모바일 환경에서 지능형 서비스를 제공하기 위해서는 사용자의 성향이나 행동패턴 둥의 컨텍스트 정보를 효과적으로 분석하여 사용자의 의도나 요구사항을 예측할 필요가 있다. 본 논문에서는 모바일 디바이스에 축적된 불확실한 로그 정보에서 컨텍스트 정보를 추론하고, 이를 효과적으로 서비스와 매칭해 주기 위한 컨텍스트 트리 기반 사용자 행동 추론 방법을 제안한다. 이 때 불확실한 컨텍스트 정보를 효과적으로 추론하기 위해 베이지안 확률 접근 방법을 채택하였으며, 컨텍스트 트리는 수학적인 방법만으로는 다룰 수 없는 비 수치적인 컨텍스트를 효과적으로 활용하기 위해 선택한 구조이다. 그리고 제안하는 방법을 지능형 전화상대 추천 서비스에 적용하여 유용성을 검증하였다.
최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 파악이 가능해졌다. 이에 따라서 스마트폰의 컨텍스트 파악을 통해서 사용자에게 각종 친화적 서비스 모델이 많이 생겨 나고 있다. 사용자의 경로 추론, 실내에서의 사용자의 위치파악, 사용자 위치기반 편의시설 추천 등이 그 예이며, 그 중 애플리케이션 추천은 대표적인 서비스라 할 수 있다. 애플리케이션 추천은 사용자의 컨텍스트에 따라서 애플리케이션 사용내역을 로그 데이터로 만들고, 로그 데이터를 기반으로 컨텍스트에 따라서 사용자의 애플리케이션 추천을 해주는 시스템이다. 여기서 로그 데이터를 가공하지 않고 통계를 통해 추천이 가능하지만, 로그 데이터를 사용하여 의사 결정 트리를 만들게 되면 보다 정확하고, 빠르게 추천이 가능하며 적은 로그 데이터로 더 많은 컨텍스트에 적용하여 추천 할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 추출하고 이 데이터를 기반으로 의사결정트리를 만들어 앱을 추천하는 시스템을 제안한다. 이러한 컨텍스트 수집 방법과 추론모델을 이용한 애플리케이션 추천 시스템은 추후 사용자 친화적 서비스 연구에 많은 도움이 될 것이다.
이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.
최근 스마트 기기 사용자의 효율적인 일정 관리를 위해 다양한 일정 관리 에이전트들이 연구되고 있지만 아직까지는 일정을 기록하거나 확인해주는 수준에 머물고 있다. 사용자의 일정을 효율적으로 관리하기 위해서는 계획한 일정의 수행 여부 등을 모니터링하여 사용자에게 일정을 제대로 수행할 수 있도록 도움을 주거나, 새로운 일정 수립 시 사용자의 일정 수립 패턴에 적합하게 일정을 계획할 수 있도록 피드백 해 줄 수 있어야 한다. 본 논문에서는 사용자가 일정을 수행하거나 새로운 일정을 계획할 때, 획득된 사용자 컨텍스트를 이용하여 사용자의 행동을 추론하고 사용자의 행동 패턴에 따른 일정 관련 피드백을 제공하는 일정 관리 에이전트를 제안한다. 본 에이전트에서는 수집된 사용자 컨텍스트 정보를 전처리 후 베이지안 네트워크에 적용하여 사용자의 행동을 추론한다. 또한 사용자 일정 수행 여부의 확인 및 새로운 일정 수립에 필요한 피드백을 제공하기 위해 사용자 일정과 위치 및 시간 컨텍스트에 대하여 컨텍스트 트리 패턴 매칭 기법을 적용하였으며, 모바일 환경에서 6주간의 사용자 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
유비쿼터스 상거래의 도래에 따라 개인화된 서비스에 대한 관심이 높아지고 있고, 고객이 관심을 갖는 상품에 대한 정보를 제공하기 위해 추천 기법의 중요성은 지금까지의 많은 연구들을 통해 제시되고 있다. 그러나 기존 연구에서는 대부분 특징 기법에 의존적이고 전자 상거래에만 국한되어 적용될 수 있었다. 이러한 추천 기법을 유비쿼터스 상거래에 적용하기 위해서는 고객의 상황 또는 환경에 대한 정보 즉, 컨텍스트에 대한 확정된 도메인의 모델링과 각 추천 기법들의 상거래 활성화 단계별 장단점을 보완하기 위한 유기적 연계가 필요하다. 따라서 이 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 유비쿼터스 상거래에서 개인의 상거래 활동에 관련된 컨텍스트 정보를 모델링하고, 상거래 활성화 단계에 따라 상이한 특성을 갖는 각 추천 기법을 선호도 트리를 매개로 하여 연계하는 점진적 선호 분석 방법을 제시한다. 그리고 이러한 분석 과정을 통해 생성된 선호도 트리에서 정보를 효율적으로 처리하기 위해 XML 인텍스 기법을 적용한다.
본 논문에서는 JPEG2000의 EBCOT에서 과다한 연산량을 요구하는 컨텍스트 추출과정의 연산량을 감소시키는 방법을 제안하였다. 이 방법은 웨이블릿 변환의 특성인 계수들의 트리구조와 그 계수들의 상관도를 이용하여 특정 임계값을 설정하고 그 임계값보다 작은 계수와 그 자손계수들은 컨텍스트 추출과정을 거치지 않게 하는 것이다. 이 임계값이 증가함에 따라 컨텍스트 추출을 위한 연산량과 출력 데이터양이 줄어드나 화질의 열화가 심해지는 연산량과 화질 또는 데이터량간의 상보적 관계가 성립된다. 따라서 이 임계값을 네트워크의 환경 또는 조건에 따라 설정하면 네트워크에 적응적으로 수행할 수 있는 컨텍스트 추출방법이 가능하다. 이 방법을 실험한 결과 수용할 만한 화질의 범위(30dB 이상)의 임계값은 0에서 4사이이었으며, 이 범위에서 연산량은 평균 $3\%$에서 $64\%$를 감소할 수 있고, 출력데이터는 평균 $32\%$에서 $73\%$의 감소율을 보여 수용할 만한 화질의 열화를 대가로 상당한 연산량 감소와 데이터량 감소를 얻을 수 있을 것으로 판단된다. 따라서 제안한 방법은 무선 환경에서 영상/비디오 데이터의 실시간 통신 등에 매우 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
사람들은 자신의 삶을 기록하고자 하는 욕구를 충족시키기 위하여 일기를 쓰거나 사진을 찍어 기록을 남긴다. 사람이 경험한 일을 자동적으로 이야기 형태로 만들어 기록으로 남길 수 있다면 그것을 통해서 자신의 경험을 다른 사람과 공유할 수 있고, 쉽게 자신의 과거 경험을 돌이켜 볼 수 있을 것이다. 본 논문에서는 모바일 기기를 통해서 얻을 수 있는 사용자 컨텍스트를 바탕으로 사람이 경험한 일들을 이야기 형식으로 구성하는 방법을 제안한다. 여기서는 사용자가 수행한 행위나 경험한 사건을 인과적이거나 시간적 순서로 연결해주기 위하여 Petri Net을 이용하였다. Petri Net은 동시적이고 병렬적으로 발생하는 사건이나 시스템을 모델링하는 방법으로 현실 세계의 일부를 모델링하는데 뿐만 아니라, 비선형적인 스토리 라인을 표현하는데도 적합한 방법이다. 제안한 방법의 가능성을 보이기 위하여 모바일 기기 사용자를 대상으로 수집한 사용자 컨텍스트를 바탕으로 스토리를 생성하는 사례를 보이고 유용성을 평가한다.
본 논문에서는 구조 정보를 활용하기 위한 결합 커널 기반의 의미 있는 웹 테이블과 장식 웹 테이블을 구분하는 새로운 방법을 제안한다. 본 논문에서 테이블의 구조 정보는 두 가지 형태의 구문 분석 트리로부터 추출된다. 컨텍스트 트리는 테이블 주변에 나타난 구조를 반영하고 있으며, 테이블 트리는 테이블 내의 구조를 담고 있다. 두 트리로 표현되는 테이블의 구조 정보를 효과적으로 다루기 위해 파스 트리 커널 기반의 결합 커널을 제안한다. 제안한 결합 커널을 적용한 support vector machines은 풍부한 구조 정보를 활용하여 의미 있는 테이블과 장식 테이블을 분류한다.
어노테이션 시스템에서 원본문서가 갱신되었을 경우 어노테이션이 항상 적절한 위치를 유지하기 위해서는 로버스트(robust)한 위치재생성(repositioning) 기능이 필요하다. XML 문서환경에서 어노테이션에 대한 위치재생성을 위해서는 텍스트 정보뿐만 아니라 구조문서 특성을 포함할 수 있어야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 XML 기반의 원본문서 및 어노테이션 정보를 논리구조트리(logical structure tree)로 표현하고, 각 트리간의 대응관계를 분석하여 복수의 후보 앵커들을 생성한다 또한 복수의 후보 앵커들 중 최적의 후보 앵커를 선택하기 위하여 논리구조트리 앵커 노드의 문자열(textual data) 및 레이블 정보에 기반한 단계별 앵커링 기준을 제시한다. 그 결과 본 논문에서는 구조문서 환경에서 다양한 형태의 컨텍스트 갱신이 발생하였을 경우에도 로버스트한 위치재생성이 가능하다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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