• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2017.06a
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• pp.245-247
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• 2017

기존 콘텐츠를 활용 및 조합하여 새로운 콘텐츠를 제작하는 개인 사용자가 늘어나고 있는 추세다. 사용자가 원하는 내용이 담긴 영상 콘텐츠를 활용하기 위해서는 이를 지원하는 영상 검색 시스템이 필요하다. 하지만 기존의 영상 검색 시스템은 키워드 매칭을 기반으로 하고 있기 때문에 사용자가 원하는 영상을 찾지 못하는 경우가 많다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 사용자의 검색 의도를 보다 정확하게 표현할 수 있는 질의어 확장 방법을 제시하고 있다. 제시하는 방법은 도메인 온톨로지와 워드 임베딩 결과를 이용하여 질의어와 의미적으로 밀접히 관련된 단어를 추가하고 확장된 질의어를 이용하여 검색을 수행하게 된다. 이를 통해 사용자는 만족할만한 검색 결과를 얻을 수 있게 된다. 구현한 시스템을 이용하여 질의어가 확장되는 과정을 보임으로써 본 연구에서 제시하고 있는 방법에 대한 평가를 수행하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2010.04a
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• pp.713-716
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• 2010

위치 정보 제공 시스템은 이동성이 있는 물건 또는 개인이 특정한 시간에 존재하거나 존재하였던 장소에 관한 정보를 제공하는 시스템이다. 시각 장애인들은 인도, 교차로, 계단, 엘리베이터 등 위협요소가 있는 특정 장소 등의 환경 문제로 사회의 참여가 어렵다. 이에 거리 곳곳에 설치된 RFID Tag의 위치정보를 다양한 통신망을 활용하여 중앙 서버의 MAP 데이터에 연계 시켜 시각 장애인에게 음성 및 경고 알림 진동으로 길을 안내해주는 위치 정보 제공 시스템을 설계하였다.

• Information and Communications Magazine
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• v.21 no.5
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• pp.13-25
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• 2004

최근 텔레매틱스는 유비쿼터스 및 컨버전스라는 기술 패러다임의 특징을 대변하는 서비스로 인식되면서 크게 주목받고 있는 서비스이다 즉, DMB(Digital Multimedia Broadcasting), IMT-2000, 휴대인터넷서비스 및 개인 휴대통신 단말기의 발전, 지능형 교통시스템의 구축 등 기술 패러다임의 변화와 방송ㆍ통신의 융합, 새로운 서비스, 다양한 관련 산업의 컨버전스 등을 기반으로 궁극적으로 유비쿼터스 시대를 구체화할 최초의 서비스로 예상되고 있다.(중략)

• Proceedings of the Korea Database Society Conference
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• 2000.11a
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• pp.173-185
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• 2000

개인용 컴퓨터와 인터넷의 폭발적인 보급과 발전은 전자상거래와 E-business로 요약 되는 지식과 정보에 기반을 둔 비즈니스의 변화, 정보 공유를 통한 사이버 세계의 활성화, 언론이나 방송 등을 대체할 새로운 미디어로서의 역할 등 경제적, 문화적, 정치적 관점에서 인간의 삶에 혁신적 변화를 가져왔다. (중략)

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.220-221
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• 2011

방송 및 통신망에서 방송 및 멀티캐스트 데이터를 효율적으로 전송하기 위해 적응변조 방식을 통해 그룹 내의 사용자 개개인의 요구 성능(QoS)을 보장해주는 기술이 고려되고 있으며, 이를 위해서는 피드백 부담을 낮출 수 있는 기술 개발이 필수적이다. 본 논문에서는 멀티캐스트 그룹 내 모든 사용자가 공유하는 1bit 피드백 채널을 사용하여 그룹 내 사용자수에 관계없이 2개 또는 3개의 1bit 피드백채널만을 사용하여 적응변조(Adaptive Modulation and Coding)동작을 하는 방법을 제안하였다. 또한 제안한 방법에 대한 시스템 레벨 모의실험을 수행하여, 사용자별로 피드백 채널을 사용하는 경우와 제안된 방식을 사용하는 경우의 전송 효율을 비교분석 하여 제안된 방식의 실용성을 보였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.4
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• pp.9-15
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• 2023

Existing simple statistics-based recommendation systems rely solely on students' course enrollment history data, making it difficult to identify classes that match students' preferences. To address this issue, this study proposes a personalized major subject recommendation system based on deep reinforcement learning (DRL). This system gauges the similarity between students based on structured data, such as the student's department, grade level, and course history. Based on this information, it recommends the most suitable major subjects by comprehensively considering information about each available major subject and evaluations of the student's courses. We confirmed that this DRL-based recommendation system provides useful insights for university students while selecting their major subjects, and our simulation results indicate that it outperforms conventional statistics-based recommendation systems by approximately 20%. In light of these results, we propose a new system that offers personalized subject recommendations by incorporating students' course evaluations. This system is expected to assist students significantly in finding major subjects that align with their preferences and academic goals.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.14 no.2
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• pp.238-252
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• 2009

Due to the rapid increase of available contents via the convergence of broadcasting and internet, the efficient access to personally preferred contents has become an important issue. In this paper, for recommendation scheme for TV programs using a collaborative filtering technique is studied. For recommendation of user preferred TV programs, our proposed recommendation scheme consists of offline and online computation. About offline computation, we propose reasoning implicitly each user's preference in TV programs in terms of program contents, genres and channels, and propose clustering users based on each user's preferences in terms of genres and channels by dynamic fuzzy clustering method. After an active user logs in, to recommend TV programs to the user with high accuracy, the online computation includes pulling similar users to an active user by similarity measure based on the standard preference list of active user and filtering-out of the watched TV programs of the similar users, which do not exist in EPG and ranking of the remaining TV programs by proposed rank model. Especially, in this paper, the BM (Best Match) algorithm is extended to make the recommended TV programs be ranked by taking into account user's preferences. The experimental results show that the proposed scheme with the extended BM model yields 62.1% of prediction accuracy in top five recommendations for the TV watching history of 2,441 people.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.3
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• pp.195-200
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• 2012

Smart Phone devices offer convenience for users, but present a new set of security issues due to loss or malicious code. In this paper, a mobile cloud system environment is used with existing smart phones in an attempt to solve the problems in a banking environment. In order to prevent financial damages due to loss or personal information leakage by malicious code, a mobile cloud computing service that provides control and protection of personal information in environment that ensures individual authentication is used. Existing ID / Password with certificate, with the way smart phone dual password authentication scheme using the gyro sensors proposed.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.3
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• pp.117-122
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• 2009

In these days, world economic crisis is getting worse and most of us are having difficulties in handling financial balance. By noticing that credit card is the most important payment method of individuals, we developed e-receipt system, which helps a person easily keep track of credit card spendings by showing purchase and transaction details in real-time. We've used embedded software engineering techniques in developing the e-receipt system. The system we developed here will benefit most of us by preventing over-spending of credit cards and will lead to healthy spending habits.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.07a
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• pp.82-84
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• 2011

본 논문에서는 사용자의 개인적 취향에 맞는 음악을 추천할 수 있는 사용자 감성/상황 정보 융합 기반의 협업 필터링의 확장을 이용한 음악추천시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 확장된 협업 필터링 방식을 사용하여 추천을 해준다. 이를 위해 본 논문에서는 추천의 근거가 되는 감성과 무드를 Thayer 음악 무드 모델을 이용하여 총 12 가지의 감성 정보, 8 cluster 의 무드 정보로 분류했다. 또한 사용자의 상황 정보, 활동 & 날씨 & 시간에 대해서도 분류하였다. 분류된 정보는 음악감상 UI 를 이용하여 사용자 별 감성, 상황 그리고 음원의 무드 정보로 수집이 되었고, 수집된 정보를 기반으로 사용자 감성과 청취 곡 횟수를 퓨전하여 평가치 매트릭스를 만들었으며, 이를 바탕으로 단계적 협업 필터링에 의해 사용자 취향에 맞는 음악을 추천해 주는 방법이다.