• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 춘계학술발표논문집 (하)
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• pp.1883-1886
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• 2003

인터넷 서비스의 급속한 발전으로 전자상거래에서의 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 이러한 개인을 고객으로 하는 각종 인터넷 쇼핑몰이 많이 생성되고 서비스됨에 따라 고객 개인을 위한 차별화된 정보가 매우 중요한 하나의 이슈로 작용하고 있다. 본 논문은 인터넷 쇼핑몰을 이용하는 각각의 고객에 대한 관심 제품에 대한 사양을 프로파일링 에이전트를 이용하여 자동화된 프로파일링을 생성하여 고객에 대한 정확한 선호 상품을 예측 및 제시하여 줌으로서 고객에게 개인화된 상품 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.557-560
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• 2004

추천 시스템에서부터 1:1 마케팅에 이르는 전자 상거래의 다양한 응용 영역에서, 개별 사용자로부터 개인화된 사용자 프로파일을 구축하는 것은 매우 중요하다. 이러한 프로파일들은 사용자들의 구매 행위와 같은 개인별 행동들을 설명해주며, 특히 다양한 데이터 마이닝(Data Mining) 기술들을 이용해 사용자의 거래 기록으로부터 학습된 규칙들을 발견해낼 수 있다. 발견된 규칙들 중에는 거짓이거나 연관 없거나 또는 하찮은 것들도 존재하기 때문에, 가장 중요한 문제 가운데 하나는 발견된 규칙들을 처리후-분석을 어떻게 수행하느냐이다. 예를 들어, 발견된 규칙을 사용자 프로파일에 적합한 것인지를 확인할 때 좋은 규칙과 나쁜 규칙을 어떻게 판명하는가 하는 문제이다. 이 논문에서는 규칙을 확인하는 과정에서 객관적 척도를 이용하는 방법을 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.332-335
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• 2010

Web 2.0 이 도래한 이후 SNS(Social Network Service)에 대한 관심이 널리 퍼짐에 따라 인터넷 사용자들은 SNS 를 통하여 수 많은 정보를 교류하고 있다. SNS 에서는 사용자들을 중심으로 수많은 메시지가 생성되고 있으며, 그러한 메시지에는 사람들의 성향이 그대로 묻어 있다. 수많은 사람들이 만들어내는 메시지들은 매우 방대하며 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 본 논문에서는 트위터를 이용하여 특정 사용자 중심의 네트워크에서 생성되는 메시지들을 집단지성의 측면에서 수집, 분석하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 사용자 주변에서 오가는 키워드들을 찾아내고, 그런 키워드를 생성하고 있는 사람들이 누구인지를 알아본다. 그 결과 한 사용자 주변에 분포되어 있는 집단들의 특성을 알아볼 수 있다. 특정 사용자 주변에는 어떠한 집단이 있는지 알 수 있고, 그 집단들의 연관성을 분석한다면 이는 마케팅, 서비스 차원의 사회 여러 분야에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권9호
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• pp.1527-1537
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 서버가 다양한 유형의 단말기에 대해 각각의 장치에 적합한 콘텐츠를 효과적으로 제공하기 위해서는 단말기 정보 및 관련 상황정보를 알고 있어야 한다. CC/PP 표준 스펙은 하드웨어, 소프트웨어, 네트워크, 사용자 취향정보 등을 기술하고 전송하기 위한 규약으로서, RDF을 이용하여 단말기 프로파일 정보를 기술한다. 한편, WAP 포럼에서는 클라이언트가 이러한 CC/PP 프로파일 정보를 스스로 서버에게 전송할 수 있도록 하기 위한 프로토콜로서 W-HTTP 프로토콜을 정의하였다. 하지만 기존의 HTTP 프로토콜을 이용하는 클라이언트의 경우 CC/PP 프로파일 정보를 서버에게 제공하지 못하는 문제가 발생 한다. 본 논문에서는 W-HTTP 프로토콜 클라이언트뿐만 아니라 HTTP 프로토콜을 이용하는 클라이언트에 대해서도 CC/PP 프로파일을 생성하여 서버에게 제공하기 위한 미들웨어 시스템을 설계하고 구현한다.

• 대한임베디드공학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.97-105
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• 2016

Microcontrollers (MCUs) for endpoint smart sensor devices of internet-of-thing (IoT) are being implemented as system-on-chip (SoC) with on-chip instruction flash memory, in which user firmware is embedded. MCUs directly fetch binary code-based instructions through bit-line sense amplifier (S/A) integrated with on-chip flash memory. The S/A compares bit cell current with reference current to identify which data are programmed. The S/A in reading '0' (erased) cell data consumes a large sink current, which is greater than off-current for '1' (programmed) cell data. The main motivation of our approach is to reduce the number of accesses of erased cells by binary code level transformation. This paper proposes a built-in write/read path architecture using binary code inversion method based on hot-spot region detection of instruction code access to reduce sensing current in S/A. From the profiling result of instruction access patterns, hot-spot region of an original compiled binary code is conditionally inverted with the proposed bit-inversion techniques. The de-inversion hardware only consumes small logic current instead of analog sink current in S/A and it is integrated with the conventional S/A to restore original binary instructions. The proposed techniques are applied to the fully-custom designed MCU with ARM Cortex-M0$^{TM}$ using 0.18um Magnachip Flash-embedded CMOS process and the benefits in terms of power consumption reduction are evaluated for Dhrystone$^{TM}$ benchmark. The profiling environment of instruction code executions is implemented by extending commercial ARM KEIL$^{TM}$ MDK (MCU Development Kit) with our custom-designed access analyzer.

• 한국양봉학회지
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• 제32권3호
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• pp.191-198
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• 2017

말벌류는 국내 양봉 산업에 가장 큰 피해를 입히는 생물군이다. 다양한 트랩 개발 및 포획 방법이 제시되고 있으나 아직까지 뚜렷한 해결책을 제시하지 못하고 있다. 본 연구팀은 장수말벌 특이 날갯짓 파동 프로파일 분석을 통하여, 장수말벌이 양봉장으로 공격해 들어올 때 이를 자동으로 탐지하고 그 정보를 사용자에게 전달할 수 있는 시스템을 개발하고 실험실 현장에서 검증하였다. 장수말벌 파동 프로파일은 명확하게 설정되었으며, 앉아서 날갯짓을 할 때와 실재 비행할 때의 파동 프로파일은 명확히 구분되었다. 이정보를 활용하여, 시스템을 구성하고 그 시스템은 장수말벌을 탐지하면 바로 트위터를 통하여 사용자에게 말벌 경보를 전송하는 방식으로 설계하였다. 시스템의 검증은 야외 온실 내 케이지에서 수행하였다. 수행결과 시스템은 성공적으로 말벌의 비행활동을 탐지하여 그 결과를 사용자에게 전달하였다. 비록 이 시스템은 실내 제한된 조건에서 검증되었지만, 향후 시스템의 개선 및 정확도가 향상된다면 양봉산업 현장에서 활용 가능성이 높다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.9-18
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• 2008

개인화된 데이터와 함께 콘텐츠 제공 등의 서비스를 사용자가 쉽게 이용할 수 있는 연구가 활발히 진행되고 있다. 다양한 디바이스와 단말기에서의 정보 이용 및 서비스의 융합은 수많은 콘텐츠에서 양질의 콘텐츠를 사용자가 원하는 시간과 장소에서 어떠한 개인화 메커니즘을 이용해서 제공하는지에 대한 필요성을 제시한다. 기존 메커니즘은 각 서비스 제공자별로 분리된 선호도와 개인 정보를 가지고 있어 다른 서비스 제공자가 다루기 힘들며 서비스 사용자들이 직접 설정하고 관리해야 하기 때문에 매우 불편하다. 본 논문에서는 사용자의 프로파일을 서비스 제공자에 상관 없이 동적으로 통합 관리하기 위해 시맨틱 서비스 제공 및 확장성을 위한 미들웨어인 OSGi기반 시맨틱 사용자 프로파일 관리자를 제안한다. 또한 사용자 프로파일링, 온톨로지 도메인 모델, 시맨틱 추론이 가능한 개인화된 시맨틱 프로파일 모델을 정의한다. 논문의 타당성을 검증하기 위해 시맨틱 프로파일은 OSGi기반에서 동작하도록 번들로 구현한다. 사용자가 서비스 지역에 들어오면 다양한 디바이스 및 단말기의 시맨틱 사용자 프로파일에 시맨틱 서비스를 대응하여 매치한다. 제안한 시스템은 사용자 프로파일에 대한 서비스의 매칭과 사용자 프로파일에 대한 사용자 프로파일 또는 다른 서비스에 대한 매칭을 쉽게 확장시킬 수 있다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
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• 제34권3호
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• pp.99-123
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• 2018

웹상에서의 기하급수적으로 증가하는 정보의 양으로 인해, 중요하고 가치 있는 데이터를 변별 해 내는 작업은 그 어느 때보다도 중요하다고 하겠다. 추천 시스템은 이러한 정보의 과 공급 문제를 해결하기 위한 가장 효과적인 방법 중 하나임에도 불구하고, 그 성능은 기존 방식들에서 크게 진전을 이루지 못하고 있는 것이 사실이다. 따라서 본 논문에서는 이 문제를 진전시키기 위해, 협업태그를 활용한 새로운 사용자 프로파일링 기법을 제안하고 사용자의 평가 및 태깅패턴을 분석, 그 활용 또한 모색한다. 본 논문에서 제안하는 기법의 검증을 위해, 해당 프로파일링 기법을 활용 한 혼합 영화 추천 시스템을 구현하고 실제 데이터를 사용하여 기존의 추천 방식 대비 그 경쟁력을 검증하였다. 그와 더불어, 민감도 분석을 통해 사용자의 태깅패턴과 평가패턴에 기반한 차별적인 추천 방식의 잠재적 가능성 또한 제안, 검증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.19-26
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• 2023

뉴로모픽 아키텍처 기반 하드웨어를 이용한 IoT 엣지 서비스는 단말 장치에서 지능형 처리를 수행할 수 있기 때문에 자율형 IoT 응용 지원에 적합하다. 그러나 IoT 개발자가 뉴로모픽 하드웨어에서 사용되는 SNN을 이해하기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 뉴로모픽 하드웨어의 제약조건을 고려하며 사용자의 요구 성능을 만족하는 SNN 모델 생성 기법을 제안한다. 제안 기법은 프로파일링된 데이터에서 최적의 SNN 모델 파라미터를 찾도록 전처리된 데이터로 사전 학습한 모델을 활용한다. 전체 탐색 기법과 비교 결과, 두 기법 모두 사용자 요구사항을 모두 만족하였지만, 제안 기법이 수행 시간 측면에서 더 좋은 성능을 보였다. 또한, 신규 하드웨어의 제약조건을 명확히 알지 못하더라도 새로운 하드웨어의 프로파일링된 데이터를 활용할 수 있으므로 높은 확장성을 제공할 수 있다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.