• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제27권3호
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• pp.248-256
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• 2000

본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.63-65
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• 1999

인터넷의 발달은 정보의 폭발적인 증가를 가져오게 되었고 더불어 일반인은 어디서나 쉽게 정보를 습득할 수 있게 되었지만 늘어나는 정보의 양이 원하는 정보의 습득을 방해하게 되었다. 이러한 정보 과잉현상을 해결하기 위해 사용자가 원하는 정보만을 여과해 주는 정보 여과 시스템이 연구되고 있다. 정보 여과 시스템은 사용자의 관심도를 파악하기 위 해 사용자 프로파일을 구축하고 이를 학습을 통해 갱신한다. 하지만 기존의 개인 프로파일을 이용한 정보 여과 시스템은 개인의 관심도를 분석하기 위해 에이전트가 학습하는 시간이 너무 오래 걸린다는 단점과 사용자의 능력에 따라 적합한 문서를 검색하기 위한 정보가 너무 한쪽으로만 치우치는 우려가 있다. 따라서 본 논문은 효과적인 프로파일 학습을 위해 비슷한 관심도를 갖는 다른 사용자로부터 학습을 받는 방법을 제안한다. 이를 위해 그룹 프로파일을 구축하는 방법과 그룹 프로파일을 이용한 효과적인 정보 여과 방법, 그리고 그룹 프로파일 학습방법에 대해 기술한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.60-69
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• 2017

최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.176-177
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• 2021

아이트래킹 분석을 이용한 선박운항모니터링 시스템은 사용자의 시선을 추적하여 각 데이터의 관심도뿐 아니라 데이터간의 연계성을 분석합니다. 표출중인 데이터 간의 사용자의 시각적 관심도를 분석하여 운항데이터를 제공함에 있어, 보다 효율적이고 사용자에 최적화된 인터페이스를 재공합니다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.700-701
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• 2015

본 논문에서는 개인 맞춤형 콘텐츠 제공을 위해 SNS 게시글을 분석하여 개인의 관심분야를 예측하는 방법을 제안한다. 사용자의 SNS 게시글뿐만 아니라 사용자가 속한 그룹의 SNS 게시글도 분석하여 관심분야 예측의 정확도를 높인다. 사용자가 가입한 그룹은 사용자의 관심분야와 밀접한 관련이 있을 가능성이 높기 때문에 사용자가 속한 그룹의 게시글은 사용자의 관심분야를 예측하는데 있어 중요한 요소가 된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.140-142
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• 1999

본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹 정보를 관리하여 이를 통해 동일 그루내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습 에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.449-458
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• 2018

소셜 네트워크 서비스의 사용량이 증가함에 따라 오프라인에서 발생한 이벤트 정보가 더욱 빠르게 확산되고 있다. 이에 따라 소셜 데이터를 분석하여 이벤트를 검출하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 관심도를 고려한 그래프 기반 이벤트 검출 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자들이 게시한 글을 분석하여 키워드 그래프를 구축한다. 사용자의 소셜 행위로부터 관심도를 계산하고 관심도의 변화를 고려하여 이벤트 판별에 이용한다. 따라서 의미 없이 반복 게시되어 이벤트로 검출된 결과를 제거하고 결과의 신뢰성을 향상시킬 수 있다. 제안하는 이벤트 검출 기법의 우수성을 입증하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.113-124
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• 2017

기존의 소셜 검색은 사용자의 프로파일의 최신성과 유사한 사용자의 관심사를 고려하지 않기 때문에 검색 결과가 사용자에게 적합하지 않다는 문제가 있다. 이에 따라 시간적 속성과 다른 사용자의 관심사를 고려한 소셜 검색 연구가 요구되고 있다. 본 논문에서는 시간에 따른 최근 관심사, 사용자와 유사도가 높은 사용자들의 관심사를 고려한 소셜 검색 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 관심사를 고려하기 위해 소셜 미디어 사용자의 활동 정보를 분석한다. 다른 사용자들의 관심사를 분석한 정보와 결합하여 랭킹을 수행함으로써 검색 결과의 만족도와 정확성을 향상시킨다. 성능평가를 통해 제안하는 소셜 검색 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1459-1462
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• 2003

멀티미디어 콘텐츠의 트랜스코딩은 디스플레이 사이즈, 컴퓨팅 자원, 네트워크 대역폭이나 QoS 같은 네트워크자원 등 사용자 터미널의 수용 능력의 관점에서 수행되어 왔다. 오디오비주얼 콘텐츠의 리사이징이나 프레임 드로핑과 같은 제약을 주어 비트 율을 줄여줌으로써 사용자의 터미널 환경에 맞도록 변환시키는 것이 일반적인 트랜스코딩 방법이었다. 이러한 사용자의 환경에 따른 전통적인 방법 외에, 사용자 선호도에 기반 하여 멀티미디어 콘텐츠에서 사용자의 관심 영역(Region Of Interest)을 중심으로 트랜스코딩 하는 의미적인 코딩(segment transcoding)방법을 제안하였다. MPEG-21 DIA 프레임워크 하에서 사용자의 관심 영역을 표현한 의미 정보가 XDI(context Digital Item)형식으로 콘텐츠 제공자에게 전달되고 리소스 적응엔진을 통해 적응 변환된 콘텐츠는 다시 사용자에게 전달된다. 본 논문에서는 사용자의 관심영역 기반 오디오 비주얼 콘텐츠의 의미론적 트랜스코딩 기술을 제안하고 적응 변환의 실험 결과를 설명한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.206-207
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• 2018

방대한 정보를 사용자에게 제공하기 위해 검색 엔진은 다양한 알고리즘을 통해 사용자마다의 최적화된 정보를 구성한다. 과제, 논문, 특허, 연구보고서 등 과학기술정보를 서비스 하는 주체 역시 나름의 검색 알고리즘으로 정보를 제공하지만, 질의어와 문서간의 적합도만을 측정하여 검색 결과를 제시할 뿐 사용자의 관심 분야나 요구를 반영하지 않고 있다. 특히 관심 분야에 적합한 과학기술정보를 사용자가 접근하기 쉽게 제공하는 것은 매우 중요하다. 본 논문에서는 사용자 관심분야를 서비스 이용행태로부터 결정하여 이를 과학기술정보 개인화에 반영하는 서비스에 대해 제안하였다. 이를 위해 실시간 관심분야 추적, 관심 태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 설계하고 구현하였다.