Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2011.04a
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pp.1210-1213
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2011
현대사회에 접어들어 삶의 질 개선으로 인한 생명적 측면의 가치 증가로 인한 "웰빙", "웰니스"에 대한 관심도가 높아짐에 따라 개인의 건강 유지와 체질 개선은 현대인들에게 화두가 되고 있고 이러한 흐름에 발맞추어 각종 체질 개선 프로그램, 운동 관리, 음식 열량 프로그램들이 우후죽순으로 개발되고 있으나 단순정보 제공에 그치고 있어 지속적인 관리에는 어려움을 주고 있는 것이 현 실태이다. 이와 같은 기존시스템의 한계점을 개선하기 위해 본 논문에서는 데이터베이스를 활용하여 현대사회의 이슈가 되고 있는 건강과 서비스 산업의 점진적인 발전에 힘입은 개인 특성화 서비스의 개념을 참조 및 융합하여, 개인 맞춤형 건강관리 시스템을 제안하고자 한다.
Kim, Jong-Joo;Kim, Jae-Woong;Park, Koo-Rack;Lee, Yun-Yeol
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.07a
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pp.91-92
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2021
소비자들의 욕구 충족을 위하여 생산 제품이 다양해지고 있는 상황으로 소비자 맞춤형 생산이 이루어지고 있으나, 제조 현장에서는 운영자 및 작업자가 신속하게 제조 작업을 할 수 있는 시스템이 필요하다. 그러나 일반적으로 HMI와 같은 별도의 GUI 장치를 통하여 생산 내용의 변경이 가능하나, 작업자들은 이를 조작하여 PLC를 통한 생산에 적용하는데 많은 어려움을 겪고 있다. 본 논문에서는 단말기가 필요하지 않는 QR 코드를 기반으로 모바일 기기를 통하여 키오스크 기능을 제안한다. 제안 시스템은 모바일 디바이스를 통하여 검증된 생산 사양만을 선택할 수 있는 키오스크 화면을 구현한 것으로, PLC와 연동하여 즉각적으로 소비자가 필요로 하는 맞춤형 주문 생산이 가능할 것으로 기대된다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.05a
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pp.407-408
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2023
사람들은 각자 원하는 조건에 부합한 식당과 카페를 찾곤 한다. 그러나 개인별로 원하는 조건들이 다양하고 그 조건들이 모두 부합하는 음식점을 찾기에는 적지 않은 시간과 노력이 필요한 일이다. 이 불편함을 해소하고자, 사용자가 원하는 조건을 입력하면 그 조건에 부합하는 몇 개의 음식점들을 추천해 주고, 지도상으로 위치를 표시해 주는 개인 맞춤형 음식점 추천 시스템을 개발하였다. 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 사용자가 입력한 우선순위에 따라 차별화된 음식점 추천을 받을 수 있으므로, 시간과 노력을 투자하지 않고도 자신이 원하는 음식점을 쉽게 찾을 수 있을 것으로 예상된다.
The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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v.35
no.2B
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pp.361-371
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2010
To vitalize the terrestrial DMB market, we introduce a personalized DMB(PDMB) service model based on metadata, especially DMB ECG XML standardized by TTA, under the convergence of broadcasting and telecommunications. Also we introduce the personalized DMB service system developed to validate the conformance of DMB ECG XML standard and the usefulness of DMB ECG service. The personalized DMB service system is described in details from the authoring stage to the consumption stage of the contents. The results of experimental tests for the personalized DMB service system are also introduced in this paper. We finally address the possibility of making successful personalized DMB services in mobile multimedia broadcasting market.
Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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2015.05a
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pp.423-424
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2015
본 논문은 학습 수준에 따라 개인별 또는 그룹별로 학습이 가능하도록 지원하는 단체 학습 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 교수자가 학습능력과 수준의 차이에 따라 학습자를 수준별로 그룹을 임의로 설정하여 설정된 개별 학습자 혹은 학습자 그룹별로 각기 다른 학습 콘텐츠를 제공하도록 함으로써 학생들이 같은 공간, 간은 시간대에 있더라도 개인별 맞춤 학습을 진행하는 것이 가능하다. 개별 학습자 또는 학습자 그룹별로 학습을 독립적으로 진행할 수 있도록 제어함으로써 모든 학습자는 개인화된 학습 시스템을 각기 사용하는 것과 같은 효과를 누리게 된다.
This study was carried out the exercise monitoring utilizing mobile device which is easily accessible and personalized exercise prescription based on it. For this, a variety of exercise monitoring and status of those were investigated and suggested the potential of personalized exercise prescription. If individual users send their body and vital informations using a mobile device, all informations are collected in u-Fitness center. After then exercise expert provide a customized prescription based on the collected information and feed data into database of u-Fitness center. System of U-Fitness center will provide the best personalized exercise prescription by automatically connecting to the content providers. In the future, a variety of mobile devices and services will work together and it can be evolved as an open platform that can be used for multiple services according to the needs of individual users on a single platform.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.25
no.4
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pp.537-542
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2021
Smart TVs provide a variety of services and information compared to existing TVs based on the Internet. In order to provide more personalized services or information, it is necessary to analyze users' viewing patterns and provide customized services or information based on them. The proposed system receives the user's TV viewing pattern, analyzes it, and recommends a TV program or movie as customized information to the user. For this, the system was constructed with a preprocessor and a deep learning model. The preprocessor refines the name of the TV program watched by the user, the date the TV program was watched, and the watched time. Then, the multi-attribute LSTM model trains the refined data and performs prediction.The proposed system is a system that provides customized information to users, and is believed to be a leading technology in digital convergence that combines existing IoT technology and deep learning technology.
Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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2005.11a
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pp.369-378
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2005
본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 유동 소비자가 서비스의 유동성을 보장받을 수 있는 지능형 여행정보서비스를 제안하고자 한다. 본 시스템은 유비쿼터스 환경에서 여행자가 필요로 하는 정보획득을 돕기 위해 다양한 상품제안, 그 상품들 간의 연계를 통한 맞춤제안을 목적으로 설계되었다 여행정보시스템에 연관된 상품들은 호텔, 비행사, 자동차, 여행지 정보, 음식점 및 Business Trip 등이다. 따라서 여행자의 요구 및 상황의 변화에 맞게 연관상품의 Schedule 맞춤을 위한 지능형 여행 최적정보시스템의 연구가 요구된다. 이를 위해 본 연구에서는 Traveling Service 지원을 위해 첫째 여행자의 요구에 따른 단일상품의 복합상품화(Product bundling)를 위한 방법론을 제안하였다. 둘째, 복합상품을 구성하기 위해 필수적인, 개별정보시스템에 이질적인 형태로 저장되어있는 단일상품에 대한 정보를 공유하기 위해, 여행상품과 온톨로지의 구축이 요구된다. 이에 본 논문에서는 OWL 기반의 온톨로지를 구축하였다. 온톨로지 기반의 여행정보시스템은 향후 시맨틱 웹서비 기반의 지능형 여행정보시스템 구축을 위한 초석으로 활요될 것이다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2010.11a
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pp.429-431
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2010
인터넷과 정보기술의 발전으로 최근 이러닝 시스템을 포함한 다양한 학습 시스템이 연구 발전되고 있다. 학습자의 관점에서는 학습의 형태 혹은 학습자의 학습 패턴등을 분석하여 지능적인 학습시스템으로 발전하고 있으며, 교수자의 관점에서는 교수학습 모델 연구와 학습 컨텐츠 계발 방법론 연구 등이 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문에서는 지능형 튜터링 시스템을 위한 메타러닝 설계 연구를 제안하였다. 메타러닝은 학습자 자신이 어떤 특성을 가지고 어떻게 학습하는지에 대해 학습할 수 있는 방법을 설명한다. 동일한 학습내용을 같은 순서 혹은 같은 방법으로 학습하는 것은 서로 다른 학습자에게 동일한 학습 결과를 나타낼 수 없기 때문에 개인 맞춤형 학습 서비스 형태를 필요로 한다. 따라서 본 연구에서는 메타러닝 설계를 기반으로 지능형 튜터링 시스템을 개발 할 수 있는 방법을 설명하고자 한다. 향후 본 논문에 설계를 기반으로 지능형 튜터링 플랫폼을 표준으로 개발하여 국제적 표준의 ITS(Intelligent Tutoring System)로 발전되기를 기대한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2016.04a
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pp.599-602
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2016
실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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