Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.09a
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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.
Lee, Yeon-Gon;Cho, Durkhyun;Jang, Jun Ik;Suh, Il Hong
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2013.01a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2017.04a
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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.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2012.04a
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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.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.11b
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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.
Sun-Hee Kang;Jong-Hyun Park;SungBum Hong;Young-Kuk Kim;Ji-Hoon Kang
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2008.11a
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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.
Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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2010.06a
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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.
Researches of current information searching focus on providing personalized results as well as matching needed queries in an enormous amount of information. This paper aims at discovering hidden knowledge to provide personalized and inferred search results based on the ontology with categorized concepts and relations among data. The current searching occasionally presents too much redundant information or offers no matching results from large volumes of data. To lessen this disadvantages in the information searching, we propose an inference algorithm that supports associated and inferred searching through the Jess engine based on the OWL ontology constraints and knowledge expressed by SWRL with association rules. After constructing the personalized preference ontology for domains such as restaurants, gas stations, bakeries, and so on, it shows that new knowledge information generated from the ontology and the rules is provided with an example of the domain of gas stations.
In ubiquitous environments, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users. In order to provide such services, we must have mobile devices that connect users and services. But such services are usually limited to those served on a single mobile device. To resolve the resource limitation problem of mobile devices, a nearby resource sharing research has been studied. Also, not only the nearby resource share but also a resource recommendation through context-based resource reasoning has been studied such as an UMO Project. The UMO Project share and manage the various context information for the personalization resource recommendation and reason based on current context information. Also, should verify resource inference rules for reliable the resource recommendation. But, to create various context information requires huge cost and time in actuality. Thus, we propose a inference verification tool called USim to resolve problem. The proposed inference verification tool provides convenient graphic user interfaces and it easily creates context information. The USim exactly verifies new inference rules through dynamic changes of context information.
Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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v.20
no.4
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pp.67-75
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2012
For the last few years, LBS has attracted considerable attention from many industries and societies as a result of propagated smart devices. LBS has a high utilization of mobile users as it uses user positions as a significant factor. Current LBS has only taken user position into account and it makes some limits. So, it is necessarily suggested that support for personalized services which consider user's motion, traffic condition, weather condition, time, personal information and preferences that have a huge impact on the accuracy. The purpose of this study is to design the inference systems with user's motion, preferences and schedules and provide users with the personalized information. To achieve this, Movement Ontology, User Profile Ontology, Schedule Ontology and Work Ontology should be constructed and based on this, smart applications were developed. Developed applications induced appropriately recommended results according to user's preference, motion and directions.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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