• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.65-67
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• 2010

위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제47차 동계학술대회논문집 21권1호
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• pp.201-204
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• 2013

디지털 컨텐츠의 종류와 양이 폭발적으로 증가하면서 컨텐츠 선호도 투표는 강한 파급력을 지니게 되었다. 하지만 컨텐츠 소비자가 직접 투표를 해야 하는 현재의 방법은 사람들의 투표 참여율이 저조하며, 조작 위험성이 높다는 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 컨텐츠 소비자의 얼굴 표정에 드러나는 감정을 인식함으로써 자동으로 컨텐츠 선호도를 추론하는 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 기존의 수동 컨텐츠 선호도 투표 시스템의 문제점인 컨텐츠 소비자의 부담감과 번거로움, 조작 위험성 등을 해소함으로써 보다 편리하고 효율적이며 신뢰도 높은 서비스를 제공하는 것을 목표로 한다. 따라서 본 논문에서는 컨텐츠 선호도 추론 시스템을 구축하기 위한 방법을 구체적으로 제안하고, 실험을 통하여 제안하는 시스템의 실용성과 효율성을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.439-441
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• 2017

Matrix factorization은 사용자의 아이템 선호도를 통해 아이템을 추천해주는 성공적인 기술 중 하나이다. 이 기법은 사용자-아이템의 선호도 행렬을 채우는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해 사용자-아이템의 선호도 행렬을 사용자 행렬(user latent factor)와 아이템 행렬(item latent factor)로 분해하고, 각 행렬에 대해 추론하여 완성된 사용자-아이템의 선호도 행렬을 추론한다. 하지만 Matrix factorization은 아이템의 수가 많고, 아이템에 대한 사용자들의 선호도 데이터가 적을 때 성능이 제한된다. 또한 새로운 아이템이 추가되었을 때, 새로운 아이템에 대한 사용자들의 선호도 정보가 없기 때문에 새로운 아이템이 추천되지 않는다는 문제를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 아이템에 대한 부가적인 정보인 아이템 간의 유사도 정보와 아이템의 시나리오 정보의 유사도를 모델링하여 기존의 전통적인 Matrix factorization에 추가하는 아이템 정보 기반 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.142-145
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• 2012

모바일 환경에서의 상황인지는 사용자 현재의 상황, 의도 등을 고려하여 사용자 중심의 적합한 정보를 추천하는 것이다. 이러한 정보는 불확실성을 내포하기 때문에 단순한 규칙기반 모델로는 정확한 추론이 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 상황에 따른 선호도를 추론하고 사용자에게 적합한 정보를 제공해 줄 수 있는 모바일 소셜 네트워크 기반의 선호도 추천 시스템을 제안한다. 이 때 사용자의 선호정보를 추론하기 위해 기존의 나이브 베이지안에서 개선된 가중치가 부여된 나이브 베이지안을 새롭게 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.694-696
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• 2005

본 논문은 `시맨틱 검색`을 위해서 시맨틱 웹 기술을 사용하여 사용자가 원하는 콘텐츠 제공을 위한 시맨틱 검색 방법을 제안한다. 본 연구는 현재 웹의 단점인 사람 위주의 웹 구성, 단순 텍스트 매칭 기반의 검색, 사람의 필터링이 필요한 대량의 결과, 특정 지식 검색이 불가능한 구조의 웹을 시맨틱 검색이 가능하도록 하기 위해서 다음과 같은 단계로 연구한다. 첫째, 도메인에 따른 정확한 정보의 제공을 위해서 OWL 온톨로지를 이용하여 컨텍스트 모델링한다. 둘째, 도메인 관련 웹 문서를 수집하고 도메인 온톨로지를 기반으로 키워드의 의미를 분석하고 주석 처리(annotation)한다. 셋째, 사용자의 자연어 질의에 의미있는 컨텍스트를 추가하여 질의를 확장한다. 넷째, 확장된 질의를 규칙기반 추론엔진을 이용하여 결과를 추론한다. 마지막으로, 사용자 프로파일 분석을 이용하여 선호하는 문서를 우선으로 추천하는 방법을 연구한다. 따라서 본 연구는 질의어에 해당하는 결과문서가 존재하지 않더라도 사용자가 선호하는 문서의 추론이 가능하고, 특정 도메인의 전문가 지식을 추가한 메타 데이터 추론을 통해서 검색 패러다임을 변화시킨다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.985-988
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 공유 가능한 자원들이 산재되어 존재하며 사용자는 이를 기반으로 최적의 서비스를 제공받기를 원한다. 그러나 환경 내에는 다양한 상황과 서비스들이 존재하며 사용자 개인의 선호 정보 역시 매우 다양한 것이 현실이다. 그러므로 사용자가 원하는 서비스의 제공을 위해서는 사용자가 어떠한 상황에서 어떠한 서비스를 요청했으며, 어떤 자원이 사용자의 현재 상황에 적절한지를 판단하여, 사용자 요구사항에 맞는 자원을 추론하는 과정이 반드시 필요하다. 본 논문에서는 사용자가 최적의 서비스를 제공받을 수 있도록 주변의 공유 가능한 자원들을 추론하고 이들을 추천하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자의 상황을 인식하기 위한 방안으로 온톨로지를 이용한 상황추론 방법을 제안한다. 또한 사용자 선호 정보를 반영하여 개인 맞춤형 자원을 추천하기 위한 추론방법의 하나로 규칙을 이용한 추론방법을 제안한다.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2010년도 춘계학술대회
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• pp.67-68
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• 2010

위치 기반 서비스(LBS)는 유비쿼터스(Ubiquitous) 시대에 필요한 핵심 엔진으로 그 중요성이 논의되어 왔다. LBS 시스템은 GPS 뿐만 아니라 휴대폰을 통한 고속 인터넷 접속을 사용하여 사용자의 위치 추적과 같은 기술이 현재 서비스된다. 그러나 소프트웨어 측면에서 대부분의 위치 기반 서비스는 서비스 제공자 위주의 일부 특정 상황을 가정한 서비스 모델 또는 사전에 정의된 일정 지역과 한정된 상황에서의 상황 인식(Context Aware) 서비스 제공이 대부분이다. 그러나 이러한 방법론들은 현실 적용이 어려운 문제점이 제기되고 있다. 본 연구에서는, 사용자들의 상환인식을 통하여 사용자의 특성 지식과 공간지리 선호도 지식 정보 추론을 통한 Geo-Ontology통합시스템을 제시한다. 본 연구에서는 Geo-Ontology통합시스템 중에서 사용자의 상황인지기반 LBS시스템을 제시한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 사용자의 현재 상황에 대한 가장 적절한 추천 결과가 도출되는 프로토타입 시스템을 제공 할 수 있음을 보였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1566-1574
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• 2008

정보 검색에 대한 연구는 방대한 데이터에서 원하는 검색 정보를 제공할 뿐 만 아니라 개인의 취향에 따른 맞춤 검색 및 추론된 지식을 제공하는 데 초점을 두고 있다. 본 논문의 목적은 데이터를 개념화하여 분류 및 정의할 수 있는 온톨로지 구조를 기반으로 숨어있는 지식을 발견하여 개인 맞춤 검색을 제공하는 추론 알고리즘에 대해 연구하는 것이다. 현재의 검색에서는 방대한 데이터에서 너무 많은 검색 결과를 제공 하거나 검색 결과를 제공하지 못하는 경우도 발생하고 여다. 이러한 정보 검색의 단점을 보완하기 위해 OWL 온톨로지 제약조건과 연관 마이닝 방법으로 추론된 연관 지식을 SWRL 추론 언어로 표현하여 Jess 엔진을 통한 새로운 지식을 발견하여 효율적인 검색을 지원하는 알고리즘을 제안한다. 식당, 주유소, 제과점 등의 도메인에 따른 개인별 선호 온톨로지를 구축하고, 주유소 개인 선호 데이터를 예제로 하여 연관 및 온톨리지 기반에서 정보를 검색할 때, 연관 및 추론 정보를 제공함을 보여준다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제36권6호
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• pp.488-501
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기의 제한적인 자원 문제를 해결하기 위해 주변 자원을 실시간으로 공유하는 연구들이 진행되고 있다. 그리고 자원의 공유뿐만 아니라 상황 정보에 기반한 추론을 통해 개인 맞춤형 자원을 추천하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 개인 맞춤형 자원 추천을 위하여 사용자의 기본 정보, 자원에 대한 선호도, 공유 대상이 되는 자원의 정보, 단말기의 위치, 시간과 같은 다양한 상황 정보는 효과적으로 공유 및 관리되어야 한다. 또한 신뢰성 있는 자원 추론을 위해 필요한 추론규칙을 검증하는 단계는 매우 중요하다. 이를 위해서 다양한 상황 정보를 구성하여 실제 단말기 상에서 자원 추론규칙이 올바르게 동작하는지 검증해야 하지만 이는 현실적으로 많은 비용과 시간이 필요하다. 따라서 본 논문애서는 이러한 문제점을 해결하기 위하석 추론 검증 도구를 제안한다. 제안하는 추론 검증도구는 편리한 그래픽 사용자 인터페이스를 제공하여 원하는 상황 정보를 쉽게 생성할 수 있고, 실제 단말기를 대신하여 동적인 상황 정보의 변경에 따른 추론을 정확하게 검증한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.67-75
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• 2012

지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.