• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.470-473
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• 2021

본 논문에서는 코로나-19로 인해 홈 트레이닝 시장이 성장하고 있는 상황 속에서 효율적인 운동을 위해 사용자의 식습관, 신체조건, 선호도 등을 바탕으로 적합한 운동을 추천해주는 시스템을 제안한다. 먼저 K-최근접 이웃 알고리즘을 활용해 비만의 정도에 따라 사용자를 분류하고, 운동 데이터를 소모 칼로리에 따라 클러스터링 한다. 다음으로 비만의 정도와 운동 레벨에 따라 정해진 추천 점수를 통해 사전 선호도 확률을 계산하고, 베이지안 네트워크를 통해 사후 확률을 구한다. 이를 바탕으로 특이값 분해 알고리즘(SVD)를 활용하여 사용자 맞춤형 운동을 추천한다. 제안 시스템의 성능을 검증하기 위해 비교 실험을 진행하여 회귀 문제 평가 척도인 RMSE 값 측면에서 성능을 분석하였다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.234-240
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• 2022

본 논문은 직종별 근무 환경에 따른 상대적 운동량을 고려한 맞춤형 AI 운동 추천 서비스 방법을 제안한다. 가속도 및 자이로 센서를 활용하여 수집된 데이터를 18가지 일상생활의 신체활동으로 분류한 WISDM 데이터베이스를 기반으로 전신, 하체, 상체의 3가지 활동으로 분류한 후 인식된 활동 지표를 통해 적절한 운동을 추천한다. 본 논문에서 신체활동 분류를 위해서 사용하는 1차원 합성곱 신경망(1D CNN; 1 Dimensional Convolutional Neural Network) 모델은 커널 크기가 다른 다수의 1D 컨볼루션(Convolution) 계층을 병렬적으로 연결한 컨볼루션 블록을 사용한다. 컨볼루션 블록은 하나의 입력 데이터에 다층 1D 컨볼루션을 적용함으로써 심층 신경망 모델로 추출할 수 있는 입력 패턴의 세부 지역 특징을 보다 얇은 계층으로도 효과적으로 추출 할 수 있다. 제안한 신경망 모델의 성능 평가를 위해서 기존 순환 신경망(RNN; Recurrent Neural Network) 모델과 비교 실험한 결과 98.4%의 현저한 정확도를 보였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2015년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.443-444
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• 2015

본 연구에서는 GX 프로그램의 하나인 스피닝 운동을 모델로 사용자의 골격을 추적하여 강사 아바타와의 동작 일치율을 판단하고, 스피닝 운동 중 감성을 분석하여 사용자에게 맞춤형 운동을 추천한다. 또한 현장감과 몰입감 증대를 위해 바람, 조명, 진동 등 다양한 실감효과를 제공하는 스포테인먼트 스피닝 시스템을 개발하고, 가정에서 원격지의 사용자와의 경연 서비스를 제공할 수 있는 실감 체험형 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.244-247
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• 2015

본 논문에서는 모바일 환경의 상황 적응형 효율적인 광고운영 시스템 설계에 대하여 제안한다. 제안한 시스템은 광고공급자가 제작한 광고콘텐츠를 저장하고, 광고공급자와 광고소비자의 상황정보와 피드백 정보를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 추천하여 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 광고콘텐츠와 광고 소비자의 선호도 및 성향에 따른 스마트한 광고 콘텐츠를 추천 및 제공하기 때문에, 스마트 미디어 시대를 맞이한 광고시장에 새로운 서비스 모델을 개발하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.341-342
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• 2021

본 논문에서는 운동 관련 빅데이터를 적용한 인공지능을 활용하여 개개인에게 알맞은 운동 루틴을 추천해 주는 비대면 방식 PT를 제안한다. 이 정책은 '건강한 사람이 앱을 만나 더 건강해진다.'는 모토를 중심으로, 홈 트레이닝을 하고 싶지만 운동방법을 모르는 사람들로 하여금 자신에게 맞추어진 루틴 구성을 통해 운동 수행능력의 효율성을 높이고, 잘못된 자세로 인한 부상 등을 최소화한다. 또한 이 정책은 기존의 일일이 사용자가 입력해야 했던 시스템들에서 머신러닝을 통한 AI 알고리즘을 통한 추천을 통해 비대면 방식의 수동적인 운동 방식에서 AI가 트레이너 역할을 해주는 방식으로 사용자와 상호작용하고, 정확한 운동 목표를 추천함으로써 운동 지속성과 동기성을 부여한다. 본 논문에서는 프로토타입을 통해 제안하는 AI를 적용한 맞춤 헬스 정책이 기존의 헬스 앱 업계에서 시장성을 보일 수 있다는 가능성에 의의를 둔다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.1097-1104
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• 2011

본 논문에서는 개인 맞춤 도서 추천을 위한 시맨틱웹 접근방법을 제안한다. 제안방법은 콘텐츠 기반 추천을 이용하면서도 사용자가 모든 도서 검색 시스템에 자신의 관심분야를 등록해야 하는 단점을 개선한다. 제안방법은 다양한 서지정보제공자의 도서분류 온톨로지상에서 자신의 관심분야를 등록할 수 있게 함으로써 사용자 프로파일을 공유한다. 또한 사용자 프로파일 관리 시스템은 제안방법에 의해 작성된 사용자 프로파일을 관리하고, 사용자의 관심분야와 도서분류 온톨로지상의 각 개념과의 유사성을 분석하는 기능을 제공한다. 제안방법은 사용자 프로파일의 공유를 통해 기존 키워드 검색에 비해 더 향상된 효율성을 제공한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.609-617
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• 2011

본 논문에서는 트위터로부터 자동 생성한 사용자 프로파일을 이용하는 개인 맞춤형 음식 추천 시스템을 제안한다. 사용자 개인의 트위터 문장에서 명사를 추출하고, 감정단어와의 공기 여부에 따라 감정점수를 계산한 후. 사용자 프로파일을 생성한다. 각 음식에 관한 정보는 웹에서 검색한 웹 페이지를 분석, 가공하여 음식별 대표 명사 목록을 만들어 사용한다. 이렇게 구축된 사용자 프로파일과 각 음식별 특징 정보 간 유사도를 계산하여 사용자에 맞는 음식을 추천 해준다. 제안하는 방법은 추천 시스템을 처음 사용하는 사용자라 할지라도 사용자 프로파일이 자동으로 구축되어 추천에 사용되기 때문에 항상 추천 결과를 얻을 수 있는 장점이 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.659-660
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• 2023

코로나19의 엔데믹 선언으로 일상생활이 코로나19 이전으로 빠르게 되돌아가고 있다. 또한 소비자들의 취향이 세분화되고 여가생활의 트렌드가 급속하게 변화하면서 장소 추천 플랫폼의 이용이 증가하고 있다. 그러나 기존 장소, 코스 추천 앱의 경우 자체적으로 제작한 추천 콘텐츠로 인해 제공되는 데이터의 범위가 제한적이고 업데이트가 느리다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 사용자가 선호하는 장소를 기반으로 테마별 카테고리로 나들이 장소를 랜덤으로 추천해 준다. 또한 추천 장소들을 기반으로 최적의 동선을 계산한 코스를 제공해주는 동시에 빠르고 쉽게 계획할 수 있는 맞춤형 나들이 추천 앱을 개발하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.333-338
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• 2006

최근 사용자에 대한 많은 정보를 얻는 것이 가능해지면서, 데이터마이닝 기법이나 Contents 추천 기법을 이용한 맞춤형 서비스가 가능하게 되었다. 특히, 대부분의 사람들에게 TV 프로그램 시청은 여가생활시간에서 가장 높은 비중을 차지 하고 있다. 따라서, 보다 지능적인 TV 프로그램 서비스를 제공하는 기술에 대하여 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime을 이용하여 개인화된 Electronic Program Guide (EPG)를 생성하고, 개인화된 EPG 정보를 활용하여 시청자에게 맞춤형 TV 프로그램 서비스를 제공하는 시스템에 대한 연구 결과를 제시한다. 또한 시청자의 시청패턴과 TV 프로그램 선호도를 바탕으로 시청자가 원하는 프로그램을 추천하는 TV Program Recommender Agent와 방송 및 TV 프로그램에 대한 대화를 담당하는 TV Program Helper Agent, 시스템 조정 및 메시지 전달을 담당하는 Coordinator Agent로 이루어진 멀티에이전트 기반 시스템 구조를 제시한다.

• 문화기술의 융합
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• 제2권3호
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• pp.35-40
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• 2016

본 연구는 안드로이드 앱을 이용한 맞춤형 스타일링 정보제공에 대한 APP개발로써 본인의 옷 코디에 도움을 주고자 설계되었다. 개인이 착용한 아이템에 대한 기록을 남겨 추천 코디 정보로 활용하고 나만의 옷 관리 데이터를 조회하여 스타일링을 준비한다. 쇼핑 중 촬영한 사진은 카메라로 찍거나 스마트폰 갤러리에서 직접 가져오도록 하였고 다음 OpenAPI를 이용한 이미지 검색을 앱에 저장할 수 있다. 저장된 아이템사진과 착용했던 옷을 가지고 추천된 스타일링을 제공 받는다.