• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.3
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• pp.189-199
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• 2009

The amount of information on the Web is explosively growing as the Internet gains in popularity. However, only a small portion of the information on the Web is truly relevant or useful to the user. Thus, offering suitable information according to user demand is an important subject in information retrieval. In e-commerce, the recommender system is essential to revitalize commercial transactions, raise user satisfaction and loyalty towards the information provider. The existing recommender systems are mostly based on user data collected at servers, so user data are dispersed over several servers. Therefore, web servers that lack sufficient user behavior data cannot easily infer user preferences. Also, if the user visits the server infrequently, it may be hard to reflect the dynamically changing user's interest. This paper proposes a novel personalization system analyzing the user preference based on web documents that are accessed by the user on a user device. The system also identifies non-content blocks appearing repeatedly in the dynamically generated web documents, and adds weight to the keywords extracted from the hyperlink sentence selected by the user. Therefore, the system establishes at an early stage recommendation strategies for the web server that has little user data. Also, user profiles are generated rapidly and more accurately by identifying the information blocks. In order to evaluate the proposed system, this study collected web data and purchase history from users who have current purchase activity. Then, we computed the similarity between purchase data and the user profile. We confirm the accuracy of the generated user profile since the web page containing the purchased item has higher correlation than other item pages.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.215-218
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• 2008

정보의 홍수 속에서 살고 있는 사용자들은 좀 더 편리하게 정확한 서비스를 추천 받기를 원하고 있으며, 이러한 욕구들에 부응하여 추천시스템은 꾸준히 발전하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 환경과 사용자 자신의 컨텍스트 정보를 이용하여 추론하며, 그 결과를 사용자에게 서비스하고 있다. 그러나 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보가 사용자에게 양질의 서비스를 제공하기 위하여 부족하거나 켄텍스트 정보를 모델링하는 방법에 문제가 있을 때에는 서비스의 질이 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모바일 환경에서 실시간으로 센서를 통하여 획들될 수 있는 컨텍스트 정보를 수집하고, 수집된 컨텍스트 정보는 하위수준의 정보를 상위수준의 정보로 모델링한다. 모델링된 컨텍스트 정보는 다시 정량화 단계 후, 웹 환경의 사용자 평가 정보와 결합하여 서비스를 추천한다. 이를 통하여 시스템은 유비쿼터스 환경에서 추천을 위한 양질의 컨텍스트 정보 부족 문제를 해결하였으며, 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.67-69
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• 2001

분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.1038-1040
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• 2014

최근 스마트폰과 테블릿 PC의 보급률이 증가하면서 사용자들이 얻을 수 있는 정보 또한 급증하고 있다. 하지만 과도한 정보 공급으로 사용자들은 제공받은 정보를 효율적으로 활용하지 못하는 경우도 늘고 있는 추세이다. 기존의 시스템은 단순히 사용자나 정보 제공자가 입력한 정보만 제공하는 수동적인 역할만 하며 이는 효과적인 정보를 얻는데 한계가 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 주변 상황정보와 추론엔진을 이용해 사용자가 필요로 하는 정보를 보다 효과적으로 제공해 줄 수 있는 사용자 친화적 생활 포털 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 생활 포털 시스템을 통해 사용자는 본인이 원하는 정보를 효율적이고 효과적으로 활용할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1999.10b
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• pp.18-20
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• 1999

본 논문에서는 사용자 인터페이스 시스템 환경에서 얼굴 표정과 머리 움직임의 정보를 활용하여 사용자 프로파일을 학습하는 시스템을 제안한다. 얼굴 표정이나 머리 움직임을 보고 사용자의 감정상태를 파악하는 일은 불확실하고 모호한 정보를 이용하는 것으로서 퍼지 추론기를 적용하여 사용자의 만족상태를 모델링한다. 퍼지 추론기를 통하여 얻어진 사용자 만족도를 사용자 프로파일 학습 피드백으로 사용함으로써 사용자의 암시적 정보를 포함하는 프로파일을 구성한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.74-76
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• 2014

모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.361-363
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• 2004

웹의 사용자와 정보의 급속한 증가로 특정 사용자가 자신에게 맞는 정보를 얻기 위해서 더 오랜 시간과 노력을 들여야 한다. 따라서 웹 응용에서 효과적인 사용자 항해를 위해서는 문맥정보의 제공이 필수적이다. 특히 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에 적응적인 문맥정보를 제공한다면 보다 효과적인 사용자 항해가 가능한데 이를 위해서는 웹 응용의 체계적인 항해 설계 과정이 필요하다

• Review of KIISC
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• v.12 no.2
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• pp.1-6
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• 2002

인터넷의 급속한 성장으로 인하여 안정적인 보안수준을 제공하면서 사용이 편리한 사용자 인증 시스템의 필요성이 대두되었다. 90년대까지 사용자 인증 수단으로 많이 사용되던 개인장치나 비밀번호 등은 분실 가능성 및 도용의 위험이 있어 보안이 중요한 환경에서는 사용상의 제약이 따른다. 그러므로 이러한 제약을 보완할 수 있는 생체정보를 이용한 사용자 인증에 대한 관심이 꾸준히 증가하고 있으나, 생체정보는 비밀번호와 같이 사용자가 임의로 변경할 수 없으므로 외부로 유출된다면 심각한 문제가 발생할 수 있다. 본 고에서는 생체정보를 중앙 데이터베이스에 저장하지 않고 사용자가 휴대할 수 있는 IC 카드에 저장하고, 생체정보를 이용한 사용자 인증 과정도 IC 카드 내부의 프로세서를 이용하여 수행하는 Match-on-Card 기술 개발에 관하여 설명한다.

• Review of KIISC
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• v.10 no.4
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• pp.33-40
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• 2000

공개키기반구조(Public Key Infrastructure, PKI)는 인터넷 전자상거래를 위한 정보보호 기반구조로써 많이 활용되고 있다. 그러나 공개키 인증서는 사용자의 신원확인 정보만을 제공하기 때문에 사용자의 신원확인 정보뿐만 아니라 사용자의 권한 정보가 필요한 일반 응용 환경에서는 그 사용이 제한적일 수밖에 없다. 따라서 최근에는 사용자의 권한, 지위, 임무 등과 같은 사용자의 속성 정보를 제공하여 공개키 인증서의 제한적인 기능을 확장하려는 연구가 진행되고 있다. 본 고에서는 인증서 구조에 사용자에 대한 속성 정보를 제공하여 권한 관리가 가능하도록 하는 속성 인증서 기술과 속성 인증서를 발급, 저장 유통을 제어하는 기반구조인 권한관리기반구조 (Privilege Management Infrastructure, PMI)에 대하여 설명한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.247-249
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• 2001

한 사이트 내에서 제공되는 정보가 많아질수록 사용자는 많은 실패를 거친 후 자신이 원하는 정보에 도달하게 된다. 사용자가 어떤 사이트에 자주 찾아오도록 하기 위해서는 적은 노력으로도 원하는 정보에 도달할 수 있도록 도움을 주는 웹 페이지 추천 기법이 필요하다. 기존의 연관규칙이나 순차패턴 기법은 모든 규칙을 찾으므로 필요한 개수 이상의 연산을 한다. 연산 개수가 많아지면 연산 시간이 길어져 갱신되는 데이터베이스를 매번 적용시켜 계산하기가 어렵다. 제안하는 기법은 현재 사용자의 경로 정보를 기준으로 데이터베이스를 변형시키고, 기존 사용자의 경로정보가 저장된 데이터베이스를 검색하여 경로 정보의 패턴을 분석한다. 분석된 결과 중 가장 연관성이 높다고 판단되는 웹 페이지를 현재 사용자에게 추천한다.