• 정보처리학회논문지C
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• 제14C권3호
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• pp.293-304
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• 2007

본 논문에서는 사용자 상황에 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 필요한 프로파일을 클라이언트에서 처리하기 위한 프레임워크를 설계 및 구현한다. 사용자의 상황에 따라 적응화된 콘텐츠를 제공하기 위해 프로파일은 상황 정보뿐만 아니라 다양한 사용자 정보들로 구성되어야 한다. 또한 클라이언트 디바이스는 프로파일 처리를 위해 프로파일의 생성, 관리, 전송 기능을 가지고 있어야 한다. 제안된 클라이언트 프레임워크에서 사용되는 프로파일은 콘텐츠 적응화를 위해 사용자와 관련된 다양한 정보로 구성하였다. 또한 효율적인 프로파일 처리를 위하여 프로파일 생성, 전송, 관리 기술들을 제안하고 클라이언트 프로파일 프레임워크 설계시 적용하였다. 성능평가 결과, 프로파일 처리를 위해 프레임워크에 제안된 기법들은 기존 기법들에 비해 효율적이었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권12호
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• pp.1244-1248
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• 2010

기존의 방송 추천 시스템은 사용자 프로파일 정보를 입력하고 이를 기반으로 콘텐츠 메타데이터와 일치되는 콘텐츠를 추천하는 형태로 연구가 진행되었다. 그러나 디지털 TV와 같이 사용자와의 상호동작이 많은 기기에서는 사용자들의 프로파일은 계속 변경이 일어나고 있고, 사용자의 의도와 프로파일을 정확히 파악하는 것이 추천의 정확도와 만족도를 높이는 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 리모컨 입력과 방송시청시간을 통해 실시간으로 사용자 프로파일 정보를 추출하고, 이 정보와 콘텐츠 메타데이터와 연관성을 파악하여 사용자에게 최적의 방송 콘텐츠를 추천한다. 또한 임베디드 시스템의 하드웨어 및 컴퓨팅 파워의 제약을 고려하여 네트워크 통신이나 상용 데이터베이스 시스템을 사용하지 않았고, 시청 시간에 따라 사용자가 원하는 콘텐츠의 장르가 다르다는 점을 고려하여 현재시간을 기준으로 콘텐츠를 추천하여 사용자 만족도를 증가시켰다.

• 정보관리학회지
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• 제33권1호
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• pp.317-336
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• 2016

오늘날 폭발적인 정보의 증가로 이용자들은 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 엄청난 시간과 노력을 기울여야 한다. 이 문제를 해결하기 위하여 이용자의 정보요구를 분석하고 이용자에게 적합한 논문을 추천해주는 논문추천시스템이 등장하고 있다. 그러나 대부분의 논문추천시스템은 논문추천시스템의 핵심인 이용자 프로파일을 간과하고 있다. 따라서 이 연구는 논문추천시스템의 성능을 좌우하는 이용자 프로파일을 기존의 평균으로 계산하지 않고 새로운 TPIPF(Topic Proportion-Inverse Paper Frequency)로 계산하는 방법을 제안하였다. 제안된 방법과 기존의 방법을 모두 논문추천시스템에 적용하여 각각의 성능을 온라인 참고문헌 관리도구인 CiteULike에서 제공된 데이터 실험을 통하여 비교하였다. 그 결과 제안된 TPIPF 방법을 적용한 논문추천시스템의 성능이 더 높다는 것을 알 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권3호
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• pp.75-91
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• 2005

인터넷의 발전과 성장은 웹상에서의 정보의 량에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔다. 이러한 웹상에서의 정보량의 증가는 정보이용자의 요구와 필요에 맞는 정보 제공을 위한 서비스로서 웹기반의 개인화서비스에 대한 요구를 더욱 더 강조하게 되었다. 개인화서비스는 정보이용자의 요구와 필요에 의해 현실화 될 수 있으며 이러한 정보이용자의 관심사와 정보요구는 지속적으로 또한 급격하게 변화되고 있다. 웹상의 수많은 정보로부터 정보이용자의 요구와 필요를 만족 시킬 수 있기 위하여 본 논고에서는 이용자의 관심과 요구를 표현하기 위하여 이용자 프로파일 정보를 이용하였으며 이러한 이용자의 프로파일 정보는 이용자의 요구와 흥미에 대한 변화를 반영하기 위하여 지속적으로 갱신하였다. 본고에서는 정보이용자의 정보요구와 흥미의 변화를 지속적으로 이용자프로파일에 반영하기 위한 방안으로서 학습알고리즘을 제안하였다. 정보이용자의 정보에 대한 피드백을 기반으로 이용자의 정보에 대한 흥미와 요구는 본 고에서 제안한 학습알고리즘을 통하여 지속적으로 갱신 되므로서 정보이용자에게 보다 정확한 정보를 제공할 수 있다고 할 수 있다. 이러한 학습알고리즘은 보다 개선된 하이브리드 정보추천시스템에 적용하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제35권3B호
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• pp.503-516
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• 2010

본 논문에서는 유무선 통합 환경에서 융합 미디어 서비스를 제공하기 위한 통합 프로파일 및 인증 제어 기술로써, 시스템 구현을 통한 결과를 제시한다. 가입자의 접속, 서비스, 이동성, 방송형 프로파일을 관리하고 개방형 API(Application Program Interface)를 통해서 제3사업자에게 가입자 프로파일 정보를 PUSH/PULL 방식으로 제공하는 방안을 제안한다. 이때 개방형 API는 웹 서비스, REST(Representational State Transfer) 기반으로 구현하여 제3사업자가 쉽게 서비스를 제공할 수 있는 방식을 제안한다. 또한, 한번 접속 인증에 성공하면 액세스 망이 변하거나 혹은 IMS(IP Multimedia Subsystem) 기반의 서비스 망에 접속하게 될 때 동일한 인증 정보를 유지할 수 있는 SSO(Single Sign-On) 기능을 제안한다. 제안된 방식은 CUPS(Converged User Profile Server) 시험 네트워크 구현 연구를 통하여 기능 검증 및 성능 분석을 수행하였다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 제어로봇시스템학회 2004년도 ICCAS
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• pp.1302-1306
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• 2004

This paper proposes a model for information filtering (IF) on the Web. The user information need is described into two levels in this model: profiles on category level, and Boolean queries on document level. To efficiently estimate the relevance between the user information need and documents by fuzzy, the user information need is treated as a rough set on the space of documents. The rough set decision theory is used to classify the new documents according to the user information need. In return for this, the new documents are divided into three parts: positive region, boundary region, and negative region. We modified user profile by the user's relevance feedback and discerning words in the documents. In experimental we compared the results of three methods, firstly is to search documents that are not passed the filtering system. Second, search documents that passed the filtering system. Lastly, search documents after modified user profile. The result from using these techniques can obtain higher precision.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.632-634
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• 2012

무선 네트워크 연결을 위해서는 무선 AP 프로파일 리스트에서 우선순위의 AP를 자동 선택하여 연결하는 방식이 사용되는데, 이는 프로파일 등록시점에 따라 결정되어 변화하는 사용자의 요구에 대처하지 못하는 부분이 있다. 본 연구에서는 사용자의 접속 빈도에 따른 무선 AP 프로파일을 작성함으로써, 사용자의 요구에 부합되는 적응적 네트워크 접속에 관해 연구한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.29-39
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• 2003

이 논문에서는 웹 미디어(웹 기반의 하이퍼미디어) 시스템에서 이산 확률 분포 함수와 사용자 프로파일 기반의 동적 적응 모델을 제안하였다. 이 모델은 응용 영역을 동적 적응 객체의 가중치 방향성 그래프로 표현하며, 사용자 행위를 이산 확률 함수를 동적으로 구축하는 접근 방식을 이용하여 모델링한다. 제안한 확률적 해석은 웹 미디어 구조에서 사용자의 탐색 행위를 추적하여 사용자 행위에 대한 잠재적 속성을 나타내는데 사용될 수 있다. 이러한 접근 방식은 사용자에게 가장 알맞은 프로파일을 동적으로 할당할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.215-217
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• 2000

본격적인 디지털 데이터 방송 시대를 맞이하여 TV는 다양하고 인터랙티브한 서비스의 제공이 가능해 졌다. 디지털 TV의 데이터 서비스는 매우 다양하다. 그 중 Electronic Program Guide(EPG)는 가장 기초가 되는 서비스이다. EPG의 아키텍쳐를 설계하기에 앞서 TV 프로그램에 대한 분류와 데이터 베이스화가 선행되어야 하며 이렇게 만들어진 Program Content Profile(PCP)와 사용자가 설정해 준 후 자동으로 갱신되는 User Preference Profile (UPP)는 EPG 어플리케이션의 스마트 기능 중 하나인 방송 프로그램 추천 기능을 가능케 해주며, 그 외에도 여러 스마트 기능들을 구현하는 중요한 척도이다. 본 논문은 이러한 모든 아키텍쳐를 시험적으로 설계 구현하였으며 그 예를 보여준다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.25-31
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• 2018

In recent years the privacy issue on social media is often being discussed. The purpose of this study is to explore the relationships among user gender, user group according to user activity level (highly active vs less active) and self-disclosure in social media. We collected a total of 180 million tweets issued by 13 million twitter users for 12 months and investigated attributes of tweet (user's profile, profile image, description, geographic information, URL) which are related to self-disclosure and boundary impermeability. The results show there are significant (p<0.001) interactions between user gender, user group and each attribute of tweet that are related to self-disclosure and show that the patterns of self-disclosure are different across attributes. The results also show that the mean self-disclosure scores and boundary impermeability of top 10% highly active users are significantly higher than other less active users for all genders.