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정민우 ( Minwoo Jeong ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.1
이동단말기기의 성능이 발전함에 따라 사용자에게 다양한 서비스를 제공할 수 있게 되었다. 하지만 사용자의 취향이나 의도에 따라 이용하는 선호 서비스는 일부분에 불과하다. 이것은 사용자마다 라이프스타일에 의한 서비스 사용 패턴에 차이가 있음에도 불구하고 획일화된 UI만을 제공하기 때문이다. 본 논문에서는 이동단말기기를 통하여 시간에 따른 사용자의 위치 및 콘텐츠 사용정보를 수집하고 의사결정트리를 이용하여 사용자의 콘텐츠 사용패턴을 추론한다. 또한, 추론한 콘텐츠 사용 패턴을 기반으로 개인화된 UI 구성 방법을 제안한다. 개인화된 지능성 UI를 통하여 사용자들이 라이프 스타일에 적합한 다양한 콘텐츠를 사용하게 되고, 이동단말기기의 활용성 또한 높아질 것을 기대할 수 있다.
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.
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.
사용자 이동 경로 패턴 분석을 통한 동적 GPS 신호 검색 주기 변경 기법
권민안 ( Minan Kwon ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
본 논문은 사용자의 일상적인 이동 경로 패턴을 분석하여 일상화 지수를 측정하고, 이를 통해 GPS 신호 검색 주기를 동적으로 변경하는 동적 GPS 신호 검색 주기 변경 시스템을 제안한다. 고정된 GPS 신호 검색 주기는 불필요하게 많은 전력을 소모하기 때문에 제안 시스템을 이용하여 이동 단말기의 전력 소모 문제를 개선할 수 있다.
김윤혜 ( Yoon-hye Kim ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.
정민철(Minchul Jung),오제환(Jehwan Oh),이은석(Eunseok Lee) 한국정보과학회 2008 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.35 No.2
최근 추천 시스템에 관한 활발한 연구가 진행되고 있다. 그러나 이러한 연구는 주로 이전에 수집된 사용자의 정보만을 이용하여 추천을 생성하고 있다. 이전에 수집된 사용자의 정보는 사용자의 일부 취향을 반영하고 있긴 하지만 정보 수집 당시의 사용자 의도를 파악하기 힘들고 현재의 사용자 의도에 위배될 가능성이 있다. 따라서 본 논문에서는 현재 사용자의 의도를 고려한 실시간 추천 기법을 제안한다. 이 추천 기법은 현재 접속중인 사용자의 클릭 스트림을 분석하여 현재 사용자의 의도를 파악해 그에 맞는 추천 리스트를 생성할 수 있도록 유전 알고리즘의 적합도 함수를 지속적으로 적응해 나가는 방식을 사용한다. 또한 실험을 통해 제안 기법과 다른 추천 기법을 비교해 제안기법의 추천 정확도가 보다 우수함을 증명하였다.
정옥란(Ok-Ran Jeong),오제환(Jehwan Oh),이은석(Eunseok Lee) 한국전자거래학회 2011 한국전자거래학회지 Vol.16 No.2
본 연구는 Q&A(question and answer:질문-답변) 커뮤니티 사이트에서 집단지성의 특성을 추출하고, 이를 이용한 전문지식이나 정보 검색을 위한 전문영역 검색(vertical search)을 위한 프레임워크를 제안한다. 많은 Q&A 사이트로부터 얻은 정보는 하나의 집단지성의 형태로 볼 수 있으며, 전문영역 검색은 특정 전문 분야 검색에 초점을 맞춘 검색 방법이다. 제안된 프레임워크는 사용자가 검색하고자 하는 질의어와 연관되어 있는 질문(question)과 답변(answer) 정보를 이용하여 관련어를 확장한 후, 이를 기반으로 전문지식을 요구하는 특정 도메인분야에 적용하게 된다. 이를 통해 일반 검색 엔진을 통해 검색된 검색 결과보다 유용한 정보와 전문적인 상세정보까지 제공해 줄 수 있다. This study suggests a framework which extracts features of collective intelligence from social Q&A community sites and takes advantage of those features upon vertical search for domain specific knowledge or information retrieval. One source of collective intelligence on the internet is the question and answer(Q&A) data available from many Q&A sites. Vertical search is focused on searching special areas or specific domains. This paper proposes a framework for extending the relevant terms by using Q&A information connected with query that the user wants to retrieve, and then applies them to specific domain field that requires professional and detailed knowledge.
모바일 환경에서 의사결정트리를 이용한 사용자 모바일 블로그의 개발
신봉재 ( Bongjae Shin ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2009 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.16 No.2
모바일기기의 성능이 점차 발달함에 따라 모바일기기 내에서 로그데이터를 수집한 후 분석하여 사용자의 일상을 요약할 수 있게 되었다. 본 논문에서는 사용자의 GPS 위치정보, 사진 정보들을 모바일기기 내에서 수집하고 사진에 태깅된 사용자의 정보를 바탕으로 의사결정트리 알고리즘을 이용하여 사용자의 하루 일과를 요약한 모바일 사진 블로그를 생성하는 방법을 제안한다. 제안된 시스템으로 모바일기기만 이용하여 사용자의 일상을 효율적으로 요약하여 보여줄 수 있다.
김태환 ( Taehwan Kim ),이승화 ( Seunghwa Lee ),오제환 ( Jehwan Oh ),이은석 ( Eunseok Lee ) 한국정보처리학회 2008 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.15 No.2
웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라 각 사용자에게 맞는 정보를 선별하여 제공하는 개인화 서비스는 매우 중요한 이슈가 되었다. 기존 추천시스템들은 컨텐츠 기반 필터링과 협업 필터링 기법을 기반으로 한다. 그러나 이러한 방법들은 충분히 수집된 사용자 정보를 필요로 하기 때문에, 적절한 추천이 이루어지기 까지 다소 시간이 소요되는 문제를 가지고 있다. 또한 사용자의 성향이 지나치게 편중되는 경우, 사용자의 취향변화를 반영하여 새로운 상품을 추천하는 것은 어렵다. 실제로 사용자들은 웹 사이트의 방문 목적에 따라 개인화된 상품추천을 원하기도 하고, 많은 사용자들 에게 인기 있는 상품을 원하기도 한다. 본 논문에서는 사용자의 행동분석을 기반으로, 협업 필터링을 기반으로 하는 개인화된 추천과 다수의 사용자들에게 공통적으로 인기 있는 상품의 추천비율을 동적으로 조합하여 최종 추천 상품들을 선별하는 새로운 적응형 추천시스템을 제안한다. 본 논문에서는 MovieLens 의 데이터 셋을 이용하여 기존 추천기법들과 추천결과에 대한 정확도를 비교 실험하였으며, 보다 높은 정확도를 보이는 실험결과를 통해 제안시스템의 유효성을 확인하였다.