• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.496-499
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• 2018

최근 서구화된 식습관으로 인해 국내 비만 인구가 급격하게 증가했고 이에 따라서 다이어트에 관심을 갖는 사람들이 많아졌다. 하지만 현재 출시되어 있는 애플리케이션은 단지 식단을 선택하도록 목록을 보여주는 것에 그친다. 최근 추천 시스템은 데이터 서비스에 필수적인 요소가 되었고 사용자가 직접 선택에 대한 고민 할 것 없이 개인에게 맞춤된 식단을 제공 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 FatSeceret Open-API를 사용하여 추출한 식품 데이터베이스를 통해 사용자의 식단 선호도를 분석하였다. 그래서 식단 선호도와 협업 필터링 기법을 R을 이용하여 개인 맞춤형 다이어트 식단을 추천해 주는 시스템을 개발한다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.15 no.5
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• pp.632-641
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• 2010

This paper shows the research about the personalized broadcasting system. The personalized broadcasting is the service that users only show the programs which they want to watch when they want to watch these. The purpose of the bi-directional broadcasting service is supporting more satisfied and more personalized services by permitting the bi-directional data transformation. This research also develops the user profiling system for the bi-directional and personalized broadcasting service. This system applied the TV-Anytime metadata specifications which is the standard for the personalized broadcasting services, the system supports the various functions for the bi-directionl and personalized broadcasting such as the user profiling, contents metadata and targeting advertisement services. The bi-directional and personalized broadcasting system increases the users' satisfaction with the recommendation and management of the personally favorite broadcasting contents and advertisements, the trial run results show that the services raise the users' satisfaction with the intelligent and discriminating broadcasting services.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.250-253
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• 2006

최근 들어 음원 협회의 항소로 인해 음악 파일을 무료로 다운 받을 수 없게 되었다. 이로 인해, 유료 음악 사이트의 사용이 증가되었고,수익성이 커지고 있다.하지만 수요가 커진 것에 비해, 대부분의 음악 사이트들의 서비스는 음악 메일이나 휴대폰 전송 등에 그치고 있다. 따라서 사용자를 유치하기 위한 전략으로 추천시스템을 제안하고자 한다. 그 방법으로, 본 논문에서는 음악의 파형 변화를 분석하고, 사용자가 다운로드했던 파일의 리스트를 통하여 사용자 맞춤형 추천 시스템을 벡터 유사도를 통하여 구현하고자 한다. 음악에 대한 성분은 파형을 통하여 진폭과 진동수에 대한 특징 벡터를 추출한다. 그리고 사용자의 다운로드 리스트에 누적시킨다. 위의 두 절차를 통해 사용자의 리스트를 분석하여 비슷한 성분의 음악을 검색한다. 실험을 위해 사용되는 음악 성분에 대한 내용은 수치적인 데이터를 기반하고 있기 때문에 자동화가 용이했고, 빠른 연산 시간과 유동적인 검색 범위를 가질 수 있었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1278-1280
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• 2013

최근 화장품 시장이 꾸준한 양적 성장세를 보이고 있다. 그 결과 많은 소비자들이 자신에게 맞는 화장품을 찾는 데 어려움을 호소하고 있다. 화장품을 추천해주기 위한 시스템이 존재하지만 개개인의 특성을 고려하고 있지 않아 부작용을 초래할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 개인에게 특화된 화장품 정보를 제공하는 시스템인 Beauty Manager를 제안한다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.52 no.1
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• pp.155-178
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• 2021

In the era of the 4th industrial revolution, public libraries need a strategy for promoting intelligent library services in order to actively respond to changes in the external environment such as artificial intelligence. Therefore, in this study, based on the concept of artificial intelligence and analysis of domestic and foreign artificial intelligence related trends, policies, and cases, we proposed the future direction of introduction and development of artificial intelligence services in the library. Currently, the library operates a reference information service that automatically provides answers through the introduction of artificial intelligence technologies such as deep learning and natural language processing, and develops a big data-based AI book recommendation and automatic book inspection system to increase business utilization and provide customized services for users. Has been provided. In the field of companies and industries, regardless of domestic and overseas, we are developing and servicing technologies based on autonomous driving using artificial intelligence, personal customization, etc., and providing optimal results by self-learning information using deep learning. It is developed in the form of an equation. Accordingly, in the future, libraries will utilize artificial intelligence to recommend personalized books based on the user's usage records, recommend reading and culture programs, and introduce real-time delivery services through transport methods such as autonomous drones and cars in the case of book delivery service. Service development should be promoted.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.532-533
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• 2023

대학 생활을 하면서 자신이 필요한 정보를 모두 챙기기는 쉽지 않다. 매번 학교 홈페이지나 관련 사이트에 접속하여 확인하는 것은 번거롭기도 하고 신입생의 경우에는 그런 정보의 존재조차 잘 모르는 경우가 많다. 때문에 이 논문에서는 웹 크롤링 방식을 통해 다양한 사이트에서 필요한 정보를 수집하고, 기계학습 모델 중 N-GCN을 기반으로 한 추천시스템을 이용하여 본인에게 맞는 추천과목, 동아리 모집공고, 학술대회, 채용공고 등의 정보를 제공해주는 Kingomanager를 소개한다. Kingomanager는 학생들의 학년, 관심분야를 고려해서 개개인별 맞춤 정보를 추천해준다. 추천 받은 정보들은 메신저 형태의 어플리케이션을 통해서 확인할 수 있고, 해당 정보들은 언제든지 다시 검색하여 다시 찾아볼 수 있다. 어플리케이션 구현에서 Front-end는 React-Native를 사용하였고, Back-end는 Flask와 AWS 서비스를 사용하였다. 본 논문에서는 성균관대학교 소프트웨어학과 학생을 대상으로 하는 프로토타입 어플리케이션을 개발했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.11a
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• pp.901-902
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• 2009

최근 지상파 TV 방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV 방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송 서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 통한 지능적 사용자 맞춤형 DTV 방송 서비스 시스템을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 사용자에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.698-700
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• 2023

최근 들어, 미용 상품을 선택하기 전에 자신의 피부 타입과 상태를 정확히 파악하고 맞춤형 상품을 선택하고자 하는 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 피부 상태 측정을 위한 기술적 요소의 중요성이 더욱 두드러지고 있다. 그러나 현재까지 피부 상태 측정을 위한 데이터셋이 한국인을 대상으로 측정한 데이터셋이 없는 실정이다. 본 연구에서는 한국인의 피부 상태를 정밀하게 분석하기 위해 고해상도 디지털 카메라로 촬영된 이미지, 정밀 피부측정 장비를 활용하여 측정한 정밀 값, 그리고 피부과 전문의가 진단한 피부상태 진단 등급 데이트를 통합하여 제공을 한다. 추후 제작한 데이터셋을 활용하여 개인 맞춤형 미용상품 추천과 개발 등 다양한 분야에 활용하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.95-99
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• 2008

유비쿼터스 환경에서 사용자는 개인용 디바이스를 이용하여 보이지 않는 수많은 자원들과 서로 연결하여 원하는 서비스를 제공 받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 유비쿼터스 지능 공간에 존재하는 자원들 사이의 공유가 필요하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 연구는 새로운 연구 주제이다. 그러나 동일한 환경이라 할 지라도 각 사용자들의 상황은 서로 다르며 개인적인 성향 역시 다양하다. 그러므로 동일한 공간에서 동일한 서비스를 원하는 사용자들이라 할 지라도 현재의 상황과 사용자 개개인의 개성에 따라 필요로 하는 자원이 다른 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 인지하여 맞춤형 자원을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천 시스템은 사용자의 상황을 인지하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 추론을 수행하고, 개인화 추천 서비스를 제공하기 위하여 규칙들 이용한 규칙 기반 추론 방법을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.05a
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• pp.635-636
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• 2014

최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.