• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04b
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• pp.487-489
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• 2004

최근 유비쿼터스 컴퓨팅이 활발히 연구되고 있는 가운데, 사용자의 현재 상태를 파악하고 적절한 서비스를 제공하기 위해 위치 정보가 많이 활용되고 있다. 이러한 위치 정보를 연속적으로 이용함으로써, 사용자의 위치이동을 파악할 수 있으며 이러한 위치이동은 그 패턴에 따라 분류될 수 있다. 본 논문에서는 대학 캠퍼스에서 사용자의 위치이동 패턴을 파악하여 그 패턴에 따라 사용자가 원하는 적절한 서비스를 제공하는 에이전트를 제안한다. 위치정보를 파악하기 위해서는 GPS 위성신호를 이용하며, 위치이동패턴에 대한 학습은 SOM에 의하여 이루어진다. 사용자는 학습된 패턴을 확인하고 직접 서비스를 지정할 수 있으며, 지정된 서비스는 학습된 패턴과 같은 양상으로 예상되는 위치이동이 일어날 경우 자동적으로 제공된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.60-65
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅은 일상생활 속에 편재해 있는 PDA 또는 모바일 폰 등의 무선 단말기를 이용하여 사용자가 언제, 어디서나 유용한 서비스를 받을 수 있는 환경을 제공한다. 이는 대용량 데이터베이스에 저장된 지능형 멀티 모바일 에이전트의 통신 데이터를 분석하여 모바일 유저의 위치에 따른 요청된 유용한 서비스정보를 추출할 수 있게 되었으며, 이를 통한 효율적인 사용자 서비스는 물론 광고 등의 새로운 이익 창출로 이어져왔다. 그러나 기존 위치 정보만을 이용한 서비스정보의 추론은 단순히 통계적인 빈발 행동패턴만을 추출하여 시간에 따른 사용자의 서비스 요청에 능동적으로 대처할 수 없을 뿐만 아니라 원치 않는 서비스정보를 제공하는 문제점을 야기 시켰다. 이 논문에서는 시간을 고려한 모바일 사용자의 유용한 행동패턴 추출을 위한 효율적인 마이닝 기법인 시간대별 모바일 사용자 행동패턴 및 메모리 적재에 용이한 새로운 콤팩트한 데이터 구조를 제안한다. 이는 사용자의 동적인 움직임에 따른 실시간적 서비스를 가능하게 하며, 더 나아가 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 중요한 이슈인 데이터의 메모리 적재가 용이 할 뿐만 아니라 접근속도의 향상 및 메모리 사용이 적다는 이점이 있다.

• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.139-148
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• 2004

사용자의 지리적 위치에 따른 서비스를 제공하는 위치기반서비스는 유비쿼터스 컴퓨팅의 중요한 응용으로 여러 위치 감지기술과 다양한 시험 및 상용 서비스들이 개발되어 왔다. 하지만 기존의 위치기반서비스는 단순히 위치와 서비스를 정적으로 연결하는 기법에 그치고 있어 서비스의 유연성이 떨어지는 한계가 있다. 이를 개선하기 위해 위치 정보로부터 고수준 정보를 추론하여 보다 지능적인 서비스를 제공하려는 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 사용자의 위치이동 데이터를 학습하여 미래의 위치 이동 경로를 예측하는 기법을 제안한다. GPS(Global Positioning System)를 사용하여 수집된 시퀸스 데이터를 시퀸스 데이터 처리에 특화된 RSOM (Recurrent Self Organizing Map)을 사용하여 클러스터링하고 이를 마르코브 모델을 사용하여 학습하여 각 위치 이동 패턴 모델을 구축한다. 현재의 위치이동 패턴을 구축된 각 이동패턴 모델들과 비교하여 가장 유사한 위치 이동패턴으로 미래의 사용자이동을 예측한다. 제안한 위치이동 예측 기법을 평가하기 위해 실제 대학생의 생활을 기반으로 하여 GPS 데이터를 대학 캠퍼스 상에서 수집하고 이를 이용하여 제안한 방법의 학습 및 예측 성능을 평가한다. 그 결과 제안한 방법을 사용하여 사용자의 미래의 위치이동경로를 예측하는 것이 가능하고 불확실한 상황에서도 유연하게 예측을 수행함을 확인하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2000.04a
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• pp.69-73
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• 2000

정보통신기술의 역사는 다른 산업 기술에 비해 매우 일천하다. 그러나 현재 가장 빠르게 진보하고 있는 기술이며, 기업활동과 개인의 일상 생활에 커다란 영향 요소로 대두되고 있다. 특히 인터넷의 영향은 지대하다. 인터넷을 이용하여 기업의 생산성을 증대하거나 전자 상거래와 같은 새로운 형태의 사업 기회 제공의 장이 되고 있다. 또한 개인은 매우 다양하고 방대한 정보를 획득, 이용함으로써 자신의 효용을 극대화할 수 있다. 이는 사회, 경제의 새로운 패러다임의 출현으로까지 표현되고 있다. 따라서 과거의 음성통신 서비스 수요와 현재 및 미래의 데이터 통신 수요의 패턴에는 많은 차이가 존재할 수 있다. 본 논문은 대표적 음성 서비스인 전화 서비스 그리고 데이터 서비스라 할 수 있는 인터넷 서비스를 대상으로 수요 속성별 즉, 업무용과 가정용 수요의 확산 패턴을 Logier 분석을 이용하여 고찰하였다. 분석 결과 전체적으로 음성보다는 데이터 수요 확산 속도가 컸으며, 수요 속성별로는 데이터 서비스에서 업무용보다 가정용확산이 음성의 경우보다 훨씬 빠르게 이루어지고 있었다. 그리고 인터넷 가입에 대한 여러 결과를 얻었으며, 이는 정보통신관련 기업과 정책 당국자에게 매우 중요한 자료로 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.250-253
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• 2007

통신기술의 발달로 무선단말기의 보급이 급증하고 무선 네트워크 사용이 일반화됨으로써, 최근 유비쿼터스 컴퓨팅 기술이 중요한 이슈가 되고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅은 시간과 장소의 한계를 넘어 사용자가 하고자 하는 일을 컴퓨팅 환경이 상황을 인지하여 돕는 것을 가능하게 한다. 상황인지를 위해 순차패턴과 시간 연관규칙 탐사를 이용하여 사용자의 행동패턴을 추출하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 이러한 연구를 통한 행동패턴은 사용자의 특성을 간과하게 되며, 각 사용자에게 더욱 유용한 서비스를 제공하기 위해서는 사용자를 분류하는 것이 필요하다. 그러나 기존의 연구는 단지 통계적인 사용자의 빈발 행동패턴만을 추출하여 각 사용자의 관심사와는 무관한 서비스 제공이 이루어질 수 있다. 성별, 나이, 직업 등의 개인정보와 위치를 고려하여 사용자에게 더욱 더 효율적이고 유용한 서비스를 제공할 수 있도록 행동패턴을 유형별로 분류할 필요가 있다. 본 논문에서는 각 위치에 따른 사용자의 연령대별 유용한 행동패턴을 추출하여 정확한 서비스를 제공할 수 있는 마이닝 기법을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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• pp.530-532
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• 2019

제안하는 서비스는 OCR(Optical Character Recognition, 광학문자인식)과 딥러닝 패턴분석 알고리즘을 활용하여 문서를 효율적으로 관리하는 서비스로 필기를 많이 하는 사용자를 위한 기능을 제공한다. 최근 다양한 분야에서의 머신러닝 기반의 OCR의 활용이 증가했지만 기존의 애플리케이션은 패턴 분석 알고리즘과 통계 기반의 OCR을 혼합하여 사용하기 때문에 필기체에 대한 인식률이 높지 않다. 이에 본 논문에서는 OCR과 패턴분석 알고리즘을 활용하여 필기체에 대한 높은 인식률을 제공하는 서비스를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.101-104
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• 2001

위치 기반 서비스는 이동중인 사용자에게 사용자의 위치와 관련된 정보를 제공하는 서비스를 통칭한다. 이 논문에서는 위치 기반 서비스를 위해서 이동 객체의 시간 패턴을 탐사함으로써 사용자에게 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이동 객체 중 이동 점의 과거 위치 정보에 대한 시간에 따른 변화 패턴을 구하는 기법이다. 이것은 시간에 따라 위치가 자주 바뀌는 이동 객체의 특성을 고려하여 효율적으로 패턴을 갱신하여 항상 최근의 정보를 유지할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06b
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• pp.136-138
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• 2006

최근 이동통신 기술의 급격한 발전과 PPC(Pocket PC), 노트북 등의 휴대단말기의 보급 확산에 따라 위치기반 서비스(Location Based Service: LBS)가 주요한 응용분야고 부상하고 있다. 위치 정보에 대한 정확한 위치 추적 및 활용 방안에 대한 활발한 연구가 진행되고 있지만, 대부분 제공되는 서비스는 현재 사용자의 위치에 기반한 정적인 서비스를 제공하는 초보적인 단계에 있다. 이동경로는 사용자의 성향이나 상태를 반영하기 때문에 사용자의 이동패턴을 예측하거나, 사용자의 현재 상태를 추론하는데 도움을 줄 수 있다. 본 논문에서는 이동패턴에 따른 사용자의 의도를 예측하여 개별화 된 서비스 제공을 위해, RSOM(Recurrent Self Organizing Map)과 마르코프 모델을 단계적으로 구성하여 사용자의 이동패턴을 모델링하는 방법을 제안한다. 실제 연세대학교 캠퍼스 내에서 실제 대학원생의 생활을 모델로 GPS(Global Positioning System) 데이터를 수집하여. 이동패턴을 모델링하고 개별화된 서비스를 제공함으로써 제안하는 방법의 유용성을 검증하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.110-113
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• 2011

서비스 지향 아키텍처는 기업 인프라의 복잡성 및 유지비용을 최소화 하고, 기업의 생산성과 유연성을 극대화할 것으로 기대되어 차세대 소프트웨어 아키텍처로 각광받고 있다. 이러한 서비스 지향 아키텍처 기반의 시스템이 효율적이고 성공적으로 자리 잡기 위해서는 올바른 서비스 식별과 구성이 필수적이다. 하지만 서비스를 식별하기 위한 요구사항 분석과정은 비즈니스 업무를 분석하는데 집중되어 있으며, 비기능 요구사항은 비가시적인(invisible) 특성으로 인해 쉽게 간과되어 설계에 반영되기 어렵다. 기존의 방법들은 이러한 비기능 요구사항을 객체수준에서 반영하기 때문에 서비스 조합으로 새로운 서비스를 창출하는 서비스 지향 아키텍처의 구조에서는 비기능 요구사항을 달성하기 어렵다. 본 논문은 서비스 패턴에 적용 가능한 비기능 요구사항을 식별하고 서비스 지향 아키텍처에 필요한 패턴을 분석한다. 그리고 식별된 비기능 요구사항을 달성하기 위한 서비스 패턴을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.11a
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• pp.74-76
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• 2014

모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.