• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05c
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• pp.180-185
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• 2002

본 논문에서는 키워드를 입력해 검색된 영상들을 유사한 특징을 갖는 소수의 그룹으로 그룹핑하고 각 그룹을 대표하는 대표영상을 추출하여 우선적으로 사용자에게 보여주고 필요에 따라 나머지 영상들을 단계적으로 서비스할 수 있는 방안을 제시한다. 영상 그룹핑을 위한 각 영상의 특징은 영상에 포함된 중심 객체를 사용하여 추출한다. 이를 위해 검색 키워드는 객체와 연관성이 있는 단어로 제한하여 영상을 검색하며 검색된 영상으로부터 중심 객체를 추출할 수 있는 객체 추출 방법을 활용하였다. 각 영상으로부터 추출된 중심 객체에 대한 특징 벡터는 칼라 분포를 이용한다. 영상 그룹핑은 칼라분포로 표현되는 특징공간에서의 밀집도를 조사하여 높은 밀도로 모여있는 영역별로 추출하여 동일한 그룹으로 분류하였다. 대표 영상은 분류된 그룹에서 가장 밀집도가 높은 영상으로 선택된다. 한편, 얼굴이 포함된 영상은 사전에 따로 분류하고 얼굴 크기 및 얼굴 수에 따라 영상을 그룹핑하여 각 그룹에 대한 대표 영상을 선정한다. 본 연구에서 제안한 방법은 사용자에게 모든 검색 결과를 일괄적으로 보여주는 것에 비해 보다 빠른 시간 내에 사용자가 원하는 영상을 편리하면서도 효과적으로 확인할 수 있는 방법을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.69-72
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• 2006

급격한 정보화 산업의 발달로 인하여 혁신적인 기술 진화와 함께 이에 기반한 새로운 환경적, 기술적 패러다임이 변화되고 있다. 공간 간 융합과 조화를 극대화 시키고 공간속에서의 충돌과 문제점을 최소화시키기 위한 유비쿼터스 공간의 출현이다. USN에서 많은 수의 작고 다양하고 이질적인 센서 데이터 들이 발생하고 있다. 센서 데이터베이스 시스템에서 수많은 데이터들을 융합하기 위하여 에이전트 기술을 이용하고, 방대하고 애매모호한 데이터를 퍼지이론을 적용하여 데이터를 분류하여 적절한 장소에서 사용자의 욕구에 알맞은 정보를 제공함으로써 효율성과 융통성을 지원하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 애매모호한 데이터를 적절하게 분류함으로써 시간과 비용을 절약하고 빠른 응답을 사용자에게 전달할 수 있으며 유효적절한 서비스를 사용자의 기호에 맞게 제공함으로써 공간과 사물에 주어진 센서 데이터를 효율적으로 관리 할 수 있는 방법을 제안한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.644-649
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• 2022

대화 시스템은 훈련 중 보지 못한 데이터를 입력받았을 경우 오작동의 가능성이 높으며, 특히 상용화 시에는 작은 오작동이라도 치명적인 결과를 낳을 수 있다. 따라서 시스템의 안정성을 확보하기 위해 우리는 대화 시스템에 사용자 입력의 적절성을 분류하는 기능을 탑재하였다. 해당 기능을 훈련시키기 위해서 우리는 슬롯-밸류쌍에서 슬롯을 교체하는 방법과 밸류를 교체하는 방법을 나누어 제시하였다. 슬롯을 무작위로 교체할 경우 발생하는 노이즈를 완화시키기 위해 새로운 추출 방법을 제시하였으며, 밸류를 교체할 때도 이 때 훈련시킨 모델을 이용하여 위음성의 가능성을 최소화하였다. 또한 전후방 철자 교정 모듈을 도입하여 사용자의 실수로 인한 모델의 오작동도 방지하고자 하였다. 우리는 다른 방법론과의 비교 실험과 절제 실험을 통해 각각의 방법론의 효용성을 입증하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.449-450
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• 2009

사용자의 인터넷 소비성향을 파악하고 그에 적응적인 인프라 리소스를 제공하는 일은 네트워크 설계/관리자나 인터넷 서비스 공급자(ISP)들에게는 주요 관심사이다. 이러한 분석은 한정된 네트워크 자원을 보다 적절한 지점에 효율적인 방식으로 투자하도록 도와준다. 본 논문은 각종 인터넷 서비스를 활용하는 사용자들의 서비스(각종 인터넷 어플리케이션) 소비성향을 네트워크 트래픽 관찰만으로 파악할 수 있는 성향분류 척도를 제안한다. 아울러 베이지안 분류기를 사용하여 제안 척도를 활용한 사용자 성향 분류 방법을 함께 제시한다.

• Journal of Internet of Things and Convergence
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• v.2 no.2
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• pp.1-6
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• 2016

Recently, various types of wearable computers have been studied. In this paper, we analyze the characteristics of head motion information for the operation of the motion classifier produced motion headset that the user can use while listening to music. The prototype receives music from smart phone over bluetooth communications, and transmits the motion information measured by the acceleration sensor to the smart phone. And the smartphone classifies the motion of the head through a motion classifier. we implemented a prototype for our experiment. The user's head motion "up", "down", "left" and "right" were classified using a Bayesian classifier. As a result, in case of the movement of the head "up" and "down", there are a large changes in the x, z-axis values. In future we have a plan to perform a user study to find suitable variables for creating motion classifier.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.11
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• pp.135-145
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• 2018

In online communities, users use comments to exchange their opinions and feelings on various subjects. Communication based on comments is quick and convenient, but sometimes this light-weight characteristic makes users use impolite and aggressive words, which leads to an online conflict. Therefore, it is important to analyze and classify users according to their characteristics in order to predict and take action for this kind of troubles. In this paper, we present several quantitative measures for describing the structures of comments trees based on the assumption that the user characteristics be observed as a form of some structural feature in comment trees of articles in which they posted comments. We examine the distribution of the proposed measures over article posters and commenters, and in addition, we show the effectiveness of the presented structural features by conducting experiments to classify users who have received warnings of the administrator from benign users.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.37 no.5
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• pp.378-385
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• 2010

The explosive increase in the use of email has made to need email classification efficiently and accurately. Current work on the email classification method have mainly been focused on a binary classification that filters out spam-mails. This methods are based on Support Vector Machines, Bayesian classifiers, rule-based classifiers. Such supervised methods, in the sense that the user is required to manually describe the rules and keyword list that is used to recognize the relevant email. Other unsupervised method using clustering techniques for the multi-category classification is created a category labels from a set of incoming messages. In this paper, we propose a new automatic email multi-category classification method using NMF for automatic category label construction method and dynamic category hierarchy method for the reorganization of email messages in the category labels. The proposed method in this paper, a large number of emails are managed efficiently by classifying multi-category email automatically, email messages in their category are reorganized for enhancing accuracy whenever users want to classify all their email messages.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.2
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• pp.160-166
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• 2007

When a mail was given to users, each user's response could be different according to his or her preference. This paper presents a solution for this situation by constructing a user preferred ontology for anti-spam systems. To define an ontology for describing user behaviors, we applied associative classification mining to study preference information of users and their responses to emails. Generated classification rules can be represented in a formal ontology language. A user preferred ontology can explain why mail is decided to be spam or ron-spam in a meaningful way. We also suggest a new rule optimization procedure inspired from logic synthesis to improve comprehensibility and exclude redundant rules.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.142-145
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.

• The Journal of Bigdata
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• v.1 no.1
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• pp.33-39
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• 2016

Recently, predicting personality with the help of smartphone usage becomes very interesting and attention grabbing topic in the field of research. At present there are some approaches towards detecting a user's personality which uses the smartphones usage data, such as call detail records (CDRs), the usage of short message services (SMSs) and the usage of social networking services application. In this paper, we focus on the assessing the correlation between MBTI based user personality and the smartphone usage data. We used $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes and SVM classifier for classifying user personalities by extracting some features from smartphone usage data. From analysis it is observed that, among all extracted features facebook usage log working as the best feature for classification of introverts and extraverts; and SVM classifier works well as compared to $Na{\ddot{i}}ve$ Bayes.