• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.15 no.7
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• pp.840-845
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• 2005

Intelligent agents to learn users' tendency have learn uscrs' tendency by sufficient users information and training time. When the intelligent agents is used in ubiquitous environment, users must wait for intelligent agents to learn, so user may be can't get proper services. In this paper we proposed an intelligent P2P mobile agent system that can learn users' tendency in real-time by sharing users' resource. The system shared users contexts on four places and made feel groups which was composed of similar users. When users' service which had the highest correlation coefficient in the peer groups was suggested, users were satisfied over $80\%$.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.05a
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• pp.814-817
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• 2007

사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 사용자 친화적 지능형 공간 제어 시스템을 제안하였다. 또한 사용자의 성향이 파악되면 지속적으로 홈 네트워크를 모니터링하여 사용자의 성향에 따라 항상 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• KSCI Review
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• v.15 no.1
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• pp.125-129
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• 2007

지능형 홈 네트워크 서비스의 일반적 보급화로 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 개인화 서비스를 위한 사용자의 프로파일 및 다양한 상태 정보, 센서 및 기타 환경정보를 통한 동적 상황인지가 가능토록 하는 상황인지(context-aware) 서비스에 대한 필요성이 증대되고 있다. 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하는 것을 주요인으로 간주해야 할 것이다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자 능동적 행위에 따른 지능형 홈 제어 시스템을 제안하였다. 또한 지속적인 모니터링을 통하여 사용자의 성향이 파악되면 상황에 따른 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하는 것으로 목적으로 하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.1
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• pp.189-194
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• 2019

This paper is a study on the methodology of making customized contents according to user 's tendency through the development of learning contents utilizing IT. A variety of learners around the world use mobile devices and mobile learning contents to conduct their learning activities in various fields, and foreign language learning is one of the typical mobile learning areas. Foreign language learning contents suggested in this study is constructed based on the learner's verbal and text information in accordance with the user's vocal tendency. It is necessary to find out a suitable method to translate the user's native language text into the target language and make it into user friendly content.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.106-108
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• 2003

최근 들어 인터넷의 급속한 발전으로 사용자가 처리해야할 점보의 양이 급속히 늘어나게 됨으로써 사람이 혼자만의 힘으로 이 많은 정보를 처리하는 것이 하나의 고단한 작업이 되었고, 이 작업을 돕기 위한 소프트웨어 에이전트(software agent) 의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 구현한 소프트웨어 에이전트가 사용자의 업무보조 (personal assistant) 라는 자신의 임무를 수행하기 위하여 온톨로지(ontology)를 기반으로 사용자의 선호도(preference) 와 의사결정 패턴을 학습하여 사용자 프로파일(user Profile) 을 작성한다. 학습한 프로파일을 바탕으로 사용자의 선호도와 일치하는 제품을 추천하는 지능형 에이전트를 제안하고. 실질적인 실험을 통해 학습된 사용자의 성향을 분석한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.04a
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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.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.20 no.6
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• pp.799-805
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• 2010

In this paper, we propose an intelligent navigation system that selects a proper route for user and applies the user's preference, user's tendency and environmental state estimated by driving information of user and road state. The system uses data of sensors, navigation and intelligent transport system to evaluate conditions of roads and it considers state of user's emotion. The system also uses soft-computing method to infer and learn the user's preference and tendency. We verify the proposed algorithm by computer simulation.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.135-138
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• 2006

사용자 모델링을 위해서는 사용자의 성향 및 행위 등의 다양한 정보를 수집하여 분석에 이용한다. 하지만 사용자(인간)로 부터 얻은 데이터는 기계나 환경에서 수집된 데이터 보다 패턴을 찾기 힘들어 모델링하기 어렵다. 그 이유는 사용자는 사용자의 현재 상태와 상황에 따라 다양한 결과를 보이며, 일관성을 유지 하지 않는 경우가 있기 때문이다. 사용자 모델링을 위해서는 분산되어 있는 데이터에서 노이즈를 선별하고 연관성 있는 데이터를 분류할 수 있는 기술이 필요하다. 본 논문은 사용자로 부터 수집된 데이터를 k-NN(Nearest Neighbor) 기법을 이용하여 노이즈를 선별한다. 노이즈가 제거된 데이터는 의사결정나무(Decision Tree)방법을 이용하여 학습하였고, 노이즈가 분류되기 전과 비교 분석 하였다. 실험에서는 홈 인테리어 학습 컨텐츠인 DOLLS-HI를 이용하여 수집된 학습자의 데이터를 이용하였고, 생성된 학습자 모델링의 신뢰도가 높아지는 것을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.10
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• pp.2232-2240
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• 2015

Recently in the field of Big Data, there is a trend of collecting and reprocessing the existing data such as products having high interest of customers and past purchase details to be utilized for the analysis of transaction propensity of users(product recommendations, sales forecasts, etc). Studies related to the propensity of previous users has limitations on its range of subjects and investigation timing and difficult to make predictions on detailed products with lack of real-time thus there exists difficult disadvantages of introducing appropriate and quick sales strategy against the trend. This paper utilizes the machine learning algorithm application to analyze the transaction propensity of users. As a result of applying the machine learning algorithm, it has demonstrated that various indicators which can be deduced by detailed product were able to be extracted.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.321-323
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• 1999

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.