• 제목/요약/키워드: 이용자생성콘텐츠

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이용자 이용행위 및 콘텐츠 위치정보에 기반한 개인화 추천방법에 관한 연구 (A Study on Personalized Recommendation Method Based on Contents Using Activity and Location Information)

  • 김용;김문석;김윤범;박재홍
    • 정보관리학회지
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    • 제26권1호
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    • pp.81-105
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    • 2009
  • 본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.

XML 기반의 동영상콘텐츠 검색 시스템 설계 및 구현 (A Study on Implementation of XML-Based Information Retrieval System for Video Contents)

  • 김용;소민호
    • 정보관리학회지
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    • 제26권4호
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    • pp.113-128
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    • 2009
  • 일반적으로 동영상콘텐츠에 대한 탐색과정에서 이용자는 해당 기관 또는 사이트에서 제공하는 간단하게 요약한 요약 동영상과 텍스트 정보를 이용하여 원하는 동영상을 선택한다. 이러한 이용자의 동영상콘텐츠 의 탐색과정에서의 정확하고 신속한 동영상콘텐츠의 검색을 위하여 본 연구에서는 동영상을 구성하는 자막과 이미지 정보를 이용하여 동영상을 내용에 따라 여러 개의 클립으로 구분하고, 이용자의 필요에 따라 원하는 클립을 빠르게 검색하여 제공하는 시스템을 제안한다. 동영상콘텐츠 및 관련 메타데이터의 관리 및 제어를 위해서 본 연구에서는 XML 계층구조를 생성하여 저장한다. 한편, 이용자의 검색 요청시 XML을 기반으로 동영상콘텐츠의 계층구조를 반영하는 Xpath를 생성하여 질의처리를 수행함으로써 이용자가 원하는 동영상콘텐츠에 대한 검색결과를 제공한다. 제안된 방법을 기반으로 본 연구에서는 XML 계층구조를 이용한 동영상 검색 시스템을 설계하고 구현하였다.

대용량 음악콘텐츠 환경에서의 데이터마이닝 기법을 활용한 추천시스템에 관한 연구 (A Study on Recommendation System Using Data Mining Techniques for Large-sized Music Contents)

  • 김용;문성빈
    • 정보관리학회지
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    • 제24권2호
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    • pp.89-104
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    • 2007
  • 본 연구는 대용량 음악콘텐츠환경에서 개인화 추천 서비스를 위한 기반구조의 제공을 위하여 시도되었다. 추천서비스를 위한 기존의 많은 연구와 상용프로그램에도 불구하고 대규모의 쇼핑몰들은 개인화 추천서비스와 실시간으로 대용량의 데이터를 처리할 수 있는 추천시스템을 필요로 하고 있다. 이를 위하여 본 연구에서는 데이터마이닝 기술과 새로운 패턴매칭 알고리즘을 제안하고 있다. 콘텐츠 주제분야에 대한 이용자의 선호도를 이용한 이용자 분할을 위하여 군집화 기법이 사용되었다. 다음으로는 군집화를 통하여 생성된 분할된 이용자 그룹에서 개별 이용자의 콘텐츠에 대한 접근 패턴의 추출을 위하여 순차패턴 마이닝기법을 적용하였다. 최종적으로 각각의 이용자 군집의 콘텐츠 접근 패턴과 콘텐츠 선호도에 기반한 제안된 추천 알고리즘에 의해 추천이 이루어진다. 이러한 추천을 위하여 기반 구조와 함께, 전처리과정과 원본 데이터의 형식변환이 데이터베이스에서 수행되어진다. 본 연구에서 제안하고 있는 기반구조의 적절성을 보여주기 위하여 제안된 시스템을 구현하였다. 실제 이용자에 의해 이용된 데이터를 실험에 적용하였으며, 해당 실험에서 추천은 실시간으로 이루어졌으며 추천결과에 있어서는 적절한 정확성을 보여주고 있다.

SDI 서비스를 위한 동적 RSS 채널 생성기 개발 (A Study on dynamic RSS channel generator development to support Selective Dissemination of information Service)

  • 현미환;이상기;유수현;예용희
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.720-725
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    • 2009
  • 선택적 정보 제공인 SDI(Selective Dissemination of Information) 서비스는 이용자가 탐색 전략을 입력하여 서비스를 신청하면 데이터베이스가 갱신될 때마다 자동으로 이용자에게 공지되는데, 본 연구에서는 이러한 SDI 서비스를 XML 포맷인 RSS로 제공하기 위해 동적 RSS 채널 생성기를 개발하였다. RSS는 웹사이트에 갱신되는 정보를 신속히 전달-교환하게 해주는 도구로서 많은 정보를 갱신과 동시에 받아볼 수 있게 해준다. 이러한 RSS를 활용함으로써 이용자는 미리 신청한 맞춤정보서비스 뿐만 아니라 키워드 검색에 대한 검색결과 간략화면을 XML포맷의 RSS로 받아봄으로써 웹사이트를 방문하지 않고도 실시간으로 재검색 결과를 확인해 볼 수 있다.

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빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 기반 콘텐츠 큐레이션 시스템 설계 (Design of Contents Curation System Based on Incremental Learning Technology for Big Data Mining)

  • 민병원
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.421-422
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    • 2017
  • 콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 큐레이션 서비스에서는 개인비서, 금융 분야의 투자, 자율주행, 저널리즘, 효율적인 업무 지시/감독, 제조업의 자동화 공정, 교육, 콘텐츠 유통, 학술정보 등에서 컴퓨터가 방대한 양의 데이터로 부터 학습하여 사람의 일을 대신 처리하거나 의사결정에 도움을 줌으로써 업무의 효율을 높여주는 서비스 산업에 활용이 가능하다.

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점진적 학습 기반 모아 콘텐츠 큐레이션 서비스 시스템 설계 (Design of Moa Contents Curation Service System Based on Incremental Learning Technology)

  • 이정원;민병원;오용선
    • 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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    • 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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    • pp.401-402
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    • 2018
  • 콘텐츠 큐레이션 서비스를 위해서 대용량 데이터를 학습하는 과정에서 발생하는 메모리부족 문제, 학습소요시간 문제 등을 해결하기 위한 "대용량 문서학습을 위한 동적학습 파이프라인 생성기술 중 빅데이터 마이닝을 위한 점진적 학습 모델" 기술이 필요하며, 본 논문에서 제안한 콘텐츠 큐레이션 서비스는 온라인상의 수많은 콘텐츠들 중 개인의 주관이나 관점에 따라 관련 콘텐츠들을 수집, 정리하고 편집하여 이용자와 관련이 있거나 좋아할 만한 콘텐츠를 제공하는 서비스이다. 본 논문에서 설계된 모아 큐레이션 서비스는 대용량의 문서를 학습함에 있어서 메모리 부족 문제, 학습 소요시간 문제 등을 해결하기 위해 학습데이터의 용량 제한이 없는 문서를 자유롭게 학습하고 부분적인 자질추가/변경 시에 변경요소만을 추가 반영할 수 있는 범용적이고 일반적인 분류기의 구조설계 방법 등을 제시하였다.

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TK-Indexing : NoSQL 기반 SNS 데이터 색인 기법 (TK-Indexing : An Indexing Method for SNS Data Based on NoSQL)

  • 심형남;김정동;설광수;백두권
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제19D권4호
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    • pp.271-280
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    • 2012
  • 현재 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)의 이용자 수가 늘어나면서 SNS에서 생성되는 콘텐츠 데이터의 양도 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이러한 SNS는 개인의 근황, 관심사를 전달하기 위해 사용하고, 친목도모, 엔터테인먼트, 제품 마케팅, 최신 뉴스 공유, 1인 미디어 등 다양한 목적으로 활용하고 있다. SNS가 스마트폰에서 사용 가능해지면서 사용자들은 언제, 어디서나 실시간으로 사회의 주요쟁점이나 사회구성원들의 주 관심사와 같은 콘텐츠를 기존 미디어 매체보다 빠르게 생성하고 확산시킨다. 기존 웹 콘텐츠 색인 기법은 색인대상이 다양하고 정확성에 중점을 두어 색인하므로 실시간으로 대량 생성되는 SNS 콘텐츠를 색인하는 기법으로 한계가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 관계형 DBMS기반 실시간 색인 기법이 있으나 색인대상의 축소와 색인 절차의 복잡성이 높다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 생성된 SNS콘텐츠를 색인하기 위하여 NoSQL기반 SNS 콘텐츠 생성시간과 키워드를 각각 색인하는 TK-Indexing 기법을 제안하여 기존 색인 기법의 복잡성을 개선한다.

휴대전화 소액결제 시스템의 구조적 취약점 및 이용자 보호를 위한 표준결제창의 개선방안 (A Study on Structural Vulnerability of MobilePhone Micropayment System And Improvement of Standard Payment Module for User Protection)

  • 박광선;이상진
    • 정보보호학회논문지
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    • 제23권6호
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    • pp.1007-1015
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    • 2013
  • 휴대전화 소액결제 시스템은 자동결제 처리 시 이용자의 점유인증을 관리하지 않는다. 콘텐츠제공사업자가 이점을 악용하면 허위 결제정보를 생성하여 이용자에게 부당한 요금을 부과할 수 있다. 이와 같은 휴대전화 소액결제 시스템의 구조적 취약점은 소액결제 이용자의 피해로 이어졌다. 이를 해결하기 위해 2012. 8. 이후 이용자의 결제 인증 강화를 위한 표준결제창이 적용되었다. 그러나 표준결제창도 부당한 이용자 피해가 발생할 수 있는 취약점이 존재하는 바 이용자 보호를 위한 개선방안을 제안하고자 한다.

인터넷 기반 정보거래시스템에 관한 연구 (A Study of Information Dealing System Based on Internet)

  • 홍기채;문병주
    • 전자통신동향분석
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    • 제17권6호통권78호
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    • pp.193-203
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    • 2002
  • 본 고에서는 인터넷 기반에서 디지털 콘텐츠 유료화를 위한 정보거래시스템의 구현을 목표로 디지털 콘텐츠 유료화에 관한 최신의 기술 동향 및 실제적인 시스템 구현을 위한 구성 요소들을 살펴 보고자 한다. 이에 디지털 콘텐츠 유료화를 위해서 반드시 필요되는 디지털 콘텐츠 보안 기술, 과금(빌링)시스템, 전자 결제 방식 및 PG, 디지털 콘텐츠 전송기술, 디지털 콘텐츠 저작권 보호 기술 등에 대한 내용 중심으로 고찰할 것이다. 또한 이를 기반으로 구현하고자 하는 정보거래시스템의 커머스 모델로는 C-to-C 개념으로 인터넷 기반의 정보 생성자와 정보 이용자를 직접 연계하고, 정보 이용에 대한 지불 처리가 가능하도록 하여 기존의 C-to-B 및 B-to-B 기반 전자상거래에서 C-to-C 기반 전자상거래 개념 도입을 통한 정보거래 기반 및 정보 자체에 대한 인터넷 거래 활성화를 유도할 수 있는 기술적 기반 환경을 조성하고, 실제적으로 활용이 가능한 프로토타입 모델을 설계하고자 한다.

Apriori 알고리즘 기반의 개인화 정보 추천시스템 설계 및 구현에 관한 연구 (A Study on Design and Implementation of Personalized Information Recommendation System based on Apriori Algorithm)

  • 김용
    • 한국비블리아학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.283-308
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    • 2012
  • 정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가와 함께, 이용자에게 있어서 적합한 정보의 획득을 위한 방법이 절실하게 요구되고 있다. 이를 위하여 정보검색 및 여과시스템이 개발 및 발전되어 왔다. 또한 보다 적극적인 서비스를 제공하기 위한 방법으로써 개인화 정보추천서비스에 대한 요구가 높아지고 있다. 본 연구에서는 도서관에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자의 관심과 선호도에 적합한 정보를 제공하기 위한 연관규칙 기반의 개인화 정보추천시스템을 설계 및 구현하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로써 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 묵시적 정보이용행위에 관한 정보를 포함하고 있는 로그파일을 통하여 연관규칙 생성을 위해 요구되는 항목을 추출 및 변환하여 연관규칙 생성프로그램을 통하여 연관규칙의 생성 및 정보추천을 위한 방법을 제안하였다.