• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.603-614
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• 2013

모바일 디바이스의 발달은 사용자가 언제 어디서나 원하는 서비스에 접근하고, 정보를 소비할 수 있는 환경을 마련했다. 이에 맞춰 다양한 연구들이 모바일 사용자의 정보 접근성을 향상 시키기 위한 개인화 방법을 제안해 왔다. 하지만, 이와 같은 개인화는 사용자 개인과 관련된 정보를 요구하기에, 사용자 정보에 대한 보안과 관련된 우려를 낳고 있다. 이를 해결할 수 있는 효과적인 방법 중 하나로 사용자 정보를 사용자의 온라인 혹은 오프라인 상의 행동 패턴으로부터 추정하는 것을 들 수 있다. 본 논문에서는 SNS(Social Network Service) 상에서의 사용자 패턴과 사용자 간 물리적인 근접성 패턴을 분석하여 사용자 개인의 정보와 타 사용자와의 사회 관계정보를 식별하는 사용자 정보 식별 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 시스템은 SNS 텍스트와 GPS 데이터에 기반한 POI(Point of Interest) 패턴으로부터 사용자의 나이, 성별 등 개인정보를 식별하고, 사용자 GPS 데이터를 이용하여 얻어진 사용자 간 근접성 패턴을 이용하여 두 사용자 간의 가족, 동료 등 관계 정보를 추정한다. 각각의 사용자 식별 모듈은 해당 데이터의 특성을 고려하여 SNS 데이터의 노이즈와 사용자 GPS 데이터의 손실을 감안함으로써 더 정확한 사용자 식별 성능을 보이도록 설계되었다. 이를 검증하기 위한 실험에서 제안한 시스템은 기존의 방법에 비해 더 나은 성능을 보였으며, 이는 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 데이터의 특성을 효과적으로 반영하고 있음을 의미한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제40권3호
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• pp.497-505
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• 2015

기존의 보안 Wi-Fi 네트워크는 사용자가 AP(Access Point)의 암호에 맞춰야 하므로 사용이 불편하며, 사용자들이 암호를 공유하므로 시간이 갈수록 보안성이 낮아지는 문제점을 갖고 있다. 이를 해결하기 위해 사용자마다 별도의 가상 Wi-Fi 네트워크를 할당하는 방안을 제안한다. 이 방법에서는 각 사용자가 자신만의 Wi-Fi 네트워크를 가지므로 사용자 중심의 네트워크 설정이 가능하다. 사용자는 자신의 기기에 나름대로의 SSID(Service Set IDentifier)와 암호를 미리 설정해 두며 AP는 자신의 공개키를 적절한 방법으로 공개한다. AP는 또한 사용자들이 언제나 접속할 수 있는 공개채널을 유지한다. 사용자 요청이 있을 때 사용자 기기는 연결 요청 메시지를 보내는데 이 메시지에는 AP의 공개키로 암호화된 사용자 기기의 SSID와 암호가 실려 있다. 연결 요청 메시지를 받은 AP는 해당 SSID 및 암호가 설정된 새로운 가상의 AP를 생성하는데 이 가상 AP는 해당 사용자만 사용할 수 있는 전용 AP라고 할 수 있다. 이렇게 만들어지는 가상 네트워크는 비밀번호를 여러 사용자가 공유하지 않으므로 보안성이 높다. 또 이 가상 네트워크는 네트워크가 사용자 기기에 맞춰 스스로를 설정하기 때문에 사용의 편의성이 높다. 새 방법이 제공하는 보안성과 편리성에도 불구하고 기존의 Wi-Fi 네트워크에 비해 별다른 전송 능력 저하는 나타나지 않음을 실험을 통해 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.305-321
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.185-200
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• 2022

박물관 문화 콘텐츠의 혁신적 개발은 박물관이 소장품을 이용하여 문화의 전파 기능을 강화하는 중요한 방법이다. 사람들의 소비 수준이 늘어나고 업그레이드화됨에 따라 전통적인 문화 콘텐츠 디자인과 판매 방식은 날로 늘어나는 소비자들의 욕구를 충족시키지 못하고 있다. 본고는 박물관 문화 콘텐츠의 맞춤형 체험 플랫폼 구축을 제안하여 박물관 문화 콘텐츠의 개발을 촉진하고 박물관 문화의 전승과 보호를 도모하려 한다. 본고의 연구방법은 선행연구를 정리하고 분석하여 기존의 플랫폼 모델과 특징을 분석하고 설문지 159부를 배포하여 문화 콘텐츠 소비자들의 욕구를 조사하였다. 마지막으로 사용자 요구에 따른 맞춤형 체험과 현존하는 인터넷 소매 플랫폼과 결합하여 이론적 틀을 만들었으며 선양 고궁박물관을 중심으로 실험을 설계하고 가용성 테스트를 진행했다. 연구결과를 보면 문화 콘텐츠 플랫폼에 대한 사용자의 수요도가 비교적 높았다. 맞품형 플랫폼을 이용한 디자인은 박물관 문화 콘텐츠의 확산과 확대를 촉진하며 사용자의 경험을 최적화하여 박물관의 콘텐츠 개발과 디자인, 소매 등에 새로운 생각을 부여한다. 따라서 본고는 박물관의 문화 콘텐츠 개발은 맞춤형 플랫폼에 따라 소비자들의 특성에 맞춰 소비자들의 서비스 경험을 더욱 향상할 것으로 기대한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제33권10호
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• pp.709-721
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• 2006

지상파, 위성파, 케이블 방송 같은 기존의 방송환경은 시청자 취향에 상관없이 일방적인 단방향 방송 서비스를 제공해 왔다. 하지만, 최근에는 광대역 통신망을 통한 다양한 미디어 전송이 가능하게 되었다. 또한, 방송 환경에서 양방향 통신이 가능하게 됨으로써 장르, 시청 시간대, 배우 등 시청자의 선호도를 반영한 방송 서비스가 중용한 응용으로 대두되고 있다. 따라서, 기존의 방송환경에서 시청자의 선호도를 반영한 맞춤형 방송 서비스가 중요한 방송 서비스의 하나가 될 수 있다. 본 논문에서는 표적광고를 위한 새로운 시도로써 맞춤형 방송 서비스 응용 중 하나인 시청자 프로과일 추론을 통한 표적 광고 방법을 소개한다. 제안된 시청자 프로파일 추론 알고리즘은 시청자의 TV 시청 데이타(TV Viewing history data) 분석을 통해 시청자의 성별 및 연령대를 예측한다. 예측된 시청자의 성별 및 연령대를 바탕으로 TV Anytime 메타데이타를 이용한 표적 광고 선별 방법을 통하여 광고를 선택하게 된다. 제안된 표적 광고 시스템은 시청자 프로파일 추론 알고리즘과 표적 광고 선별 방법을 이용하여 구성되어 있으며, 실제 TV 시청 데이타를 이용하여 제안된 표적 광고 시스템의 실험 결과를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.91-105
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• 2017

한국은 최근 급속도로 다문화 사회로 변모해 가고 있으며, 2015년 기준 다문화 가족수는 전체 인구의 3.5%, 80만명을 넘어서고 있다. 또한, 2016년 기준 국제결혼비율이 10%를 넘어서고 있어 다문화 가족수는 꾸준히 늘어날 전망이다. 이 연구는 한국 사회에 적응해야 하는 결혼이주여성들과 다문화 가족 구성원들의 필요와 선호에 맞춘 학습자원과 콘텐츠를 제공하기 위한 기반 조성의 일환으로 메타데이터 표준 프로파일을 설계한 것이다. 연구 추진 필요성을 검증하기 위해 소비자 집단을 선별하여 심층인터뷰를 가졌으며, 메타데이터 표준 프로파일 설계를 위해 공적 표준으로 채택된 관련 국제표준과 한국의 국가표준 시리즈를 분석하였다. 이어서 다문화 구성원을 위한 콘텐츠 특성을 분석하여 필요한 메타데이터 요소들을 선별하여 프로파일로 구성하였으며, 콘텐츠 제작자들의 요구를 반영하여 필수와 선택 조건들을 정의하였다. 본 연구는 결혼이주여성들의 교육 수요를 분석하여, 한-한 변환 시스템, 맞춤형 학습콘텐츠 추천 서비스, 학습관리시스템(Learning Management System) 등 효과적인 교육 콘텐츠를 개발하고 서비스하기 위해 필요한 메타데이터 표준안으로 기반을 조성했다는 점과 향후 교육과정의 주제별 서비스를 위해서도 자원이 노출될 수 있다는 점에서 의의가 있다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.635-648
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• 2023

현재 코로나 19로 인한 사회적 거리 두기 상황에서 프렌차이즈 미용실보다 더 안전한 1인 미용실의 이용이 다시금 부상하고 있다. 1인 미용실은 높은 가격에도 개인 맞춤 서비스를 제공함으로 프렌차이즈 미용실보다 서비스 측면이 강하게 요구되는 업종이라 할 수 있다. 이러한 다른 특징에도 불구하고 기존의 많은 미용실 서비스 관련 연구들이 프렌차이즈 미용실에 집중되어 있다. 따라서 본 연구는 서비스 품질이 강하게 요구되는 1인 미용실의 서비스 품질이 고객의 만족과 불만족 공존성을 통해 행동 의도에 어떠한 영향을 미치는지 알아보고자 하는 목적을 가지고 실증분석을 통해 연구되었다. 본 연구 결과로 1인 미용실에서 소비자의 즐거움이 재방문의사를 가장 높이는 것으로 나타났다. 이러한 즐거움은 미용실의 외관보다는 헤어 디자이너의 전문성은 물론 소비자에 반응하고 공감하는 것이 중요하다는 것을 보여줬다. 본 연구를 통해 1인 미용실이 가지는 특징을 살펴보았고 유의미한 결과를 발견할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.43-61
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• 2011

본 연구는 사용자의 정적, 외부환경과 연관된 동적 상황정보와 사회적 관계와 연관된 개인적 상황정보들을 의사결정 요소로서 고려한 의사결정의 동적 변환(Dynamic Adaptation)을 제안한다. 즉, 의사결정자의 정적, 외재적 정보보다 과거의 경험, 주관적 선호도 및 사회적 관계와 연관된 상황정보(Social Context)를 의사결정에 동적으로 반영하고 동시에 의사결정 해의 사용시점에서의 가용성에 따라 유용 가능한 대안을 추출하는 방법론을 제안하고자 한다. 이를 위해, 정적, 외재적 및 사회적 상황정보를 이용하여 의사결정 추론한다. 추론은 의사결정자의 과거 경험에 기반한 사례기반 추론과 해당 의사결정 결과가 가용하지 않을 경우 수정을 위한 제약식 만족추론으로 이루어진다. 이를 위해 개인적 경험 등의 정보에 기반한 '문제상황 온톨로지'(Problem Context Ontology)와 집단의 경험적 지식에 기반한 '솔루션 온톨로지'(Solution Ontology)를 구축하였다. 의사결정단계는 상황정보 인식 및 문제상황 온톨로지에 매핑하는 단계, 경험적 사례로부터 문제상황에 가장 적합한 사례를 선택하는 단계, 생성된 솔루션이 가용하지 않을 경우 솔루션 온톨로지와 제약식 만족추론을 통해 새로운 대안을 생성하는 단계로 이루어진다. 본 방법론을 모임에 적합한 식당을 제안하는 예제를 적용함으로써 타당성을 검증하였다. 또한 실험을 통해 사회적 상황정보를 고려하여 생성된 의사결정대안이 그렇지 않은 경우보다 의사결정자의 만족도를 향상시켰으며, 생성된 의사결정대안이 가용하지 않은 경우 제약조건식과 솔루션 온톨로지를 이용해 생성한 대안이 유의미함을 검증하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.