• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권11호
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• pp.265-271
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• 2022

Social media is a form of communication based on the internet to share information through content and images. Their choice of profile images and type of image they post can be closely connected to their personality. The user posted images are designated as personality traits. The objective of this study is to predict five factor model personality dimensions from profile images by using deep learning and neural networks. Developed a deep learning framework-based neural network for personality prediction. The personality types of the Big Five Factor model can be quantified from user profile images. To measure the effectiveness, proposed two models using convolution Neural Networks to classify each personality of the user. Done performance analysis among two different models for efficiently predict personality traits from profile image. It was found that VGG-69 CNN models are best performing models for producing the classification accuracy of 91% to predict user personality traits.

• 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.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.1493-1504
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• 2016

인터넷을 통한 사이버 위협이 증대됨에 따라 개인정보 침해도 지속적으로 발생하고 있다. 악의적인 사용자들은 유출된 개인정보를 도용하여 정상 사용자처럼 해당 웹사이트를 접근하고 불법적인 행동을 할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 불법 사용자의 접근을 실시간으로, 효과적으로 탐지하기 위해 정상 사용자의 웹사이트 평시 사용 패턴을 멤버십 분석(membership analysis)과 마르코프 체인 모델(markov chain model)을 기반으로 프로파일링 함으로써, 정상 사용자를 판별하는 방법을 제안한다. 아울러 이러한 프로파일에 시간적인 특성, 즉 시간 가중치(time weight)를 적용하여, 시간적으로 변하는 사용자의 행동을 사용자의 프로파일에 반영한다. 이에 따라 시간에 따른 사용자의 성향을 반영한 결과를 얻을 수 있다. 본 연구를 통해 생성한 사용자별 프로파일을 기반으로 개인정보를 도용한 악의적인 사용자를 적발할 수 있고, 정상적인 사용자이더라도 민감한 정보에 접근하는 것을 방지할 수 있다. 본 연구를 적용한 결과, 정상 사용자에 대해 96%의 높은 판별 정확도를 보여주었다.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제10권3호
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• pp.131-142
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• 2021

Recently, there has been an active service that provides customized news to news subscribers. In this study, we intend to design a customized news service system through Deep Learning-based Social Network Service (SNS) activity analysis, applying real news and avoiding fake news. In other words, the core of this study is the study of delivery methods and delivery devices to provide customized news services based on analysis of users, SNS activities. First of all, this research method consists of a total of five steps. In the first stage, social network service site access records are received from user terminals, and in the second stage, SNS sites are searched based on SNS site access records received to obtain user profile information and user SNS activity information. In step 3, the user's propensity is analyzed based on user profile information and SNS activity information, and in step 4, user-tailored news is selected through news search based on user propensity analysis results. Finally, in step 5, custom news is sent to the user terminal. This study will be of great help to news service providers to increase the number of news subscribers.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1-7
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• 2020

모바일 디바이스의 성능이 급격히 향상됨에 따라 사용자는 많은 작업을 모바일 환경에서 할 수 있게 되었다. 이는 모바일 디바이스에 저장된 행태 정보를 활용하면 사용자의 많은 부분을 알 수 있음을 의미한다. 예를 들어, 사용자의 문자 메시지와 자주 사용하는 어플리케이션 정보(행태 정보)를 활용하여 사용자가 육아에 관심이 있는지와 같은 유용한 정보(프로파일 예측)를 만들 수 있다. 본 연구에서는 모바일 디바이스에서 수집할 수 있는 사용자의 행태 정보를 알아보고, 이를 활용하여 사용자를 프로파일링 할 수 있는 항목을 제안한다. 그리고 프로파일링 결과를 활용하여 사용자에게 편의를 줄 수 있는 정보로 활용할 수 있는 방안도 함께 제시한다.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.29-37
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• 2015

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.

• 한국GIS학회:학술대회논문집
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• 한국GIS학회 2008년도 공동추계학술대회
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• pp.106-112
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• 2008

개인화(personalization)는 고객이 원하거나 필요로 하는 정보를 규정할 수 있고, 이에 의해 결과물을 제공하여 손쉽게 접근할 수 있도록 고객 선호도에 따라 동적으로 제공하는 방법을 의미한다. 이러한 개인화 서비스는 웹의 대중화 이후에 무선 인터넷과 휴대폰으로 대표되는 모바일 기기의 급속한 확산으로 모바일 분야에서도 점차 중요해지면서 공간분석 결과물의 서비스에도 적용 가능한 환경이 만들어지고 있으나 부동산 정보와 같이 수많은 정보와 복잡성을 가지는 분야에서 사용자 맞춤형 서비스가 가능하도록 적용된 경우는 거의 없다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 공간 정보의 개인화 서비스 방법으로 사용자 프로파일(profile) 정보를 이용한 공간분석 및 비동기적 알림(notification) 서비스 방법을 제시한다. 이를 위해 개인 프로파일 정보를 이용하여 공간 분석을 수행할 수 있는 시스템을 설계함으로써 개인별 선호 정보에 따른 공간 분석이 가능한지 검증하고, 생성된 결과물이 알림 서비스를 통해 사용자의 모바일 기기로 효율적으로 전송될 수 있는지 확인하였다. 또한 사용자가 선택 가능한 조건이 다양한 부동산 정보에 적용함으로써 원하는 조건에 따른 실제적인 개인별 맞춤 서비스가 가능한 프로토타입을 구현하였다. 제안된 시스템을 이용하면 사용자 프로파일을 중심으로 공간 분석을 포함한 정보 서비스를 받을 수 있으며, 캐쉬 모듈을 이용한 보다 빠른 서비스가 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.434-441
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• 2016

본 연구에서는 빅데이터 분석기법을 이용하여 트위터 이용자들을 대상으로 언어에 따른 자기노출과 경계불투과성에 대한 양상을 파악하였다. 6개월 동안 5천4백만 명의 트위터 이용자가 작성한 4억여 개의 트윗을 수집하였으며, 이들 중 트윗 수 상위 10개 언어권 이용자의 프로파일 및 관련 데이터를 조사하였다. 이를 통해 트위터 이용자의 언어가 이용자 프로파일, 프로파일 이미지, 지리정보, URL, 사용자 설명 등 자기정보 공개 항목의 공개비율과 경계불투과성에 미치는 영향을 분석하였다. 분석결과, 경계 불투과성과 자기노출 비율(프로파일, 프로파일 이미지, URL, 이용자 설명, 지리정보)은 언어권에 따라 각각 통계적으로 유의한(p<0.001) 차이가 있는 것으로 나타났다. 자기노출 비율과 평균 점수는 포르투갈어, 인도네시아어 및 스페인어 이용자가 아랍어, 일본어, 터키어, 한국어 이용자에 비해 높은 것으로 파악되었다. 또한 리트윗을 포함한 트윗 수가 많은 이용자일수록 경계 불투과성이 높아지는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권12호
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• pp.1062-1072
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• 2006

최근, '유비쿼터스 컴퓨팅'이라는 지능형 서비스 프레임워크가 제안되면서 적응형 에이전트 시스템의 필요성이 점점 증가되기 시작됐다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 시스템이 사용자에게 적절한 서비스를 제공하도록 도와주는 지능형 서비스 에이전트를 제안한다. 사용자에게 적절한 유비쿼터스 서비스를 제공하기 위해서는, 각각의 유비쿼터스 서비스 시스템 내에서의 상황 정보(Context Information) 차이를 조절하고 사용자의 취향을 서비스에 반영해야 한다. 따라서 다음 3가지 부분에 중점을 두어 연구를 진행하였다. 첫째, 적절한 다중 에이전트 프레임워크-에이전트간의 커뮤니케이션 이해와 추론엔진의 적용, 둘째, 유비쿼터스 컴퓨팅 환경 내에 존재하는 다양한 상황 정보(Context information)를 효과적으로 표현하는 유비쿼터스 온톨로지-에이전트간의 상황 정보 공유와 이해, 마지막으로 유비쿼터스 시스템에 적용되는 사용자 프로파일 구축 방법에 대해 연구 하였다. 본 논문에서 제안하는 지능형 서비스 에이전트는 사용자 취향에 따라 적절한 서비스를 제공하는 적응형 유비쿼터스 서비스 시스템 구축을 가능하게 한다.