 사용자 프로파일(User profile), 서비스 프로파일(Service profile), 단말 프로파일(Terminal profile), 네트워크 프로파일(Network profile) 등이 있다. 본 논문에서는 사용자가 이용 가능한 서비스를 검색하는 시나리오를 바탕으로 각 프로파일이 정보를 교환하는 방법을 살펴보겠다. 사용자 프로파일 관점에서 보면 프로파일 관리 기법에는 크게 4가지 전략이 있을 수 있다. 사용자 프로파일이 홈 망에 위치하는 경우, 사용자 프로파일이 방문 망에 위치하는 경우, 사용자가 망 사이를 움직일 때 프로파일도 같이 움직이는 경우, 사용자의 단말에 위치하는 경우가 있을 수 있다. VHE 서비스를 위한 프로파일 관리기법(1) 논문에서는 앞의 두 가지 전략에 대해서 설명을 하고 있다. 본 논문에서는 나머지 두 가지 전력에 대해서 설명을 하겠다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2001.04b
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pp.460-462
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2001
인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 이러한 퍼스널라이제이션을 위해서 전처리과정인 사용자 프로파일 생성과정을 확장된 웹 로그 처리 시스템을 통해서 구현해본다. 웹사이트 서버의 확장된 이벤트 처리, 즉 사용자의 행위정보를 로그에 포함시켜 로그정보를 웹 로그 서버에 전송하도록 설계하였다. 그리고 이 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축할 수 있다.
The rapid growth of e-business market makes new online companies to start and existing offline companies to join in this area. As the number of players of this market grows rapidly, the competition among them is very intense. Many companies invest huge resources to online marketing including search advertisement, email advertisement and banner advertisement. Because these traditional online marketing activities mainly focus on how to invite visitors to their web sites, ROI of these marketing activities are getting lower. Many companies are looking for a new marketing method to escape this situation. In this paper, we propose ROMS (Realtime Online Marketing System) which supports tools to improve conversion ratio of e-commerce sites, ROMS gathers behavioral data of visitors and analyzes it in realtime. ROMS supports live chats, visitor profiling, context analysis, event detection, and live marketing. With ROMS, personalized offers based on visitors' realtime context can be made for each visitor.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.11a
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pp.53-54
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2009
본 논문은 홈 네트워크 시스템에서 사용자 프로파일을 기반으로 거주자의 행동패턴을 예측하고 분석하는 BPP(Behavior Pattern Prediction) 알고리즘을 제안한다. BPP 알고리즘은 거주자가 어느 방에 자주 방문하고, 어떤 행동을 자주 반복 하는지 파악을 하여 사용자 프로파일을 구축한다. 그리고 사용자가 머물렀던 방에 대한 관심을 객관적으로 측정하기 위해 거주지 사용자의 흥미에 대해서 가중치(weight)를 부여 한다. 사용자의 프로파일로부터 얻어진 데이터에 근거를 둔 가중치가 높을수록 사용자의 행동과 방에 대한 연관성이 높다는 것을 나타낸다. BPP 알고리즘의 특징은 시간대 별로 가중치를 측정하여 사용자의 다음 행동을 예측하고, 객관적으로 사용자의 행동 패턴을 분석한다.
It is expected that per-user customized services are widely used in next generation Personal Communication Network. The ultimate goal for personalized service is the Virtual home Environment (VHE) providing ´same-look-and-feel´ services for the subscriber wherever he roams to. To provide personalized services for each call, per-user service profiles are frequently referenced, so efficient service profile management is essentially required. To realized the VHE, typically two schemes, can be employed; One is Intelligent Network based service control and the other is a full replication scheme that always replicates profile in user´s current zone. The first scheme is referred as Central scheme and th second scheme is the modified replication scheme of IMT-2000, we refer to as Follow-Me Replication Unconditional (FMRU). Since the Central scheme only depends on the service cal rate and the FMRU is merely dependent on the movement rate, it is apparent that FMRU scheme outperforms the Central scheme if the call to mobility ratio (CMR) is large, and vice versa. In this paper, we propose a new service profile replication schemes, Adaptive Follow-Me Replication (AFMR) that determine replication automatically according to the user´s CMR. We compared the performance of the AFMR with the non-adaptive Follow-Me Replication unconditional on Demand (FMRUD) scheme. Performance results indicate that as the CMR of a user changes AFMR adapts well compared to the existing schemes.
인터넷 사용자가 급증하고, 인터넷을 통한 비즈니스에 수익 모델에 대한 관심이 높아지면서 방문자별로 맞춤 정보를 제공하는 퍼스널라이제이션이 인터넷 개발자 및 사용자들의 관심을 모으고 있다. 원투원 마케팅은 개별 고객의 성별, 나이, 소득 등 인구 통계 정보와 고객의 취미, 레저 등에 관한 정보 및 구매 패턴을 DB화하여 고객에게 가장 적절한 상품, 정보, 광고를 제공하는 것이다. 원투원 마케팅을 기본으로 개인과의 끊임없는 상호교류를 통해 고객에게 맞춤 서비스를 제공할수 있다. 본 논문에서는 맞춤 서비스 제공을 위한 전처리과정으로 클릭스트림 분석을 통한 확장된 웹 로그 정보를 통해서 고객들의 성향을 분석하였다. 그리고 이 웹 로그서버는 웹사이트로부터 얻은 로그정보를 분류하고 저장하여 관리자가 확장된 웹 로그 정보를 쉽게 분석할 수 있다. 이때 데이터베이스 저장 기술로 OLE DB Provider상에서 수행되는 ADO 기술을 사용함으로써 확장된 웹 로그 처리 시스템을 설계하였다. 확장된 웹 로그 DB를 패턴분석, 군집분석 등의 마이닝(Mining) 기법을 통하여 맞춤 서비스에 대한 사용자 프로파일을 구축 할 수 있다.
The amount of information on the Web is explosively growing as the Internet gains in popularity. However, only a small portion of the information on the Web is truly relevant or useful to the user. Thus, offering suitable information according to user demand is an important subject in information retrieval. In e-commerce, the recommender system is essential to revitalize commercial transactions, raise user satisfaction and loyalty towards the information provider. The existing recommender systems are mostly based on user data collected at servers, so user data are dispersed over several servers. Therefore, web servers that lack sufficient user behavior data cannot easily infer user preferences. Also, if the user visits the server infrequently, it may be hard to reflect the dynamically changing user's interest. This paper proposes a novel personalization system analyzing the user preference based on web documents that are accessed by the user on a user device. The system also identifies non-content blocks appearing repeatedly in the dynamically generated web documents, and adds weight to the keywords extracted from the hyperlink sentence selected by the user. Therefore, the system establishes at an early stage recommendation strategies for the web server that has little user data. Also, user profiles are generated rapidly and more accurately by identifying the information blocks. In order to evaluate the proposed system, this study collected web data and purchase history from users who have current purchase activity. Then, we computed the similarity between purchase data and the user profile. We confirm the accuracy of the generated user profile since the web page containing the purchased item has higher correlation than other item pages.
Clickstream is the information which demonstrate users' path through web sites. Analysis of clickstream shows how web sites are navigated and used by users. Clickstream of online web sites contains effective information of web marketing and to offers usefully personalized services to users, and helps us understand how users find web sites, what products they see, and what products they purchase. In this paper, we present an extended web log system that add to module of collection of clickstream to understand users' behavior patterns In web sites. This system offers the users clickstream information to database which can then analyze it with ease. Using ADO technology in store of database constructs extended web log server system. The process of making clickstreaming into database can facilitate analysis of various user patterns and generates aggregate profiles to offer personalized web service. In particular, our results indicate that by using the users' clickstream. We can achieve effective personalization of web sites.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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