International Journal of Computer Science & Network Security
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제24권9호
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pp.150-156
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2024
With the advent of personalized search engines, a myriad of approaches came into practice. With social media emergence the personalization was extended to different level. The main reason for this preference of personalized engine over traditional search was need of accurate and precise results. Due to paucity of time and patience users didn't want to surf several pages to find the result that suits them most. Personalized search engines could solve this problem effectively by understanding user through profiles and histories and thus diminishing uncertainty and ambiguity. But since several layers of personalization were added to basic search, the response time and resource requirement (for profile storage) increased manifold. So it's time to focus on optimizing the layered architectures of personalization. The paper presents a layout of the multi agent based personalized search engine that works on histories and profiles. Further to store the huge amount of data, distributed database is used at its core, so high availability, scaling, and geographic distribution are built in and easy to use. Initially results are retrieved using traditional search engine, after applying layer of personalization the results are provided to user. MongoDB is used to store profiles in flexible form thus improving the performance of the engine. Further Weighted Sum model is used to rank the pages in personalization layer.
개인화 웹 검색 시스템은 사용자의 검색의도에 따라 질의어 확장, 검색 결과의 재순위화 등의 방법을 통하여 사용자에게 개인화된 검색 결과를 제공한다. 이를 위해 검색 시스템은 질의어와 사용자의 프로파일 정보를 활용하여 사용자의 검색 의도를 파악하고 분석하여, 검색 결과 페이지에 반영하여 보여주게 된다. 이때 검색 결과 페이지는 문서의 URL과 문서의 제목, 작은 텍스트 조각을 표시한다. 여기서 작은 텍스트 조각은 검색 질의어가 포함된 문서의 요약이며, 스니펫이라고 알려져 있다. 사용자는 이러한 문서의 요약을 통하여 웹 문서가 자신이 원하는 정보를 가진 문서인지를 판단하거나, 해당 URL에 직접 접속하지 않고도 원하는 정보를 얻을 수 있게 된다. 따라서 문서 요약은 사용자가 문서를 볼 것인지 아닌지에 대한 중요한 판단 기준이 되며, 만약 문서 요약 시스템이 개인화된 요약 결과를 제공한다면 사용자의 만족도는 더욱 증가할 것이다. 본 논문은 전체 웹 검색 시스템에서 검색 속도의 큰 하락없이 사용자의 만족도를 증가시킬 수 있는 개인화 문서 요약 시스템을 제안한다.
본 연구의 목적은 이용자의 자신의 성향 정보에 맞는 정확한 검색결과를 제공하기위한 개인화 검색시스템을 설계, 구현, 평가하는 것이다. 이를 위해서 주제 분류와 하이브리드기반의 이용자 프로파일을 구성하였다. 제안한 개인화 검색시스템의 성능 평가를 위해서 전문가들이 직접 국내과학기술 DB의 논문의 적합성을 판별하기위해서 MRR, MAP과 사용성 평가를 측정하였다. 그 결과 전문가가 직접 "컴퓨터공학"과 "문헌정보학" 분야에서 평가한 국내과학기술논문 결과에서도 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 정확도가 더 높았다. 특히 중의성을 가진 키워드 부분에서 더 높은 정확도를 보였다. 질적 평가인 심층면담을 통한 평가에서도 개인화 검색시스템이 이용자가 선호하는 문서들을 우선적으로 제공함으로써 정보검색 시간 및 정보 획득에 용이하다고 응답하였다. 또한 다양한 추천 시스템을 제공함으로써 새로운 정보 탐색에 도움이 된다하였으며, 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 이용자의 만족도가 높음을 알 수 있었다. 따라서 본 연구에서 전문가 직접 평가 결과 모두 제안한 개인화 검색시스템이 일반 검색시스템보다 더 높은 효율성을 제공하는 것을 입증하였다.
The Purpose of this study is to help children practice environmentally friendliness by promoting Personalized Environment. Therefore, implemented the project 'Environment' that included natural and social environment in the area that had high potential energy for environmental education, it was explored how the project affects the personalized environment of students. The project 'Environment' was implemented, usually focused on field trips. 35 study subjects were selected from 2 classes in D elementary school in D city The study was conducted from march 2004 to November 2004. Research material was collected from participant observation, in-depth interview, products from teaching-learning process, diary, and video record Ethnographic research was used. Study data were analyzed 3 times. 1st analysis was needed to collect data related to students' senses of and interests in environment, and to shape the framework related to the theme. End analysis was used to categorize the main factors such as knowledge understanding, function, value attitude, action, which all affect the personalized environment of students. In 3rd analysis, it was examined what affected the personalized environment of children and the related factors were logically, objectively inferred and analyzed. The results of the study were as follows: First, the project 'Environment' developed children's knowledge and understanding about environment. Second, the children formed proper values and attitudes towards environment. Third, the children came to develop their learning abilities on environment. Fourth, the children came to have environmentally friendliness in everyday lives. Consequently, the project 'Environment' helped children to have Personalized Environment.
본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 맞춤형 방송 서비스를 제공하기 위한 맞춤형 방송 전송 시스템의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime은 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐츠 기술(description) 메타데이더를 이용하여 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠 서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마 및 메타데이터 부호화/전송 등의 제반 표준 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 본 논문에서는 제시하는 TV-Anytime 기반의 맞춤형 방송 전송 시스템은 전송 서버단에서의 메타데이터 이진 부호화 및 MPEG-2 TS(Transport Stream) 다중화, 그리고 단말에서의 역다중화. 복호화 및 메타데이터 기반의 맞춤형 콘텐츠 소비 기능 등을 포함한다. 본 논문에서는 제시하는 전송 시스템의 각 기능 모듈들의 설계 및 구현의 상세 기술과 맞춤형 콘텐츠 서비스 시나리오를 이용한 서버-단말간의 검증 결과를 기술한다.
Personalized media includes user-targeted and user-generated content (UGC) exchanged through social media and interactive applications. The increased consumption of UGC presents challenges and opportunities to multimedia information systems. We work towards modeling a deep structure for content networks. To gain insights, a hybrid practice with Media Framework (MF) is presented for network creation of personalized media, which leverages the authoring methodology with user-generated semantics. The system's vertical integration allows users to audition their personalized media networks in the context of a global system network. A navigation scheme with dynamic GUI shifts the interaction paradigm for content query and sharing. MF adopts a multimodal architecture anticipating emerging use cases and genres. To model diversification of platforms, information processing is robust across multiple technology configurations. Physical and virtual networks are integrated with distributed services and transactions, IoT, and semantic networks representing media content. MF applies spatiotemporal and semantic signal processing to differentiate action responsiveness and information responsiveness. The extension of multimedia information processing into authoring enables generating interactive and impermanent media on computationally enabled devices. The outcome of this integrated approach with presented methodologies demonstrates a paradigmatic shift of the concept of UGC as personalized media network, which is dynamical and evolvable.
본 논문에서는 스마트 헬스케어 서비스 시스템의 바이오 데이터 분석 과정을 프로세스로 해석하기 위하여, 온톨로지 기반 통계학적 개인 맞춤형 질병예측 기법인 PCADP(Personalized Computer Aided Diagnosis Probability)를 제안하였다. 또한 이러한 개인 맞춤형 질병예측 기법을 바탕으로 스마트 헬스케어 데이터 및 헬스케어 서비스 명세의 의미 있는 표현을 위하여 헬스케어 온톨로지 프레임워크를 시맨틱스형으로 모델링하였다. PCADP 기법은 스마트 헬스케어 환경에서 개인 맞춤형 판별 기법이 갖추어야 할 조건인 실시간 처리, 유연한 구조, 판별과정의 모니터링, 지속적인 개선 등에 부합하는 통계학적 질병예측 기법임을 확인하였다.
디지털방송이 시작되고, 방송 매체가 다양해지면서 시청자가 볼 수 있는 방송 채널과 프로그램의 수가 증가하고 있다 이 많은 방송 채널중에서 시청자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 기존의 프로그램 가이드만으로는 한계가 있다. TV-Anytime Forum(TVAF)에서는 메타데이터를 기반으로 시청자가 원하는 발송 콘텐츠를 원하는 시간에 소비할 수 있는 맞춤형 방송 서비스를 제공하는 방법에 대해서 규격화하였다. 방송 콘텐츠 중에서 특히 데이터방송 콘텐츠는 일반 AV 콘텐츠와는 다른 구조를 갖고 있으며, 따라서 데이터방송을 위한 새로운 메타데이터의 구조나 전승서버와 단말에서의 동작 메커니즘이 필요하다. 본 논문에서는 TV-Anytime(TVA) 메타데이터를 이용하여 맞춤형 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 방법에 대해서 설명할 것이다.
Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.
이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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