본 논문에서는 사용자의 취향에 맞춰 특정 웹 문서를 탐색하는 개인화된 웹 검색기의 구현을 다룬다. 사용자의 취향은 사용자의 직접적인 평가와 사용자의 검색 과정을 통해 얻어지는 간접적인 평가를 사용한 강화 학습을 사용하여 학습된다. 웹 문서의 검색은 사용자의 취향과 현재 문서와의 관련 도를 보상으로 사용한 강화 학습을 통하여 이루어진다.
본 논문은 웹 상에서 음악을 듣는 사용자의 음악 취향을 평가 한 후, 취향에 맞는 인터페이스를 추천하는 시스템을 구현하였다. 초기 음악 취향 평가 단계에서는 평가 요소인 장르, 가수, 최신곡에 대한 사용자 데이터와 평가 요소에 대한 실험을 통해 얻은 중요도를 이용하여 퍼지측도.적분을 수행한다. 수행 결과 값이 높은 음악의 평가 요소에 의해 인터페이스를 추천하고, 추천된 인터페이스에 대한 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 인터페이스에 대한 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 중요도를 변경시킴으로써 사용자의 취향에 맞는 인터페이스를 제공하는 시스템 을 제안한다.
본 논문에서는 온라인 신문을 보는 사용자의 취향을 평가하고 취향에 맞는 인터페이스를 추천하는 시스템을 제안한다 신문사, 분류, 키워드 등의 평가요소에 대한 사용자 데이터의 중요도를 이용해 퍼지 측도$\square$적분으로 취향을 평가하여 해당되는 인터페이스를 제공한다. 또한 추천 받은 인터페이스에 대한 사용자의 만족도를 요소의 선택 빈도와 기사 읽은 시간 그리고 읽은 기사의 수로부터 추론하여 평가하고, 추론된 만족도에 의해 중요도를 변경시킴으로써 변화하는 사용자의 취향에 적응하는 시스템을 제안한다.
최근에는 포털들이 대체로 모든 서비스를 집적해 서비스하고 있어 각 사이트만의 색깔을 쉽게 구분하기 어렵게 됐지만, 얼마 전만해도 포털들은 검색 포털, 메일 포털, 커뮤니티 포털등으로 세분화 돼 각각의 사업 영역을 확고히 해왔다. 이러한 기능 중심의 웹사이트는 사용자의 취향에 따라 즉각적인 반응을 일으켰다. 이러한 기능 중심의 웹사이트는 사용자의 취향에 따라 즉각적인 반응을 불러 일으켰다. 그동안 커뮤니티 서비스가 인기를 모으면 싸이월드, 다모임, 이이러브스쿨 등의 커뮤니티 포털이 사이트의 우위를 차지했고, 검색이 인기를 모으면 네이버나 야후가 떠오르는 등 사용자의 취향에 따라 상당한 기복을 보여왔다. 또한 인터넷이 특별한 목적을 갖고 접속하는 시절과는 달리, 최근에는 특별한 목적없이도 TV나 라디오를 켜듯 자연스럽게 인터넷에 접속하는 시대에 이르렀다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅'이 새롭게 주목 받고있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 시스템을 개발하기 위한 중요한 초점 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 이동 객체의 위치 데이타로부터 시공간 이동 패턴을 추론하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다.
음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 음악사용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 단지 하나의 음악을 선택한다. 그러면 시스템은 자동으로 재생 목록을 생성하기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실제 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.
CD Now, Video Recommender, Amazon 등과 같은 현재의 협업 기반 필터링 서비스는 일반적으로 서비스를 요구하는 사용자가 관심을 가진 아이템과 비슷한 속성의 아이템을 추천하고 있다. 하지만 영화와 같은 경우 사용자의 주관적 평가가 배제된-명시적 속성만으로는 아이템의 특징을 표현하는데 한계가 있다. 때문에 이를 이용한 방법은 서비스를 제공하는 데 있어 제한을 가지게 된다. 따라서 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 사용자가 영화에 대한 자신의 감정을 간단한 선택을 통해 표현함으로써 쉽고 편하게 사용자의 영화 취향을 도출하고 이를 기반한 소셜 네트워크를 형성하는 방법에 대해 논의해 보고자 한다. 이러한 방법을 통해 일반적으로 사용되는 빈도나 인기도 기반의 추천이 아닌 실제 사용자와 유사한 취향과 특성을 가지는 사용자들은 연결해줌으로써 보다 사용자에 특화된 추천을 가능하게 할 것이다.
차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅' 이 새롭게 주목받고 있다 유비쿼터스 환경에서의 서비스 지원 시스템을 개발하기 위한 중요한 문제 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 위치 이동 데이터로부터 시공간 이동 패턴을 탐사하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이 다. 기록된 내 용들은 사용자 프로파일 (User Profile)을 생성하는데 도움을 준다.
본 논문은 사용자 취향 학습 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감정 기반 영상의 색 변환을 제안한다. 색 변환은 주로 조화로운색상의 범위를 정의한 기존의 템플릿을 기반으로 영상의 채도와 명도를 제외한 색상만을 변환하는 방법으로 수행되어 왔다. 색상의 조화를 조절함으로써 부자연스러운 영상을 자연스럽게 변환하여 영상을 감상하는 사용자의 만족도를 높였다. 한편, 색은 사람의 감정과도 밀접한 관련이 있기 때문에, 색과 감정의 관계를 정의 하면, 감정 기반 콘텐츠와 기술 등에서의 상호 작용을 높일 수 있다. 감정에 의한 색 변환은 콘텐츠 감상에 있어서 사용자에게 콘텐츠와 자신이 교감하고 있다는 느낌을 주어 흥미와 몰입을 높일 수 있다. 이에 따라, 본 논문은 감정 기반 색 변환을 위한 각 감정 별 색의 범위를 정의하고, 색상, 채도, 명도에 대한 색 변환을 수행한다. 하지만 색과 감정의 관계는 개인의 취향, 환경 등에 따라 다양하게 정의 된다. 이러한 특성을 반영하기 위해, 사용자 취향을 학습함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 취향 학습 방법으로는 대화형 유전자 알고리즘을 사용한다. 사용자 취향에 의한 색변환 영상의 만족도를 분석하기 위해 설문조사를 실시하여, 원본 영상에 비해 색변환 영상에 대한 선호도가 높음을 확인한다. 이를 통해 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 템플릿에 의한 변환이 사용자의 감성을 만족시킴을 보인다.
색은 일반적으로 주요 속성인 색상, 채도, 명도가 다양한 수치로 결합되어 사람의 감정에 영향을 미친다. 반면, 사람은 같은 색이더라도 개인에 따라 다양한 감정을 느낀다. 이러한 색과 감정의 특성을 감성 기반의 디지털 기술과 컨텐츠에 활용하면, 상호작용과 함께 사용자의 흥미와 몰입을 이끌어 낼 수 있다. 이를 위해, 본 논문은 일반적으로 사람들이 어떤 색에 대해 어떤 감정을 느끼는지를 정의한 다음, 개인의 취향을 최대한 반영한 색변환 방법을 제안한다. 먼저, 색과 감정의 관계를 템플릿으로 정의한 후, 색변환을 수행한다. 이때, 색에 대한 개개인의 감정은 다르기 때문에, 각 템플릿은 모든 사람에게 동일하게 적용되지 않고, 개인의 취향에 따라 다르게 적용되어야 한다. 이를 위해, 사용자의 색상, 채도 명도에 대한 선호도를 학습을 통해 가중치를 얻어 적용함으로서 각 사용자에게 적합한 변환을 수행한다. 실험과 설문조사 결과, 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 변환이 사용자의 감성을 만족시켜주었음을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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