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- 저자 : 강신욱 ( Shinwook Gahng ) (검색결과 4 건)
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강신욱 ( Shinwook Gahng ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
이동단말기가 보급이 확산됨에 따라 많은 사용자들이 이동단말기를 사용하고 필연적으로 많은 통신행동을 하고 있다. 특히 SMS 는 시간과 장소의 제한이 적어 사용자들의 통신행동 중 큰 비중을 차지하고 있다. SMS 통신행동에서 이모티콘의 사용이 많이 나타나고 있으며 이는 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복하기 위한 방안으로 볼 수 있다. SMS 로부터 사용자의 감정을 추론하려는 기존의 연구가 있었지만 SMS 텍스트에 국한된다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 최근 휴대폰, PDA, 스마트폰 등 이동단말기의 발전에 따라 통신행동 기록, 위치 정보와 같은 컨텍스트 정보를 수집하고 이용할 수 있음에 착안하여 SMS 텍스트와 함께 이동단말기의 컨텍스트 정보를 추론에 사용하였다. 의사결정트리를 이용하여 가용한 컨텍스트 정보로부터 추론한 정황 정보를 SMS 통신에서 사용하여 기존의 텍스트 기반의 의사소통의 한계를 극복할 수 있는 Visual SMS 를 제안한다. 사전에 정의한 훈련 데이터 집합을 통하여 의사결정트리를 생성하고 이를 기반으로 Visual SMS 를 구현, 시뮬레이션하여 추론 결과를 통해 그 기대효과를 확인한다.
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모바일 환경에서의 컨텍스트 기반의 베이지안 네트워크 추론을 통한 개인화된 정황 정보 생성
강신욱 ( Shinwook Gahng ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
본 논문에서는 이동단말기로부터 수집 가능한 컨텍스트 정보를 기반으로 베이지안 네트워크 추론을 통해 송신자의 정황 정보를 생성하는 시스템을 제안한다. 축적된 데이터로부터 학습되는 베이지안 네트워크의 특성에 따라 설문조사를 통해 사용자의 정황 판단 기호를 수집하고 이를 기반으로 훈련 데이터를 생성하여 베이지안 네트워크를 구성한다. 추론 결과에 대한 사용자 피드백을 주기적인 학습에 사용하고 각 단계에서 정확도를 측정함으로써 개인화된 정황 정보 추론과 사용자의 정황 판단 기호 변화에 신속하게 적응함을 확인한다.
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김현준(Hyunjun Kim),강신욱(Shinwook Gahng),이은석(Eunseok Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2B
시스템의 규모나 그 복잡도의 정도가 커지면서 사람이 직접 시스템 운영을 관리하기에 점점 더 많은 노력과 비용이 요구되고 있다. 이러한 문제점을 극복하기 위해 시스템 스스로 오류를 인식하고 정정하며 관리할 수 있는 자율컴퓨팅이라는 개념이 도입 되었다. 오류를 인식하기 위해서는 시스템 실패 시 원인 결함 확인이 가능해야 한다. 본 논문에서는 결함트리를 시스템 설계 산출물로부터 자동생성 하여 결함 식별을 위해 사용하는 방법을 제안한다. 이를 통해 결함트리를 생성하기 위한 전문가의 노력을 최소화 할 수 있으며 생성된 결함트리를 이용하여 런타임 결함 식별이 가능함을 보인다.
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트위터와 집단지성(Collective Intelligence)을 이용한 사용자 특성 분석 시스템
백성문 ( Sungmoon Baek ),강신욱 ( Shinwook Gahng ),이은석 ( Eun Seok Lee ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.2
Web 2.0 이 도래한 이후 SNS(Social Network Service)에 대한 관심이 널리 퍼짐에 따라 인터넷 사용자들은 SNS 를 통하여 수 많은 정보를 교류하고 있다. SNS 에서는 사용자들을 중심으로 수많은 메시지가 생성되고 있으며, 그러한 메시지에는 사람들의 성향이 그대로 묻어 있다. 수많은 사람들이 만들어내는 메시지들은 매우 방대하며 의미 있고 실속 있는 다양한 개인 정보를 담고 있다. 본 논문에서는 트위터를 이용하여 특정 사용자 중심의 네트워크에서 생성되는 메시지들을 집단지성의 측면에서 수집, 분석하는 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 사용자 주변에서 오가는 키워드들을 찾아내고, 그런 키워드를 생성하고 있는 사람들이 누구인지를 알아본다. 그 결과 한 사용자 주변에 분포되어 있는 집단들의 특성을 알아볼 수 있다. 특정 사용자 주변에는 어떠한 집단이 있는지 알 수 있고, 그 집단들의 연관성을 분석한다면 이는 마케팅, 서비스 차원의 사회 여러 분야에서 유용하게 쓰일 수 있을 것이다.
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