사용자마다 임의의 메일에 대한 반응은 자신의 취향에 따라 다를 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호 온톨로지를 구축함으로서 스팸 메일을 줄이고자 한다. 사용자의 행동양식을 기술하는 온톨로지를 정의하기 위하여, 사용자들의 선호도 정보와 그들의 이메일에 대한 반응을 연구하기 위한 연관성 분류 마이닝 방법을 적용했다. 생성된 분류 규칙은 정형화된 온톨로지 언어로 표현된다. 사용자 선호 온톨로지는 어떤 메일이 느팸 또는 비스팸 인지를 의미있는 양식으로 설명할 수 있다. 또한 사용자들의 온톨로지에 대한 이해력 향상을 위해 논리합성에 기반한 새로운 규칙 최적화 절차를 제안하여 불필요한 규칙들을 제거한다.
본 논문은 시간 가중치 기반의 중간지점 탐색 알고리즘과 사용자 선호 기반 장소 추천 알고리즘을 이용한 사용자 중심의 중간지점 탐색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 중간지점 탐색을 위하여 사용자간의 출발지점을 기준으로 각 사용자의 시간 가중치를 적용하여 중간 지점을 산출하는 중간지점 탐색 모듈과 각 사용자와 산출된 중간지점까지의 경로 탐색을 제공하기 위한 지점 탐색 제공 모듈로 구성된다. 또한, 중간지점 탐색 결과를 기반으로 사용자의 선호도 중심의 1장소 추천 기능을 포함하여 사용자의 이용률을 증대할 수 있도록 한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자 중심의 중간지점 및 장소 추천 기능을 통해 이용의 효율성을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.
본 논문에서는 Daum클라우드, 네이버 N드라이브, 구글드라이브, 드롭박스, 마이크로소프트 SkyDrive, 애플 iCloud와 같은 클라우드 스토리지 서비스 기술혁신에 있어서의 각 속성에 대한 개인 사용자의 선호요인을 컨조인트 방법론으로 분석하였다. 기존 연구 문헌을 통해서 클라우드 스토리지 서비스를 구성하는 주요한 속성으로 무료저장용량, 인지된 비용, 파일공유 기능을 통한 협업성 여부, 모바일 접근성, 사회적 영향력, 신뢰성을 기반으로 한 인지된 보안의 6가지를 요소를 추출하였다. 또한 컨조인트 분석 결과 6가지 속성 모두 클라우드 스토리지 서비스 선호에 통계적으로 유의함을 확인할 수 있었다. 컨조인트 분석결과 가장 중요한 속성은 접근성 이었으며, 그 다음으로 중요한 속성은 무료저장용량과 협업성 이었다. 그 결과로부터 더 진일보된 기술 혁신을 위한 클라우드 스토리지 서비스 생태계 조성을 위해 각 회사의 서비스 간 상호호환성에 기반한 통합적인 클라우드 스토리지 서비스 제공이 중요할 것이라는 함의를 찾을 수 있었다. 본 논문의 방법론에서 접근성과 협업성을 경제적 카테고리로 묶고, 저장용량과 인지된 비용을 기술적 카테고리로, 사회적 영향력과 인지된 보안을 환경적 카테고리로 분류하였을때, 기술적인 부분이 가장 중요하게, 그 다음으로 경제적인 부분이, 그리고 그 뒤로 환경적인 요인이 중요하다는 결과가 나왔다. 시사점에서는 연구 결과를 바탕으로 현재의 클라우드 스토리지 서비스를 더욱 개선, 발전시킬 수 있는 사항들을 제안해 보았다.
본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.
The current class scheduling has difficulties in reflecting students' preferences for the classes that they want to take and forecasting the demands of classes. Also, it is usually a repetitive and tedious work to allocate classes to limited time and cesourres Although many research studios in task allocation and meeting scheduling intend to solve similar problems, they have limitations to be directly applied to the class-scheduling problem. In this paper. a class scheduling system using multi agents-based negotiation is suggested. This system consists of student agents, professor agents and negotiation agents each agent arts in accordance with its respective human user's preference and performs the repetitive and tedious process instead of the user The suggested system utilizes negotiation cost concept to derive coalition in the agent's negotiation. The negotiation cost is derived from users' bidding prices on classes, where each biding price represents a user's preference on a selected class. The experiments were performed to verify the negotiation model in the scheduling system. The result of the experiment showed that it could produce a feasible scheduling solution minimizing the negotiation cost and reflecting the users' performance. The performance of the experiments was evaluated by a class success ratio.
본 논문에서는 센서 네트워크를 이용하여 로봇 자신의 위치를 인식할 수 있는 위치인식 시스템을 제안하였다. 그리고 센서 네트워크에서 얻은 정보와 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경 상태를 판단하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안하였다. 이 시스템은 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 학습 및 추론하였다. 그리고 사용자와 모바일 로봇을 중계자 역할을 담당하고 휴대가 가능한 지능형 보조 모듈(IAM)을 정의하고 제안하였다. 마지막으로 제안한 알고리즘을 시뮬레이션을 통해 검증하였다.
KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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제12권11호
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pp.5344-5356
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2018
Nowadays with the help of Location-Based Social Networks (LBSNs), users of Point-of-Interest (POI) recommendation service in LBSNs are able to publish their geo-tagged information and physical locations in the form of sign-ups and share their experiences with friends on POI, which can help users to explore new areas and discover new points-of-interest, and promote advertisers to push mobile ads to target users. POI recommendation service in LBSNs is attracting more and more attention from all over the world. Due to the sparsity of users' activity history data set and the aggregation characteristics of sign-in area, conventional recommendation algorithms usually suffer from low accuracy. To address this problem, this paper proposes a new recommendation algorithm based on a novel Preference-Content-Region Model (PCRM). In this new algorithm, three kinds of information, that is, user's preferences, content of the Point-of-Interest and region of the user's activity are considered, helping users obtain ideal recommendation service everywhere. We demonstrate that our algorithm is more effective than existing algorithms through extensive experiments based on an open Eventbrite data set.
In recent years, with the advent of e-Commerce the need for personalized services and one-to-one marketing has been emphasized. To be successful in increasingly competitive Internet marketplace, it is essential to capture customer loyalty. In this paper, we provide an intelligent agent approach to incorporate human sensibility into an one-to-one recommendation service in cyber shopping mall. Our system exploits human sensibility ergonomics and on-line preference matching technologies to tailor to the customer the suggestion of goods and the description of store catalog. Customizing the system`s behavior requires the parallel execution of several tasks during the interaction (e. g., identifying the customer`s emotional preference and dynamically generating the pages of the store catalog). The recommendation agent system composed of five modules including specialized agents carries on these tasks. By presenting goods that are consistent with user interests as well as user sensibility, the accuracy and satisfaction of the recommendation service may be improved.
In the future, smartphone convergences are not only based on the on/offline integration, but also with the integration between mobile communications and broadcasts. Therefore, there is a need to search for new direction of mobile device that enables variety user applications that are different from the existing size and application issue. The aim of this reserch is to improve user interface of smartphone's functional attribute. The survey results in this paper showed that the most preferable attribute of smartphone among the 8 was the wireless internet 25.3%, followed by messaging 20% and application 19.8%, which totaled to 62.5%. But the samples used were mostly limited to those aged 20 through 30. So the results are not considered as a representative preference of all smartphone users, and should be considered otherwise before materializing them to a product. Therefore, for the more liable results the further research should be conducted to gather data from a variety of users of all ages, and the functional attribute should be analysed through QFD.
최근 전자기술의 발달과 함께 제품들이 인간의 지적 측면을 지원하는 스마트한 제품으로 변하면서 OSD는 이런 제품의 입출력을 담당하는 사용자 인터페이스의 중요한 부분으로서 본체의 외형 못지 않게 제품개발의 핵심적인 요소가 되고 있다. 특히 영상기기와 정보기기의 경우 그 중요성은 더 커진다. 이런 중요성에도 불구하고 단순히 하드웨어 본체에 탑재하는 부속물로서 취급되어 많은 검증과 평가를 통해 개발되는 하드웨어 본체에 비하여 단순하고 개별적인 사용성평가만을 통해 개발되고 있다. 즉 얼마나 빨리 주어진 기능을 수행하는지 사용하는데 애로는 없는지 등 개별적인 속성에 대한 수행도 위주의 사용성평가에 그치고 있다. 이에 본 논문에서는 수행도 위주의 사용성평가에서 탈피하여 사용자 인터페이스에 대한 주관적 선호도를 바탕으로 사용자의 입장에서 중요한 속성은 무엇이며 또 그러한 속성의 각 수준에 사용자가 부여하는 가치는 어느 정도인가를 파악하기 위하여 실제 제품을 사용하는 것과 동일한 환경 하에서 사용하게 한 후 선호도를 측정하였으며 컨조인트분석에 의하여 각 속성의 중요도 및 각 수준의 만족도를 분석하였다. 이러한 사용성평가 및 분석은 사용자 인터페이스 디자인 프로세스의 최종단계로서 진행되는 것이 아닌 초기단계부터 그 방법과 내용, 또 어떻게 디자인에 피드백할 것인가 등을 계획하여 반복적으로 실시되어야 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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