• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.17 no.3
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• pp.99-114
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• 2011

Collaborative Filtering (CF) suffers from two major problems:sparsity and cold-start recommendation. This paper focuses on the cold-start problem for new customers with no purchase records and the sparsity problem for the customers with very few purchase records. For the purpose, we propose a method for the new customer recommendation by using a combined measure based on three well-used centrality measures to identify the customers who are most likely to become neighbors of the new customer. To alleviate the sparsity problem, we also propose a hybrid approach that applies our method to customers with very few purchase records and CF to the other customers with sufficient purchases. To evaluate the effectiveness of our method, we have conducted several experiments using a data set from a department store in Korea. The experiment results show that the combination of two measures makes better recommendations than not only a single measure but also the best-seller-based method and that the performance is improved when applying the hybrid approach.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02a
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• pp.189-196
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• 2007

고성능 연구개발망이 보급되면서, 각 지역에 분산되어 있는 전문가들 간의 원격 공동작업을 지원해주는 원격 협업환경에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 고해상도 디스플레이를 이용한 원격 협업환경은 참여자들에게 현장감있는 공동작업을 지원하며, 실제로 다자간 HD급 영상회의 혹은 대용량 가시화 데이터 표현 등에 활발히 사용되고 있다. 또한 협업환경에 대한 편리한 상호작용 지원기술도 사용자의 편의성 향상을 위한 주요 요소로써 비중있게 다루어지고 있다. 본 논문에서는 고품질 미디어 서비스와 사용자 편의성을 고려한 인터랙션 기법을 결합한 네트워크 기반의 원격 협업환경을 실현하기 위한 통합 소프트웨어 구조를 제안한다. 구체적으로 설명하면, 고품질 영상을 송수신할 수 있는 미디어 기술, 고해상도 격자형 디스플레이에 영상을 표현하기 위한 디스플레이 기능, 포인팅/트래킹 장비를 이용하여 디스플레이 상호작용을 지원하는 컴포넌트화된 협업 서비스들을 사용자의 의도에 따라 유연하게 통합할 수 있는 원격 협업환경을 위한 소프트웨어 구조를 설계한다. 추가적으로 상기 협업 서비스들을 일부 구현하여 실현가능성을 검증하기 위한 시연 과정을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.360-365
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• 2007

Jakarta Slide는 아파치 프로젝트 중의 하나로 개발된 WebDAV 서버로서 인터넷 통하여 다양한 콘텐츠의 비동기적인 협업 활동을 지원한다. 하지만 WebDAV 프로토콜은 사용자와 그룹을 위한 작업공간을 명시적으로 지원하지 않기 때문에, Jakarta Slide를 통하여 복잡한 협업을 수행하기는 매우 어렵다. CoSlide는 이러한 문제점을 개선하기 위하여 Jakarta Slide를 확장한 협업시스템으로서 다수의 사용자와 그룹을 위한 다양한 작업공간을 제공하여 효과적인 협업 환경을 제공한다. 협업시스템을 통하여 복잡한 협업을 보다 효과적으로 수행하기 위해서는 협업 참여자들 간에 실시간적인 통신이 원활이 이루어져야 할 필요성이 있다. 본 논문은 CoSlide 협업시스템에서 실시간 메시징을 지원하기 위한 CoJBother 메신저 클라이언트의 개발에 대하여 기술한다. 개발된 CoJBother는 협업시스템의 사용자와 그룹을 정의하기 위하여 개발된 Jabber 프로토콜을 사용하며, 또한 이를 지원하기 위하여 개발된 메신저 서버와 함께 동작한다. 사용자는 CoJBother를 통하여 협업시스템의 작업그룹에 참여하는 사용자들을 확인하고 자동적인 그룹채팅 기능을 사용함으로써 그룹 참여자들과 협업 수행을 위한 원활한 의사소통을 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10c
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• pp.163-165
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• 2002

인터넷의 발전으로 단순한 co-browsing을 넘어선 다기능 협업시스템이 필요하게 되었다. 이러한 점에서 웹 저작 도구인 위키 시스템은 연구원들 간의 능동적이고 적극적인 정보교환을 위한 효과적인 시스템이다. 하지만 정보량이 증가함에 따라 공통된 주제의 문서가 다중 생성됨으로써 정보 공유의 힘이 분산되는 문제점을 발생시킨다. 본 논문에서는 파서(parser), 문서분류 시스템, 유사성측정 시스템으로 구성된 협업문서 생성제어 시스템을 제안한다. 결과적으로 협업문서 생성제어 시스템은 협업문서 생성을 제어함으로써 각 분야의 전문가들의 원활한 정보 공유와 지식창출을 효과적으로 할 수 있다.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.645-661
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• 2024

Today, the development of new technologies due to the 4th industrial revolution requires work performance methods such as non-face-to-face collaboration. In response to this, various VR collaboration tools are emerging, but VR collaboration tools for brainstorming, which are used in collaboration or design development work, are not provided. Therefore, despite the advantages and possibilities of VR for non-face-to-face collaboration, there are limitations in practical use. Accordingly, the development of VR collaboration tools in a digitalized work environment is necessary, and research on UI design development for this is required. The purpose of this study is to propose a VR collaboration tool prototype by developing an interaction UI design that applies user hand behavior elements that appear during collaboration sessions through user research. This study was a qualitative study. The research method was to conduct user research through observation and in-depth interviews, and as a result of analyzing the data obtained from this, five types of user hand behavior elements were derived. In this study, an interaction UI design was developed that reflects hand gestures as behavioral elements. And using Unity and the Oculus Integration SDK Kit, we created a prototype VR collaboration tool that can be used without a controller. As a result of conducting a user evaluation of the prototype produced in this study, it was found that users had difficulty making hand gestures accurately, and it was possible to find areas for improvement in UI design. It is expected that this study will help develop interaction UI design for VR collaboration tools that can increase work efficiency.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.3
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• pp.680-690
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• 2011

To support asynchronous collaboration among remote users, collaborative applications provide collaboration services and environment through virtual workspaces. In general, collaborative applications support collaboration based on desktop-based personal computers, using the features such as resource sharing or asynchronous communication among users. Unfortunately, since those applications mainly run on personal computers, they do not easily support collaborative works in various places. In this paper, we describe the development of smartphone collaborative application which provides effective collaboration facilities like resource sharing through various types of workspaces or group communication, communicating with a WebDAV-based collaboration server. The developed application provides users with high accessibility through multi-touch/touch-slide based user-interfaces in mobile environment. To support effective communication with a collaboration server, we also present a WebDAV-based collaboration library using a collaboration protocol designed to analyze easily the responses from the collaboration server.

• Annual Conference of KIPS
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• 2012.04a
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• pp.789-791
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• 2012

세계가 주목하는 새로운 컴퓨팅 패러다임으로 클라우드 컴퓨팅 기술이 주목받고 있다. 클라우드 컴퓨팅은 다양한 사용자의 특성 및 사용 목적에 따른 서비스를 제공한다. 최근에 서비스 되고 있는 협업 클라우드 시스템은 클라우드 간 오픈 API들을 통한 상호 운영성을 바탕으로 서비스가 제공되고 있다. 하지만 클라우드 시스템은 보안과 성능, 가용성 등 개선해야할 많은 부분이 많이 남아있고, 특히 협업된 환경에서는 하나의 클라우드에 대한 공격이 다른 클라우드에 영향을 미칠 수 있기 때문에 이러한 특징을 고려한 침입탐지 및 차단을 위한 시스템이 필요하다. 본 논문은 하이퍼바이저와 유기적으로 통신하는 Hypervisor Intrusion Detection Agent(HIDA)를 이용하여 위협을 탐지, 분석하고 Warning Control Center(WCC)이용하여 협업된 클라우드 시스템에 위험을 공유함으로써 기존 시스템에 비해 보다 개선된 보안성 및 가용성을 제공하는 방법을 제안하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.05a
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• pp.1067-1069
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• 2013

전자상거래 시장의 급격한 성장에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위한 방안으로 추천 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 추천 시스템에 일반적으로 가장 많이 쓰이는 것이 협업필터링 기법이다. 협업 필터링은 추천시스템 분야에서 가장 성공적인 기법으로 전자상거래 포털에서 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 희박성, 확장성, 투명성 등의 문제점을 가진다. 본 논문에서는 프로파일링 기법을 사용해 협업필터링의 희박성 문제 해소 방안으로 개인성향을 이용하여, 보다 정확한 추천을 하여 온라인 서점에 적용할 수 있는 추천 시스템이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.472-477
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• 2007

사용자 중심의 디자인 패러다임이 도래하면서 점차 사용성 진단이 제품 혹은 서비스의 전체 개발 프로세스 상에서 필수적인 절차이며 이를 통해 사용자의 경험 품질 향상을 모색할 수 있다는 인식이 확산되고 있다. 실제로도 제품 개발 과정의 한 꼭지로서 사용자 리서치를 수행하는 기업이 점차 증가되고 있지만, 리서치를 통해 도출된 결과가 실제 제품 개발에 얼마나 효과적으로 반영되는지에 대해서는 의문을 가지게 된다. 이러한 의문을 품게 된 이유는 사용자 리서치 결과가 실제 제품이나 서비스에 적용된 정도가 크지 않은 경우를 종종 목격하였기 때문이다. 이러한 주요 원인 중 하나로서 리서치 결과가 실무 담당자들에게 전달되는 과정에서 발생될 수 있는 해석 상의 차이 때문일 것이라는 가설을 가지고 사용성 진단 리서치 프로세스의 변화를 시도해 보았다. 다시 말하면, 실제 현장에서 단기간 동안 진행되는 사용자 리서치를 통해 보다 효과적으로 그 결과를 활용할 수 있는 방안으로 리서치 진행자와 실무 담당자간 협업 프로세스 작업 단계인 협업 디자인 워크샵(co-designing workshop)을 제안하였다. 본 연구는 협업 디자인 워크샵 프로세스의 소개를 목적으로 하였으며, 본 연구의 결과가 사용성 진단 리서치 결과의 활용도 및 가치를 향상시키고, 사용자의 입장을 대변하는 리서처의 책임과 역할을 충실히 수행하는데 도움이 될 수 있기를 기대한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.20 no.4
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• pp.107-120
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• 2014

This study proposes a novel recommender system using the structural hole analysis to reflect qualitative and emotional information in recommendation process. Although collaborative filtering (CF) is known as the most popular recommendation algorithm, it has some limitations including scalability and sparsity problems. The scalability problem arises when the volume of users and items become quite large. It means that CF cannot scale up due to large computation time for finding neighbors from the user-item matrix as the number of users and items increases in real-world e-commerce sites. Sparsity is a common problem of most recommender systems due to the fact that users generally evaluate only a small portion of the whole items. In addition, the cold-start problem is the special case of the sparsity problem when users or items newly added to the system with no ratings at all. When the user's preference evaluation data is sparse, two users or items are unlikely to have common ratings, and finally, CF will predict ratings using a very limited number of similar users. Moreover, it may produces biased recommendations because similarity weights may be estimated using only a small portion of rating data. In this study, we suggest a novel limitation of the conventional CF. The limitation is that CF does not consider qualitative and emotional information about users in the recommendation process because it only utilizes user's preference scores of the user-item matrix. To address this novel limitation, this study proposes cluster-indexing CF model with the structural hole analysis for recommendations. In general, the structural hole means a location which connects two separate actors without any redundant connections in the network. The actor who occupies the structural hole can easily access to non-redundant, various and fresh information. Therefore, the actor who occupies the structural hole may be a important person in the focal network and he or she may be the representative person in the focal subgroup in the network. Thus, his or her characteristics may represent the general characteristics of the users in the focal subgroup. In this sense, we can distinguish friends and strangers of the focal user utilizing the structural hole analysis. This study uses the structural hole analysis to select structural holes in subgroups as an initial seeds for a cluster analysis. First, we gather data about users' preference ratings for items and their social network information. For gathering research data, we develop a data collection system. Then, we perform structural hole analysis and find structural holes of social network. Next, we use these structural holes as cluster centroids for the clustering algorithm. Finally, this study makes recommendations using CF within user's cluster, and compare the recommendation performances of comparative models. For implementing experiments of the proposed model, we composite the experimental results from two experiments. The first experiment is the structural hole analysis. For the first one, this study employs a software package for the analysis of social network data - UCINET version 6. The second one is for performing modified clustering, and CF using the result of the cluster analysis. We develop an experimental system using VBA (Visual Basic for Application) of Microsoft Excel 2007 for the second one. This study designs to analyzing clustering based on a novel similarity measure - Pearson correlation between user preference rating vectors for the modified clustering experiment. In addition, this study uses 'all-but-one' approach for the CF experiment. In order to validate the effectiveness of our proposed model, we apply three comparative types of CF models to the same dataset. The experimental results show that the proposed model outperforms the other comparative models. In especial, the proposed model significantly performs better than two comparative modes with the cluster analysis from the statistical significance test. However, the difference between the proposed model and the naive model does not have statistical significance.