소셜 미디어(social media)는 블로그, 소셜 네트워크, 위키 등과 같이 사용자의 참여로 만들어지는 정보 컨텐츠이다. 사용자가 작성한 질문에 다른 사용자들이 답변을하는 질문-답변 커뮤니티 서비스도 이러한 소셜 미디어의 한 가지로서 지난 몇 년간 많은 양의 정보를 축적해왔다. 하지만 축적된 질문-답변의 양이 많아질수록 이전의 질문을 정확히 검색하는 것은 점점 어려운 작업이 되고 있다. 본 논문에서는 질문-답변 커뮤니티의 효율적인 정보 검색을 위해 확장된 나이브 베이즈 분류기(Na$\ddot{i}$ve Bayes classifier)를 이용하여 질문을 그 목적에 따라 정보형, 제안형, 의견형으로 자동 분류하는 기법을 제안한다. 정확한 분류를 위해 분류기는 질문-답변 문서의 구조적인 특징을 활용한다. 실제 질문-답변 커뮤니티의 질문들에 대해 실험을 수행한 결과 71.2%의 분류 정확도를 보였다.
기존의 응용에 따라 보호 객체들에 대한 접근을 역할들로 분류하여 역할을 중심으로 접근제어를 수행하는 역할 기반의 접근제어에 사용자 및 환경 정보를 이용한 정보 접근제어 기법이 연구되고 있다 중요 정보와 자원에 대하여 상황 정보를 이용하여 사용자와 환경에 유연하면서 강력한 접근제어의 수행에 관하여 연구되고 있다. 본 논문에서는 상황에 대한 정의와 중요한 의미 정보에 대하여 사용자와 자원, 환경을 고려한 유연한 접근제어 방법을 제시하고, 이때 발생할 수 있는 접근에 대한 충돌을 찾아내고 해결 방안을 제안한다. 상황 정보의 분류와 정의를 이용하여 상창 정보를 접근제어에 적용하는 방법과 상황 정보를 접근제어에 이용하였을 경우 발생할 수 있는 충돌을 분류하여 해결 방안을 제시한다. 이 논문은 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 정의와 분류론 이용하여 적절한 사용자가 적절한 객체와 어플리케이션 서비스의 사용을 보장하는 보안 정책과 모델의 개발을 위한 기초 연구이다. 권한이 있는 사용자에 의한 객체 접근의 단순 접근제어가 아니라 사용자는 자신의 상황과 연관된 객체, 자원, 서비스에 접근할 수 있음을 보장한다.
현재 급속도로 성장하는 인터넷과, PC의 하드웨어, 소프트웨어를 기반으로, 대기업 외에도 중소기업, 소호에서도 대부분의 업무가 네트워크를 활용한 PC 기반으로 연화하고 있다. 하지만 각각의 업무 특성에 고려되지 않은 PC 환경은 사용자들에게 불편함을 야기시키고 이에 따라 각자 환경에 특성화된 PC/Network 서비스의 출현이 예고되고 있다. 본 연구에서는 소호와 중소기업을 대상으로 한 PC 사용자의 이용 행태를 맥락 질문법을 중심으로 이용 행태에 대한 Raw data 를 수집하였고, 분석에서는 Affinity Notes 와 사용자 Modeling 등의 해석 과정을 거쳐, 사용자의 PC/Network 사용 패턴, 환경, 행대 등을 Affinity Diagram 으로 분류화하였다. 분류화된 데이터와 사용자의 Metal Model 을 중심으로 크게 3 가지의 뚜렷한 사용자 이용 행태에 대한 유행을 도출할 수 있었다. 첫 번째 사용자 유행은 업무에 필요하다면 자유롭게 PC 및 네트워크를 사용하여 작업을 수행하는 'Holistic Networker' 이고, 두번째는 자신의 업무에 관해서는 능동적이지만 외적인 부분은 배타적이며 수동적인 'Unplugged Controller' 그리고 마지막 유형으로는 주어진 여건에서 벗어나지 않고 업무를 진행하는 'Passive Reactor'로 분류 할 수 있었다. 이러한 유행은 각각의 성향을 제시할 수 있었고, 이러한 유행과 성향을 바탕으로 PC/Network 기반 시스템제작 시, 서비스 정의, 기능 도출 등에 기초가 될 수 있을 것이라 본다.
본 논문에서는 상황인식 속성정보를 이용하여 클러스터링내에서 보다 효율적인 사용자 구분이 가능한 군집적 알고리즘을 제안한다. 일반적으로 클러스터링 데이터를 처리함에 있어 군집 정보내에서 상호관계를 분류하기 위해 제공되는 데이터는 신규 또는 새롭게 입력되는 정보가 비교정보에서 오염된 정보로 처리될 경우, 기존 분류된 군집으로부터 벗어나게 되어 군집성을 저하시키는 요인으로 작용하게 된다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 K-means알고리즘을 이용함에 있어 사용자 인식 정보 추출이 가능한 사용자 군집 분석 방식을 제안하고자 한다. 제안하는 알고리즘은 시스템 내 누적된 정보를 이용하여 자율적인 사용자 군집 특징을 분석하고, 이를 통하여 사용자의 속성간에 따른 클러스터를 구성해 사용자를 구분하게 된다. 제안한 알고리즘은 적용한 모의실험 결과를 통해 다중 사용자를 군집단위로 분류하고 유지하는 측면에서 사용자 관리 시스템이 보다 향상된 적응성을 보여주었다.
스마트 기기 사용자의 성별 정보는 성공적인 개인화 서비스를 위해 중요하며, 스마트 기기로부터 수집된 멀티 모달 로그 데이터는 사용자의 성별 예측에 중요한 근거가 된다. 하지만 각 멀티 모달 데이터의 특성에 따라 다른 방식으로 성별 예측을 수행해야 한다. 따라서 본 연구에서는 스마트 기기로부터 발생한 로그 데이터 중 텍스트, 어플리케이션, 가속도 데이터에 기반한 각기 다른 분류기의 예측 결과를 다수결 방식으로 앙상블하여 최종 성별을 예측하는 기법을 제안한다. 텍스트 데이터를 이용한 분류기는 데이터 유출에 의한 사생활 침해 문제를 최소화하기 위해 웹 문서로부터 각 성별의 특징적 단어 집합을 도출하고 이를 기기로 전송하여 사용자의 기기 내에서 성별 분류를 수행한다. 어플리케이션 데이터에 기반한 분류기는 사용자가 실행한 어플리케이션들에 성별을 부여하고 높은 비율을 차지하는 성별로 사용자의 성별을 예측한다. 가속도 기반 분류기는 성별에 따른 사용자의 가속도 데이터 인스턴스를 학습한 SVM 모델을 사용하여 주어진 성별을 분류한다. 자체 제작한 안드로이드 어플리케이션을 통해 수집된 실제 스마트 기기 로그 데이터를 사용하여 제안하는 기법을 평가하였으며 그 결과 높은 예측 성능을 보였다.
질의응답 시스템이 올바른 답변을 제시하기 위해서는 사용자의 의도를 정확하고 강건하게 파악하는 것이 매우 중요하다. 이러한 요구 사항을 만족시키기 위해서 본 논문에서는 실용적 실의응답 시스템을 위한 질의 유형 분류기를 제안한다 제안된 실의 유형 분류기는 규칙 기반의 방법과 통계 기반의 방법을 접목시킨 하이브리드 방법을 사용한다. 제안된 방법을 사용함으로써 수동으로 규칙을 작성하는 시간을 줄일 수 있었고 정확률을 향상시킬 수 있었으며 안정성을 보장받을 수 있었다 제안된 방법에 대한 실험에서 질의 유형을 분류하는데 80%의 정확률을 얻었다.
온라인 정보가 증가함에 따라 많은 양의 정보 중에서 사용자가 원하는 정보를 정확하고 신속하게 찾아 주는 문서 여과의 중요성 또한 증가하고 있는 추세이다. 본 논문은 문서 여과 문제를 이진 문서 분류 문제로 보고, 나이브 베이즈 분류기를 동적인 문서 여과 목적으로 사용하였다. 이때 사용자가 자신의 관심 분야에 해당하는 주제를 제대로 여과 받기 위해서 학습 대상으로 삼아야 할 학습문서의 범위와 관련성 있는 문서를 제대로 여과 받기 위해서 체크해야 하는 관련성 표기 비율에 따른 분류기의 성능에 대하여 실험을 하였다. 코사인 유사계수를 이용한 여과 방법과의 성능도 비교 실험하였다. 실험 결과 나이브 베이즈 이진 분류기는 문서집합의 크기가 일정한 정도일 때 관련성 있는 문서가 모두 표기되지 않더라도 여과에는 큰 영향을 미치지 않음을 볼 수 있었다.
E-Mail은 현재 가장 많이 쓰이고 있는 인터넷 서비스로서 최근 인터넷 사용자의 증가와 함께 그 사용자 또한 늘어나고 있다. 기존의 메일 기반 에이전트는 서버에 무분별하게 메일을 저장하는 방식이기 때문에, 첨부파일에 접근하기 위해서는 관리자가 수신된 메일을 일일이 확인해야 하는 번거로움을 가지고 있다. 대량의 메일을 수신하는 기업에서는 메일 뿐만 아니라 첨부되어오는 파일들에 대한 처리부담이 더욱 크다. 본 논문에서는 이를 보완하기 위해 도착한 메일의 내용을 분석하여 키워드를 추출하고, 폴더를 생성하여 카테고리별로 첨부된 파일을 분류해주는 자동분류 에이전트를 제안하고자 한다. 카테고리 별로 분류된 파일은 다시 형식별로 분류되도록 설계하였다. 이는 관리자의 업무부담을 줄이고, 첨부파일을 효과적으로 관리할 수 있는 장점이 있다.
웹 애플리케이션의 영역이 확장되고, 기능 역시 단순한 정보의 제공에 머무르지 않고 다양한 형태의 다이나믹한 애플리케이션을 통한 사용자와의 상호작용을 통한 새로운 기능들이 추가되고 있다. 정정 커지고 복잡해지는 렐 애플리케이션에 있어서 사용자가 자신의 목적을 위해 효과적으로 움직일 수 있는 경로인 항해 구조에 대한 관심이 커지고 있다. 그러나 이제까지의 연구들은 웹 애플리케이션의 전체적인 틀에서의 항해 모델에 대한 연구들 일 분 각 항해단계의 성격에 대한 정의와 분류는 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 각각의 항해 단계들을 정의. 분류하고, 각 항해들의 표기법을 제시한다 이러한 항해 단계의 분류를 웹 애플리케이션의 성격에 따라 적절히 이용하여 다양한 형태의 효과적인 항해 모델을 생성, 표현할 수 있다. 마지막으로 본 논문에서의 분류를 바탕으로 간단한 모델링의 예를 보인다.
많은 사용자가 직접 글을 작성하고 데이터를 업로드 하는 SNS 서비스의 데이터 분류 및 분석에서 빅 데이터 활용방안이 다양하게 논의되고 있다. 특히 기존에 활용하던 텍스트 기반의 분류에서 이미지, 동영상에 대한 분류가 다양하게 시도되고 있다. 본 논문에서는 위키피디아를 이용한 이미지 태그의 의미정보를 바탕으로 플리커에서 샘플 이미지를 추출하고 이를 활용하여 'bag of visual word' 기법으로 사용자가 업로드한 이미지를 자동 분류하는 방법을 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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