요즘 E-mail은 중요한 통신수단 중 하나로 사용되고 있다. 그러나 상당수의 E-mail 문서들이 상업성 광고 E-mail과 같은 불필요한 정보를 포함한 채 우리들의 컴퓨터에 분포되어 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 각각의 E-mail 문서들의 내용을 판단함으로써 불필요한 문서들을 자동적으로 필터링 하는 방법을 제안하고자 한다. 전통적인 필터링 방법들은 단어의 빈도수와 같은 단일 속성만을 다루기 때문에 놀은 정확도를 얻을 수 없다. 따라서 본 논문에서는 각각의 사용자에 의해 이미 수신되어진 E-mail 문서들로부터 Personal Profile을 만들고, 이 Personal Profile를 사용함으로써 새로운 E-mail 문서가 사용자에게 중요한지의 여부를 구별하여 주는 방법에 관하여 제안하고자 한다. 이러한 Profile은 E-mail 문서의 송신자, 테마, 유형과 같은 다중 속성 값으로 구성되어 있다. 실험결과로부터 본 논문에서 제안하는 방법이 전통적인 방법보다 더 나은 정확성을 보이고 있음을 알 수 있다.
Privacy paradox is a paradoxical behavior that provides personal information even though you are concerned about privacy. Social media users are also often concerned about their personal information exposure. It is even reluctant to describe personal information in profile. However, some users describe their personal information in detail on their profile, provide it freely when others request it, or post their own personal information. The survey was conducted using Google Docs centered on Facebook users. Structural equation model analysis was used for hypothesis testing. As an independent variable, we use personal information infringement experiences. As a mediator, we use privacy indifference, privacy concern, and the relationship with the act of providing personal information. Social media users have become increasingly aware of the fact that they can not distinguish between the real world and online world by strengthening their image and enhancing their image in the process of strengthening ties, sharing lots of information and enjoying themselves through various relationships. Therefore, despite the high degree of privacy indifference and high degree of privacy concern, the phenomenon of privacy paradox is also present in social media.
It is expected that per-user customized services are widely used in next generation Personal Communication Network. To provide personalized services for each call, per-user service profiles are frequently referenced and signaling traffic is considerably large. Since the service calls are requested from the places where user stays, we can expect that the traffic is localized. In this paper, we propose a new service profile replication scheme, named Follow-Me Replication with local Anchor (FMRA). By replicating user's service profile in a user-specific location area, local anchor of each region, the signaling traffic for call and mobility can be distributed to local network. We compared the performance of the FMRA with two typical schemes: Intelligent Network-based !Central scheme and IMT-2000 based full replication scheme, as we refer it to Follow-Me Replication Unconditional (FMRU). Performance results indicate that FMRA lies between Central and FMRU schemes according to call to mobility ratio, and we identified the efficient ranges of CMR for FMRA depending on the various network parameters.
This study is concerned with the control system design using Labview Simulation Interface Toolkit and Matlab/simulink combined system for an application to the personal rapid transit system which has very short headway, requiring accurate speed control to avoid the impact between the vehicles. A simple equation of motion for a vehicle which is activated on the linear motor is introduced. A speed profile that should be tracked by a rear vehicle is produced based on the state information of the two vehicles(the preceding vehicle and the rear vehicle). The speed profile tracking control system is designed by Matlab/simulink. The simulation results show that the proposed control system is effective to evaluate the speed tracking performance.
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.
본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.
최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.
Nowadays, the user-centric application based web 2.0 has replaced the web 1.0. The users gain and provide information by interactive network applications. As a result, traditional approaches that only extract and analyze users' local document operating behavior and network browsing behavior to build the users' preference profile cannot fully reflect their interests. Therefore this paper proposed a preference analysis and indicating approach based on the users' communication information from MicroBlog, such as reading, forwarding and @ behavior, and using the improved PersonalRank method to analyze the importance of a user to other users in the network and based on the users' communication behavior to update the weight of the items in the user preference. Simulation result shows that our proposed method outperforms the ontology model, TREC model, and the category model in terms of 11SPR value.
''Cable Replacement'' 개념으로 시작된 Bluetooth 기술은 많은 장점을 가지고 있으며, 이를 이용한 다양한 Business model이 개발 중에 있다. 이런 Bluetooth 기술은 이동통신 사업자에게는 기회와 위협요인을 모두 지니고 있다. 본고에서는 실제 SK텔레콤에서 개발한 Bluetooth 서비스 기능을 중심으로 설명하고 이동통신 서비스에 적합한 Bluetooth 사업 모델에 대해 언급한다. 현재 개발된 Bluetooth 응용 profile들은 셀룰라폰을 중심으로PAn(Personal Area Network)을 구성하고 다양한 종류의 디바이스기기에서 접속하는 것을 시험하였다. 개발된 응용profile로는 셀룰라폰-노트북간의 Dialup Networking 기능, 셀룰라폰-키보드간의 무선입력 기능 등이다. 이런 기능들을 바탕으로 무선데이터 시장은 더욱 활성화될 것으로 전망되며 기타 유용한 응용분야도 가능하다.
스마트폰은 이미 보편화되었고 가전기기나 자동차 등의 각종 생활기기에 통신장치 및 센서가 내장되어 스마트폰과 연동되는 스마트 기기들이 연구 개발되고 있다. 또한 현재는 스마트폰을 이용한 단순한 리모컨이나 원격 제어장치, 사용자 인터페이스의 수준이지만 향후에는 스마트폰에 지능화 기술이 융합되어, 사용자나 기기, 생활환경의 속성을 반영하여 자동으로 기기들이 개인 맞춤형으로 설정되는 개인 환경 서비스 기술이 활성화될 것이다. 본 논문에서는 관련 서비스와 시스템 구조, 요소 기술에 관해 기술한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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