• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04a
• /
• pp.308-310
• /
• 2003

무선 LAN 보안시스템 보호 프로파일은 취약한 무선 LAN 통신구간에 대한 보안대책을 체계적으로 수립하여 보안기능 및 보안평가기준을 작성한 문서이다. 이 무선 LAN 보안시스템 보호 프로파일은 개발자, 사용자, 평가자 등이 편리하게 사용할 수 있다. 본 논문에서는 CC기반의 무선 LAN 보안시스템 보호 프로파일을 통하여 이동 환경용 무선 LAN에 대한 보안대책을 체계적으로 수립할 수 있음을 보이고 이러한 보안대책으로 설계된 무선 LAN 보안시스템을 객관적으로 평가할 있음을 보인다. 본 논문에서 설계한 무선 LAN 보안시스템 보호 프로파일은 EAL 2를 만족시키는 수준이다. 본 연구 결과로 개발된 보호 프로파일은 무선 LAN 보안시스템을 개발하는 개발자, CC에 기반하여 무선 LAN 보안시스템을 평가하는 평가자, 무선 LAN 보안시스템을 사용자 요구사항에 적합하게 사용하는 사용자 등에 유용한 문서로 사용될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2004.05a
• /
• pp.557-560
• /
• 2004

추천 시스템에서부터 1:1 마케팅에 이르는 전자 상거래의 다양한 응용 영역에서, 개별 사용자로부터 개인화된 사용자 프로파일을 구축하는 것은 매우 중요하다. 이러한 프로파일들은 사용자들의 구매 행위와 같은 개인별 행동들을 설명해주며, 특히 다양한 데이터 마이닝(Data Mining) 기술들을 이용해 사용자의 거래 기록으로부터 학습된 규칙들을 발견해낼 수 있다. 발견된 규칙들 중에는 거짓이거나 연관 없거나 또는 하찮은 것들도 존재하기 때문에, 가장 중요한 문제 가운데 하나는 발견된 규칙들을 처리후-분석을 어떻게 수행하느냐이다. 예를 들어, 발견된 규칙을 사용자 프로파일에 적합한 것인지를 확인할 때 좋은 규칙과 나쁜 규칙을 어떻게 판명하는가 하는 문제이다. 이 논문에서는 규칙을 확인하는 과정에서 객관적 척도를 이용하는 방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.277-279
• /
• 2002

웹 로그 기반의 웹 사용 마이닝은 명시적 평가 의존, 확장성 결여, 그리고 다차원 및 희박한 데이터에 성능이 떨어지는 협력적 여과의 문제를 다소 해결할 수 있다. 그러나 k-Means 군집화 방법으로 생성된 군집속 유사 사용자 이동 패턴으로는 클러스터속 사용자 전체의 선호도를 표현할 수 없으므로 사용자 이동 패턴인 트랜잭션들로부터 사용 프로파일을 유도해야 한다. 본 논문에서는 유사 군집 사용자들의 관심과 기호를 표현할 수 있도록 클러스터 내부 데이타로부터 평균 가중치 및 빈발 지지도 임계값을 사용하여 개선된 사용 프로파일을 생성하고 실험 데이터를 통한 예측력과 추천에 대한 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10a
• /
• pp.601-603
• /
• 2001

본 논문에서는 사용자의 요구사항을 만족하는 최적의 상품을 검색하는 전자 상거래 검색 시스템을 설계하고자 한다. 우리는 전자 상거래의 물품 구입에 대한 사용자 설문 조사를 통하여 소비자에게 영향을 미치는 요소들을 추출한다. 이러한 요소들 중에서 검색 엔진이 비교할 수 있는 요소들을 소비자 프로파일(Profile) 요소로 결정하고, 인터넷의 많은 상품 중에서 퍼지(Fuzzy) 이론을 적용하여 사용자의 프로파일에 적당한 상품 검색 알고리즘을 제안해 소비자가 상품 검색을 쉽게 할 수 있는 검색 시스템을 설계한다.

• The Journal of the Korea institute of electronic communication sciences
• /
• v.14 no.3
• /
• pp.587-594
• /
• 2019

This paper proposes a personalized web search technique that produces ranked results reflecting user's query intents and individual interests. The performance of personalized search relies on an effective users' profiling strategy to accurately capture their interests and preferences. User profile is a data set of words and customized weights based on recent user queries and the topic words of web documents from their click history. Personal profile is used to expand a user query to the personalized query before the web search. To determine the exact meaning of ambiguous queries and topic words, this strategy uses WordNet to calculate semantic similarities to words in the user personal profile. Experimental results with query expansion and re-ranking modules installed on general search systems shows enhanced performance with this personalized search technique in terms of precision and recall.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.294-299
• /
• 2006

추천 시스템은 사용자 프로파일을 기반으로 개인 취향에 맞는 정보나 제품에 대한 이용성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시멘틱 환경 내에서 사용자 개개인에 맞는 웹 콘텐츠를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 웹 콘텐츠 추천 방법론을 제안한다. 이를 위해서 2가지에 초점을 두었다. 첫 번째, 사용자 프로파일의 쓰임새를 향상시키기 위해 온톨로지 모델을 적용한다. 이는 비슷한 서비스를 제공하는 여러 웹 서비스 사이트에서 사용자의 기호 정보를 공유할 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 온톨로지를 기반으로 생성된 사용자 프로파일은 콘텐츠 추천 점수 계산을 위한 정확한 입력 데이터를 제공한다. 두 번째로 각각의 웹 콘텐츠들의 추천 점수를 계산하는 함수를 정의한다. 제안하고자 하는 함수는 각 웹 콘텐츠의 계층구조와 웹 콘텐츠를 구성하는 속성들의 관계를 명시한 온톨로지를 기반으로, 사용자 프로파일의 내용과 웹 콘텐츠의 개념 유사도(Concept Similarity)와 관계 유사도(Relation Similarity) 구한다. 따라서 본 논문에서는 전체 유사도(Concept Similarity+Relation Similarity)를 추천 점수로 적용한다.

• The KIPS Transactions:PartD
• /
• v.13D no.5 s.108
• /
• pp.661-670
• /
• 2006

With the development of e-Commerce and the proliferation of easily accessible information, information filtering systems such as recommender and SDI systems have become popular to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. Until now, many information filtering methods have been proposed to support filtering systems. XML is emerging as a new standard for information. Recently, filtering systems need new approaches in dealing with XML documents. So, in this paper our system suggests a method to create multiform user profiles with XML's ability to represent structure. This system consists of two parts; one is an administrator profile definition part that an administrator defines to analyze users purchase pattern before a transaction such as purchase happens directly. an other is a user profile creation part module which is applied by the defined profile. Administrator profiles are made from DTD information and it is supposed to point the specific part of a document conforming to the DTD. Proposed system builds user's profile more accurately to get adaptability for user's behavior of buying and provide useful product information without inefficient searching based on such user's profile.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.325-327
• /
• 2002

정보검색 태스크에서 사용자 모델링의 목적은 관련정보 검색을 용이하게 해주기 위하여 사용자의 관심도 또는 필요정보의 모델을 학습하는 것으로 시간적인 속성(temporal characteristics)을 가지며 관심 이동을 적절하게 반영하여야 한다. 강화학습은 정답이 주어지지 않고 사용자의 평가만이 수치적으로 주어지는 환경에서 평가를 최대화 한다는 목표를 가지므로 사용자 프로파일 학습에 적용할 수 있다. 본 논문에서는 사용자가 문서에 대해 행하는 일련의 행위를 평가값으로 하여 사용자가 선호하는 용어를 추출한 후, 사용자 프로파일을 강화학습 알고리즘으로 학습하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도에 적응하는 능력을 유지하기 위하여 지역 최대값들을 피할 수 있고, 가장 좋은 장기간 최적정책에 수렴하는 R-Learning을 적용한다. R-learning은 할인된 보상값의 최적화보다 평균 보상값을 최적화하기 때문에 장기적인 사용자 모델링에 적합하다는 것을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1998.10c
• /
• pp.126-128
• /
• 1998

본 논문에서 구현하고자 하는 웹기반 사용자별 에이전트는 웹을 이용해 정보를 검색하는 사용자들에 대한 사용자 관심도를 사용자의 웹검색 행위를 감시하는 모니터 에이전트에 사용자가 직접 기술하게 하고 이를 별도의 학습서버를 두어 사용자별 프로파일을 만들어 이를 사용자가 확인 및 편집할 수 있게 하였다. 서버에서의 학습 과정은 웹 브라우저를 통하여 수집된 정보를 바탕으로 사용자가 관심을 가지는 웹 문서의 일반적인 내용에 대한 관심 정확도를 높이는 일련의 단어 정제 과정을 통하여 최적의 관심 키워드를 추출하는 작업으로 이루어지며 이는 표현 모델인 사용자 프로파일을 구축하여, 관심 문서를 검색하는데 적절한 정보를 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 시스템에서 적용되는 학습 방식은 사용자의 웹 문서 관심도에 의존하므로 웹 문서에 나타나는 텍스트들을 대상으로 C4.5 학습 시스템을 적용한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
• /
• 2003.05b
• /
• pp.787-790
• /
• 2003

전통적인 원격 평가 시스템들은 학생 개개인의 특성과 성향을 고려하지 않기 때문에 단순하고 획일적이라는 문제점을 갖고 있다. 돈 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고 비디오를 통한 평가를 위하여 장면전환검출과 사용자 프로파일을 이용한 원격 비디오 평가 시스템을 제안하고 구현한다 비디오 문제 출제를 위한 장면 전환 검출을 통하여 키 프레임과 문제 출제 구간을 추출한다. 문제 출제 방법은 평가에 사용자 프로파일의 적용을 위하여 카테고리 기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성한 방법을 이용하였다. 이 시스템을 통하여 학생들은 자신의 부족한 영역을 보충하고 관심 영역을 유지할 수 있으며 학업 성취도를 향상시킬 수 있다 사용자 프로파일을 이용한 본 시스템은 사용자의 문제 풀이 결과에 따라 영역별 문제 수를 조절하고 평가의 질과 효율성을 최대화시킨다.