• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.1628-1633
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• 2014

본 연구는 스마트폰환경에서 사용자의 관심주제와 읽기습관을 분석하여 읽기 습관을 분석하여 관심 있는 뉴스기사를 추천 시스템을 제안하였다. 사용자가 직접 관심영역의 가중치를 정함으로서 관심주제의 기사를 우선적으로 보여 주어 사용자가 쉽게 관심기사를 읽을 수 있도록 하였다. 또한 사용자가 사회적으로 이슈가 되는 기사에 관심을 갖는 경우 이를 반영하기 위해서 단순히 기사를 클릭하고 읽지 않은 경우는 가중치를 낮게 설정하였으며, 기사를 끝까지 스크롤을 하고 기사를 끝까지 읽은 경우는 가중치를 높게 설정하였다. 특정 분야의 기사를 자주 읽은 경우는 XML의 구조정보를 사용하여 관심주제영역의 가중치를 높게 설정함으로써 관련분야의 기사를 우선적으로 볼 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.69-71
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• 1999

정보의 양이 많아질수록 사용자가 자신이 원하는 정보를 찾는 작업은 많은 시간과 노력을 요구하게 된다. 이러한 시간과 노력을 줄이기 위해 정보 필터링 시스템이 제시되었고, 정보검색과 자연언어처리 등을 이용한 많은 방법들이 연구되었다. 그러나 이러한 접근방법들은 모두 사용자에게 새로운 정보요구가 생긴 경우 이를 지능적으로 대처하지 못하는 Cold-Start 문제를 안고 있다. 이를 극복하기 위해 협동 정보 필터링 시스템이 등장하였다. 이러한 협동 정보 필터링 시스템은 같은 관심도를 가지는 사람들로 공동체를 형성하기 위해 사용자로부터 관심도를 명시적으로 나타낼 것을 요구하는 등 사용자가 직접 필터링 시스템을 학습시켜야 하는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자들의 선호도를 담고 있는 사용자 프로파일의 유사성을 기반으로 한 공동체 형성 방법을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.123-126
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• 2017

UWV(Ultra Wide View) 미디어 전송 시 서버의 부하를 줄이고 단말기의 자원 소모를 줄이기 위해서는 사용자의 관심 영역만을 제공해야 한다. 즉, 사용자가 원하는 범위의 영상들을 선택할 수 있도록 영상들의 공간적 위치정보를 제공하는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 MMT(MPEG Media Transport)의 CI(Composition Information) 문서를 이용하여 UWV 를 구성하는 미디어들의 공간적 위치정보를 전송하고, 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공하는 기법을 제안한다. 이를 위해 서버가 사용자에게 미디어들의 화면 구성에 대한 공간적 정보와 재생에 필요한 시간적 정보를 MMT CI 문서에서 제공한다. 그리고 사용자의 관심 영역을 서버로 전송하기 위한 Signaling Message 를 정의한다. 서버는 본 논문의 기법을 통해 MMT 를 그대로 사용하면서 사용자에게 관심 영역의 미디어들을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1013-1016
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• 2009

본 논문에서는 교육용 가상환경에서 학습자들에게 좀 더 효과적인 학습 효과를 주기 위해 학습 중에 보고 촬영했던 사진들을 자동으로 정리해서 사용자가 교육용 가상환경에서 체험했던 학습내용을 사진을 통해서 복습할 수 있도록 해주는 알고리즘을 소개한다. 기존의 날짜, 장소, 키워드 등의 정보를 이용하여 사진을 정리하는 알고리즘과는 달리, 본 논문에서는 사용자가 학습을 하면서 기억해야 할 중요한 내용이나 사용자의 관심도에 의해 사진 정리를 함으로써 사용자의 학습 효과를 높이는 것을 목적으로 하는 사진 정리 알고리즘을 소개한다. 이에 따라 알고리즘에서 학습적으로 중요한 사진을 뽑는 기준과 사용자의 관심도, 인지율 계산에 대해 설명하고 이 알고리즘을 기반으로 구현한 시스템을 설명한다. 또한 사용자 실험 분석을 하고 향후 연구방향에 대해 논한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권2호
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• pp.101-108
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• 2014

최근 들어, 소셜 네트워크 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠의 열람과 공유가 보편화됨에 따라, 사용자의 관심이나 특징에 부합되는 콘텐츠의 효과적 제공에 대한 욕구가 높아지고 있다. 특히, 생성되는 콘텐츠의 방대한 양을 고려할 때 적합한 콘텐츠의 효과적 선택이 사용자의 만족도를 크게 좌우하게 된다. 예를 들어, 사람간의 관계에 기반하여 관심 콘텐츠를 제공하는 방법의 경우 신뢰성이 어느 정도 보장되기 때문에, 사용자의 효과적인 열람이 가능하다. 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook에서 제공하는 Facebook 페이지는 관심사에 대한 콘텐츠를 획득할 수 있는 공간이지만, 사용자는 제공되는 콘텐츠의 양이 너무 많아 원하는 목적에 맞게 콘텐츠를 획득하기 어렵다. 본 논문에서는, 개인 사용자의 관심에 따라 Facebook 페이지 콘텐츠를 순위별로 선정하여 대표 콘텐츠를 제공하는 기법을 제안한다. 사용자 간의 친밀도를 이용해 사용자를 관심 분야에 따라 그룹화하고, 그룹화 된 사용자들에게 Facebook 페이지 콘텐츠를 중요도 순위별로 선택하여 사용자에 제공한다. 마지막으로 실험을 통해 제안된 기법의 성능을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.325-327
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• 2002

정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.100-104
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• 2000

최근 인터넷의 사용이 폭증하며 기존 검색 엔진의 단점을 극복하고자 웹 에이전트 연구가 활성화 되고 있다. 이에 웹 에이전트의 구조에서 사용자의 관심, 비관심 문서의 분류 수집에 있어 직접적인 피드백에 의한 학습은 사용자에 부담과 불편을 제거하고자 간접적인 사용자 행위 분석에 의한 성향 학습 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 봄 학술발표논문집 Vol.27 No.1 (B)
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• pp.453-455
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• 2000

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.273-276
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• 2021

본 논문에서는 사용자의 관심영역(Region of interests, ROI)를 기반 스크롤을 통해 데이터를 좀 더 빠르고 효율적으로 검색할 수 있는 사용자-데이터 인터페이스를 제안한다. 사용자가 관심있는 정보나 콘텐츠를 찾는 행동에서 착안한 우리의 접근 방식은 주어진 콘텐츠에서 ROI를 효율적으로 계산하고, GMM(Gaussian mixture model, 가우시안 혼합 모델)에서 착안해 개발한 커널을 기반으로 사용자가 관심 있어 하는 정보의 위치로 부드럽고 빠르게 화면을 이동시켜 정보를 탐색한다. 과정을 설명하기 앞서, 다수의 ROI가 있을 때 스크롤의 현 위치는 항상 두 ROI의 사이에 있다. 그 두 사이의 거리가 가장 짧은 두 ROI에 각각 우리의 커널을 적용하면 현 위치에서 스크롤 가속에 적용 가능한 두 개의 관성이 생긴다. 여기에 선형 보간법(Linear interpolation)을 적용하여 한층 부드러운 하나의 관성으로 만들고, 이것을 스크롤에 적용한다. 결과적으로, 오직 사용자의 입력에 따라 정보가 검색되는 기존의 접근법과는 달리, ROI와 DOI(Degree of interests, 중요도)를 기반으로 향상된 스크롤을 통해 사용자가 관심 있어 하는 정보나 콘텐츠를 보다 쉽게 직관적으로 찾아줄 수 있기 때문에 사용자는 탐색 시간을 절약할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.169-171
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• 2002

현저한 대역폭의 차이를 보이는 유무선 통신 환경에서 협동작업, 예를 들면 그룹 에디팅을 하기 위해서는 데이터 전송 속도의 차를 극복하는 것이 중요하다. 이를 위해 선택적 전송, 압축, 프로토콜 차원에서 지원 등 다양한 필터링 방법이 제시되고 있다. 그러나 이런 방법은 효과적으로 메시지의 수를 줄였으나 사용자가 관심을 두지 않는 부분이라도 메시지가 발생 순서에 따라 전달되기 때문에 바로 알려져야 하는 사용자에게 변경 메시지의 전송이 지연될 수 있다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심도에 따라 메시지간의 우선 순위를 부여하는 필터링 방법을 제안한다.