• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.2
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• pp.33-46
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• 2011

Since an e-mail has been an important mean of communication and information sharing, there have been much effort to classify e-mails efficiently by their contents. An e-mail has various forms in length and style, and words used in an e-mail are usually irregular. In addition, the criteria of an e-mail classification are subjective. As a result, it is quite difficult for the conventional text classification technique to be adapted to an e-mail classification efficiently. An e-mail classification technique in a commercial e-mail program uses a simple text filtering technique in an e-mail client. In the previous studies on automatic classification of an e-mail, the Naive Bayesian technique based on the probability has been used to improve the classification accuracy, and most of them are on an e-mail in English. This paper proposes the personalized recommendation technique of an email in Korean using a data mining technique of frequent patterns. The proposed technique consists of two phases such as the pre-processing of e-mails in an e-mail folder and the generating a profile for the e-mail folder. The generated profile is used for an e-mail to be classified into the most appropriate e-mail folder by the subjective criteria. The e-mail classification system is also implemented, which adapts the proposed technique.

• Journal of KIISE
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• v.41 no.12
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• pp.1058-1065
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• 2014

In order to assist user's who are in the process of executing a search, a query expansion method suggests keywords that are related to an input query. Recently, several studies have suggested keywords that are identified by finding domains using a clustering method over the documents that are retrieved. However, the clustering method is not relevant when presenting various domains because the number of clusters should be fixed. This paper proposes a method that suggests keywords by finding various domains related to the input queries by using a community detection algorithm. The proposed method extracts words from the top-30 documents of those that are retrieved and builds communities according to the word graph. Then, keywords representing each community are derived, and the represented keywords are used for the query expansion method. In order to evaluate the proposed method, we compared our results to those of two baseline searches performed by the Google search engine and keyword recommendation using TF-IDF in the search results. The results of the evaluation indicate that the proposed method outperforms the baseline with respect to diversity.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.10
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• pp.265-271
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• 2019

The number of galleries across the country is increasing as interest in cultural life increases due to the increase in national income. However, museum satisfaction is relatively low compared to other services. In this paper, we propose a service that provides preference information based on machine learning in embedded system environment in order to increase museum satisfaction. The proposed algorithm implements an embedded system using Raspberry Pi. Machine learning was used to find works similar to the viewer's favorite works, and several models were compared to select models applicable to embedded systems. By using the preference information, it is possible to effectively organize the gallery exhibition contents to increase the exhibition satisfaction and the re-visit rate of the museum.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.20 no.12
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• pp.676-681
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• 2014

In order to discern and classify high-quality slides, our research proposes a classification method that utilizes a knowledge structure containing information on the presentation slides. After analyzing whether our knowledge structure captures the content's quality information, we developed a classification method based on the knowledge structure produced from the analysis results. With the proposed method, we compared results classified by quality of presentation slides. Through this comparison, we verified that the slides in the high quality group could be classified and were able to retrieve high quality slides. The results show that, by utilizing the cognitive model of a knowledge structure, our method can increase the effectiveness of classification when search or recommendation is conducted mainly with high-quality slides.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 2000.11d
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• pp.827-829
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• 2000

오늘날 인터넷 사용자들은 정보의 홍수 속에 놓여있다. 웹사이트에 들어가면 대부분은 자신과 관련 없는 정보들이 쏟아진다. 따라서 인터넷 사용자들의 관심에 맞는 내용을 제 공해주어 시간의 절약과 동시에 사용자에게 가치 있는 정보를 제공할 수 있게 하는 서비스가 필요하다. 이러한 개인화 된 서비스를 제공해주기 위해 사용자에 대한 정확한 분석을 바탕으로 사용자에게 효율적인 서비스를 제공하여야 할 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 프로파일 및 웹 로그 등을 토대로 각 고객의 성향과 패턴을 정확하게 분석하여, 사용자 각 개인에게 적합하며 효율적인 서비스를 제공해 줄 수 있는 Web Usage Mining 을 통한 사용자 패턴 추출 알고리즘을 개발하고자 한다. 본 논문에서 연구한 Web Usage Mining 알고리즘은 사용자의 웹 사용 습관을 토대로 데이터 마이닝의 과정을 거쳐 사용자의 성향과 관심을 결정하고, 이를 바탕으로 사용자에게 알맞은 내용을 제공할 수 있도록 할 것이다. 이때, 사용자의 정보는 웹 내에서의 행동 중에서 중요하게 사용되는 특정한 페이지를 보는 시간, 웹 서핑 패턴, 전자 상거래 사이트의 경우에는 구매한 상품과 쇼핑 카트에 넣은 상품 등의 관찰된 정보를 기반으로 하며, 개인의 사생활을 침해하지 않는 범위 내에서 이루어지도록 했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.737-740
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• 2014

최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1651-1654
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• 2015

비 프렌차이즈의 소상공인 뷰티샵 에서는 고객관리와 마케팅이 중요한 이슈지만 고객관리 프로그램을 사용하기에 어려움을 호소하며, 고객관리를 고객카드로 수기로 작성하면서 일일이 관리하고 있는 실정이다. 이를 개선해 기존에 존재하는 CRM 프로그램을 구매, 설치하여 사용하기엔 고가의 설치비와, PC가 종료된 동안에는 활용하지 못하는 현 시대의 상황을 개선하기 위하여, 최대한 쉽게 이용이 가능하며, PC의 종료와 상관이 없도록 웹과 모바일에서 동시에 작업이 가능한 웹앱 형태의 CRM을 만들어 제공한다. 또한, 권한별 데이터를 분류해 뷰티샵 매니저들은 고객의 구매내역과 상세 정보사항을, 고객들은 이와 연동한 자신의 모바일 어플리케이션에서 자신에게 맞는 정보만 볼 수 있도록 구현 하였고, 마케팅적인 내용으로 고객의 성향을 아이템 구매와 밀접도를 계산하여, 아이템 기반 성향 추천 알고리즘을 사용해 고객이 가장 마음에 들어할 만한 아이템을 우선적으로 정렬하여 보여주게 하였다. 상세한 개발 내용은 본문에서 기술한다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.14 no.2
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• pp.161-167
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• 2021

Laboratory Information Management System(LIMS) is a centralized database for storing, processing, retrieving, and analyzing laboratory data, and refers to a computer system or system specially designed for laboratories performing inspection, analysis, and testing tasks. In particular, LIMS is equipped with a function to support the operation of the laboratory, and it requires workflow management or data tracking support. In this paper, we collect data on websites and various channels using crawling technology, one of the automated big data collection technologies for the operation of the laboratory. Among the collected test methods and contents, useful test methods and contents useful that the tester can utilize are recommended. In addition, we implement a complementary LIMS platform capable of verifying the collection channel by managing the feedback.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2014.06a
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• pp.112-113
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• 2014

KBS는 디지털방송 수신환경정보를 제공하여 시청자가 지상파 직접수신에 필요한 정보를 안내받을 수 있도록 '디지털방송 직접수신정보 안내시스템'을 개발하였다. 이 시스템은 방송망을 구성하는 송신시설 정보와 지도정보를 기반으로 전파분석기법을 적용하여 동작하도록 구성되었으며, 시청자 위치에서 안정적인 방송수신이 가능한 최적의 송신시설을 추천하고 수신안테나 설치방향 및 채널정보를 제공하도록 제작되었다. 본 논문에서는 지상파방송 직접수신정보 안내시스템 개발결과를 설명하고 실제 구현 내용에 대하여 정보 공유하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06a
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• pp.110-111
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• 2010

IPTV 서비스는 기존 단방향 지상파 TV보다 다양한 채널의 다양한 콘텐츠를 제공하므로 사용자가 빠르고 쉽게 원하는 콘텐츠를 찾기 위한 개인화 IPTV 사용자 인터페이스 개발이 요구되고 있다. 하지만 기존의 연구는 단방향 TV 서비스 인터페이스를 그대로 이용하거나 단순 카테고리 별로 분류된 정보 제공에 머물러 개인화된 인터페이스로는 아직 미흡하다. 본 논문에서는 협력적 여과, 내용기반 여과 등 기존 개인화 추천 기법을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 빠르게 제공하고, 사용자의 편의성을 증대하는 SmarTVi 인터페이스와 개인화된 검색 결과를 제공하는 검색 모듈 SmarTVi-Search를 제안한다.