• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.353-376
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• 2008

본 연구의 주된 목적은 메타데이터 응용프로파일 설계에 필요한 분석 과정 방법론을 개발하고, 개발된 방법론에 따라 한국문화예술교육진흥원을 위한 총괄적인 메타데이터 응용프로파일을 설계하는 것이다. 분석과정은 기존 표준 메타데이터의 분석, 이용자 요구 분석, 콘텐트 분석으로 나뉘어 진행되었다. 각 과정을 수행하기 위한 방법론을 상세하게 기술하였으며 이와 함께 응용프로파일을 설계할 때 메타데이터 설계의 기본지침을 활용하였다. 이런 방법론을 문화예술교육진흥원 사례에 적용하고, 각 방법론이 메타데이터 요소 추출에 있어 어떤 역할을 하는지 논의하였다. 본 연구에서 개발된 체계적인 메타데이터 응용프로파일 설계 방법론이 향후 다른 도메인 응용프로파일 설계의 지침서로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1244-1248
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• 2010

기존의 방송 추천 시스템은 사용자 프로파일 정보를 입력하고 이를 기반으로 콘텐츠 메타데이터와 일치되는 콘텐츠를 추천하는 형태로 연구가 진행되었다. 그러나 디지털 TV와 같이 사용자와의 상호동작이 많은 기기에서는 사용자들의 프로파일은 계속 변경이 일어나고 있고, 사용자의 의도와 프로파일을 정확히 파악하는 것이 추천의 정확도와 만족도를 높이는 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 리모컨 입력과 방송시청시간을 통해 실시간으로 사용자 프로파일 정보를 추출하고, 이 정보와 콘텐츠 메타데이터와 연관성을 파악하여 사용자에게 최적의 방송 콘텐츠를 추천한다. 또한 임베디드 시스템의 하드웨어 및 컴퓨팅 파워의 제약을 고려하여 네트워크 통신이나 상용 데이터베이스 시스템을 사용하지 않았고, 시청 시간에 따라 사용자가 원하는 콘텐츠의 장르가 다르다는 점을 고려하여 현재시간을 기준으로 콘텐츠를 추천하여 사용자 만족도를 증가시켰다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.249-252
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• 2009

최근 다양한 정보검색 기법의 발달로 인해 사용자는 인터넷으로부터 유용한 데이터를 쉽게 획득할 수 있다. 이러한 데이터는 스트림 데이터와 유사하게 연속적으로 발생하기 때문에 인터넷에서 발생하는 대량의 데이터 중에서 사용자의 요구에 맞는 데이터만을 추출하기 위한 기법이 필요하다. 전통적인 데이터 추출 방법에서는 데이터를 먼저 데이터베이스에 저장한 후에 사용자의 요구를 질의로 변환하여 처리하였다. 그러나 이러한 방법은 연속적으로 발생하는 대용량의 데이터에 대하여 사용자 질의를 처리하는 경우에 비효율적인 문제가 있다. 이 논문에서는 인터넷 환경에서 대용량의 연속적인 데이터 스트림으로부터 사용자의 요구에 맞는 데이터를 추출하는 질의처리 기법을 제안한다. 먼저 인터넷에서 발생하는 데이터의 변화를 이벤트로 표현하고, 사용자의 요구사항을 프로파일로 정의한 이벤트-프로파일 모델을 제안한다. 그리고 이 모델을 기반으로 이벤트와 프로파일을 효율적으로 처리하기 위한 여과방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.309-310
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• 2009

이 논문에서는 테스크 프로파일과 쿼리 확장을 이용한 개인화 검색에서 프로파일의 효율적인 관리를 위해 트리구조 프로파일을 제안한다. 쿼리 확장은 설정된 기준 값이 문서의 질과 양에 따라 결과 값이 다르고 테스크 프로파일은 과거 사용자가 주제와 관련없는 문서를 방문 하였을 경우 데이터의 오염이 발생된다. 이 논문은 테스크 프로파일 수의 축소 및 쿼리확장을 효율적으로 분류할 수 있는 트리구조 프로파일을 제안한다.

• 지능정보연구
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• 제16권1호
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• pp.57-69
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• 2010

uTSN(ubiquitous Transportation Sensor Network)의데이터수집환경은기존ITS(Intelligent Transportation System) 환경과 커다란 차이가 있다. 지점 혹은 구간 검지체계를 근간으로 불연속적인 데이터를 수집하는 ITS 환경과 달리, 유비쿼터스 교통환경에서는 연속적인 개별차량 데이터의 취득이 가능하다. 또한 대응전략 구사에 있어서도, 구간단위 제어나 정보제공만 가능했던 ITS와 달리, 유비쿼터스 환경에서는 개별차량단위의 미세제어가 가능하다. 이러한 환경변화에 맞추어 수집데이터의 가공방식도 새로이 개발되어야 한다. 연속류 uTSN 환경에서 수집된 개별차량 위치와 개별차량 속도 데이터를 대상으로, 가공의 1차적 목적인 교통상황 판단을 위한 가공 방안을 제시하였다. uTSN으로부터 수집된 개별차량 단위 데이터를 기존 ITS와 같은 방식으로 집락하여 가공한다고 하면 그 미세한 정보는 다 손실되고 평균적 추세만 남게 된다. 본 연구에서는 수집 데이터에 담겨있는 미세한 정보를 손실하지 않음과 동시에 교통상황판단에 효과적인 정보를 생성하는 가공방식으로서, 3차원 속도, 교통량, 밀도 프로파일, 차량군 프로파일, 충격파 프로파일 생성을 제안하였다. 특히 밀도, 차량군, 충격파 정보는 교통상황 판단에 효과적이나 기존 ITS환경에서는 생성이 불가능하였던 것들이다. 본 연구에서는 모든 차량에 센서가 부착되어 있을 경우를 가정한 가공방안을 제시하였고, 장착율이 100%가 아닐 경우, 장착율에따라수집데이터를전수화하여프로파일작성하는방안을향후과제로남겨둔다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.1078-1091
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• 2007

본 논문에서는 콘텐츠 적응화 서비스를 위해 필요한 프로파일들을 효율적으로 통합 관리 해주는 시스템을 제안한다. 콘텐츠 적응화 서비스 제공을 위해서 제안된 프로파일들은 다양한 서비스에서 이용되고 있다. 그러나 현재 프로파일들은 서비스에 따라 다르게 구성되기 때문에 상호 호환성이 부족하고 이로 인하여 통합 관리의 어려움을 가지고 있다. 또한 서비스 업체에 따라 별도로 프로파일을 운영함으로써 많은 운영비용을 소비하고 있다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 다양한 종류의 프로파일을 통합하고 관리해주는 시스템이 필요하다. 제안된 프로파일 통합 관리 시스템은 프로파일 서비스 아키텍처와 기존 프로파일 연구를 기반으로 필요한 기능을 도출하였다. 프로파일 통합 관리 시스템은 CC/PP 명세를 준수하고 RDF 형태로 만들어진 프로파일을 지원하며, 프로파일 수신, 처리, 저장, 관리, 제공 기능 등을 지원한다. 또한 프로파일의 효율적인 운영을 위하여 메타데이터 구성 기법과 동적 기법을 적용하였다. 성능 평가 결과 프로파일 통합 관리 시스템에 제안된 기법들은 기존 기법에 비해 4% 향상된 결과를 나타냈다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.87-97
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• 2019

SRS는 특정 센서 네트워크 및 센서 유형에 독립적으로 센서 데이터의 의미를 모바일 기기에 즉시적으로 처리하기 위해 제안되었다. 하지만 새로운 센서 데이터를 수신할 때 마다 센서 데이터 검사 연산을 반복적으로 수행하게 되어 성능 저하를 야기한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 앱 프로파일 기반 SRS가 제안되었다. 앱 프로파일 기반 SRS는 프로파일을 통해 SRS 문제점을 개선하였으나 가상 시뮬레이션 환경에서 실험이 이루어졌으며 이 후 실시간 환경에서 실험을 하였으나 동적인 다양한 요소들을 고려하여 실험하지 못했다. 따라서 이 논문은 사용자의 이동성, 센서 밀집도 등의 인자를 고려하여 실험 평가를 실제 환경에서 수행하고 실험 결과의 분석을 통해 앱 프로파일 기반 SRS의 성능을 평가한다. 그 결과 앱 프로파일 기반 SRS는 밀집도와 센서의 종류에 큰 영향을 받으며, 센서 노드 수는 영향을 받지 않는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.859-861
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• 2003

컴퓨터 범죄가 증가하면서 침입자들의 기법도 갈수록 교묘해 지고 있다. 특히 침입자 자신을 숨기고 자신의 정보를 시스템에 은닉하여 다음에 재사용할 가능성이 제기되고 있다. 컴퓨터 포렌식스 관점에서 이러한 위험성은 간과해서는 안될 중요한 사항이다. 정보를 은닉할 수 있는 곳 중에서 파일 지스러기 영역은 파일 시스템을 통해서 접근이 불가능하기 때문에 무결성 체크 프로그램도 탐지가 불가능하다. 본 논문에서는 파일 지스러기 영역을 활용하여 데이터를 은닉하는 방법을 고찰해 보았다. 그리고 파일 지스러기 영역에 데이터를 은닉하고 복구할 수 있는 프로그램을 구현하여 고찰한 내용이 가능한 것임을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (A)
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• pp.346-348
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• 2005

최근까지 개발되어 사용되고 있는 대부분의 P2P 파일 검색 및 공유 시스템들은 파일 이름과 확장자를 이용한 단순 키워드 검색 방식을 취하고 있다. 점점 기술이 발전되고 많은 정보가 쏟아져 나오면서 많은 자료 중에서 필요한 정보를 빠르고 쉽게 찾을 수 있는 능력이 필요하게 되었다. 또한 단순히 파일 검색을 떠나 컨텐츠를 공유하고 배포하는 경우 파일의 이름만을 가지고는 파일의 역할과 내용을 알 수 없어 파일에 대한 정보를 담는 메타데이터에 관한 연구와 그 중요성이 증가하고 있는 상황이다. 본 논문에서는 P2P 파일 공유 및 검색 시스템에서 검색의 정확성과 효율성을 높일 수 있도록 메타데이터를 이용한 파일 검색 시스템을 제안한다. 이를 위해 메타데이터로 자료의 검색이 가능한 OAI 프로토콜을 이용하였고 제안한 시스템을 구현해 실험해보았다.