• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.232-234
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• 2000

최근들어 정보의 양이 날로 방대해 짐에 따라 이를 자동으로 분류해 줄 수 있는 무서 자동분류의 중요성이 널리 인식되고 있다. 문서 자동분류는 새로운 문서를 미리 정의된 부류로 대응시키는 일련의 작업을 말하며, 각종 패턴인식 기법들을 이용하여 시도되고 있다. 본 논문에서는 수많은 사용자들의 질의들을 분류하여 자동으로 응답하는 시스템에 적용할 수 있는 자동 질의 분류시스템을 제안한다. 실험은 500만명 이상이 사용하고 있는 한메일넷의 실제 사용자 질의를 수집하여 수행하였으며, 자동분류 방법으로는 다중 신경망을 이용하였다. 또한 효율적인 특징추출 기법과 결과 결합방법을 적용하여 분류의 정확율을 높이고자 하였다. 2204개의 실제 질의메일에 대한 실험결과, 91.1%까지의 정확율을 얻어 제안한 시스템이 실제 한메일넷의 자동응답 시스템에 효과적으로 적용될 수 있음을 알 수 있었다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.8B no.2
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• pp.144-154
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• 2001

협력적 여과 시스템은 사용자가 검색하고 읽었던 웹문서를 기반으로 사용자 군집을 생성하여 웹문서의 정확한 추천을 가능하게 한다. 이러한 목적으로 설계된 다양한 알고리즘이 있으나 속도가 느리거나 정확도가 낮다는 등의 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위하여 협력적 여과 시스템을 위한 효과적인 사용자 군집 알고리즘인 CUG알고리즘은 사용자 군집을 생성하기 위해 Apriori 알고리즘, Native Bayes 알고리즘을 이용한다. Apriori 알고리즘은 연관 단어 지식 베이스를 구축하고, Native Bayes 알고리즘은 구축된 연관 단어 지식 베이스에 가중치를 추가하며, 사용자가 검색하여 읽은 웹문서를 클래스별로 분류한다. CUG 알고리즘은 분류된 웹문서를 기반으로 하여 사용자 군집을 만든다. 이러한 방법으로 설계된 CUG 알고리즘은 사용자들이 사용할 문서를 미리 검색하여 저장함에 의해 정보검색의 효율성을 향상시키는데 사용될 수 있다. 본 논문에서 설계한 CUG 알고리즘의 선능을 평가하기 위하여 기존의 K-means 방법과 Gibbs샘플링 방법에 의한 군집과 비교한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.1
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• pp.111-118
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• 2014

Current friend recommendation system on Twitter primarily recommends the most influential twitter. However, this way of recommendation has drawbacks where it does not recommend the users of which attributes of interests are similar to theirs. Since users want other users of which attributes are similar, this study implements follower recommendation system based on the similarity of twitter node informations. The data in this study is from SNAP(Stanford Network Analysis Platform), and it consists of twitter node information of which number of followers is over 10,000 and twitter link information. We used the SNAP data as a training data, and generated a classifier which recommends and predicts the relation between followers. We evaluated the classifier by 10-Fold Cross validation. Once two twitter node informations are given, our model can recommend the relationship of the two twitters as one of following such as: FoFo(Follower Follower), FoFr(Follower Friend), NC(Not Connected).

• Proceedings of the Korea Society of Information Technology Applications Conference
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• 2002.11a
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• pp.85-98
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• 2002

인터넷 이용의 폭발적인 증가와 함께 웹사이트에 대한 개인적ㆍ사회적 관심이 증대되고 있다. 이렇게 인터넷에 대한 대중의 관심과 참여가 늘어남에 따라 정보의 무분별한 발생을 막고 검색을 보다 효과적으로 하기 위한 사용자 인터페이스는 가치가 더욱 증대되었다. 최근에는 개별적인 연구자들뿐 아니라 웹사이트 평가기관과 순위기관들이 각각의 평가영역과 평가모형에 따라 웹사이트, 그리고 사용자 인터페이스를 평가하고 있다. 이러한 평가기준들은 웹사이트의 품질을 평가하는데 있어 주로 일원적인 인식방법을 사용하고 있다. 즉, 웹사이트 품질이나 사용자 만족을 측정하는 데 있어 품질의 고저나 만족ㆍ불만족을 일직선상에서 평가하고 있는 것이다. 다시 말하면 어떤 물리적 상황이 충족되면 사용자가 만족을 느끼지만 충족되지 않을 경우에는 불만을 가지게 된다는 가정에서 평가모형들이 개발되고 있는 것이다. 본 연구에서는 Kano의 모형에 따라 품질을 물리적 충족상황을 횡축에, 고객의 만족감을 종축에 두고 품질개념을 이원적으로 해석하여 매력적, 당연적, 일원적 품질요소로 분류하고자 하였다. 웹사이트 평가와 웹사이트 인터페이스 평가를 위한 선행연구들을 종합하여 화면구성, 항해성, 검색성, 상호작용성, 사용자지원성의 5가지 영역에서 25개의 평가항목을 추출하였으며, 이를 Kano의 설문지조사법을 이용하여 설문을 수행하였다. 게임사이트, 커뮤니티 사이트, 쇼핑몰 사이트, 일간신문 사이트를 대상으로 290부의 설문을 수거하여 분석한 결과 각각의 사이트의 인터페이스 품질요소에서 매력적 품질요소, 일원적 품질요소, 당연적 품질요소를 분류했다. 종합적으로 볼 때, 인트로나 메인페이지의 포인트, 다양한 정렬방식, 개인화된 페이지, 개인장치로의 다운로드가 매력적 품질요소로 분류되었으며, 시각적 구성, 링크의 정확성, 링크분류의 체계성, 용어의 명료성, 컨텐츠 이용의 용이성, 적절한 강조의 사용, 고객피드백시스템은 일원적 품질요소로 분류되었다. 또한 당연적 품질요소는 사이트 설계의 일관성, 에러처리, 의견제시 공간, 이용설명서 또는 도움말, FAQ로 나타났다. 이러한 연구의 결과를 통해 웹사이트를 운영하는 기업에 새로운 웹사이트의 설계 및 운영에 있어 우선순위를 부여하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Society for Industrial Systems Conference
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• 2002.11a
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• pp.85-98
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• 2002

인터넷 이용의 폭발적인 증가와 함께 웹사이트에 대한 개인적ㆍ사회적 관심이 증대되고 있다. 이렇게 인터넷에 대한 대중의 관심과 참여가 늘어남에 따라 정보의 무분별한 발생을 막고 검색을 보다 효과적으로 하기 위한 사용자 인터페이스는 가치가 더욱 증대되었다. 최근에는 개별적인 연구자들뿐 아니라 웹사이트 평가기관과 순위기관들이 각각의 평가영역과 평가모형에 따라 웹사이트, 그리고 사용자 인터페이스를 평가하고 있다. 이러한 평가기준들은 웹사이트의 품질을 평가하는데 있어 주로 일원적인 인식방법을 사용하고 있다. 즉, 웹사이트 품질이나 사용자 만족을 측정하는 데 있어 품질의 고저나 만족ㆍ불만족을 일직선상에서 평가하고 있는 것이다. 다시 말하면 어떤 물리적 상황이 충족되면 사용자가 만족을 느끼지만 충족되지 않을 경우에는 불만을 가지게 된다는 가정에서 평가모형들이 개발되고 있는 것이다. 본 연구에서는 Kano의 모형에 따라 품질을 물리적 충족상황을 횡축에, 고객의 만족감을 종축에 두고 품질개념을 이원적으로 해석하여 매력적, 당연적, 일원적 품질요소로 분류하고자 하였다. 웹사이트 평가와 웹사이트 인터페이스 평가를 위한 선행연구들을 종합하여 화면구성, 항해성, 검색성, 상호 작용성, 사용자지원성의 5가지 영역에서 25개의 평가항목을 추출하였으며, 이를 Kano의 설문지조사법을 이용하여 설문을 수행하였다. 게임사이트, 커뮤니티 사이트, 쇼핑몰 사이트, 일간신문 사이트를 대상으로 290부의 설문을 수거하여 분석한 결과 각각의 사이트의 인터페이스 품질요소에서 매력적 품질요소, 일원적 품질요소, 당연적 품질요소를 분류했다. 종합적으로 볼 때, 인트로나 메인페이지의 포인트, 다양한 정렬방식, 개인화 된 페이지, 개인장치로의 다운로드가 매력적 품질요소로 분류되었으며, 시각적 구성, 링크의 정확성, 링크분류의 체계성, 용어의 명료성, 컨텐츠 이용의 용이성, 적절한 강조의 사용, 고객피드백시스템은 일원적 품질요소로 분류되었다. 또한 당연적 품질요소는 사이트 설계의 일관성, 에러처리, 의견제시 공간, 이용설명서 또는 도움말, FAQ로 나타났다. 이러한 연구의 결과를 통해 웹사이트를 운영하는 기업에 새로운 웹사이트의 설계 및 운영에 있어 우선순위를 부여하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.10
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• pp.1441-1446
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• 2022

Modern people can access various information about food recipes very easily on the Internet or social media. As the supply of food recipes increases, it is difficult to find a suitable recipe for each user in the overflowing information. As such, the need to provide information by reflecting users' requirements has increased, and research related to food recipes and cooking recommendations is becoming active. In addition, the Internet, video, and application markets using this are also rapidly activating. In this study, in order to classify recipes from the user's perspective of food recipe users, the user's review data was applied with the k-mean clustering technique, which is unsupervised learning, and a "food recipe classification model" was derived. As a result, it was classified into a total of 25 clusters including information needed by many users, such as specific purposes and cooking stages.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.190-192
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• 2012

최근 소셜 네트워크 서비스는 언제 어디서나 정보를 누구라도 손쉽게 전달하고 볼 수 있는 수단으로 각광받고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 주요한 특징은 사람과 사람, 사람과 정보, 정보와 정보 간의 관계 네트워크로서, 사용자가 능동적으로 참여한다는 것이다. 하지만 범람하는 수많은 정보들 속에서 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류해야 하는 과정은 사람과 정보간의 관계 네트워크 측면에서 소셜의 의미를 충족하지 못한다. 이러한 기존의 정보 활용법은 사용자의 선호도에 따른 맞춤형 정보의 수용과 공유를 제시하지 못하고 있다. 본 연구에서 설계된 사용자 맞춤형 서비스 시스템은 사용자의 상황인식 속성정보와 이에 따른 선호도를 평가하는 알고리즘을 기반으로 하여 보다 효율적인 커뮤니티 공간이 제공될 수 있는 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템을 설계 제안한다. 제안된 시스템에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 텍스트를 읽거나 작성하는 행위를 바탕으로 사용자의 관심사를 제공된 알고리즘으로 분석하여 사용자의 선호도에 따른 정보를 분류하고, 사용자의 인적정보로부터 선별한 유사 사용자들을 통해 신뢰성이 높은 정보를 우선적으로 선출한다. 따라서 사용자의 속성과 선호도를 고려한 상황인식 정보를 제공함으로써 사용자가 직접 정보를 검색 및 분류하는 과정을 단축하고 정보의 신뢰성을 향상할 수 있는 방법을 제시한다. 이러한 상황인식 기반의 맞춤형 커뮤니티 서비스 시스템은 실시간으로 많은 정보가 공유되는 서비스에서 다양하게 적용되어 인터넷 신문, 타겟 마케팅 광고 등의 응용분야에서 다양한 정보제공 서비스 시스템으로 적용될 수 있을 것으로 본다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.221-225
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• 2001

논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.291-295
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• 2009

최근 인터넷 쇼핑몰이 활성화 되면서 각 쇼핑몰의 카테고리 분류 체계에 대한 사용자의 접근 편이성이 중요한 요소로 부각되었다. 따라서, 카테고리 분류체계에 대한 사용성 평가를 통하여 각 카테고리의 타당성 검증 및 개선에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 D 쇼핑몰의 각 카테고리 항목을 대상으로 카드 소팅 기법을 실시하여 새로운 카테고리 분류체계를 제안하였다. 뿐만 아니라 기존의 카테고리와 새로 제안된 카테고리의 사용성 평가를 실시하여 비교 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 기존 온라인 쇼핑몰의 카테고리의 분류 체계를 재정립하며, 사용자 중심의 인포메이션 아키텍처를 설계하는데 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.271-274
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• 2018

본 논문에서는 뉴스기사 데이터를 활용하여 대규모 뉴스기사를 소주제로 분류하는 군집 분석 방법을 제안한다. 또한, 분류된 뉴스기사를 사용자가 빠르게 이해하고 접할 수 있도록 핵심 문장을 추출하여 제공하는 방법을 제안한다. 분석 데이터는 포털 사이트 점유율 1위인 네이버의 경제 분야 뉴스기사를 크롤링하여 수집한다. 뉴스기사의 분석을 위해 전 처리를 통해 특수문자, 조사, 어미, 구두점 등의 불 용어 처리를 수행한다. 또한, k-means 알고리즘을 이용하여 대용량의 뉴스기사를 주제 별로 분류하는 것을 진행하며 그것을 토대로 핵심 문장을 추출한다. 추출된 핵심 문장은 분류된 뉴스기사의 주제를 나타내며 사용자에게 빠르게 정보를 전달하기 위해 활용한다. 본 논문의 연구 내용이 여러 언론사 사이트에 반영되면 사이트 품질과 사용자 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.