• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2024.05a
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• pp.854-855
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• 2024

디지털 기술의 발전과 메타버스의 성장은 2021년을 전후로 전 세계적인 주목을 받았다. 이러한 트렌드는 게임과 소셜 서비스를 넘어 다양한 산업 분야에 영향을 미치고 있다. 관광 산업 또한 메타버스의 활용 가능성에 주목하며, 이를 통해 새로운 경험과 가치를 제공하려는 노력을 기울이고 있다. 본 연구는 메타버스 기반 관광지 추천 서비스를 통해 관광 산업 내에서 메타버스의 발전 방향성을 제시하며, 특히 한국의 주요 관광지인 서울과 제주의 랜드마크들을 중심으로 한 가상 관광 체험과 사용자 맞춤형 관광지 추천 서비스를 강조한다. 이를 통해 메타버스가 관광 산업에 어떻게 기여할 수 있는지를 탐구한다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.12 no.2
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• pp.95-101
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• 2012

As the influence of social networking services across the societies becomes greatly higher, many of the domestic agencies are trying to communicate with users through the introduction of social networking services. In this paper, we present a reliable exhibition-related contents recommendation service to combine social networking service concept with the customized contents recommendation method we previously proposed. The proposed service may effectively and reliably recommend its users exhibition-related contents by exploiting their relationships in the social networks compared with the existing ones.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.1
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• pp.112-120
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• 2011

This research aims to show that the context adaptation system can be used to develop practical context-aware applications by developing a restaurant recommendation system based on location-awareness. In this research, we have designed and implemented a location-aware restaurant recommendation system which provides a customized restaurant recommendation service based on the user's current context. The context-adaptation engine adapts the application program according to the policy file as contexts are changed, and the application provides restaurant recommendation service based on the changed context like location.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.722-725
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• 2016

많은 화장품이 출시함에 따라 고객들이 자신의 피부 상태에 맞는 화장품을 고르는 것에 대한 어려움이 증가하게 되었다. 기존의 화장품 추천 프로그램들은 해당 프로그램의 DB에 존재하는 화장품들에 대한 추천 밖에 하지 못한다. 본 논문에서 제안하는 새로운 화장품 추천 방법은 화장품을 구입하기 전에 상자 표면에 적힌 성분을 사진으로 찍어 단어 별로 추출한다. 추출한 단어를 DB에 저장되어 있는 성분 이름과 비교하여 화장품 성분만 구분한 뒤 k-최근접 이웃 알고리즘과 내용 기반 기법을 이용하여 사용자에게 맞는 화장품인지 판단해준다. 화장품의 성분표를 통해 DB에 없는 화장품이라도 즉석에서 사용자의 정보와 비교하여 적정도를 분석할 수 있다. 또한 사용자의 화장품 구입 성향으로 화장품을 추천해주어 사용자의 화장품 선택에 도움을 준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.660-663
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• 2017

다양한 소셜 네트워크 서비스가 발달되고 많은 사람들이 소셜 미디어에 참여하면서 방대한 양의 정보가 발생하고 있다. 따라서 원하는 정보를 선별하고 가공하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 협업필터링은 이러한 정보를 토대로 사용자에게 맞춤형 아이템을 추천해주는 알고리즘이다. 하지만 정확한 추천을 위해서는 매우 방대한 양의 정보가 필요하다. 또한 협업필터링에는 초기에는 제대로 추천이 이루어지지 않는 콜드스타터 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스 중의 하나인 트위터 데이터를 활용하여 협업필터링 추천 시스템의 성능을 높이고자 한다. 협업필터링의 평점에 특정 아이템 관련 트윗을 수집해서 긍정/부정을 측정하여 가중치를 부여한다. RMSE 평가 방법을 통한 실험 결과, 소셜 미디어의 긍부정 영향력을 측정하여 적용했을 때가 기존의 협업필터링 방식에 비해 약 5.5%의 성능 향상을 확인하였다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.5
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• pp.171-176
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• 2022

With the recent development of deep learning technology, the areas of recommendation systems have also diversified. This paper studied algorithms to improve the learning rate and studied the significance results according to words through comparison with the performance characteristics of the Word2Vec model. The problem recommendation algorithm was implemented with the values expressed through the reflection of meaning and similarity test between texts, which are characteristics of the Word2Vec model. Through Word2Vec's learning results, problem recommendations were conducted using text similarity values, and problems with high similarity can be recommended. In the experimental process, it was seen that the accuracy decreased with the quantitative amount of data, and it was confirmed that the larger the amount of data in the data set, the higher the accuracy.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.285-288
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• 2022

최근 코로나 확진자가 감소함에 따라 집합금지 명령이 해제되고 단계적 일상 회복이 진행되고 있다. 이에 맞춰 온라인 수업을 진행하던 학교들이 대면 수업으로 전환됨에 따라 학생들이 학교로 돌아오게 되었다. 하지만 학교에 처음 온 학생들은 학교 주변 상권에 대해 잘 모르는 경향이 있다. 본 논문에서는 이러한 학생들의 고민을 줄여주기 위하여 카테고리별로 맞춤 식당을 추천해주는 서비스 개발하였다. Kotlin을 활용한 안드로이드 애플리케이션 형태로 개발하였으며, 네이버 지도를 활용하여 식당의 위치를 알려주도록 하였다. 또한 Firebase를 활용한 게시판을 통해 소통의 창구를 마련하고 간단한 게임 등을 통해 학우들 간의 친밀도를 높일 수 있는 콘텐츠를 제공하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.949-951
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• 2022

최근 키오스크의 사용률이 증가함에 따라 키오스크 사용의 어려움을 겪는 정보 취약계층이 존재한다. 키오스크 사용시 메뉴 선택을 키오스크 앞에서 하며, 절차 또한 복잡하다. 또한 키오스크의 높이가 고정되어 있어 휠체어를 타신분, 어린이 등 고정된 높이에 맞지 않는 사람은 사용이 어렵다. 이를 해결하기 위해 맞춤형 추천과 자동 높낮이 조절 키오스트에 대한 연구가 활발하다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 키오스크를 위한 얼굴 분석 기법의 성능 연구 결과를 제시하고 있다. 가장 대표적인 얼굴 분석 알고리즘들로 알려진 MS Azure 얼굴 분석 기법과 네이버 클로바 얼굴 인식 기법에 대한 비교 실험 결과 성별 인식의 경우 MS Azure 기법이 조금 우수했고 나이 분류의 경우에는 비슷한 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2011.06b
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• pp.235-236
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• 2011

최근 스마트폰이 널리 보급되고 대중화됨에 따라 스마트폰에서 구동되는 어플리케이션도 증가하고 있다. 그러나 모바일 환경에서는 정보를 보여줄 수 있는 디스플레이의 크기가 제한적이기 때문에 많은 수의 어플리케이션을 설치 할 경우 메뉴를 찾아가는 것이 불편한 실정이다. 본 연구에서는 사용자의 사용 패턴을 분석하여 사용자가 스마트폰을 사용하는 시점에 적절한 메뉴를 추천해주는 사용자 맞춤형 메뉴 인터페이스 제공 기법을 연구하였다. 안드로이드 기반에서 구현하였으며 실제 사용자 데이터를 토대로 결과를 분석함으로써 사용자 패턴 분석 결과에 기반한 메뉴 인터페이스 제공 가능성을 검토하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.297-298
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• 2011

아토피 피부염(atopic dermatitis, AD)은 염증과 소양감을 동반하는 재발성 만성적인 피부질환으로서 심각성이 나날이 커지고 있는 대표적 건강문제이다. 본 연구의 목적은 아토피 피부염을 겪고 있는 대상자를 위하여, 한국전통 식품과 무 유선 인터넷 기반의 맞춤형 영양 관리 시스템을 개발하는 것이다. 신체계측 및 모발 무기질 수치를 입력하면 체질량지수(BMI) 및 내분비, 탄수화물 내응성 등 대사 관련 기능을 판정 받은 후, 이 평가를 기반으로 체내 기능 개선에 적합한 한국 전통 위주의 식품을 추천하며, 동시에 관련 정보, 식품 성분, 요리법 등을 제공하여 대상자 스스로 아토피를 관리할 수 있는 능력을 갖도록 하는 것이다. 결론적으로 본 연구를 통하여 개발된 시스템을 통하여 모바일 사용자들은 장소와 시간의 제약을 받지 않고 어디서나 효과적으로 한국 전통식품 토대의 아토피 피부염 개선을 위한 맞춤형 영양관리를 받을 수 있도록 하였다.