• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.05a
• /
• pp.106-108
• /
• 2013

본 논문에서는 사용자 위치 기반의 푸시 메시지 전달 기법을 제안한다. 제안한 기법은 푸시 메시지에 메시지 전달이 필요한 범위 정보를 내포하여, 메시지를 수신하는 모바일 장치가 사용자 위치에 기반을 두어 수신된 메시지가 적절한 메시지인지 판단한 후 디스플레이를 결정한다. 사용자 위치 기반의 푸시 메시지는 기존 사용자의 위치를 서버에 등록할 필요 없이 모바일 장치에서 사용자 위치를 판단함으로서 개인 정보를 보호하고 푸시 메시지를 사용자 위치에 기반하여 효과적으로 전달할 수 있다. 제안 기법의 응용 예로서는 위치기반 서비스 및 사용자 맞춤형 광고 서비스 등이 있다.

• The KIPS Transactions:PartB
• /
• v.16B no.1
• /
• pp.55-62
• /
• 2009

Collaborative filtering is a popular technique that recommends items based on the opinions of other people in recommender systems. Memory-based collaborative filtering which uses user database can be divided in user-based approaches and item-based approaches. User-based collaborative filtering predicts a user's preference of an item using the preferences of similar neighborhood, while item-based collaborative filtering predicts the preference of an item based on the similarity of items. This paper proposes a combined forecast scheme that predicts the preference of a user to an item by combining user-based prediction and item-based prediction using the ratio of the number of similar users and the number of similar items. Experimental results using MovieLens data set and the BookCrossing data set show that the proposed scheme improves the accuracy of prediction for movies and books compared with the user-based scheme and item-based scheme.

• Review of KIISC
• /
• v.28 no.1
• /
• pp.36-42
• /
• 2018

사용자는 비밀번호를 외워야하는 불편함을 줄이고 로그인 과정을 편리하게 이용하기 위해 패스워드 매니저를 사용한다. 패스워드 매니저는 크게 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 웹 기반의 패스워드 매니저로 나눌 수 있다. 브라우저 기반의 패스워드 매니저의 경우 로컬에 사용자의 계정 정보와 암호화 키를 저장하기 때문에, 비밀번호 복구 프로그램을 사용하거나 간단한 코드를 이용하여 사용자의 계정 정보를 평문 형태로 추출할 수 있다. 로컬에 저장하는 브라우저 기반의 패스워드 매니저와 달리 웹 기반 패스워드 매니저는 웹을 기반으로 실행된다. 웹 기반 패스워드 매니저는 암호화 키를 웹 서버에 저장하기 때문에, 로컬 기반의 패스워드 매니저에 비해 키 노출 우려가 적다. 하지만 웹 기반이기 때문에 공격자가 웹 취약점을 이용하면 사용자의 정보가 누출될 위험성이 있다. 본 논문에서는 사용자의 편의성을 개선하고자 사용되는 패스워드 매니저를 브라우저에서 사용되는 브라우저 기반 패스워드 매니저와 웹에서 사용되는 웹 기반 패스워드 매니저로 분류하고 각 패스워드 매니저가 사용자의 계정 정보를 저장 및 관리하는 방법을 분석하고, 해당 패스워드 매니저들에서 발생 가능한 취약점에 대해 조사하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
• /
• 2014.11a
• /
• pp.74-76
• /
• 2014

모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2010.09a
• /
• pp.65-67
• /
• 2010

위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2007.05a
• /
• pp.1113-1116
• /
• 2007

홈네트워크의 사용자 인증은 사용자가 홈네트워크 서비스를 이용할 때 안전한 홈네트워크 서비스를 제공하기 위해 필요한 과정이다. 사용자를 인증하기 위한 수단은 크게 ID/PW 기반, 인증서 기반, 생체인식 기반으로 분류할 수 있다. 본 논문에서는 다양한 인증 수단을 수용할 수 있도록 EAP와 TLS 프로토콜을 기반으로 원격인증서버를 이용한 홈네트워크 사용자 인증 프로토콜을 설계하였다.

• Review of KIISC
• /
• v.10 no.4
• /
• pp.33-40
• /
• 2000

공개키기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 인터넷 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있다. 그러나 공개키 인증서는 사용자의 신원확인 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 신원확인 정보뿐만 아니라 사용자의 권한 정보가 필요한 일반 응용 환경에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없다. 따라서 최근에는 사용자의 권한, 지위, 임무 등과 같은 사용자의 속성 정보를 제공하여 공개키 인증서의 제한적인 기능을 확장하려는 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 인증서 구조에 사용자에 대한 속성 정보를 제공하여 권한 관리가 가능하도록 하는 속성 인증서 기술과 속성 인증서를 발급, 저장 유통을 제어하는 기반구조인 권한관리기반구조 (Privilege Management Infrastructure, PMI)에 대하여 설명한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 2006.02a
• /
• pp.275-280
• /
• 2006

본 논문은 스마트 홈에서 다수 사용자를 대상으로 조화로운 미디어 서비스를 제공하는 ubiTV 응용을 제안한다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하고 인식하기 위해 정형화된 컨텍스트를 이용하는 ubi-UCAM2.0 을 기반으로 구현되었다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하기 위해 위치추적 센서, 출입문센서, 소파센서 그리고 PDA 기반의 리모컨을 활용한다. 그리고 수집된 정보를 기반으로 사용자의 컨텍스트를 인식하고 맞춤형 서비스를 제공하는 방송, 영화, 음악, 영상 및 웹 등의 다양한 미디어 서비스로 구성된다. 이를 기반으로 ubiTV 응용은 사용자의 컨텍스트 및 미디어 콘텐츠 정보를 기반으로 개인화된 서비스를 제공하고 추천한다. 또한, 사용자 및 미디어 서비스 간의 협력을 통해 조화로운 서비스 및 콘텐츠 공유를 지원한다. 그리고 파노라믹 영상을 기반으로 한 직관적인 사용자 인터페이스와 서비스 디스커버리를 통해 사용자들이 미디어 서비스를 쉽고 편리하게 제어할 수 있도록 한다. 실험결과, 제안된 ubiTV 응용은 현재의 널리 사용중인 미디어 시스템과 달리 다수의 사용자들이 미디어 서비스를 함께 이용하고 관심 있는 멀티미디어를 서로간에 공유함을 알 수 있었다. 따라서, 제안하는 ubiTV 응용은 다수의 사용자들이 다양한 미디어 서비스를 조화롭게 이용하도록 함으로서 스마트 홈 환경에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2020.10a
• /
• pp.518-523
• /
• 2020

본 논문에서는 목적 지향 대화 시스템을 위한 대화 상태 추적 시스템과 사용자 시뮬레이터를 설계 및 제안한다. 사용자 시뮬레이터는 작성된 대화 상태 추적 시스템을 평가하기 위한 용도로 사용된다. 본 논문에서 제안하는 대화 상태 추적 시스템은 대화 기록과 함께 사전에 학습된 대화 기록 및 규칙/통계 기반 추론 시스템의 추론 결과를 입력으로 받는다. 그리고 입력된 발화 기록 중 마지막 사용자 발화의 사용자 목표와 개체명 그리고 다음 시스템 발화의 화행을 추론한다. 또한, 작성된 대화 상태 추적기의 성능을 평가하고 분석하기 위해, 주어진 환경에서 시스템과 대화를 수행하며 대화 시스템의 성능을 평가하는 사용자 시뮬레이터를 구현 및 적용하였다. 본 연구에서 수행된 실험과 분석을 통해, 규칙 및 통계 기반의 기반 시스템을 이용해 목표 시스템의 성능 개선이 가능함을 보인다. 또한, 제안하는 사용자 시뮬레이터는 규칙과 통계를 이용해 평가 코퍼스 없이 여러 상황에 대해 대화 시스템의 성능을 평가할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1431-1434
• /
• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.