• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.10a
• /
• pp.577-578
• /
• 2016

QR 코드를 이용한 접촉 매체를 이용해 본 경험자 중 대부분은 스마트폰을 사용한 것으로 나타났으며, 해당 접촉 매체 중 가장 높은 이용 비율을 나타낸 매체는 홍보용 전단지나 브로슈어 등 이다. 이와 같이 스마트폰의 보급에 따른 QR 코드의 이용 범위가 마케팅 분야에 집중되면서 효율적인 이용 방법에 대한 연구가 증가하고 있는 추세이다. 본 연구에서는 QR 코드에 저장된 음식에 대한 상세 정보를 활용한 모바일 웹 기반의 음식 추천을 위한 개인화 서비스 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2006.10b
• /
• pp.294-299
• /
• 2006

추천 시스템은 사용자 프로파일을 기반으로 개인 취향에 맞는 정보나 제품에 대한 이용성을 향상 시킨다. 본 논문에서는 시멘틱 환경 내에서 사용자 개개인에 맞는 웹 콘텐츠를 제공하기 위한 온톨로지 기반의 웹 콘텐츠 추천 방법론을 제안한다. 이를 위해서 2가지에 초점을 두었다. 첫 번째, 사용자 프로파일의 쓰임새를 향상시키기 위해 온톨로지 모델을 적용한다. 이는 비슷한 서비스를 제공하는 여러 웹 서비스 사이트에서 사용자의 기호 정보를 공유할 수 있다는 이점을 갖는다. 또한 온톨로지를 기반으로 생성된 사용자 프로파일은 콘텐츠 추천 점수 계산을 위한 정확한 입력 데이터를 제공한다. 두 번째로 각각의 웹 콘텐츠들의 추천 점수를 계산하는 함수를 정의한다. 제안하고자 하는 함수는 각 웹 콘텐츠의 계층구조와 웹 콘텐츠를 구성하는 속성들의 관계를 명시한 온톨로지를 기반으로, 사용자 프로파일의 내용과 웹 콘텐츠의 개념 유사도(Concept Similarity)와 관계 유사도(Relation Similarity) 구한다. 따라서 본 논문에서는 전체 유사도(Concept Similarity+Relation Similarity)를 추천 점수로 적용한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.461-464
• /
• 2005

현재의 웹은 사용자가 목적에 맞게 정보를 클릭하면서 정보를 찾아내는 게 일반적이다. 하지만 시맨틱 웹 서비스는 임무를 부여받은 자동화된 프로그램이 사람을 대신해 웹상의 정보를 추출하고 이를 가공해 새로운 정보를 만들어낼 수 있다. 이렇듯 사람을 대신 자동적으로 처리해주는 프로그램을 에이전트(Agent)라고 한다. 시맨틱 웹 서비스 이용하여 여행(Travel) 에이전트에게 대략적으로 휴가일정과 개인적인 선호도만 알려주면 여행에 필요한 모든 예약을 손쉽게 할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 현존하는 여행 계획 추천 시스템과는 달리 시멘틱 웹 서비스 기술을 이용하여 보다 더 효율적이며 개인화된 여행 계획 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2005.11a
• /
• pp.469-472
• /
• 2005

웹 서비스는 XML 기반의 웹을 기반으로 한 대중화된 서비스를 제공하는 기술이며 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하는 웹에 지능을 부여하는 기술을 의미한다. 시맨틱 웹 서비스는 이런 시맨틱 웹과 웹 서비스를 결합한 것으로 본 논문에서는 위와 같은 시맨틱 웹 서비스 워크플로우 생성도구를 제작한다. 또한 전문가 시스템에서 자주 다루었던 신경망 추론 전문가 시스템을 룰렛 휠 선택법과 결합한 모델로 한 추천 에이전트를 제작하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 에이전트를 제작한다. 위 에이전트는 패턴 분류에 주로 사용하는 SOM 모델을 사용하여 사용자 프로필에 특화된 서비스의 클러스터링을 제공하고자 한다. 또한 사용자에게 신뢰성 있는 서비스 제공을 위해 룰렛 휠 선택 방법을 이용한 워크플로우 제작을 제공한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.04b
• /
• pp.274-276
• /
• 2001

기존의 여러 동적 추천 시스템에서 사용자들의 브라우징 패턴을 반영하려고 노력하였다 .그러나 대부분의 동적 추천 시스템들은 웹 문서들의 형식이나 웹 문서들 간의 연관성을 고려하지 않고, 사용자들의 브라우징 패턴에만 근거하기 때문에 연관성이 없거나 의미 없는 웹 문서들에 대한 추천까지 제공하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 웹 문서들 사이의 유사도와 로그 파일 안에 들어있는 사용자들이 패턴을 이용하여 웹 문서 자체의 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 순차적인 특성을 가진 웹 문서를 추천 문서로 제공한다. 이때 추천 웹 문서의 형식이 탐색 페이지이면 사용자 브라우징 순차 패턴 DB 중에서 사용자들이 자주 항해하는 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 제공하는 동적 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2000.04b
• /
• pp.453-455
• /
• 2000

기하급수적으로 증가하는 인터넷의 정보량에서 최적의 정보를 찾고자 하는 사용자의 요구가 증가함에 따라 개별적 사용자에게 필요한 정보만을 제공하는 것이 필요하다. 이러한 사용자의 요구를 충족시키기 위해 사용자의 행동을 관찰하고 학습하여 사용자 대신 문서를 수집하는 웹 문서 추천 에이전트의 필요성이 대두되었다. 본 논문에서는 웹 문서 추천에이전트에서 사용되는 프로파일을 효과적으로 생성하고 학습하기 위한 문서 표현 방법, 특징 선택법을 제안한다. 제안된 문서 표현 방법은 슬라이딩 윈도우 방법을 통해 인접한 단어쌍의 문맥 정보를 이용하고, 의존 구조를 이용하며 사용자의 관심 변화에 빨리 적응 할 수 있도록 시간에 대한 가중치를 반영한다. 제안된 방법으로 프로파일을 구성한 웹 문서 추천 에이전트는 사용자의 관심 분야를 효과적으로 반영하고 관심 변화에 빨리 적응하여 사용자에게 알맞은 문서를 추천한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
• /
• 2008.04a
• /
• pp.215-218
• /
• 2008

정보의 홍수 속에서 살고 있는 사용자들은 좀 더 편리하게 정확한 서비스를 추천 받기를 원하고 있으며, 이러한 욕구들에 부응하여 추천시스템은 꾸준히 발전하고 있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 사용자 환경과 사용자 자신의 컨텍스트 정보를 이용하여 추론하며, 그 결과를 사용자에게 서비스하고 있다. 그러나 실시간으로 획득된 컨텍스트 정보가 사용자에게 양질의 서비스를 제공하기 위하여 부족하거나 켄텍스트 정보를 모델링하는 방법에 문제가 있을 때에는 서비스의 질이 낮아질 수 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모바일 환경에서 실시간으로 센서를 통하여 획들될 수 있는 컨텍스트 정보를 수집하고, 수집된 컨텍스트 정보는 하위수준의 정보를 상위수준의 정보로 모델링한다. 모델링된 컨텍스트 정보는 다시 정량화 단계 후, 웹 환경의 사용자 평가 정보와 결합하여 서비스를 추천한다. 이를 통하여 시스템은 유비쿼터스 환경에서 추천을 위한 양질의 컨텍스트 정보 부족 문제를 해결하였으며, 사용자에게 적합한 서비스를 제공할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.265-267
• /
• 2002

인터넷으로부터 필요한 정보를 얻기 위하여 무의미한 탐색을 반복하는 경우가 자주 나타나고 있다. 이러한 Dizzy Web에서 사용자와 관련 있는 정보를 추천해 주는 방법에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 특히 협동 추천시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 이 시스템의 구현 알고리즘 중에서 기존의 메모리 기반은 수행 시간에 대한 부담이 매우 크며, 모델 기반은 연속성 데이터에 대한 처리가 어렵거나 불가능하다는 문제가 있다. 본 논문에서는 특히 웹 사용자 모델에서 효과적인 연속성 피드백 데이터를 이용한 사용자 모델링 방법을 제안하고 이를 통해 웹 페이지 예측을 수행하는 시스템을 구현하였다. 논문에 사용된 연속성 데이터는 사용자의 웹 페이지 방문시간이고 이 데이터를 분석하기 위해 기존의 모델 기반 알고리즘에 Support Vector Regression 기법을 결합하는 알고리즘을 설계하였다. 실험에서는 제안 모델의 정확성과 예측 능력에 대하여 기존의 Pearson 알고리즘과 비교하였다. 논문에서 제안하는 방법이 매우 적은 시간 비용을 요구하면서도 유의할 수 있는 수준의 결과가 얻을 수 있음이 확인되었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.58-60
• /
• 2001

본 논문에서는 온톨로지를 이용하여 웹 문서의 분류와 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 표현한 개념 계층 즉, 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 되며 온톨로지를 이용하여 사용자의 정보 요구를 정확히 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게 된다. 온톨로지는 개념에 대한 특징 개념간의 관계 그리고 문서 분류를 위한 제약조건으로 이루어진다. 사용자의 현 위치에서의 선행 탐색을 통하여 문서를 획득하게 되며 구축된 온톨로지를 이용하여 분류한다. 에이전트는 분류된 문서에 대한 사용자의 관심분야를 파악하여 프로파일을 유지하게 되며 최종 문서의 추천은 프로파일을 바탕으로 이루어지게 된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2001.10b
• /
• pp.136-138
• /
• 2001

인터넷 이용의 급속한 증가로 웹사이트의 증가뿐만 아니라 웹사이트 내의 웹 문서도 급속한 증가를 보이고 있다. 따라서 이를 효과적으로 사용자들에게 보여주기 위한 동적인 추천 시스템들이 많이 제안되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템들은 전체 사용자들의 브라우징 패턴이나 전체 웹 문서들의 연관성만을 고려하여 서비스를 제공함으로써 개인 사용자들의 관심도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이에 본 논문에서는 웹사이트에 남게되는 로그파일의 분석을 이용한 사용자별 브라우징 패턴과 웹 페이지의 액세스 타임의 측정을 통해, 사용자의 관심도를 측정한다. 그리고 이를 바탕으로 웹 문서들에 대해서 퍼지개념을 적용한 자동분류 알고리즘을 이용하여 사용자의 관심도가 반영된 선별된 웹 문서를 자동분류 및 선별하여 보여줄 수 있는 방안을 제시한다.