• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권7호
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• pp.694-702
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• 2008

오늘날 웹은 가장 폭넓게 사용되는 기술이고 과거 몇 년 동안 웹은 여러 단계를 통해 진화되고 성숙된 기술이다. 특히 폭소노미, 태깅, RSS 등의 웹 인터페이스 기술이 사용자 중심적으로 발전, 변화하고 있다. 본 논문에서는 POI 정보 관리를 일반적인 구조적 관리 방법 뿐만 아니라, 태깅 기술을 적용하여 POI 정보관리를 위한 POIM(POI Management tool)를 개발한다. 사용자 중심의 POI 서비스를 위하여 사용자가 직접 POIM를 이용하여 특정 POI 객체들에 XML 기반 태깅 정의, 수정, 삭제 등을 수행하면 각 POI 객체들이 GML로 저장된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권1호
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• pp.446-465
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• 2015

In this modern era of technology and information, e-learning approach has become an integral part of teaching and learning using modern technologies. There are different variations or classification of e-learning approaches. One of notable approaches is Personal Learning Environment (PLE). In a PLE system, the contents are presented to the user in a personalized manner (according to the user's needs and wants). The problem arises when a new user enters the system, and due to the lack of information about the new user's needs and wants, the system fails to recommend him/her the personalized e-learning contents accurately. This phenomenon is known as cold-start problem. In order to address this issue, existing researches propose different approaches for recommendation such as preference profile, user ratings and tagging recommendations. In this research paper, the implementation of a novel interaction-based approach is presented. The interaction-based approach improves the recommendation accuracy for the new-user cold-start problem by integrating preferences profile and tagging recommendation and utilizing the interaction among users and system. This research work takes leverage of the interaction of a new user with the PLE system and generates recommendation for the new user, both implicitly and explicitly, thus solving new-user cold-start problem. The result shows the improvement of 31.57% in Precision, 18.29% in Recall and 8.8% in F1-measure.

• 한국IT서비스학회지
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• 제12권1호
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• pp.271-287
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• 2013

The rapid growth and dissemination of touch-based mobile devices such as smart phones and tablet PCs, gives numerous benefits to people using a variety of multimedia contents. Due to its portability, it enables users to watch a soccer game, search video from YouTube, and sometimes tag on contents on the road. However, the limited screen size of mobile devices and touch-based character input methods based on this, are still major problems of searching and tagging multimedia contents. In this paper, we propose WalkieTagging, which provides a much more intuitive way than that of previous one. Just like any other previous video tagging services, WalkieTagging, as a voice-based annotation service, supports inserting detailed annotation data including start time, duration, tags, with little effort of users. To evaluate our methods, we developed the Android-based WalkieTagging application and performed user study via a two-week. Through our experiments by a total of 46 people, we observed that experiment participator think our system is more convenient and useful than that of touch-based one. Consequently, we found out that voice-based annotation methods can provide users with much convenience and satisfaction than that of touch-based methods in the mobile environments.

• 정보관리연구
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• 제37권3호
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• pp.1-24
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• 2006

전통적으로 정보전문가의 역할이었던 메타데이터 생성은 인터넷이 대중화되고 인터넷상의 정보가 폭증하면서 그 한계에 부딪치게 되었다. 이에 오늘날 정보자료의 가치는 그것을 사용하는 이용자에 달려있다는 인식하에 정보이용자가 메타데이터를 만드는 새로운 정보조직 패러다임이 부상하게 되었다. 본고에서는 이용자 생성 메타데이터에 해당하는 이용자 주석과 이용자 태깅의 개념과 구현사례를 살펴보았다. 그리고 이용자 생성 메타데이터가 디지털도서관 발전에 미치는 영향과 시사점을 논의하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제20권3호
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• pp.79-87
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• 2015

최근 웹 2.0의 도래와 더불어 멀티미디어 콘텐츠 제작 과정에서 사용자의 참여를 장려하기 시작했다. 이에 따라서 멀티미디어 콘텐츠 관련 연구들은 사용자 참여형 환경에 맞추어 맞춤형정보를 제공하는데 연구의 초점을 맞추기 시작했다. 이에 본 연구는 사용자의 요구사항과 개인별 맞춤정보를 제공하기 위한 방법론을 정리하고 분석함으로써 적용 방안을 사용자가 적극적으로 웹 콘텐츠 제작 과정에 참여하여 해당 콘텐츠의 카테고리 및 정의를 설정할 수 있는 환경을 마련하여 사용자의 선택의 폭을 확장하며, 콘텐츠 제작에 참여할 수 있는 환경을 마련해줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.157-177
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• 2008

최근 웹 2.0의 영향으로 태깅을 지원하는 인터넷 서비스들이 많아졌다. 태깅의 원래 목적은 컨텐츠를 분류하고 재검색을 용이하게 하는 것이지만, 컨텐츠에 태깅되어 있는 태그들을 분석하여 컨텐츠의 특성을 파악할 수 있다. 본 논문에서는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 증가함에 따라 이러한 컨텐츠들의 효과적인 추천을 위해, 여러 사용자들에 의해 협업적으로 태깅된 정보를 이용한 여과 기법을 제시한다. 제안하는 방법은 사용자가 태깅한 정보들을 바탕으로 사용자의 관심을 파악하는 부분과 파악된 관심에 맞는 컨텐츠를 선별하는 부분으로 나뉘어진다. 사용자의 관심을 파악하는 부분은 사용자가 태깅한 정보들을 협업적 여과를 이용하고, 컨텐츠 선별은 확률적인 방법인 나이브 베이지안 분류자를 이용한다. 이를 통해 협업적 여과 방법의 문제점인 희박성 문제(sparsity problem)와 초기 사용자 문제(cold-start user probleam) 대해 기존의 방법들과 비교하여 그 효과를 보인다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.281-289
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• 2012

본 연구의 목적은 사용자 생산 정보와 소셜 태깅을 이용하여 보다 편리한 버스 정보 안내 시스템을 개발하는 것이다. 본 연구에서는 이를 위해 위치 인식과 태깅 기술을 이용한 모바일 버스 안내 시스템을 스마트폰을 기반으로 하여 개발하였다. 이 시스템은 사용자들에게 현재 위치를 기반으로 하여 주변 정류장 및 버스 정보를 안내한다. 또한 사용자가 해당 정류장에 관련 정보를 태그로 등록할 수 있으며, 등록된 정보를 활용한 간단한 키워드 검색으로 해당 목적지에 대한 버스 및 노선 정보를 검색할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.826-833
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• 2009

최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권1호
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• pp.63-76
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• 2012

본 논문에서는 통계기반의 복합명사 분해 방법과 어휘의미망(U-WIN)과 사전 뜻풀이에서 추출한 의미관계 정보를 이용하는 한국어 복합명사 의미 태깅 시스템을 제안한다. 본 시스템은 크게 복합명사 분해, 의미제약, 그리고 의미 태깅의 세 가지 부분으로 이루어진다. 분해과정은 세종말뭉치에서 추출한 위치별명사 빈도를 사용하여 최적의 구성 명사 분해 후보를 선정하고 의미제약을 위한 구성 명사 재분해와 외래어 복원의 과정을 수행한다. 의미범위 제약과정은 유사도 비교의 계산량을 줄이고 정확도를 높이기 위해 원어 정보와 Naive Bayes Classifier를 이용해 가능한 경우 구성 명사의 의미를 선 제약한다. 의미 분석 및 태깅 과정에서는 bigram 구성 명사의 각 의미 유사도를 구하고 하나의 체인을 만들어가며 태깅을 수행한다. 본 시스템의 성능 평가를 위해 표준국어대사전에서 추출한 3음절 이상의 40,717개의 복합명사를 대상으로 의미 태깅된 테스트 셋을 구축하였다. 이를 이용한 실험에서 99.26%의 분해 정확도를 보였으며, 95.38%의 의미 분석 정확도를 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권1호
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• pp.1-19
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• 2021

The graph-based tag recommendation algorithm FolkRank can effectively utilize the relationships between three entities, namely users, items and tags, and achieve better tag recommendation performance. However, FolkRank does not consider the internal relationships of user-user, item-item and tag-tag. This leads to the failure of FolkRank to effectively map the tagging behavior which contains user neighbors and item neighbors to a tripartite graph. For item-item relationships, we can dig out items that are very similar to the target item, even though the target item may not have a strong connection to these similar items in the user-item-tag graph of FolkRank. Hence this paper proposes an improved FolkRank algorithm named FolkRank++, which fully considers the user-user and item-item internal relationships in tag recommendation by adding the correlation information between users or items. Based on the traditional FolkRank algorithm, an initial weight is also given to target user and target item's neighbors to supply the user-user and item-item relationships. The above work is mainly completed from two aspects: (1) Finding items similar to target item according to the attribute information, and obtaining similar users of the target user according to the history behavior of the user tagging items. (2) Calculating the weighted degree of items and users to evaluate their importance, then assigning initial weights to similar items and users. Experimental results show that this method has better recommendation performance.