• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
• /
• pp.284-286
• /
• 2021

지속적으로 인터넷 및 디지털의 발전으로 많은 양의 미디어 데이터를 저장하고 온라인을 통해 개인에게 맞춤형 서비스를 제공하는 플랫폼이 등장하고 있다. 이러한 서비스를 제공하는 업체들은 미디어의 소비를 촉진 시키기 위해 개인 취향에 맞는 영화를 추천한다. 각 업체에서는 사용자가 선호할 미디어 추천을 위해 다양한 알고리즘에 대해 많은 연구를 하고 있다. 영화는 액션, 멜로, 공포, 드라마 등으로 장르를 구분하고 있으며, 영화의 오디오(음악,효과,음성)는 영화를 구성하는 중요한 제작 요소로 자리잡고 있다. 본 연구에서는 영화예고편을 바탕으로 장르별 오디오를 추출하고, 장르별 오디오의 공통점을 확인 후 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권3호
• /
• pp.29-56
• /
• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
• /
• pp.241-242
• /
• 2016

지난해 MERS 등의 영향으로 주춤했던 국내 관광산업이 올해에는 정부의 임시 공휴일 운영 및 대체 공휴일 실시 등과 함께 외국인 관광인구 유입 증가 등으로 MICE산업 형태로 확대되고 있다. 본 논문에서는 이러한 국내 관광지를 찾는 다양한 여행자에게 위치에 기반한 상세 관광 안내 모바일 서비스를 제공하고 다양한 이동경로를 갖을 수 있는 실외 관광지의 다중경로에 대하여 이용자 소셜 위치정보를 통해, 사용자별 맞춤형 관광경로 추천 및 최단경로 안내 방법에 대하여 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.275-280
• /
• 2006

본 논문은 스마트 홈에서 다수 사용자를 대상으로 조화로운 미디어 서비스를 제공하는 ubiTV 응용을 제안한다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하고 인식하기 위해 정형화된 컨텍스트를 이용하는 ubi-UCAM2.0 을 기반으로 구현되었다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하기 위해 위치추적 센서, 출입문센서, 소파센서 그리고 PDA 기반의 리모컨을 활용한다. 그리고 수집된 정보를 기반으로 사용자의 컨텍스트를 인식하고 맞춤형 서비스를 제공하는 방송, 영화, 음악, 영상 및 웹 등의 다양한 미디어 서비스로 구성된다. 이를 기반으로 ubiTV 응용은 사용자의 컨텍스트 및 미디어 콘텐츠 정보를 기반으로 개인화된 서비스를 제공하고 추천한다. 또한, 사용자 및 미디어 서비스 간의 협력을 통해 조화로운 서비스 및 콘텐츠 공유를 지원한다. 그리고 파노라믹 영상을 기반으로 한 직관적인 사용자 인터페이스와 서비스 디스커버리를 통해 사용자들이 미디어 서비스를 쉽고 편리하게 제어할 수 있도록 한다. 실험결과, 제안된 ubiTV 응용은 현재의 널리 사용중인 미디어 시스템과 달리 다수의 사용자들이 미디어 서비스를 함께 이용하고 관심 있는 멀티미디어를 서로간에 공유함을 알 수 있었다. 따라서, 제안하는 ubiTV 응용은 다수의 사용자들이 다양한 미디어 서비스를 조화롭게 이용하도록 함으로서 스마트 홈 환경에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
• /
• 제23권4호
• /
• pp.55-70
• /
• 2016

Recently, development of indoor positioning system and IoT such as beacon makes it possible to collect and analyze each customer's shopping behavior in off-line shopping malls. In this study, we propose a realtime brand recommendation scheme based on each customer's brand visiting history for off-line shopping mall with indoor positioning system. The proposed scheme, which apply collaborative filtering to off-line shopping mall, is composed of training and apply process. The training process is designed to make the base brand network (BBN) using historical transaction data. Then, the scheme yields recommended brands for shopping customers based on their behaviors and BBN in the apply process. In order to verify the performance of the proposed scheme, simulation was conducted using purchase history data from a department store in Korea. Then, the results was compared to the previous scheme. Experimental results showd that the proposed scheme performs brand recommendation effectively in off-line shopping mall.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.223-231
• /
• 2012

최근 스마트폰 보급에 따른 디지털 네이티브의 등장으로 교육에 있어서도 이에 걸 맞는 변화가 필요하게 되었다. 기존의 E-Learning, U-Learning 을 보다 학습자 중심, 맞춤형 교육에 근접하도록 실현할 수 있는 교수학습용 자료와 소프트웨어가 필요한 것이다. 이에 따라 초등학생의 발달 단계에 맞는 음성언어 중심의 영어 학습 프로그램을 교육과학기술부가 추천하는 초등학생을 위한 영어 단어를 기반으로 한 스마트폰에서 학습할 수 있도록 어플리케이션을 설계하고 구현하여 초등학교 학교 현장에서의 스마트러닝의 적용 및 발전을 위한 창의적인 아이디어를 제시해 보고자 한다.

• 대한산업공학회지
• /
• 제42권2호
• /
• pp.129-137
• /
• 2016

A colonoscopy is important because it detects the presence of polyps in the colon that can lead to colon cancer. How often one needs to repeat a colonoscopy may depend on various factors. The main purpose of this study is to determine personalized surveillance interval of colonoscopy based on characteristics of patients including their clinical information. The clustering analysis using a partitioning around medoids algorithm was conducted on 625 patients who had a medical examination at Korea University Anam Hospital and found several subgroups of patients. For each cluster, we then performed survival analysis that provides the probability of having polyps according to the number of days until next visit. The results of survival analysis indicated that different survival distributions exist among different patients' groups. We believe that the procedure proposed in this study can provide the patients with personalized medical information about how often they need to repeat a colonoscopy.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권10호
• /
• pp.59-66
• /
• 2022

본 논문에서는 음성 데이터에서 특징벡터를 추출한 후 이를 분석하여 화자의 성별을 분류하는 연구를 진행하였다. 본 연구는 고객이 전화 등 음성을 통해 서비스를 요청할 시 요청한 고객의 성별을 자동으로 인식함으로써 직접 듣고 분류하지 않아도 되는 편의성을 제공한다. 학습된 모델을 활용하여 성별을 분류한 후 성별마다 요청 빈도가 높은 서비스를 분석하여 고객 맞춤형 추천 서비스를 제공하는 데에 유용하게 활용할 수 있다. 본 연구는 공백을 제거한 남성 및 여성의 음성 데이터를 기반으로 각각의 데이터에서 MFCC를 통해 특징벡터를 추출한 후 SVM 모델을 활용하여 기계학습을 진행하였다. 학습한 모델을 활용하여 음성 데이터의 성별을 분류한 결과 94%의 성별인식률이 도출되었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
• /
• pp.653-654
• /
• 2022

최근 AI(artificial intelligence)를 이용한 기술개발이 다양한 분야에서 진행되고 있다. 일반적인 개인 취향에 맞는 개인 맞춤형 추천 시스템에서 특정 목적에 부합한 응용 기술개발에 이르기까지 많은 부분에서 활용되고 있다. 본 연구에서는 성인 검출을 위해서 초등학교 학생들이 많이 생활하는 초등학교를 대상으로 성인을 검출할 수 있는 방법을 제안한다. 성인과 어린이를 구분하기 위한 요소로서 의류 색상, 패턴, 스타일이나 신체적 크기 등을 이용하며, 이를 통해 초등학교에 무단 침입한 성인이나 인가받지 않은 성인을 신속하게 탐지하여 사전 인지 시스템에 활용이 가능할 것이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
• /
• pp.353-354
• /
• 2021

본 연구에서는 빠르게 발전하는 남성 화장품 시장 트렌드에 맞춰서 남성 고객과 남성 화장품을 타겟으로 하는 기업에 유용한 정보를 제공할 수 있는 데이터베이스 시스템을 구축하고자 한다. 아직까지는 여성에 비해 남성 고객과 남성 화장품에 대한 데이터 분석 및 연구가 현저히 적은 편이다. 본 연구는 남성 고객의 데이터와 빅데이터 자료를 바탕으로 구매율이 높은 상위 10개 제품명과 브랜드명, 소비자가 원하는 가격대의 유명하고 인기있는 제품, 특정 피부고민을 가진 고객이 구매한 제품 중 알레르기 유발 물질이 포함된 제품의 정보와 같은 유용한 정보들을 데이터베이스 시스템을 활용하여 산출해냈다. 이를 통해, 남성 화장품 시장이 앞으로 나아갈 방향에 대해 파악하고 국내 남성 화장품 시장의 발전에도 이바지할 수 있을 것으로 예측된다.