• 한국IT서비스학회지
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• 제7권4호
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• pp.199-208
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• 2008

Tagging represents one of the Web 2.0 technology, and has an appropriate mechanism for the classification of dynamically changing Web informations. This technique is capable of searching the Web informations using the user specified tags, but still it has a limitation of providing only the limited informations to the tags. Therefore, in order to search the related informations easily, we need to extend this technique further to search not only the desired informations through the designated tags and also the related informations. In this paper, we first have designed and developed an algorithm that can get a desired tag cluster, which is capable of collecting the searched tags along with the related tags. We first performed a test to compare the difference between the user collected tag data through RSS and the reduced data. The second test focused on the accuracy of extracted related tags that depends on the similarity functions, such as the Pearson Correlation and Euclidean. Finally, we showed the final results visually using the graph algorithm.

• 정보과학회 논문지
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• 제41권12호
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• pp.1117-1125
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• 2014

최근 폭소노미라고 불리는 데이터들이 사용자의 의도 파악 및 흥미를 분석하는 데에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문은 폭소노미 데이터를 이용한 개인화 검색에서, 기존의 벡터 기반 프로파일링 및 유사도 계산 모델의 한계점을 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 그래프 기반의 프로파일링 및 유사도 계산법을 제안한다. 최종적으로 그래프 기반의 개인화 검색 모델에 추가적으로 질의어간의 근접성까지 고려한 보다 발전된 개인화 검색 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 복수의 데이터셋을 사용한 객관적인 성능 평가 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 벡터 스페이스 모델에 기반한 프로파일링 기법 및 프로파일 간의 유사도 계산 기법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인하였다. 또한 추가적인 파라미터 실험을 통하여, 제안하는 모델은 어떠한 형태의 데이터셋에도 쉽게 적용가능함을 보였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.29-37
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• 2011

최근 들어 웹의 진화가 급속하게 진전되면서 사용자가 직접 참여하는 유형의 서비스들이 활발하게 보급되었다. 사용자들은 네트워크 공간상에서 여러 종류의 콘텐츠를 공유하며 의견을 교환한다. 이러한 서비스의 대표적인 예로 소셜 북마킹 사이트를 들 수 있다. 사이트의 이용자들은 웹 사이트를 북마킹하는 과정에 있어서 타인의 북마킹 내역 및 태그 정보를 공유하며태그를 생산하게 되는데 이를 협업적 태깅이라고 한다. 본 연구에서는 최근 활발하게 이용되는 소셜 북마킹 및 협업적 태깅에 대한 실증적인 분석을 수행하였다. 분석 결과 분석 결과 전체 이용자 중에서 아주 소수만이 북마킹 활동을 활발하게 수행하며, 소수의 사이트와 태그가 다수의 사용자에 의해 이용되었다. 24%의 사용자가 총 80%에 해당하는 태깅을 수행하였으며, 75%의 사이트와 81%의 태그가 3번 이하로 태깅되었다. 사용자에 따라서 북마킹 활동에도 차이가 있었으며, 가장 이른 시점에 부여된 태그가 다수의 동의를 얻었다. 특정 사이트의 태그 구성 비율은 점차 수렴해감을 확인할 수 있었다. 본 연구결과가 향후 소셜 북마킹 시스템의 발전에 도움이 시사점을 제공한다고 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제15권4호
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• pp.181-195
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• 2010

웹 2.0을 이끌어가는 원동력이라고 할 수 있는 일반 개인 사용자의 참여와 공유는 블로그, 소셜 네트워크(Social Network), 집단지성, 소셜 북마크(Social Bookmark), 태깅(Tagging) 등의 다양한 형태로 나타나고 있다. 이 중에서 소셜 북마크는 개인이 사용하는 북마크를 웹에 추가하여 공유함으로써, 다수의 사람들이 유용하다고 생각하는 북마크에 대한 정보를 기반으로 한 다양한 서비스를 제공하는 개념이다. 딜리셔스(Delicious.com)는 소셜 북마크 서비스의 대표적인 사례라고 할 수 있으며, 북마크에 사용자들이 붙인 태그를 이용하여 검색 서비스를 제공한다. 본 논문은 북마크 검색에 대해 개인화된 검색결과를 추천하기 위하여 사용자 태그를 기반으로 하여 딜리셔스가 제공하는 북마크들의 순위를 재순위화 하는 방법론을 제안하였다. 또한 태그유사도를 기반으로 한 태그 네트워크를 이용하여 사용자의 검색어에 의미적으로 유사한 다른 태그들도 순위에 반영될 수 있도록 하였다. 그리고 실험을 통하여 딜리셔스가 제시하는 순위에 비해 본 논문에서 제안하는 시스템의 재순위화 결과가 사용자들에게 더 만족스러우며 정확성도 높음을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권9호
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• pp.927-935
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• 2010

웹 2.0 시대에는 웹 상의 사용자들이 수많은 멀티미디어 컨텐츠를 생성함에 따라서 멀티미디어 검색이 더욱 중요하게 되었다. URL, 사진, 동영상과 같은 웹 컨텐츠를 설명하는 간단한 키워드인 태그는, 웹 컨텐츠의 메타데이터 역할을 하고 있다. 태그가 달린 데이터의 양이 많아지면 훨씬 풍부한 메타데이터를 포함한 웹 컨텐츠를 대상으로 검색이 가능하기 때문에 태그를 이용한 검색으로 사용자가 원하는 결과를 찾을 수 있는 가능성이 높아지게 된다. 하지만 실제로 태그를 사용하는 사용자의 수는 많지 않다. 태그를 입력하는 과정이 번거롭기 때문이거나 어떠한 태그를 입력하는 것이 다른 사용자들로부터의 접근성을 높일 수 있는지 모르기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 사용자의 태그 입력 과정을 도와주는 기법인 태그 추천이 연구되었다. 사용자가 어떠한 웹 컨텐츠를 게재하려고 할 때, 태그 추천 시스템이 해당 웹 컨텐츠에 적절한 태그를 추천하면, 사용자는 적절한 태그를 선택하는 것으로 태그 입력이 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 태깅 시스템에서의 다양한 태그 추천 방법론을 분석하고, 분류하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.837-846
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• 2012

본 논문에서는 안전한 웹 맵 매쉬업 서비스 구현을 위한 위성영상의 원근거리 기반의 위성영상 워터마킹 기법을 제안한다. 제안한 방법에서는 위성 영상의 위치 정보와 사용자 정보를 위성 영상의 원근거리에 따라 에지 및 색상 히스토그램 분포에 은닉한다. 따라서 사용자 요구에 의해 서비스되는 임의 해상도의 위성영상들에 대해 해당 해상도의 영상 특성에 적합한 워터마킹 기법을 수행하여 해당위성 영상을 악의적으로 수정하여 불법 유통한 유통자를 추적하고, 사용자의 사생활 보호 할 수 있다. 실험 결과 제안한 기법의 비가시성이 우수함을 확인하고, 회전, 이동 등의 기하학적 공격에도 삽입된 워터마크가 강인함을 확인한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.11-21
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• 2010

최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권9호
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• pp.749-757
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• 2009

인터넷 사용이 대중화되면서 개인이 정보의 또는 검색할 주제에 따라 원하는 정보에 쉽게 접근할 수 있다. 이때 다양한 구조를 갖는 자료들의 속성을 잘 나타내는 메타데이터를 이용하면 검색의도에 보다 정확하게 부합하는 검색 결과를 얻을 수 있어 다양한 연구가 지속되고 있다. 본 연구는 소그룹의 사용자들이 공동으로 관심 있는 웹 콘텐츠의 즐겨 찾기를 공동으로 유지 관리하는 용도로 다차원 벡터형 태그를 제안한다. 제안하는 벡터형 태그는 정보 유용성을 나타내는 색인을 벡터방식으로 기술하고 이것을 활용해 정보의 분류 관리 재활용의 효율을 높이는 표현법이다. 벡터방식 태깅은 대상 키워드에 사용자들이 두 개 이상의 요소에 대한 우선순위를 부여하고 벡터 방식으로 표현한다. 이 때 벡터의 기본이 되는 벡터공간은 정보생성시간, 선호순위 등으로 구성한다. 벡터성분으로 산출할 수 있는 벡터크기가 정보의 유용성을 나타내며 순위측정의 기준이 된다. 제안방식에 의한 순위측정은 단순한 링크구조에 의해 측정된 순위와 비교하였을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 순위 정보를 제공하고 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.567-576
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• 2011

웹 2.0의 발전에 따라 다양한 기술들이 제공되며 그 중 대두되는 기술로 사용자가 관심 있는 웹페이지를 태깅 및 북마킹하는 소셜 북마킹 기술이다. 그러나 현재 소셜 북마킹 시스템들은 웹 콘텐츠의 중요 정보인 다른 사용자들의 관심 정도를 측정할 수 있는 북마크 수 및 검색과 분류를 목적으로 하는 태그 정보를 각각 독립적으로 검색에 활용하며 또한, 다른 사용자들과의 유사도를 반영하지 못하여 소셜 북마킹 시스템의 특징을 반영하지 못한 검색결과를 도출하고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 선행 연구를 기반으로 태그 클러스터링을 통한 연관 태그 추출 및 북마크 정보와 다른 사용자의 유사도를 혼합한 웹 콘텐츠 랭킹 알고리즘을 제안하였다. 또한 제안 알고리즘의 효율성 분석을 위해 기존 검색 방법론 및 선행 연구의 방법론과의 비교평가를 시행하였으며, 그 결과 본 연구의 핵심적인 특징인 태그 정보 및 북마크 수와 유사도를 활용한 방법이 기존 방법론보다 효율적인 결과를 도출하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제21권3호
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• pp.151-163
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• 2010

이 논문에서는 기존 정보검색모델에서의 문제점을 살펴보고 그 대안을 제시하고 있다. 정보환경의 변화에 따라 '개념'중심의 새로운 정보조직인 온톨로지와 소셜태깅은 탐험적 발견행위를 가능하게 해줄 수 있다. 이들을 통해 어느 한 이용자의 머릿속에 있는 생각을 인터넷상의 수많은 사람의 머릿속에 있는 생각을 연결해주고 있다. 이러한 상호작용을 통한 연결고리를 통해서 이젠 이용자들이 탐험적으로, 적극적으로 정보를 찾아 나서고 있다. 이에 본 연구의 목적은 질적인 연구방법론으로 온톨로지와 소셜태깅에서 제공되는 수많은 탐색촉진제의 존재를 밝힌 후, 하나의 탐험적 발견행위 모델을 만들어내는 것이다. 그 결과는 먼저 3개의 상위그룹이 형성되었다. 첫째, 브라우징 및 모니터링으로 어떤 대상을 인지 및 집중하는 단계, 둘째, 의미부여로 적극적인 참여 및 공유하는 단계이며 셋째는 더 적극적으로 생각을 확장시켜나가면서 스스로 사회적 학습을 하는 단계였다. 제일 첫 그룹에는 정보요구인지, 소셜공간에서 도움 필요성인지, 도움을 받을 수 있는 자료 발견, 일단 멈춤, 그 대상에 집중등의 단계가 있었다. 두 번째 그룹에는 적극적 의미형성, 소셜 북마킹 및 태깅, 소셜 네트워크에서 나눔, 처음 정보요구를 더 구체화하는 단계가 있었다. 세 번째는, 발견적인 소셜학습, 우연한 정보 발견, 창조적 생각을 유발, 문제 해결 능력향상 등의 총 13단계를 발견하게 되었다. 이 모델은 이용자들이 탐험적 발견행위를 할 수 있는 능력을 향상하게 시키는 정보시스템 디자인에 공헌할 수 있을 것이다.