• Satellite Communications and Space Industry
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• v.9 no.1 s.21
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• pp.64-67
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• 2001

과학기술부는 우주개발의 기반시설이 되는 "우주센터"를 전라남도 고흥군 봉래면 예내리 하반마을(봉래면 예내리 하반마을, 동경 127.30도, 북위 34.26도)에 건설하기로 하였다. "우주센터"에는 총 150만평 규모의 부지에 5만평의 시설이 들어선다. 예산은 1,300억원을 투입하여 2005년까지 완공할 계획이다. "우주센터" 건설부지의 선정은 '99년부터 전문가로 구성된 "우주센터건설자문위원회"가 수행한 경상남.북도, 전라남도, 제주도의 11개 지역에 대한 입지조건 평가를 기초로 하였다. 이 결과, 전라남도 고흥군 봉래면 예내리 지역과 경상남도 남해군 상주면 양아리 지역이 최종 후보지로 추천되었다. 이에 우주센터 건설 추진계획 내용을 원문 그대로 게재한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2022.10a
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.307-308
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• 2009

IPTV 서비스가 보급됨에 따라 다양한 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 콘텐츠를 빠르고 쉽게 찾기 위한 개인화 된 IPTV 사용자 인터페이스 개발이 요구되고 있다. 본 논문에서는 협력적 여과, 내용기반 여과 등 기존 개인화 추천 기법을 이용하여 사용자가 원하는 정보를 제공하고, 사용자의 편의성을 증대하는 SmarTV와 사용자가 원하는 검색 결과를 우선하여 제공하는 IPTV에 특화된 검색 모듈인 SmarTV-Search를 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.279-282
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• 2011

인터넷의 급속한 보급으로 사용자가 정보와 지식의 접근이 용이 해진 반면, 방대한 정보의 과 부화로 인하여 데이터의 신뢰성이 문제시 되고 있다. 특히, 기존의 학술 연구와 관련된 논문 데이터 검색에 있어서, 사용자의 요구 사항에 정확히 부합하는 결과물을 제공하는 데는 많은 한계를 가진다. 본 연구는 기존의 단순 키워드 매칭 검색의 한계를 넘어서, 레퍼런스와 인용 논문을 활용한 내용 기반 검색 방법론을 제안 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.34-36
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• 2022

Over the last decades, information has increased exponentially due to SNS(Social Network Service), IoT devices, World Wide Web, and many others. Therefore, it was monumentally hard to offer a good service or set of recommendations to consumers. To surmount this obstacle numerous research has been conducted in the Data Mining field. Different and new recommendation models have emerged. In this paper, we proposed a Content-based movie recommendation system using demographic information of users and the average rating for genres. We used MovieLens Dataset to proceed with our experiment.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.27-29
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• 2015

최근 IT기술의 발달로 인하여 다양한 분야에서 IT기술을 활용한 융합기술의 시도가 많아지고 있다. 특히 인터넷의 발달과 전자책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 도서에 대한 정보가 많아지고 있으며, 이러한 정보를 분석하여 활용하는 서비스 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 서비스되고 있는 대부분의 온라인 서점에서는 도서의 기본 서지정보와 같이 도서 본문 내용과는 무관한 출판사나 서점에서 도서를 관리하기 위한 정보만을 제공하고 있으며, 도서에 대한 다양한 정보를 활용한 키워드 추출 및 장르 분류를 통한 검색의 효율성 제공이 미흡한 현실이다. 본 논문에서는 도서의 본문 텍스트 정보를 마이닝 처리하여 도서 페이지의 흐름에 따라 포함되어있는 장르를 분류하고 이에 대한 결과를 사용자에게 친화적인 시각화 기법으로 제공되는 시스템을 설계하고 구축하였다. 제안한 서비스 시스템은 의미 분석을 기반으로 도서 정보의 구체적, 실제적, 직관적 정보를 제공하여 도서 추천 서비스에 활용될 것이다.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.11a
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• pp.25-28
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• 2006

사용자 의도 파악 (intention reading) 기술은 스마트 홈과 같은 복잡한 유비쿼터스(ubiquitous) 환경에서 사용자에게 보다 편리하고 개인화된(personalized) 서비스 제공이 가능하도록 해준다. 또한 학습 기능(learning capability)은 지식 발견(knowledge discovery)의 관점에서 의도 파악 기술의 핵심 요소 기술의 하나로 자리 매김 하고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈 환경에서 제공 가능한 개인화된 서버스(personalized service) 중의 하나로, 개인화된 미디어 제어 방법에 대한 내용을 다룬다. 특히, 이러한 사람의 행동 패턴과 같은 데이터는 패턴 분류의 관점에서 구분해야 할 클래스(class)에 비해 입력 정보가 불충분할 경우가 많으므로 비일관적인(inconsistent) 데이터가 많으므로, 퍼지 논리(fuzzy logic)와 확률(probability)의 개념을 효과적으로 병행해야 의미 있는 지식을 추출해 낼 수 있다. 이를 위하여 반복 퍼지 지도 클러스터링 (IFCS; Iterative Fuzzy Clustering with Supervision) 알고리즘에 기반하여 주어진 데이터 패턴으로부터 확률적 퍼지 룰(probabilistic fuzzy rule)을 얻어 내는 방법에 대해 설명한다. 또한 이를 포함하는 학습 제어 시스템을 통해 개인화된 미디어 서비스를 추천해 줄 수 있는 방법에 대해서 설명하도록 한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.11
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• pp.23-33
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• 2007

The collaborative filtering has used the nearest neighborhood method based on the preference and the similarity using the Pearson correlation coefficient. Therefore, it does not reflect content of the items and has the problems of the sparsity and scalability as well. the item-based collaborative filtering has been practically used to improve these defects, but it still does not reflect attributes of the item. In this paper, we propose the user and item based collaborative filtering using the classification property and Naive Bayesian to supplement the defects in the existing recommendation system. The proposed method complexity refers to the item similarity based on explicit data and the user similarity based on implicit data for handing the sparse problem. It applies to the Naive Bayesian to the result of reference. Also, it can enhance the accuracy as computation of the item similarity reflects on the correlative rank among the classification property to reflect attributes.

• Journal of the Korean Geographical Society
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• v.42 no.4
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• pp.526-539
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• 2007

The purpose of this study is to investigate the influence of the Korean Wave on Chinese tourism to South Korea through a behavioral analysis of Chinese tourists in the general group package tours. China suppressed the needs of the Chinese people's geographical movement and imposed restrictions on information about the outside world with the use of a policy of "closure" for a long time. But since reforms and open-door policies were introduced in China, especially in the context of relaxation of control policies over Chinese outbound tourism after the mid-1990's, more and more Chinese make trips abroad including visits to South Korea. In this situation, the recent Korean Wave(especially, drama/film) describes the Korean national image by forming a bridge between fiction and reality and plays a pivotal role in broadening or reconstructing the geographical imagination of the Chinese people who have been historically isolated from the outside world. Although Chinese have imagined the Korean nationscape on the basis of geopolitical or economic factors in the past, they have currently broadened or reconstructed their geographical imagination to include socio-cultural factors related closely to the Korean way of life due to the recent Korean Wave. This newly constructed geographical imagination led by the Korean Wave functions as an important pulling factor in Chinese destination choices, affecting Chinese tourists' motivation formation and the recommendation of main attractions. The more influential the Korean Wave is on their destination choice, the more the respondents select the cultural factors in both their motivation for tourism to South Korea and their recommendations of tourism attractions to other people. Through the analysis results of both satisfaction and intention to revisit, the more influential the Korean Wave is on their destination choice, the higher is the degree of both satisfaction and intention to revisit. In other words, although Chinese tourism to South Korea is chiefly in the general group package tours, Chinese tourists who are influenced by Korean Wave on their destination choice have more attachment to(or affection for) Korea as a tourism destination. This result suggests that the Korean Wave affects qualitative change - that is, change of attitude - as well as quantitative change in Chinese demand for tourism to South Korea.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.2
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• pp.157-177
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• 2008

Even in a single day, an enormous amount of content including digital videos, posts, photographs, and wikis are generated on the web. It's getting more difficult to recommend to a user what he/she prefers among these contents because of the difficulty of automatically grasping of content's meanings. CF (Collaborative Filtering) is one of useful methods to recommend proper content to a user under these situations because the filtering process is only based on historical information about whether or not a target user has preferred an item before. Collaborative Tagging is the process that allows many users to annotate content with descriptive tags. Recommendation using tags can partially improve, such as the limitations of CF, the sparsity and cold-start problem. In this research, a CF method with user-created tags is proposed. Collaborative tagging is employed to grasp and filter users' preferences for items. Empirical demonstrations using real dataset from del.icio.us show that our algorithm obtains improved performance, compared with existing works.