• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.318-327
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• 2008

정보기술의 발전과 인터넷 사용의 증가로 이용가능한 정보들의 양이 폭발적으로 증가한다. 콘텐츠 추천 시스템은 사용자가 원하지 않는 정보를 필터링하고 유용한 정보를 추천하는 서비스를 제공한다. 기존의 추천 시스템은 데이터마이닝 기법으로 웹 접속 기록 및 유형과 사용자가 요구하는 정보를 서비스 제공자 측면에서 분석하여 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도와 생활패턴 등의 사용자 측면에서의 정보들의 표현이 어려웠기 때문에 제한된 서비스를 제공할 수 밖에 없었다. 시맨틱 웹 기술은 이미지, 문서 등의 모든 객체를 대상으로 목적에 맞는 정보를 수집, 가공, 응용할 수 있도록 데이터 간에 잘 정의된 의미 있는 관계를 만들 수 있다. 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 개인화 프로파일을 동적으로 갱신하여 반영할 수 있는 콘텐츠 추천 검색 시스템을 제안한다. 개인화 프로파일은 프로파일의 특징을 담고 있는 컬렉터, 다양한 컬렉터들로부터 프로파일을 수집하는 수집기, 프로파일 특성에 기반한 고유의 프로파일 컬렉터를 해석하는 해석기로 구성된다. 개인화 모듈은 콘텐츠 추천 서버에서 개인화 프로파일과 주기적으로 동기화할 수 있도록 도와준다. 추천 콘텐츠로 음악을 선택하여 서비스 시나리오에 따라 개인화 프로파일이 콘텐츠 추천 서버에 전달되어 사용자의 선호도와 생활패턴이 반영된 추천리스트를 제공하는지 실험한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.730-732
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• 2005

디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자 모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.310-312
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• 2002

본 논문에서는 E-mail을 적용한 지능형 E-mail 지식관리시스템을 제안하고자 한다. E-mail은 사용자에게 익숙하고, 정형화된 정보로 표현이 쉽고, 이미 많이 구축되어 있는 시스템이다. 이러한 E-mail의 정보를 활용하여 사용자에 따라 지식을 평가하고, 지식그룹 생성이 가능한 지식 관리 시스템을 설계한다. 이를 위해서 클러스터링을 이용해 지식간의 유사 정도에 따라 유사한 지식을 그룹화 시키는 지식그룹(Knowledge Group) 생성 알고리즘을 제안하고 사용자의 선호도(preference)를 반영하기 위해 사용자 프로파일(User Profile)을 설계하고, 사용자의 선호도에 적합한 지식을 검색하는고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.156-158
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• 1998

정보의 가치 증대와 사용자의 정보획득 욕구가 증대됨에 따라 개인 위주의 정보검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 특정 개인의 관심(interest)과 선호도(preference)를 반영하여 최적의 검색결과를 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 구축하고, 통계적 분석 방법 이용하여 문서순위결정을 수행하는 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.332-336
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• 2008

오늘날 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기는 유저와 서비스간의 매개체 역할을 한다. 하지만 자원이 제한적인 모바일 단말기의 특성상 사용 시에 많은 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기위해 가용한 주변의 장치 자원을 연결하여 사용할 수 있도록 표준 인터페이스를 제공하는 기술들이 있다. 하지만 동적으로 변화하는 사용자의 선호도 정보와 장치 자원 정보와 같은 프로파일 정보를 효율적으로 적용하지 못하여 사용자 맞춤형 디바이스를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 이러한 프로파일 정보를 효율적으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원 공유 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.231-232
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• 2008

본 논문은 협업 필터링(Collaborative Filtering)기반의 추천시스템에 필요한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 사용자의 선호도를 Implicit Feedback을 통해 예측하는 Implicit Rating과 사용자 선호도와 컨텐츠의 정보를 바탕으로 사용자의 프로파일을 형성하는 Tag 기반의 사용자 프로파일과 P2P망 내에서 자신과 유사한 사용자 그룹을 형성하는 알고리즘으로 구성되어 있다. 제안한 알고리즘을 적용하여 Web Text 기반의 CF기반의 개인화 추천시스템을 구현하였으며 구현된 프로그램을 실제 사용자에게 배포하여 Feasibility를 검증하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.

• 융합정보논문지
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• 제8권3호
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• pp.71-77
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• 2018

본 논문에서는 환자의 산소 민감도와 선호패턴을 고려하여 개인별 산소치료 프로파일을 지정하고, 여기에 따라 자동적으로 시간별 산소압을 조정하여 제공하는 3단 분리형 단격실 산소챔버를 설계한다. 고압산소치료는 대기압보다 높은 100% 산소를 환자에게 제공하는 방법으로 개인에 따라 기압차에 따른 귀의 통증을 호소하는 단점이 있었다. 제안 시스템은 임베디드 시스템을 기반으로 환자의 산소치료 선호패턴 및 치료기록을 DB화하여 환자 맞춤형 산소치료 프로파일을 작성하고, 환자의 이름만 입력하면 산소챔버가 자동적으로 작성된 프로파일 패턴에 따라 산소압을 자동적으로 조정함으로써 산소치료 효과를 극대화 할 수 있다. 향후 관리자의 스마트폰과 연동하여 작동하는 산소챔버용 원격관리 시스템으로 확장함으로써 관리의 용이성 및 산소치료의 안전성을 제고하고 부가가치를 극대화 할 수 있기를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.522-528
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• 2008

토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.57-71
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• 2013

세계에는 수많은 사람들이 살아가고 있고, 사람들의 일상으로부터 매일, 매 시간 단위로 새로운 뉴스가 발생한다. 발생되는 뉴스는 예정된 일과 예상하지 못한 일들을 포함하고 있다. 발생하는 뉴스의 거대한 양과 이를 전달하는 수많은 미디어들로 인해 사람들은 뉴스 콘텐츠를 이용하는데 많은 시간을 소비하게 된다. 하지만 미디어에 시시각각 나타나는 속보와 실시간 이슈의 대부분이 가십 기사로 이루어져 있어 사용자들이 자신의 성향에 맞는 뉴스를 선별하고, 뉴스로부터 정보를 획득하는 것은 쉽지 않은 일이다. 또한 사용자의 관심사가 시간에 따라 변하기 때문에 뉴스 제공에 있어 사용자의 변하는 관심사를 반영하는 것이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 최근 관심사를 기반으로 사용자 선호도에 맞는 뉴스를 제공하기 위한 콘텐츠 기반의 추천 기법 및 시스템을 제안한다. 사용자의 최근 선호도를 파악하기 위하여 소셜 네트워크 서비스인 Facebook 사용자의 정보와 최근 게시글을 이용하여 동적으로 사용자 프로파일을 생성하여 이를 뉴스 서비스에 활용하고, 사용자 선호도에 적합한 뉴스를 추출하기 위해서 뉴스 콘텐츠의 분석을 요구한다. 뉴스 콘텐츠 분석을 위해 미디어에서 제공되는 뉴스의 카테고리를 사용하고, 뉴스 방송원고의 분석 및 주요 키워드 추출을 통해 뉴스 프로파일을 생성한다. 사용자 프로파일과 뉴스 프로파일 간의 유사도 측정을 위해서는 두 프로파일 간 형식의 일치화가 요구되므로 사용자 프로파일을 뉴스 프로파일과 동일한 형태로 생성한다. 사용자가 시스템에 접속하면 시스템은 사용자 프로파일에 명시된 선호도를 기반으로 뉴스 프로파일과의 유사도를 측정하고, 사용자 선호도에 가장 적합한 뉴스들을 제공하게 된다. 또한 사용자에게 제공된 뉴스 프로파일과 다른 뉴스 프로파일들 간에 유사도를 측정하여 유사도가 높은 관련된 뉴스들을 제공하게 된다. 제안한 개인화된 뉴스 서비스의 성능을 평가하기 위해 사용자에게 추천된 뉴스에 대한 사용자 평가와 시스템 예측값의 오차를 기반으로 6Sub-Vectors 벤치마크 알고리즘과 성능 평가를 수행하였고, 실험 결과를 통해 제안한 시스템의 우수성을 입증하였다.