• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.140-142
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• 1999

본 논문에서 구현하고자 하는 에이전트기반 전자도서관 시스템은 웹을 통해 도서정보를 검색하는 사용자들에 대한 도서 정보 관심도를 모니터 에이전트에 의해 추출하게 하고 해당 정보를 대상으로 학습 과정을 거쳐 사용자별 프로파일을 구축할 수 있게 한다. 이 과정에서 모니터 에이전트에서 추출되는 사용자 history와 학습예제 정보는 사용자가 행하는 다양한 작업의 결과 차별화된 중요도가 적용된다. 학습 에이전트를 통해 구축된 사용자 관심 정보는 각 사용자에게 세부 DB 추천 모듈과 관심 정보를 푸쉬해주는 에이전트에 적용된다. 본 시스템에서는 전자 도서관에 가입하는 사용자들의 공통된 그룹 정보를 관리하여 이를 통해 동일 그루내의 사용자들 사이의 정보 이용이 가능하게 하였다. 본 논문에서는 개인과 그룹을 대상으로 하는 모니터 에이전트와 학습 에이전트를 설정하여 도서관을 이용하는 사용자들에게 정확하고 신속한 정보를 제공하는 것을 목적으로 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2008.05a
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• pp.614-621
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• 2008

With the proliferation of information and diversity of user environment, the filtering of information for providing suitable contents to user becomes more important. This paper represents the platform for user-context based contents service taking account of user's various environments. To make information more useful, web server devote their effort to select proper contents and reconstruct them according to the user preferences and environment condition. Finally we implement contents provider presenting personalized information for the prehistoric age in virtual museum on the web.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.166-168
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• 2001

근래에 들어서 인터넷의 발전에 따라 사용자의 정보 검색 및 정보 서비스 이용에 대한 수요량이 많아지고 있으며, 이와 동시에 사용자 개인마다 적합하지 않은 정보에 대한 검색 시간과 서비스 이용에 대한 비용이 늘어나고 있다. 이에 따라서 사용자가 인터넷을 이용하면서 일어나는 행위들에 대한 정보를 수집하고, 이를 학습하여 생성한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자 개인마다 맞추어진 적합한 정보를 제공하는 개인화 서비스가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 여러 행위에 대해 비 감독 학습 방법인 클러스터링을 이용하여 사용자 관심 클러스터를 생성, 사용하여 기존의 사용자 프로파일 학습에서 간과하고 있는 시간에 따라 변화하는 사용자의 관심에 대한 변화를 탐지하고, 변화하는 사용자의 관심 이동 형태에 따라 이를 사용자 프로파일을 생성하는 학습에 적용할 수 있도록 하는 방법을 제시하므로 해서 기존의 개인화를 위한 사용자 프로파일 학습 방법보다 진보한 학습 방법을 지닌 시스템 모델을 제시하려 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2007.04a
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• pp.261-264
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• 2007

유비궈터스 환경의 추천 시스템에서는 협력적 필터링을 위하여 컨텍스트 정보를 사용하고 있으나, 컨텍스트 정보의 부족으로 인하여 추천 결과가 정확하지 않는 경우가 발생하게 된다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 컨텍스트 정보와 더불어 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보를 사용하였으나, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 시간이 지남에 따라 사용자의 기호가 변하거나 유행에 영향을 받을 수 있는 문제점이 있다. 또한 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보는 상황에 따라 적절히 연동하지 못하여 부정확한 예측을 할 수가 있다. 본 논문에서는 시간의 경과에 따라 사용자의 기호나 유행이 변하는 경우, 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보들을 일률적인 값으로 적용하는 것이 아니라 시간에 따라 가중치를 달리 적용하는 방법을 사용하였다. 그리고 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보가 상황에 따라 적절히 연동하지 못하는 문제는 협력적 필터링하여 나온 결과에 컨텍스트 정보와 사용자 프로파일의 서비스 이력 정보의 가중치를 달리 적용하여 통합함으로써 예측성을 높일 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.01a
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• pp.29-30
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• 2014

최근 해양 분야에서는 레저보트, 윈드서핑, 낚시 해상관광 등 해상에서 활동이 증가됨에 따라 선박의 안전을 비롯하여 해상 활동을 위한 다양한 정보 제공 요구가 점차 늘어가고 있다. 해상활동을 위한 정보제공은 사용자의 위치를 기반으로 사용자에게 적합한 정보의 제공이 필요하다. 특히, 전자해도 상에 사용자의 위치 또는 사용자가 지정한 위치를 기반으로 정보를 제공하는 위치 기반 정보 서비스의 제공 요구가 늘어나고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치 또는 사용자가 설정한 위치를 중심으로 전자해도 상에 정보를 표시하여 제공하는 정보시스템 모델을 제시한다. 본 논문에서 제시하는 시스템은 사용자 디바이스로부터 획득한 위치정보 또는 사용자가 전자해도 상에 지정한 위치를 바탕으로 항로표지 정보, 일출, 일몰, 간조, 만조, 날씨 등을 표시하여 제공한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1431-1434
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• 2013

최근 소셜 네트워크 서비스 사용자의 폭발적인 증가 추세와 더불어 사용자 기반의 정보 공유 패러다임이 확산됨에 따라 효과적인 정보 공유를 위한 검색 방법 및 정보 분류의 필요성이 대두되고 있다. 소셜 네트워크 서비스는 관계도 탐색, 유사한 관심사의 사람들과 정보 공유, 추천시스템 등의 주요 서비스를 사용자 기반으로 구축하는 방향으로 연구가 진행되고 있으나 낮은 정보의 신뢰성으로 인해 지능적인 검색 및 정보 분류에 한계가 있었다. 본 논문에서는 대표적인 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 을 기반으로, 낮은 정보의 신뢰성을 높이고 사용자의 소셜 검색 만족도를 높일 수 있는 사용자 그룹 분류 기법을 제안한다. 이를 위해 Facebook 사용자의 메타데이터를 수집하고 관계로 맺어진 사용자들간의 친밀도를 메타데이터 기반으로 계산하며 유사한 관심 정보에 따라 분류하고 효과적으로 사용자들을 그룹화한다. 마지막으로 실험을 통해 관계로 이루어진 사용자 친밀도와 그룹 분류가 효과적으로 수행되었음을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.744-746
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• 2013

서버는 사용자의 요청에 따라 정보를 제공한다. 사용자는 외부 혹은 내부 네트워크에서 서버에 접근하여 데이터를 요청하고, 서버는 서버 내의 데이터 스토어에 저장되어 있는 데이터들을 지정된 방식에 맞게 사용자에게 보여주게 된다. 이러한 일련의 처리 과정들은 서버의 로그로 보관되어지며, 로그는 처리 과정의 세부적인 정보들을 가지고 있다. 서버 관리자는 로그에 기록되어 있는 정보들을 이용해 사용자의 행동을 파악할 수 있으며, 악의적이거나 잘못된 접근 또한 감지할 수 있다. 로그데이터 안에는 접속시간, 사용자 IP, 포트정보, 프로토콜정보, 이벤트 등 사용자가 활동한 흔적들이 기록된다[1]. 어떤 사용자가 언제 어떠한 경로로 어떠한 행위를 하였는지에 대하여 로그는 기록하고 있다. 본 논문에서는 이벤트로 서버에 요청하는 쿼리문과 사용자의 IP주소를 이용하여 사용자의 행동 패턴을 파악하고 분석하며, 분석된 행동 패턴과 사용자 정보를 기반으로 악의적인 접근을 방지하고 통제하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.151-154
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• 2007

최근 인터넷 상의 개인정보의 유출로 인한 피해가 급증하면서, 인터넷 상에서 사용하는 사용자 정보 관리 문제가 크게 대두되고 있다. 이들을 해결하기 위하여 여러 Identity 관리 시스템이 등장했다. 이들 중 OpenID는 사용자 중심의 Identity 관리 기술이며, url을 기반으로 하는 사용자 정보 제공 시스템이다. 기존의 웹 서비스는 입력된 사용자의 정보를 각각 저장하여 관리하는 반면, OpenID는 OpenID를 지원하는 특정 사이트를 지정함으로써 그곳에서 사용자의 정보를 제공하는 것이 특징이다. 하지만 이런 분산화된 사용자의 정보는 웹서비스에서 필요하는 사용자에 정보에 따라 각각 다른 url를 입력해야 한다. 이와 같은 방법은 기존의 각 사이트마다의 아이디와 패스워드를 알아야 하는 것과 같은 현상을 초래할 수 있다. 본 논문을 통해 구현한 서비스는 웹 서비스에서 요구하는 사용자의 정보에 따라 동적으로 사용자 정보제공자를 선택하거나 필요한 정보만을 요청함으로써 하나의 url만으로 원하는 모든 웹 서비스를 이용할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.507-513
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• 2007

기존의 영화정보제공 시스템에서는 사용자에게 영화에 대한 정보를 전달할 때 단순히 새로운 영화에 대한 정보를 전달하는데 그치고 있다. 이러한 정보시스템은 사용자에 대한 기호나 성향을 고려하지 않기 때문에, 사용자에게 필요하고 적절한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 정보 제공의 효율성을 높이기 위하여 사용자의 영화 선호도가 반영된 영화추천시스템을 설계 및 구현한다. 다양한 사용자로부터 수집한 기본정보에 데이터 분류도구를 적용하여 사용자에 대한 일정한 기호 또는 성향을 추출한다. 결과적으로 추출된 정보를 대상 사용자들에게 SMS로 제공하여 각자의 기호나 성향을 고려한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1474-1477
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• 2011

정보화 사회에 접어 들면서 정보를 판별하는 능력이 중요시 되고 있다. 그러나 정보가 점점 이질적이고 방대해 짐에 따라 사용자의 의도와 목적에 맞는 정보를 빠르고 정확하게 찾아내는 것이 어렵다. 정보검색 서비스를 제공하는 국내외 포털 사이트에서는 랭크 알고리즘을 이용하여 사용자에게 정보를 제공한다. 그러나 사용자의 요구를 충족시키기 위해 랭킹보다 더 중요한 것 정보를 압축시켜 사용자에게 사용자가 원하는 정보만 제공하는 것이다. 따라서 본 논문에서는 도메인을 제한하여 특화된 정보를 제공하며 사용자 위주의 더 특화된 정보를 제공하는 친구추가 기능을 제안한다. 동시에 주 검색 기능으로 사용자가 등록한 태그 링크를 따라 클릭하면서 연속적으로 정보 검색을 할 수 있는 연속정보검색을 제안한다. 그리고 제안한 시스템을 실제 웹 사이트를 구현을 통해 나타낸다. 제안한 시스템은 사용자에게 효율적으로 유용한 정보를 제공하는 기대효과가 있다.