• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2009

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.385-392
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• 2002

기존의 동적 추천 시스템에서 사용하는 개인화 기법은 주로 혈업 필터링 방식으로서 다른 사용자들에 대한 평가 정보를 이용하여 동적 링크를 제공하기 때문에 사용자가 고려하지 못한 아이템들을 추천한다는 장점을 갖고 있다. 그러나 협업필터링 과정은 현재 사용자와 가장 유사한 패턴을 보이는 사용자를 선택하기 위해 전체 사용자와의 유사도를 재 계산해야 한다는 계산의 복잡성과 사용자 프로화일의 정보가 현 사용자의 키워드 입력 시점에서 동적으로 갱신되지 않기 때문에 오류정보가 포함될 수 있다는 문제점이 있다. 보 논문에서는 유사한 선호도를 보이는 사용자를 대상으로 군집분석을 수행함으로서, 이웃 사용자를 선택하는 과정을 단순화할 수 있고 또한 베이지안 학습을 이용하여 사용자의 선호도를 동적으로 갱신할 수 있는 알고리즘을 설계하고 구현하였다. 사용자의 키워드가 입력되는 순간 사전 데이터와 사후 데이터가 선호도 확률에 동적으로 반영됨으로써 오류정보를 최소화한다. 이렇게 설계된 시스템은 실험을 통해 웹 도서 추천시스템에 적용되어 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제31권1호
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• pp.87-114
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• 2000

The purpose of this study is offering appropriate system and training program to helf the system designer and the trainer in addition to analyze information use behavior about the web search tools and evaluate the estimated system by user groups. The results of the study are as follows $\circledS1$ It is desirable to consider age than other demographic variables in the case of web search tool. $\circledS2$ It is desirable to design Directory Search Tool in the case of web search tool which serves the student user group. $\circledS3$ An Intelligent Search Tool is more appropriate for the students who are using keyword search tool than any other tools. $\circledS4$ A discussion about standard classification of the web information should be accomplished soon because users feel confused in using web search tools due t o absence of standard mode of classification about classified item. $\circledS5$ Librarians need the cognition about data on internet s a source of information and need positive service and user training program about these information because student users hardly get help from librarians or library orientation for learning method to use web search tool. $\circledS6$ Internet use experience and years of computer use had effect on their use ability when using web search tool, whereas computer use experience, library use experience and Online Public Access Catalogs (OPAC) use experience had no effect on it. Especially, OPAC use experience had no effect on use ability of web search tool of student user group because student user groups had no information about internet and web search tool and they did not recognized the difference about search method between web search tool and OPAC. $\circledS7$In the case of web search tool, it si important to index the increasing web resource automatically by a searching robot. But in the case of student users, web search tool is much more needed to index by index expert due to the absence of ability about selecting and combining keyword.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.818-820
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• 2022

The keyword 'healing' is essential to the competitive society and culture of Koreans. In addition, as the time at home increases due to COVID-19, the demand for indoor healing services has increased. Therefore, this thesis analyzes the user's facial expression so that people can receive various 'customized' healing services indoors, and based on this, provides lighting, ASMR, video recommendation service, and facial expression recording service.The user's expression was analyzed by applying the ensemble algorithm to the expression prediction results of various CNN models after extracting only the face through object detection from the image taken by the user.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.269-278
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• 2005

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 키워드 학습과 비교 영역 학습을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화된 비디오 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 색상 히스토그램 비교기법과 제안하는 비교 영역 학습 기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 $93\%$ 이상의 높은 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.137-152
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• 2005

본 논문에서는 사용자 프로파일을 기반으로 한 정보 필터링을 사용하여 개개인의 학생들에게 맞는 효율적인 웹 기반 비디오 학습 평가 시스템을 제시한다. 비디오 기반 문제들이 주어지면, 키 프레임들은 위치, 크기, 그리고 컬러 정보를 기반으로 추출되고, 문제 출제 구간은 시간 윈도우와 그레이-레벨 히스토그램의 차이에 의해 추출된다 게다가, 카테고리-기반 시스템과 키워드 기반 시스템을 합성하여 문제 출제가 효율적인 평가를 확실해 하도록 주어진다. 따라서 학생들은 관심 영역을 유지하면서 부족한 영역을 보충함으로서 학업 성취도를 향상시킬 수 있다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제9권4호
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• pp.209-214
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• 2020

VoIP technology has been widely used for exchanging voice or image data through IP networks. VoIP technology, often called Internet Telephony, sends and receives voice data over the RTP protocol during the session. However, there is an exposition risk in the voice data in VoIP using the RTP protocol, where the RTP protocol does not have a specification for encryption of the original data. We implement programs that can extract meaningful information from the user's dialogue. The meaningful information means the information that the program user wants to obtain. In order to do that, our implementation has two parts. One is the client part, which inputs the keyword of the information that the user wants to obtain, and the other is the server part, which sniffs and performs the speech recognition process. We use the Google Speech API from Google Cloud, which uses machine learning in the speech recognition process. Finally, we discuss the usability and the limitations of the implementation with the example.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.193-198
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• 2023

딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제15B권3호
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• pp.211-218
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• 2008

이 논문에서 우리는 교육용 가상환경에서 사용자가 직접 촬영한 사진들을 학습 내용과 사용자의 상황 정보를 바탕으로 자동으로 사진을 정리 요약해서 가상 환경 체험이 끝난 후 짧게 보여주는 새로운 사진 정리 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 기존의 날짜, 장소, 키워드를 이용하여 많은 양의 사진을 정리 요약해주는 사진 정리 알고리즘과는 달리 사용자의 관심도와 기억해야 할 주요 학습내용을 다시 한 번 살펴보도록 함으로써 기억 향상을 도와주는 것을 목적으로 한다. 본 논문에서는 먼저 학습 효과를 높이기 위해 교육적으로 의미가 있는 사진을 추출하는 기준과 인지율 계산을 설명하고, 이 알고리즘을 가상환경과 사진 뷰어 인터페이스와 연동한 전체적인 시스템을 설명한다. 또한 이 알고리즘에 사용된 인지율 모델링을 위한 사용자 실험 분석과 향후 연구 방향에 대해 논한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.25-32
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• 2018

방대해지고 있는 온라인 패션 시장에서는 소비자도 자신이 원하는 스타일에 대해 키워드 검색으로 원하는 패션 스타일을 일일이 찾기란 쉽지 않은 일이다. 이를 해소해줄 수 있는 것은 소비자의 니즈를 반영한 패션 추천이다. 기존 온라인 쇼핑 사이트는 소비자의 니즈를 파악하고 추천하기 위하여 설문조사 형식으로 소비자의 선호 스타일을 파악하는 것이 대부분이었다. 본 논문에서는 기존 방법의 한계점을 해소하고자 암묵적 프로파일링 방법을 통하여 소비자들의 니즈와 선호하는 스타일에 대해 간편하고 효과적으로 파악할 수 있는 모델을 제안하였다. 또한 이렇게 수집된 데이터로 학습한 딥러닝기반의 지능형 선호 패션 모델을 통하여 이미지 자체에 대한 특성을 반영하도록 학습하는 방법을 제안하였다. 제안한 모델의 정성적 평가를 통하여 의미있는 결과를 얻을 수 있었다.