• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.504-512
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• 2016

본 논문에서는 협업 필터링을 통한 개인 맞춤형 이벤트 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위 및 관계성 분석, 협업 필터링을 통해 사용자의 평가되지 못한 속성 값을 예측한다. 또한, 사용자의 성향을 보다 정확하게 파악하기 위해 사용자의 최근 방문 기록이나 상황 정보를 고려하여 사용자의 최신 성향을 관리한다. 이를 통해 새로운 이벤트가 발생하였을 때 참여할 확률이 높을 것으로 예상되는 사용자에게만 이벤트를 추천하여 무분별한 추천을 방지한다. 제안하는 이벤트 추천 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.499-500
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• 2018

뷰티테크시장에서 출시하는 제품 중 영상처리기술을 반영한 다양한 뷰티디바이스가 증가하는 추세이다. 특히 스마트패키징의 경우 주목할 만한 이슈로 뷰티디바이스와 연계된 사용성 및 편리성을 갖춘 애플리케이션 개발이 중요해지고 있으며 사용자가 맞춤형 피부진단 관리 방법에 대한 뷰티정보, 분석리포트, 피부케어샵, 화장품 등을 추천받을 수 있는 뷰티솔루션이 설계되어야 한다. 본 연구는 뷰티케어시장의 전문서비스 영역과 경계를 대중화하여 사용자가 맞춤형 피부진단 관리를 할 수 있는 애플리케이션 설계에 주안점을 둔다. 이를 위해 피부진단 관리 데이터 수집방법의 변수를 정의하고 사용자에게 제안, 모니터링, 뷰티 홈케어 정보, 전문서비스와의 연계방안 등 맞춤형솔루션을 제공할 수 있는 비즈니스플랫폼모델을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.498-503
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• 2018

본 논문은 한국관광공사에서 제공하는 Tour API 3.0 Open API에서 제공하는 데이터를 바탕으로 한다. Google에서 제공해 주는 TensorFlow를 통해서 인공 신경망 딥러닝 알고리즘과 가중치 알고리즘을 통해서 사용자 기호에 맞춰 정보를 추천해 주는 어플리케이션 '눈치코칭_여행딥러닝'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 현재 순위알고리즘은 평균적으로 40%, 딥러닝 모델은 60%정확도를 보여, 딥러닝이 보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.88-91
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• 2012

최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 동향에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠의 소비를 바탕으로 이를 소셜 네트워킹화하고 이를 통해 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 에이전트를 개발하였다. 방송/통신망 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.289-290
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• 2019

최근 뷰티에 대한 관심이 증가함으로써 화장품 관련 정보가 대량으로 발생하였다. 사용자는 선택적으로 정보를 얻고자 하기 때문에 사용자 맞춤형 추천 서비스가 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어 환경에서 기계 학습을 활용한 화장품 추천 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1112-1115
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• 2011

웹 2.0 시대의 웹에는 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 인터넷 사용의 트렌드에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 개인화된 맞춤형 콘텐츠 추천 에이전트를 개발하였다. 웹 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다. 또한, 사용자들이 웹 상에서 콘텐츠들을 등록하고 생성하여 각 사용자들의 그룹과 친구와의 공유가 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.1331-1333
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• 2021

매일 아침 옷 매칭에 어려움을 겪는 사람들에게 지원하기 위한 서비스이다. 본 시스템은 자신이 가지고 있는 옷을 등록하고 등록된 옷을 토대로 상 하의를 추천한다. 옷장 바로 옆에 위치하고 있어 추천과 동시에 옷을 입어볼 수 있다는 장점이 있으며, 앱을 통해서도 추천이 가능하다. 이를 토대로 많은 사람들에게 시간 단축 및 다양한 패션 시도를 유도하는 효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.404-406
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• 2023

본 논문은 맞춤형 카페 추천 서비스를 제안한다. 대중적인 포털 사이트의 카페 정보와 사용자 리뷰를 크롤링 하여 지역별, 키워드별 카페 데이터를 수집한다. 사용자가 원하는 지역과 임의의 키워드를 기준으로 데이터셋 내의 키워드와 비교하여 가장 유사한 키워드를 추출한다. spaCy 라이브러리의사전 학습된 모델 중 similarity method를 사용하여 추출된 키워드를 바탕으로 해당하는 카페를 추천한다. 이를 통해 사용자는 불필요한 정보를 걸러내고 쉽게 원하는 정보를 얻을 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.288-289
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• 2023

본 논문은 글로벌 이슈로 인한 인플레이션과 대학 등록금 인상 우려 등으로 인해 장학금의 중요성이 부각되고 있는 상황을 고려하여 기존의 장학금 공고 게시물을 수집한 후 BERT Q&A (Bidirectional Encoder Representations from Transformers Question & Answering) 모델을 이용해 개별 맞춤형 장학 공고를 추천하는 시스템을 제안한다. 우선 웹 크롤링을 통해 장학금 정보를 수집하고, BERT Q&A 모델과 사전에 정의한 규칙 기반으로 핵심 정보를 추출한다. 이후 분류 과정을 거쳐 사용자가 입력한 정보와 매칭하여 조건에 맞는 장학금 게시물을 추천할 수 있는 어플리케이션을 구현하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1202-1203
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• 2023

본 논문은 스팀(Steam) 게임 플랫폼을 기반으로 약 1000개의 게임 데이터를 활용하여 사용자들에게 알맞은 게임을 추천해주는 시스템을 제안한다. 게임 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 구현했다. 선호도 정보는 게임 선택의 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문에 답하는 방식으로 수집된다. 게임 추천 결과를 시각화하여 신규 유저를 게임에 유입하고 몰입을 촉진하고자 한다.