본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.
사용자 입력 질의와 웹 문서에 포함된 단어들의 형태적 일치를 검사하여 관련 문서를 검색하는 검색엔진은 사용자의 개인별 관심 분야를 반영하는 검색 결과를 생성하기 어렵다. 본 논문에서는 개인별 관심사를 파악하여 질의 의도에 적합한 내용의 문서를 검색하는 개인화된 웹 검색 방법을 제안한다. 개인화 검색의 성능은 사용자의 개인적 관심사를 정확하게 표현하는 우수한 사용자 프로파일을 생성하는 전략에 좌우된다. 본 연구에서 개인 프로파일은 사용자가 최근 입력한 질의어들과 검색에서 클릭했던 문서들에 나타나는 주제어들이 출현 빈도를 반영한 가중치와 함께 등록된 데이터베이스이다. 특히 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해 워드넷을 기반으로 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 기존 웹 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위재계산 모듈을 추가하는 확장모듈을 구축하여 비교 실험하였으며, 본 연구의 방법을 적용한 개인화 웹 검색의 결과는 특히 10위 이내 상위의 결과 문서들에 대해 92%의 정확률과 82%의 재현율을 보여 향상된 성능을 검증하였다.
보호프로파일(PP, Protection Profile)은 ISO/IEC 15408(CC, Common Criteria) 평가에서 IT제품에 대한 특정 소비자의 보안요구사항을 담은 문서로서, 최근 들어 많은 국가기관 및 기업에 의해 개발되고 있다. 이러한 보호프로파일은 IT시스템 및 제품을 도입하는 과정에서 보안성 평가에 대한 기준이 되므로 정보보호의 중요성이 강조되는 시점에서 그 중요성이 날로 증대되고 있다. 하지만 구체적인 보호프로파일 개발 방법이나 보안환경 분석 및 보안요구사항 도출 방법에 대해서는 상세한 방법론이 존재하지 않아, 보호프로파일을 쉽게 개발하기는 어려운 실정이다. 이에 본 논문에서는 국외 보호프로파일 개발 방법론 및 사례를 분석하고, 보호프로파일의 보안환경 분석 및 보안요구사항 도출 방법론을 제안한다.
정보의 가치와 사용자의 정보획득 요구가 증대됨에 따라 특정 개인 위주의 서비스를 제공하는 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재의 정보검색 시스템들은 사용자의 선호도를 반영하고 편의성을 제공하는 면에서 매우 미흡한 점들이 많다. 따라서 본 논문에서는 적합성 정도에 따라 최적의 문서를 제공하기 위하여 사용자 위주의 문서순위결정 기법을 제안한다. 특정 개인의 선호도(preference)를 반영하기 위하여 사용자 프로파일(User Profile)을 구성 및 갱신하고, LSA(Latent Semantic Analysis)를 적용하여 적합율에 따라 문서의 순위를 결정한다.
트랜스코딩이란 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공 할 수 있는 변환 기법을 제안 하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대 되었다
현재 유선에서 지원되는 웹 컨텐츠를 개인용 단말기에서 지원하기에는 단말기의 성능상 한계(screen size, memory size, bandwidth 등) 때문에 여러 가지 문제가 있다. 트랜스코딩이란 이러한 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환 하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환 하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있어 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지고 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 사용자의 동적 프로파일과 서비스제공자의 어노테이션을 이용하여 사용자가 요구하는 기사와 서비스 제공자가 제공하는 기사를 같이 변환하는 기법을 제안한다. 본 논문의 결과 갑자기 발생하는 사회적 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 향상 되고 사용자가 불필요한 정보에 과다하게 노출되는 것을 막을 수 있다.
To improve maritime security and enhance international shipping commerce within US ports in addition to ISPS (International Ship and Port Facility Security Code), the TWIC (Transportation Worker Identification Credential) program is working on the maritime field from the October 15, 2008 in the United States. In this paper, the program is reviewed and investigated in terms of goal, benefit, solution, and related legislation so forth In addition, other maritime security programs including MMD (Merchant Mariner Document), FAST (Free and Secure Trade), SIDA (Security Identification Display Areas). and Air Cargo security program was analyzed and compared in order to obtain relationship and difference with the program in terms of enrollment frequency, list and method of security check, and profile of each program As a result of this paper, the program is mostly to improve maritime security, protect individual privacy, and enhance commerce rather than other programs.
본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는, 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다. 지금까지의 방식은 사람이 관심부여에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서 분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서 분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서 분류 정보를 후처리 (Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서 분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.
The weapon system is getting more and more expensive, complex and smarter. Therefore, efficiently and effectively, it is important to operate the weapon system. OMS/MP is a document to quantify operational factors like as environment, mission, mode etc. It is important data to perform RAM analysis in early weapon development phase and operate better a weapon system. This paper present a process and framework of OMS/MP for a naval ship with a deep analysis of relevant domestic and abroad case studies. It propose OMS/MP analysis framework based on wartime scenario and mission area analysis. This result will contribute not only improvement for the availability of a naval ship but also enhancement of RAM analysis process.
본 연구는 웹 에이전트에 있어서 가장 핵심적인 부분이라 할 수 있는 사용자 특성모델 구축방법을 개선하는데 목적을 두고 있다. 사용자 특성모델을 귀납적 기계학습 방식으로 자동 추출하기 위해서는 사용자가 관심을 가지는 분야별로 문서를 자동 분류하는 작업이 매우 중요하다 지금까지의 방식은 사람이 관심여부에 따라 문서를 수동적으로 분류해 왔으나, 문서의 양이 기하급수적으로 증가할 경우 처리할 수 있는 문서의 양에는 한계가 있을 수밖에 없다. 또한 수작업 문서분류 방식을 웹 에이전트에 그대로 적용하였을 경우 사용자가 일일이 문서를 분류해야한다는 번거로움으로 인해 웹 에이전트의 효용성이 반감될 것이다. 따라서 본 연구에서는 비감독 문서분류 알고리즘과 그것을 바탕으로 얻어진 문서분류정보를 후처리(Post-Processing)함으로써 보다 간결하고 정확한 문서분류 결과를 얻을 수 있는 구체적인 방법을 제공하고자 한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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