• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.706-712
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• 2015

최근 모바일 서비스에서 콘텐트를 요약 정보가 담긴 리스트 형태로 제공하는 경우가 증가하고 있다. 이에 따라 사용자가 콘텐트에 관심이 있어도 별점이나 클릭과 같은 명시적 혹은 암묵적 관심을 표현하지 않고 요약 정보를 통해 콘텐트를 소비하는 잠재 관심 표현이 대다수를 차지하게 되었다. 따라서 사용자의 관심을 파악하기 위해서는 잠재 관심 콘텐트의 추론이 필수적이다. 본 연구에서는 사용자의 모바일 상의 콘텐트 소비 로그 패턴을 분석하여 잠재 관심 콘텐트를 추론하는 기법을 제안한다. 특히, 실제 서비스에 적용 시 잘못된 관심 추론은 치명적일 수 있다는 점에서 추론의 정밀도를 극대화시키기 위해 서로 다른 특성을 반영한 다수의 분류기가 모두 동의한 경우에 잠재 관심 콘텐트로 추론하는 만장일치 앙상블 방식을 도입한다. 자체 제작한 어플리케이션으로부터 콘텐트 소비 로그를 수집하였으며 이를 이용하여 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다. 이러한 잠재 관심 아이템의 정확한 도출은 사용자의 관심에 기초한 추천 시스템과 같은 개인화 서비스의 질 향상에 기여할 것이다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권11호
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• pp.733-738
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• 2015

사용자의 인구통계학적 정보는 추천 시스템과 같은 개인화 서비스 발달에 도움이 되며, 모바일 사용 데이터는 사용자의 인구통계학적 정보 예측에 활용될 수 있다. 특히 텍스트 데이터는 성별 예측에 효과적인 것으로 알려져 있지만, 모바일 텍스트 데이터는 프라이버시 이슈가 존재하여 그 활용이 제한되고 있다. 본 연구에서는 디바이스 내 예측 방법론을 제안하여 모바일 텍스트 데이터를 사용하면서 프라이버시 이슈를 최소화는 동시에 사용자의 성별을 효과적으로 예측하고자 한다. 우선, 성별에 따른 특징이 반영된 웹문서를 수집하여 각 성별에 따른 특징적 단어 집합과 특징적 이모티콘 집합을 구성한다. 단어 집합과 이모티콘 집합을 디바이스 내에서 사용자의 모바일 데이터와 비교하여 성별을 각각 예측하고, 두 예측 결과를 앙상블하여 최종적인 성별 예측 결과를 도출한다. 피실험자들의 모바일 텍스트 데이터를 사용하여 성별 예측 실험을 수행하였으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권9호
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• pp.596-603
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• 2015

개념망(Concept Network)은 시멘틱 검색, 개인화 검색, 추천, 텍스트마이닝 기법의 개선 등에 필수적인 지식베이스이다. 최근 효과적인 개념망 구축을 위해 온톨로지를 기반으로 하여 개념의 표현을 확장시키는 연구가 활발하다. 이에 본 논문은 World Knowledge로 평가받고 있는 위키피디아 데이터를 '개념' 집합의 원천으로 활용하여 3차원 텍스트 표현 모델 기반 개념망을 구축하는 기법을 제안한다. 사실상 개념들 간의 관계 정보는 시간의 흐름에 따라 변동하기 때문에, 텍스트 문서로부터 도출되는 '개념'은 Formal Concept Analysis 이론체계의 개념에 따르는 것이 바람직하다. 이를 위해 본 논문은 하나의 개념을 '단어'와 '문서' 간의 2차원 행렬로 표현하여 문서집합에 잠재된 개념간의 연관망을 보다 정확하게 생성하게 한다.

• 융합정보논문지
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• 제11권11호
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• pp.335-344
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• 2021

본 논문의 목적은 교과기반 학습성취평가 시스템 구현을 위한 교과 데이터 모델 및 학습 성취도 산출 알고리즘 개발이다. 현재 대학 교육의 방향인 역량기반 교육을 위해서는 교과기반 학습성취 평가가 필수적이지만 기존 연구들은 교육학적 관점으로서 컴퓨터 시스템 관점의 해결책이 매우 부족하다. 본 논문에서는 코스맵 데이터 구조 분석을 통해 계층 구조의 학습성과 모델, 학습모듈 및 학습활동 모델, 학습성과와 학습활동 연계 매트릭스 모델 및 자동화된 성취도 산출 및 성취수준 평가를 위한 성취도 계산 알고리즘을 제안한다. 이를 통해 교과기반 학습성취 평가 시스템을 개발할 수 있으며 시스템 활용을 통해 학습자의 역량 성취를 효과적으로 평가할 수 있다. 제안된 모델과 알고리즘의 평가를 위해 실제 운영중인 자바프로그래밍 교과목에 적용하였으며 이를 통해 교과기반 학습성과 성취평가 시스템 구현의 핵심요소로 활용할 수 있음을 확인하였다. 향후 연구는 학습성과 성취도 산출을 기반으로 적응형 학습 피드백과 개인화된 학습 추천 알고리즘 개발 및 시스템 구현이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.109-126
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• 2022

The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.

• 미래기술융합논문지
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• 제2권3호
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• pp.33-41
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• 2023

본 연구는 문제 중심학습법(PBL, Problem Based Learning)을 적용한 성인간호학 시뮬레이션 실습 모듈 개발과 적용 경험 분석을 통해 수업의 질 향상의 근거로 활용하고자 하였다. 간호학과 68명 학생에 대해 PBL을 접목한 시뮬레이션 실습 모듈 적용 후 만족도, 타당도, 자아성찰지와 강의 평가 등의 양적 질적 자료를 분석하였다. 만족도는 5점 중 4.64점으로, '나는 이 수업을 다른 친구들에게 추천하고 싶다'가 가장 높게 나타났다. 수업 내용의 타당성 검토 항목에 대해 64.7%~100%로 타당하다고 답하였다. 질적 자료 분석으로부터, '생동감 있는 수업 환경과 관련된 몰입감 증대', '학습자의 능동적인 수업 참여로 체화된 지식과 술기의 성장', '팀 기반 문제해결 과정을 통한 상호협업 능력 향상', '상황적 위기 대처 과정을 통한 문제해결 능력 향상', '소규모 밀착 지도에 따른 개인의 이해력 향상'의 5개 주제 묶음으로 범주화 되었다. 수업의 질 향상을 위해 추후 지속적인 PBL 학습전략 개발 및 다양한 시나리오 개발이 요구된다.

• 정보관리학회지
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• 제40권1호
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• pp.175-198
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• 2023

본 연구에서는 성격유형과 흥미유형에 따른 독서 감상문에 나타난 독서에 대한 반응의 차이를 탐구하였다. 이를 위해 대전의 D과학고등학교 3학년 학생 81명을 대상으로 성격유형분석 데이터, 흥미유형분석 데이터, 교과독서 활동으로 작성된 독서 감상문 데이터를 수집하였다. 수집된 독서 감상문의 토픽 분석을 수행하고, 성격유형(사고형, 감정형)과 흥미유형(탐구형, 탐구형 외)에 따른 독서 감상문의 토픽 발현 확률을 통계적으로 검증하였다. 이어서 키워드 네트워크 분석을 통해 단어들의 개념 연결 구조를 측정하고, 중심성 지표를 통해 토픽모델링의 분석 결과를 보완하였다. 연구 결과, 토픽 회귀분석을 통해 토픽2(이해와 공부)와 토픽3(읽기와 사고)에서 사고형(T)과 감정형(F) 간에 통계적으로 유의한 차이를 확인할 수 있었으며, 토픽2(이해와 공부)에서 탐구형과 탐구형 외 간에 통계적으로 유의한 차이가 확인되었다. 본 연구의 결과는 맞춤형 도서 추천이나 개인화를 고려한 독서교육의 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 정보화정책
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• 제30권3호
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• pp.92-121
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• 2023

음악 스트리밍 서비스는 음악 소비 과정에서 사용자와의 다양한 상호작용이 발생한다는 점에서 사용자 경험(User Experience: UX)에 대한 이해가 중요하다. 본 연구는 사용자 경험의 '구조'(Structure)를 분석한 선행연구, 음악 서비스 사용자가 중요하게 생각하는 '품질 특성'(Quality Characteristics)에 관한 선행연구를 토대로 음악 스트리밍 서비스의 사용자 경험 모델을 개발하고 그 타당성을 검증하였다. 음악 스트리밍 서비스 사용자를 대상으로 한 설문 데이터를 분석한 결과, 기능성(검색, 브라우징, 개인화된 추천), 유저 인터페이스 사용성, 콘텐츠 품질(현재성, 충분성, 관련성), 금전적 비용이 해당 서비스에 관한 사용자 경험 결과(사용자 만족)를 결정하는 주요 요인인 것으로 밝혀졌다. 또한, 국내 서비스들과 글로벌 서비스를 비교한 결과, 기능성과 콘텐츠 품질에 대해서 사용자 경험의 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구에서 제안한 음악 스트리밍 서비스 사용자 경험 모델은 관련 이론 기반 연구에 새로운 토대가 될 수 있으며, 실제 플랫폼들 간의 경쟁 구도 및 그들의 경쟁 전략에 대한 의미 있는 시사점을 제공한다.

• 대한치과보철학회지
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• 제48권1호
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• pp.48-54
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• 2010

연구 목적: 보편화된 임플란트 치료의 장기적인 성공을 위해서는 임플란트와 상부 보철물의 연결 시 완전한 수동적 적합을 이루는 것이 중요하며, 이를 위해서는 정확하게 인상 채득하는 것이 필요하다. 이 연구에서는 임플란트 고정체 수준 인상 채득 방법 중 인상체 제거 후 인상용 코핑이 인상체에 남아있는 open tray 인상법과 구강 내에 남아있는 closed tray 인상법, 그리고 인상 채득 시 사용될 수 있는 여러 트레이에 대해 비교 연구해 보고자 하였다. 연구 재료 및 방법: 실험 모형은 하악 악궁 형태로 열중합형 아크릴릭 레진을 이용하여 제작하였고, vertical gap을 관찰할 20 mm 간격의 기준 구조물을 제작한 후 이를 이용하여 실험 모형에 임플란트 유사체를 매몰하였다. 실험군은 트레이 레진으로 제작한 개인 트레이, 폴리카보네이트 기성 트레이 그리고 금속 기성 트레이 등의 3가지 트레이를 이용하였고, closed tray 인상법과 open tray 인상법의 2가지 인상 채득법에 따라 5개 군으로 나누었다. 그리고 위치에 따른 오차를 관찰하기 위해 시편 모형을 전치부, 구치부로 다시 나누어 총 10개의 실험군을 구성하였다. 1군당 총 9개의 시편을 제작하였고, 시편에 기준 구조물을 한 쪽 지대주만 20 Ncm으로 고정시킨 후 관찰하는 1-screw test를 이용하여 반대쪽의 임플란트 유사체와 지대주와의 gap을 입체 광학 현미경을 이용하여 관찰하였다. 1시편당총6부위를 측정하였고, 3회씩 측정하여 동일한 결과를 얻었을 때 수치를 기록하여 통계 처리하였다. 결과: Closed tray 인상법 사용 시 폴리카보네이트 기성 트레이와 개인 트레이 간에 유의한 차이를 보였지만, open tray 인상법 사용 시 폴리카보네이트 기성 트레이와 개인 트레이 간에 유의한 차이를 보이지 않았다. 폴리카보네이트 기성 트레이를 이용한 인상 채득 시 open tray 인상법과 closed tray 인상법 간에 유의한 차이를 보였고 (P<.05), 폴리카보네이트 트레이를 이용한 closed tray 인상법을 개인 트레이를 이용한 open tray 인상법과 비교 시 전치부, 구치부 모두에서 유의한 차이를 보였다 (P<.05). 결론: 폴리카보네이트 기성 트레이를 사용 시에는 open tray 인상법이 더 추천되는 바이며, 생체 외 실험의 한계성에 유의해야 하며, 정확한 임플란트 고정체 수준 인상 채득에 대해 더 많은 연구가 필요하다고 사료된다.