• 디지털융복합연구
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• 제14권2호
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• pp.227-233
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• 2016

전통적인 웹기반의 학습시스템은 다양한 학습콘텐츠를 운영한다. 그러나 학습자가 자신에게 적절한 학습콘텐츠를 선택하는 것은 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습이력 및 다양한 학습정보를 담고 있는 학습자 프로파일을 기초로 하여, 학습자에게 가장 적합한 선호도와 피드백을 제공할 수 있는 학습콘텐츠 제공 방법을 제안하였다. 즉 학습자의 프로파일을 분석하여 학습자에게 제공할 긍정적 피드백과 평가를 결정한다. 또한 학습자가 틀린 부분에 대한 지식을 스스로 학습할 수 있도록 학습콘텐츠를 적응적으로 제공한다. 그 결과, 학습자 프로파일 분석을 통해 긍정적인 피드백을 바탕으로 자신이 오류를 배울 수 있도록 하여, 학습의 적용 결과가 가장 잘 나오는 형태로 학습 콘텐츠를 적응적으로 제공해 주는 기법을 적용하였다. 본 논문에서 구현한 지능형 학습시스템은 실제 학습자에게 적용하였으며 사용한 학습자들을 대상으로 학습 만족도를 설문하여 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.901-902
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• 2009

최근 지상파 TV 방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV 방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송 서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 통한 지능적 사용자 맞춤형 DTV 방송 서비스 시스템을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 사용자에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.646-648
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• 2005

인터넷의 급속한 성장과 더불어 사용자들은 인터넷을 통해 많은 정보를 얻을 수 있게 되었으며 최신 뉴스를 실시간으로 접근할 수 있게 되었다. 이에 따라 방대한 정보 속에 사용자 관심사에 맞는 정보를 효과적으로 검색하기 위한 여러 방법들이 연구되어 왔다. 하지만 기존의 많은 선행 연구들은 단어 빈도 기반의 키워드 벡터 모델을 이용하여 사용자의 관심사를 학습하고 있다. 이러한 키워드 벡터 모델은 사용자의 선호도를 명확하게 기술하지 못하고 키워드를 이용한 특징 벡터 (feature-vector)는 개념들 사이의 관계를 찾기 어려운 한계를 가지고 있다. 이를 개선하기 위해 본 논문에선 계층적 개념 인덱싱(Hierarchical Concept Indexing)을 이용한 온톨로지 형태의 개인화된 사용자 프로파일을 만드는 방법을 제안한다. 생성된 사용자 프로파일에 개념 간의 유사도와 개념에 대한 사용자의 관심도를 고려하여 보다 개인의 선호도에 맞는 기사를 제공한다. 실험에서는 제안된 방법의 성능 평가를 위해서 기존의 키워드 벡터 모델의 학습 방법인 WebMate 시스템과 비교 분석하였다. 그 결과 제안하는 방법이 키워드 벡터를 이용한 학습 방법보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.269-282
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• 2007

본 논문에서는 도메인 온톨로지를 사용하여 개인화 된 개념 기반의 검색 기법을 제안하였다. 제안 모델은 도메인 온톨로지를 이용한 컨텐츠의 대표 개념 추출, 컨텐츠 가중치와 개념 가중치를 이용한사용자 프로파일 구성 그리고 개인화 된 개념 기반 검색 과정으로 구성된다. 컨텐츠의 대표 개념은 TScore 기법을 이용하여 추출하였고, 사용자 프로파일은 개인 정보 수집 모듈을 통해 개념 가중치가 높은 개념을 대상으로 구성하였다. 개념 기반 검색을 위해 사용자 프로파일의 개념 집합과 컨텐츠의 대표 개념 집합간에 유사도를 비교하여 개인이 선호하는 개념의 우선순위에 의해 컨텐츠를 검색하였다. 본 논문에서 제안한 기법의 효율성을 검증하기 위하여 인터넷 사이트에서 컨텐츠를수집하고사용자프로파일을구성하여 실험하였다. 실험 결과, 제안한 검색기법이 기존의 기반의 검색 기법에 비해 우수함을 보였다. 제안된 기법은 개인화 된 추천 시스템이나 전자 도서관 등과 같은 분야에서 효율적으로 적용할 수 있으리라 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제28권2호
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• pp.149-156
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• 2001

정보의 가치와 사용자의 정보획득 요구가 증대됨에 따라 특정 개인 위주의 서비스를 제공하는 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재의 정보검색 시스템들은 사용자의 선호도를 반영하고 편의성을 제공하는 면에서 매우 미흡한 점들이 많다. 따라서 본 논문에서는 적합성 정도에 따라 최적의 문서를 제공하기 위하여 사용자 위주의 문서순위결정 기법을 제안한다. 특정 개인의 선호도(preference)를 반영하기 위하여 사용자 프로파일(User Profile)을 구성 및 갱신하고, LSA(Latent Semantic Analysis)를 적용하여 적합율에 따라 문서의 순위를 결정한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.304-306
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• 2002

디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 흠페이지 활용 증가 등으로 온.오프라인에서 컨덴츠의 수요가 증가하면서 컨덴츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 주천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재한다. 또한 컨덴츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하친 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.67-69
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• 2001

분산컴퓨팅 환경에서 사용자는 원하는 정보 획득을 위하여 지능형 에이전트를 정보 습득 도구로 사용한다. 현재의 에이전트들은 객관적인 구조와 서비스를 제공하기 때문에 각 사용자별 다양한 요구사항을 수용할 수 없는 한계를 가지고 있다. 이 문제점을 해결하기 위해 사용자의 요구와 개별적인 특성을 반영하고, 사용자의 관심사항과 행위를 학습하여 보다 효율적인 검색 결과를 제공하는 개인 웹 에이전트들이 연구.개발되고 있다. 본 연구는 사용자의 기호에 부합하는 정보만을 검색하여 사용자에게 제공할 뿐 아니라 사용자의 선호도에 효 과적으로 적응할 수 있는 정보 검색 에이전트를 위한 사용자 행위정보를 활용한 사용자 프로파일 학습방법을 제안한다. 시간경과에 따른 사용자의 기호 변화를 선행적으로 관리하는 잠재력을 제공한다. 또한 웹 문서를 대상으로 실험하여 제안한 방법의 성능을 검증한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1453-1462
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• 2010

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.709-721
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• 2006

지상파, 위성파, 케이블 방송 같은 기존의 방송환경은 시청자 취향에 상관없이 일방적인 단방향 방송 서비스를 제공해 왔다. 하지만, 최근에는 광대역 통신망을 통한 다양한 미디어 전송이 가능하게 되었다. 또한, 방송 환경에서 양방향 통신이 가능하게 됨으로써 장르, 시청 시간대, 배우 등 시청자의 선호도를 반영한 방송 서비스가 중용한 응용으로 대두되고 있다. 따라서, 기존의 방송환경에서 시청자의 선호도를 반영한 맞춤형 방송 서비스가 중요한 방송 서비스의 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 표적광고를 위한 새로운 시도로써 맞춤형 방송 서비스 응용 중 하나인 시청자 프로과일 추론을 통한 표적 광고 방법을 소개한다. 제안된 시청자 프로파일 추론 알고리즘은 시청자의 TV 시청 데이타(TV Viewing history data) 분석을 통해 시청자의 성별 및 연령대를 예측한다. 예측된 시청자의 성별 및 연령대를 바탕으로 TV Anytime 메타데이타를 이용한 표적 광고 선별 방법을 통하여 광고를 선택하게 된다. 제안된 표적 광고 시스템은 시청자 프로파일 추론 알고리즘과 표적 광고 선별 방법을 이용하여 구성되어 있으며, 실제 TV 시청 데이타를 이용하여 제안된 표적 광고 시스템의 실험 결과를 제시한다.

• 영재교육연구
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• 제24권5호
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• pp.733-755
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• 2014

이 연구의 목적은 창의적 문제해결 이론을 토대로 창의적 사고 유형을 측정하기 위한 검사도구인 창의적 문제해결 프로파일 검사(CPSPI: Creative Problem Solving Profile Inventory)를 개발 및 타당화하는 것이다. 기존 검사들의 한계를 보완하기 위해 인지적 선호도와 더불어 인지적 능력을 평가하고, 자신의 아이디어를 타인과 공유하고 설득하는 단계(설득 및 소통)를 포함한 도구를 개발하였다. 초기에는 7단계의 요인, 82문항을 개발하였으며, 문항분석과 구성타당도를 확인하는 과정을 거쳐 최종적으로 5요인, 총 39문항의 검사가 되었다. CPSPI는 개인 내 비교를 통해 창의적 문제해결과정 내에서의 자신의 강점과 약점을 파악할 수 있다는 점에서 자기계발의 교육적 도구로 활용될 수 있을 뿐 아니라, 집단 구성원들의 프로파일을 파악함으로써 상호 간 이해를 도모하여 협력적 창의성 발현에 도움을 줄 것이다.