구글이나 야후와 같은 정보검색엔진은 사용자에게 편리성을 제공하나 사용자로 하여금 만족감을 제공하지는 못하고 있다. 이것은 사용자에 대한 검색목표가 사용자 프로파일마다 서로 다르기 때문이다. 따라서 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라서 재배치하는 것은 매우 필요하다. 이 논문에서는 키워드기반 검색엔진으로 검색된 결과를 사용자 프로파일에 따라 웹문서를 재배치하는 알고리즘을 제안한다. 각 키워드에 대한 가중치는 사용자가 웹문서에 대해서 수행한 행동 즉, 다운로드, 클릭, 아무행동 안함에 따라 차등 적용하여 업데이트하여 웹문서를 리스트하여 사용자에게 제공한다.
개인화된 데이터와 함께 콘텐츠 제공 등의 서비스를 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 디바이스와 단말기에서의 정보 이용 및 서비스의 융합은 수많은 콘텐츠에서 양질의 콘텐츠를 사용자가 원하는 시간과 장소에서 어떠한 개인화 메커니즘을 이용해서 제공하는지에 대한 필요성을 제시한다. 기존 메커니즘은 각 서비스 제공자별로 분리된 선호도와 개인 정보를 가지고 있어 다른 서비스 제공자가 다루기 힘들며 서비스 사용자들이 직접 설정하고 관리해야 하기 때문에 매우 불편하다. 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 서비스 제공자에 상관 없이 동적으로 통합 관리하기 위해 시맨틱 서비스 제공 및 확장성을 위한 미들웨어인 OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자를 제안한다. 또한 사용자 프로파일링, 온톨로지 도메인 모델, 시맨틱 추론이 가능한 개인화된 시맨틱 프로파일 모델을 정의한다. 논문의 타당성을 검증하기 위해 시맨틱 프로파일은 OSGi기반에서 동작하도록 번들로 구현한다. 사용자가 서비스 지역에 들어오면 다양한 디바이스 및 단말기의 시맨틱 사용자 프로파일에 시맨틱 서비스를 대응하여 매치한다. 제안한 시스템은 사용자 프로파일에 대한 서비스의 매칭과 사용자 프로파일에 대한 사용자 프로파일 또는 다른 서비스에 대한 매칭을 쉽게 확장시킬 수 있다.
본 논문은 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자의 관심도를 사용자 프로파일로 구축하여 구체적이고 정확한 사용자 관심 정보를 제공하는 개인 웹 에이전트를 구축하는데 목적을 두고 있다. 사용자에게 웹 검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 자신의 관심도를 직접 기술하여 관심문서 정보를 구축하고 이에 대한 정확도를 향상시키기 위한 여러 키워드 추출작업을 수행한다. 추출된 키워드는 학습서버의 작업에 의해 사용자별 프로파일을 생성하여 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 본 논문에서 구현하고자 하는 웹 에이전트의 사용자 프로파일 구축작업에는 사용자 관심 문서 정보의 정확한 키워드추출작업과 학습 작업이 매우 중요하다. 이에 본 논문에서는 키워드 추출에 적용되는 여러 가중치 설정작업에 대하여 중점적으로 다루며 적용된 귀납적 기계학습에 대하여 알아본다. 이로써 구축된 사용자 프로파일은 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시한다. 이에 따라 사용자 프로파일을 본 웹 에이전트에서 구현한 사용자 적응형 웹 검색 에이전트와 사용자 적응형 푸쉬 에이전트에 적용하여 사용자에게 적합한 서비스를 제공한다.
사용자 적응형 웹 서핑 시스템 설계를 위해 전체 시스템을 사용자 데이타 수집, 데이타 처리를 통한 사용자 프로파일 구축 및 개선, 그리고 사용자 프로파일의 적용을 통한 적응 등 세 단계로 나누어 접근할 수 있다. 본 연구가 설계한 세 부문의 에이전트들은 이들 각 단계에서 작업하며 상호 유기적인 협동을 통해 적응형 웹 서핑을 지원한다. 이들은 각각 대화식 인터페이스 에이전트(Interactive Interface Agent), 사용자 프로파일 에이전트(User Profile Agent), 그리고 자동항해 에이전트(Autonomous Navigation Agent)이다. 대화식 인터페이스 에이전트는 사용자 인터페이스를 제공하며 이를 통해 데이타를 수집하고 기계적 항해 지원을 수행한다. 사용자 프로파일 에이전트는 수집된 사용자 데이타를 처리하여 사용자 브라우징의 실시간에 사용자 프로파일을 동적으로 구축하고 갱신한다. 자동항해 지원 에이전트는 사용자 프로파일에 기초하여 사용자 관심과 가까운 웹 문서를 자동으로 선별하여 추천하는 자동 항해 모드를 제공한다. 본 연구가 제시하는 접근과 설계 방식은 향후 확장과 보완을 통해 실용 가능한 수준의 사용자 적응형 웹 서핑 시스템 구축에 활용될 수 있다.
기하급수적으로 증가하는 데이터 중에서 개개인 사용자에게 적합한 정보를 추출하여 제공해야 할 필요성이 증대되고 있다. 본 논문에서는 대용량의 문서 집합으로부터 사용자가 원하는 특정 주제의 정보를 정확하게 추출해 낼 수 있는 문서 패턴 검색 방법을 제시한다. 사용자 선호도를 정확하게 반영할 수 있도록 전위 트리를 기반으로 사용자의 키워드 마이닝 프로파일을 생성하고, 이를 이용하여 문서 집합에서 매치된 패턴을 찾아내는 방법을 제안하였다. 생성된 프로파일을 이용한 검색 기법의 효용성을 실험을 통해 검증하였다.
본 논문에서는 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 제안된 프로파일들의 효율적인 운영을 위한 웹 서비스 기반의 프레임워크를 설계 및 구현한다. 프로파일들은 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하기 위해 사용자 관련 정보들로 구성되어야 하며 사용자 디바이스, 프로파일 저장소, 서비스 서버간에 주기적.비주기적 또는 이벤트에 따라 교환이 가능해야한다. 또한 프로파일들은 개인화된 서비스를 위해 프로파일을 필요로 하는 서비스 업체들에게 제공되어야 한다. 프로파일들이 개인화된 서비스에서 효율적으로 운영되기 위해서는 이와 같은 기능들을 제공하는 프로파일 프레임워크가 필요하다. 제안된 프로파일 프레임워크는 다양한 디바이스와 플랫폼에 관계없이 프로파일 교환 및 제공을 위해 웹 서비스를 사용하였다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위해 메타데이타 구성 방법과 동적 구성 방법 등의 기술들을 프레임워크에 적용하였다. 제안된 프레임워크를 이용하여 실험 시스템을 구축하고, 이를 이용하여 실험한 결과 플랫폼 및 디바이스에 관계없이 프로파일 교환 및 제공이 가능하였으며, 프로파일 처리 및 관리에 효율적이었다. 제안된 프레임워크를 이용하여 구현된 시스템은 효율적인 프로파일 운영 기능을 통하여 사용자에게 개인화된 서비스 제공의 기반을 마련해 주었다.
유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 상황 인지 서비스 제공을 위한 프레임워크들은 환경에 있는 응용 서비스들로 하여금 사용자 행동 패턴을 지속적으로 모니터링하며, 하나의 중앙집중식 서버에서 축적된 사용자 프로파일을 관리하도록 개발되어 왔다. 그러나, 전체 환경이 사용자 개개인의 서비스에 대한 요구 및 선호도를 파악하고 관리하는 일은 비효율적이다. 그리하여, 사용자 프로파일 관리 서버를 사용하지 않고 개인화된 서비스를 제공하기 위하여 휴대용 정보 단말기가 직접 사용자의 서비스에 대한 선호도를 인식하고 관리하는 사용자 프로파일 관리 프레임워크를 제안한다. 스마트 홈 환경의 이동형 사용자의 컨텍스트 인식을 위해서는 사용자 몸에 부착되어 있는 센서들이 사용자에 대한 정보를 휴대용 정보 단말기로 전달하며, 각 정보 단말기는 다양한 센서들로부터 획득한 정보와 정보단말기를 통해 제공되는 사용자의 직접적인 요구정보를 서비스 목적에 맞게 재해석하여 사용자 선호도에 맞는 서비스 내용을 제공하도록 하는 것이다. 제안된 프레임워크는 휴대용 정보 단말기를 통해 사용자와 환경과의 상호작용을 필요로 하는 유비쿼터스 기술이 활용 가능한 다양한 어플리케이션에 광범위하게 활용될 수 있다. 더 나아가, 사용자의 사적인 정보 보호를 보장하면서 개인화된 서비스 제공을 가능하게 할 수 있다.
본 논문에서는 사용자 상황에 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 필요한 프로파일을 클라이언트에서 처리하기 위한 프레임워크를 설계 및 구현한다. 사용자의 상황에 따라 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 프로파일은 상황 정보뿐만 아니라 다양한 사용자 정보들로 구성되어야 한다. 또한 클라이언트 디바이스는 프로파일 처리를 위해 프로파일의 생성, 관리, 전송 기능을 가지고 있어야 한다. 제안된 클라이언트 프레임워크에서 사용되는 프로파일은 콘텐츠 적응화를 위해 사용자와 관련된 다양한 정보로 구성하였다. 또한 효율적인 프로파일 처리를 위하여 프로파일 생성, 전송, 관리 기술들을 제안하고 클라이언트 프로파일 프레임워크 설계시 적용하였다. 성능평가 결과, 프로파일 처리를 위해 프레임워크에 제안된 기법들은 기존 기법들에 비해 효율적이었다.
본 논문에서는 검색된 수많은 결과 중에서 특정 사용자의 선호도를 고려 한 최적의 문서만을 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 이용한 문서 순위 결정기법을 제안한다. 사용자 프로파일을 구축하여 사용자의 선호도를 표현하고 검색결과 문서들을 대상으로 잠재적 구조를 분석 한 다음, 사용자 프로파일과 분석 결과로 표현된 문서들과의 유사성을 비교한다. 그리고 적합성 정도에 따라 사용자에게 최적의 문서를 제공하는 데에 목적이 있다.
본 논문은 전시장의 다수 방문자를 위한 혼합형 그룹 경로 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 혼합형 그룹 경로 생성 시스템은 다수 방문자들이 조화롭게 자신들의 방문 경로를 설정할 수 있도록 있도록 그룹 내 각 사용자의 프로파일을 합병하고, 자동 선택과 사용자 참여를 혼합하여 적절한 방문지를 선택하고 경로를 생성 한다. 사용자 프로파일 합병에서는 전시장에 대한 개별 사용자 프로파일을 곱하기 효용 함수를 적용하여 그룹 프로파일로 합병한다. 그리고 합병된 사용자 프로파일과 개별 사용자의 선호도를 차이가 적은 경우에는 자동으로 경로를 설정하고, 사용자의 선호도와 융합된 프로파일과 차이가 큰 경우에는 방문 가능한 곳을 추천하여 사용자들이 경로를 설정하도록 한다. 제안하는 혼합형 그룹 방문 경로 생성 시스템의 유용함을 보이기 위해 11명의 사용자를 모집하여 여러 가지 전시관 시나리오에 적용하여 경로 생성 기법을 검증하였다. 실험 결과 시스템의 자동 선택과 사용자의 선택적인 참여가 융합된 제안하는 방법이 그룹 사용자의 경로 설정에 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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