3세대 통신망(IMT-2000) 서비스의 가장 큰 특징은 단말 이동성, 개인 이동성, 서비스 이동성으로 구분되는 강력한 이동성 제공이다. INT-2000 서비스의 가장 큰 특징인 서비스 이동성을 제공하기 위해 가상 홈 환경(Virtual Home Environment)개념을 지원한다. 즉 글로벌 로밍 환경에서 서비스 가입자에게 방문 망(visited network_에서도 홈 망(home network)의 서비스를 그대로 이용할 수 있도록 하는 개념이다. VHE 서비스는 홈 서비스들에 대한 접근 투명성을 보장하기 위해 망 관점에서 어떤 VHE 시나리오를 적용할 것인지에 대한 문제도 중요하지만 프로파일을 효율적으로 관리하는 문제도 매우 중요하다. VHE 서비스를 제공하기 위해서 관리해야 할 프로파일은 사용자 프로파일(User profile), 서비스 프로파일(Service profile), 단말 프로파일(Terminal profile), 네트워크 프로파일(Network profile) 등이 있다. 본 논문에서는 사용자가 이용 가능한 서비스를 검색하는 시나리오를 바탕으로 각 프로파일이 정보를 교환하는 방법을 살펴보겠다. 사용자 프로파일 관점에서 보면 프로파일 관리 기법에는 크게 4가지 전략이 있을 수 있다. 사용자 프로파일이 홈 망에 위치하는 경우, 사용자 프로파일이 방문 망에 위치하는 경우, 사용자가 망 사이를 움직일 때 프로파일도 같이 움직이는 경우, 사용자의 단말에 위치하는 경우가 있을 수 있다. VHE 서비스를 위한 프로파일 관리기법(1) 논문에서는 앞의 두 가지 전략에 대해서 설명을 하고 있다. 본 논문에서는 나머지 두 가지 전력에 대해서 설명을 하겠다.
본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.
본 논문에서는 동일한 분야의 검색된 문서가 갖는 하나의 성향을 중심으로 문서들 자체가 가지고 있는 관계성을 분석하여 용어의 가중치를 결정하였다. 그리고 사용자의 관심분야와 선호도를 적절히 표현하기 위하여 질의가 아닌 사용자 프로파일을 구축하여 이용하였다. 사용자 프로파일은 관심 분야별로 용어열과 선호도 벡터로 구성하고, ‘사용자접근에 의한 갱신’, ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법을 이용하여 사용자 프로파일을 사용자 위주로 학습시킨다. ‘사용자 접근에 의한 갱신’ 방법은 주제 분야에 대한 지식이 있는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 실험 결과, 사용자 프로파일이사용자의 선호도를 제대로 표현하기까지의 갱신 회수를 상당히 감소시킬 수 있었다. ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법은 갱신초기에 수행하는 방법으로서 선호도 값의 차이를 명확히 해주는 결과를 가져온다.
본 논문에서는 정보여과 시스템에서 웹 페이지를 수집하고 여과하는 과정과 사용자 프로파일을 학습하는 과정에 하이퍼링크 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 사용자가 원하는 웹 페이지를 추천하기 위해 사용자 프로파일을 하이퍼링크 정보를 이용해 만들고 사용자의 반응(feedback)에 따라 사용자 프로파일을 조정한다. 가중치 조정에 있어서 학습 효과를 높이기 위해 사용자가 반응을 보인 웹 페이지에서 출발해 링크로 연결된 모든 페이지에 대해 깊이에 따라 가중치를 조정하는 가중치 전파 알고리즘(Weight Propagation Algorithm)을 제안한다. 적은 사용자의 반응으로도 프로파일 내의 많은 페이지에 영향을 줄 수 있어 높은 학습 효과를 기대할 수 있다.
본 논문에서는 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 서비스를 제공하기 위해 필요한 프로파일들을 효율적으로 관리하기 위한 기법들을 제안한다. 프로파일들은 사용자에게 적응화된 서비스를 제공하기 위해 사용자 관련 정보들로 구성되며 사용자 디바이스, 프로파일 저장소, 콘텐츠 적응화 서버, 콘텐츠 저장 서버간에 주기적 비주기적 또는 이벤트에 따라 교환이 가능해야 한다. 또한 프로파일들은 적응화된 콘텐츠 서비스를 위해 프로파일을 필요로 하는 콘텐츠 제공 업체들에게 제공되어야 한다. 이와 같은 기능들을 효율적으로 지원하기 위해 필요한 프로파일 관리 기술을 제안하고, 이를 지원하는 프로파일 관리 프레임워크를 설계한다. 제안된 프로파일 관리 프레임워크에서는 사용자의 다양한 정보를 이용하여 프로파일을 구성하였으며 다양한 디바이스와 플랫폼에 관계없이 프로파일 교환 및 제공을 위해 웹 서비스를 사용하였다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위해 메타데이타 구성 방법, 동적 구성 방법, 가중치를 이용한 제공 방법 등을 프레임워크에 적용하였다. 성능평가 결과 프로파일 관리 기술에 제안된 기법들이 프로파일 처리에 효율적임을 나타내었다.
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.
본 논문에서는 적응화된 콘텐츠 서비스를 위해 콘텐츠 적응화 시스템에서 효율적으로 사용자 프로파일을 교환하는 방법을 제안한다. 사용자에게 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 프로파일들은 콘텐츠 적응화 시스템의 디바이스들 간에 지속적으로 교환된다. 또한 프로파일들은 주기적, 비주기적, 이벤트, 요청 및 응답에 따라 교환되어야 한다. 따라서 많은 네트워크 트랙픽이 발생하며 컴퓨팅 파워를 필요로 한다. 이와 같은 문제점들을 해결하기 위한 프로파일 교환 연구가 필요하다. 효율적인 프로파일 교환을 위하여 콘텐츠 적응화 시스템에서 프로파일 생성 정보, 교환 정보, 교환 형태 등을 분석하고 분석된 프로파일 정보들을 이용하여 프로파일 교환 절차를 정의하였다. 또한 프로파일 처리 시간을 줄이는 프로파일 구성 정보 제공 방법과 프로파일 전송횟수를 줄이는 사용자 설정 값 방법을 제안하였다. 성능 평가 결과 프로파일 구성정보 제공 방법은 프로파일 처리 시간을 7%로 단축시켰으며, 사용자 설정 방법은 프로파일 전송횟수를 줄여 프로파일 교환에 효율적이었다.
본 논문은 기존의 귀납적 결정 트리 방식에서의 문제점 개선을 통한 사용자 관심 프로파일 구축을 목적으로 한다. 특히 사용자 관심 프로파일의 정확도 향상을 위한 속성 선택에 대한 연구에 초점을 맞추고 있다. 사용자의 관심, 비관심 문서를 대상으로 사용자 관심 키워드를 생성하고 이를 바탕으로 초기 문서들을 재표현한다. 재표현된 문서를 입력 집합으로 하여 기계학습을 진행한다. 본 논문의 의사 결정 트리 생성 알고리즘은 입력 집합을 클래스별로 가장 잘 나누는 속성을 선택하여 노드를 구성하는 면에서는 기존의 알고리즘과 같다. 그러나 기존의 의사 결정 트리 알고리즘에서는 hill-climbing.방식을 사용함으로써 사용자의 관심을 나타내는 중요한 단어가 사용자 관심 프로파일에서 숨겨질 경우가 발생한다. 이를 최소화하기 위해 특징 추출을 통해 선택된 속성을 그대로 학습의 입력 데이터로 사용하는 것이 아니라 입력데이터를 가장 잘 나누는 속성과 그 다음 속성을 대상으로 disjunctive 연산을 통해 새로운 속성을 생성하여 이것을 속성 집합에 포함시키고 이를 학습의 입력 데이터로 이용한다. 이와 같이 disjunctive operator를 이용하여 새로운 속성을 의사 결정 트리 형성 시 이용하면 사용자의 중요한 관심을 포함하는 의미 있는(semantic) 사용자 관심 프로파일 구축이 가능해지고, 사용자 관심 프로파일을 기반으로 사용자가 관심 있는 문서를 제공할 수 있는 개인화 서비스를 제공한다.
사용자 프로파일(user profile)은 사용자 개개인의 관심 분야를 기술한 것이다. 정보 시스템이 사용자 개개인의 관심 분야를 알고 있다면, 사용자의 관심 분야에 속하는 문서만을 사용자에게 제시해 줌으로써 정보검색의 효율을 높일 수 있다. 사용자 프로파일 관리 시스템은 시간이 지날수록 개인 사용자의 관심분야를 더욱 잘 나타내어야 하고(Specialization), 사용자의 관심 분야가 변화해도 그에 대응해야 하며(Adaptation), 사용자가 흥미있어할 만한 관련 분야도 제시할 수 있어야 한다(Exploration). 본 논문은 기존에 연구되어 왔던 정보여과 시스템에서 사용되는 사용자 프로파일 관리 시스템들의 단점을 보완하고 정보검색 시스템에서도 사용될 수 있는 범용성을 지닌 사용자 프로파일 관리 시스템을 제안한다. 제안하는 사용자 프로파일 관리 시스템은 사용자의 관심분야의 변화를 유전자 알고리즘을 이용하여 모델링하고, 여러 유전자군(群)으로 사용자의 다양한 관심분야를 기술한다.
본 논문에서는 모바일용 맞춤형 웰니스 콘텐츠 추천을 위한 사용자 프로파일을 제안한다. 제안하는 프로파일에는 웰니스 콘텐츠를 제공받는 사용자의 웰니스 5 영역(신체, 정서, 사회, 지식, 정신) 각각의 선호도가 포함되어 있으며 사용자의 신변에 위험을 초래할 수 있는 신체적 제약 조건도 포함한다. 이 프로파일을 이용하면 사용자에게 맞춤형 웰니스 콘텐츠를 추천함에 있어 웰니스 5 영역을 모두 고려할 수 있으며 추가적으로 사용자의 질환 정보를 프로파일로 유지함으로서 사용자의 신체적 조건에 맞지 않는 콘텐츠를 선별하여 제외시키는 필터 및 안전 장치의 역할도 가능하게 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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