• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제24권5호
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• pp.1089-1099
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• 2013

The Bradley-Terry model is widely used for analysis of pairwise preference data. We explain that the popularity of Bradley-Terry model is gained due to not only easy computation but also some nice asymptotic properties when the model is misspecified. For information retrieval required to analyze big ranking data, we propose to use a pseudo likelihood based on the Bradley-Terry model even when the true model is different from the Bradley-Terry model. We justify using the Bradley-Terry model by proving that the estimated ranking based on the proposed pseudo likelihood is consistent when the true model belongs to the class of Thurstone models, which is much bigger than the Bradley-Terry model.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제9권2호
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• pp.19-37
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• 1999

Computer aided process planning(CAPP) is a key for implementing CIM. It is bridge between CAD and CAM and translates the design information into manufacturing instructions. Generally, manufacturing is an area where intelligent systems will not be able to rely on methods requiring formalized knowledge. Manufacturing lacks a body of knowledge that is specific, formalized, and rigorous, and which can be coded as rules or procedures. Thus expertise in manufacturing is developed over a period of many years. Case-based reasoning(CBR) offers a new approach for developing intelligent system. In the case-based approach the problem solving experience of the experts is encoded in the form of cases. CBR's retrieval process can be divided to two step. The first step is matching step, and the second step is selection step. For selecting base case, new preference heuristics were introduced using similarity concept. Similarity concept has three has three dimensions, i.e. entity similarity, structural similarity, and goal similarity. In this paper, bolt's process planning was selected an application domain. Following the test result, the new preference heuristics were approved as a useful procedure in CAPP.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권5호
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• pp.789-796
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• 2005

현재 대부분의 도서관 정보검색 시스템들은 키워드 정합매칭(exacting matching) 방법으로 검색 서비스를 제공하고 있으므로, 검색 결과의 양이 방대하고 비적합한 결과가 많이 포함되어 있다. 따라서 본 논문에서는 키워드기반 검색 엔진의 단점을 보완하고 현재 도서관 검색 환경을 고려하여 보다 적합한 결과를 사용자에게 신속하게 제공하기 위하여 전공분류표와 사용자 프로파일을 이용한 검색 모델 SULRM(Retrieval Model using Subject Classification Table, User Profile & LSI)을 제안한다. SULRM은 키워드 검색 결과로 얻은 자료들을 분류된 자료의 경우와 미분류된 자료의 경우로 나누어, 분류된 자료의 경우에는 전공분류표를 생성하여 자료 필터링을 수행하고, 미분류된 자료의 경우에는 사용자 프로파일과 LSI(Latent Semantic Indexing)을 이용하여 자료의 순위를 결정해서 사용자에게 제시한다. 실험평가는 우리 대학의 디지털 도서관을 실험환경으로 하여 필터링 방법, 사용자 프로파일 갱신 방법, 그리고 문서순위결정 방법의 성능을 측정한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.463-474
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• 2008

정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.651-658
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• 2006

사용자의 이동성으로 인하여 이동컴퓨팅 환경에서 안정된 서비스 품질(QoS)로 사용자가 원하는 정보를 제공받는데 많은 한계점이 있다. 이동성과 더불어 무선 네트워크의 낮은 대역폭, 높은 전송지연 등의 고유 특성을 부분적으로 보완하기 위해서 유효 데이터의 캐슁 혹은 프리페칭 기법의 적용이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도(Preference) 즉, 관심도(Interest)와 인기도(Popularity)를 고려한 IP기반 프리페칭 기법을 제안한다. IP기반 프리페칭은 사용자의 선호도를 사용자별 특정 정보에 대한 개인적인 성향을 관심도로, 특정 정보의 일반적인 성향을 인기도로 분리, 적용함으로써 프리페칭의 유효성을 높인다. 제안된 방법은 기존의 방법들보다 높은 정보의 활용률과 정보검색 실패율을 최소화시키는 성능을 보이고 있다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1101-1112
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• 2004

본 논문에서는 웹 검색의 성능 향상을 위해 질의어 의미별 사용자 선호도를 이용한 웹 페이지의 가중치 부여 방식을 제안한다. 일반적으로 검색엔진들은 검색 질의어와 웹 페이지의 어휘 비교에 의한 관련도 측정만을 사용하여 웹 페이지의 가중치를 부여한다. 웹과 같이 방대한 자료를 대상으로 검색을 할 경우 유사한 관련도를 가진 검색 결과가 매우 많으므로 어휘 비교만으로는 중요한 웹 페이지를 선별하기 어렵다. 본 논문에서는 질의어의 의미를 구분하도록 워드넷(WordNet)을 이용한 사용자 인터페이스를 구축하고, 사용자의 클릭 수를 각 웹 페이지의 가중치에 누적함으로써 다수 사용자의 검색 행위에 의한 묵시적 평가가 웹 페이지의 검색 순위에 반영되는 검색 시스템을 구현하였다. 클릭수의 누적에 있어서 질의 어 의미별로 가중치를 구분하여 저장함으로써 일반적인 검색엔진보다 정확한 검색이 되었으며, 웹 페이지의 범주별 가중치와 질의어의 의미별 사용자 선호도를 이용함으로써 검색 시스템의 성능을 향상시킬 수 있다는 것을 20개의 어휘에 관련된 41개의 의미들을 대상으로 실험한 결과로 확인하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.305-311
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• 2010

Most recent web search engines perform effective keyword-based multimedia contents retrieval by investigating keywords associated with multimedia contents on the Web and comparing them with query keywords. On the other hand, most music and compilation albums provide professional artwork as cover art that will be displayed when the music is played. If the cover art is not available, then the music player just displays some dummy or random images, but this has been a source of dissatisfaction. In this paper, in order to automatically create cover art that is matched with music contents, we propose a music album cover art creation scheme based on music contents analysis and result synthesis. We first (i) analyze music contents and their lyrics and extract representative keywords, (ii) expand the keywords using WordNet and generate various queries, (iii) retrieve related images from the Web using those queries, and finally (iv) synthesize them according to the user preference for album cover art. To show the effectiveness of our scheme, we developed a prototype system and reported some results.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.21-41
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• 2010

본 논문은 다양한 사용자의 개인적 검색요구를 충족시키지 못하는 기존 검색시스템의 문제점을 해결하기 위해 사용자의 묵시적 피드백을 이용한 적응형 사용자 기호정보 기반의 개인화 검색을 실현하고, 검색결과에 대한 실시간 필터링을 통해 사용자에게 적합한 검색 결과를 제공하는 시스템을 제안한다. 기존의 검색 시스템들은 검색의도의 불확실성 때문에 사용자의 검색실패율이 높다. 검색 의도의 불확실성은 동일한 사용자가 "java"와 같은 다의어에 대해 동일한 질의어를 사용하더라도 다른 검색 결과를 원할 수 있다는 것이며, 단어의 수가 적을수록 불확실성은 가중될 것이다. 실시간 필터링은 사용자의 도메인 지정여부에 따라 주어진 도메인에 해당하는 웹문서들만 추출하거나, 적절한 도메인을 추론하고 해당하는 웹문서들만 검색 결과로 보여주는 것으로, 일반적인 디렉토리 검색과 유사하지만 모든 웹문서에 대해 이루어진다는 것과 실시간으로 분류된다는 것이 다르다. 실시간 필터링을 개인화에 활용함으로써 검색 결과의 수를 줄이고 검색만족도를 개선했다. 본 논문에서 생성한 기호정보파일은 계층적 구조로 이루어지며, 상황정보의 반영이 가능하기 때문에 의도의 불확실성을 해결 할 수 있다. 또한 사용자의 도메인별 웹문서 검색 동작을 효과적으로 추적(track) 할 수 있으며, 사용자의 기호 변화를 적절하게 알아낼 수 있다. 각 사용자 식별을 위해 IP address를 사용했으며, 기호정보파일은 사용자의 검색 행동에 대한 관찰을 기반으로 지속적으로 갱신된다. 또한 사용자의 검색결과에 대한 행동 관찰을 통해, 사용자 기호를 인지하고, 기호정보를 동적으로 반영했으며, 검색결과에 대한 만족도를 측정했다. 기호정보파일과 반영비율은 사용자가 검색을 수행할 때 시스템에 의해 생성되거나 갱신된다. 실험결과 적응형 사용자 기호정보파일과 실시간 필터링을 함께 사용함으로써, 상위 10개의 검색결과 중 평균 4.7개의 결과들에 대해 만족하는 것으로 나타났으며, 이는 구글의 결과에 비해 약 23.2% 향상된 만족도를 나타내었다.

• 정보관리학회지
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• 제36권1호
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• pp.95-116
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• 2019

본 연구에서는 학술정보검색에 있어 국내 대학생과 대학원생들이 외국어 탐색문을 어떻게 활용하는지, 그리고 이용자의 특성에 따라 외국어 탐색문의 활용도에 차이가 나타나는지 파악하고자 하였다. 연구 모형은 Ellis의 정보탐색 과정 모형을 바탕으로 설계되었으며, 실험, 인터뷰, 통계분석 등 양적 질적인 연구방법을 모두 활용하였다. 연구결과, 학술정보검색의 각 단계에서 국문 검색 전략과는 다른 다양한 외국어 검색 전략들이 발견되었고, 이러한 검색 전략들은 특히 이용자의 전공분야와 학력에 따라 차이를 보이는 것으로 파악되었다. 특히 인문 사회과학분야 피실험자들이 과학기술분야 피실험자들에 비해 외국어 탐색문을 선정하는 데 큰 어려움을 겪으며, 이에 따라 외국어를 활용한 검색을 선호하지 않는 점을 확인하였다. 또한 외국어 학술정보검색에서 인용정보나 발행지 정보 등 본문 이외의 정보들에 대한 의존도가 높아지는 모습을 보였다. 결과적으로 이용자의 특성에 따라 학술정보검색 과정에 외국어를 활용하는 비중이나 느끼는 어려움의 정도에 차이가 존재한다는 점을 파악할 수 있었으며, 향후 대학도서관은 이러한 이용자의 특성에 맞추어 이용자교육이나 도서관 서비스를 제공할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.1-14
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• 2007

휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.