• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 하계종합학술대회 논문집 Ⅲ
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• pp.1307-1310
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• 2003

본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. 대화형 진화연산은 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 대화형 진화연산이 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 hidden population 기법과, simplified genotype 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.280-281
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• 2011

단말기 기술의 향상으로 과거 다시점 영상 디스플레이가 어려웠지만 현재는 다양한 3D 디스플레이 장치가 개발되고 있으며 2장의 영상을 활용한 스테레오 영상 단말 뿐 아니라 다시점 영상 단말도 개발되고 있다. 다시점 방송 및 콘텐츠를 이용하기 위한 장치는 사용자가 콘텐츠를 감상하는 거리, 각도 및 개개인의 취향에 따라 각기 다른 실감정도를 보여주고 있으며 단말 장치 및 사용자는 끊임없이 움직이게 되므로 이에 대한 대처가 필요하다. 본 논문에서는 사용자의 위치를 파악한 후 그 결과에 따라서 단말장치에서 연속적으로 사용자에게 적절한 깊이 정보를 송출하기 위한 알고리즘을 개발하였다. 사용자의 얼굴 및 눈을 검출하였으며 기존 알고리즘의 문제점인 눈이 아닌 눈썹 또는 눈 주변의 어두운 영역으로 인한 오인식의 문제점을 해결하였다. 눈썹의 위치를 인식하여 눈썹 영역과 눈 영역의 분리를 통한 정확한 눈 위치추적 알고리즘 결과 테스트스트림에 따라 최대 52%의 오차율 향상을 보였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.482-487
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• 2002

본 논문에서는 사용자 개개인에 최적화된 아바타를 생성하기 위해 대화형 진화 연산(Interactive Genetic Algorithm, IGA)을 적용하는 방법을 제안하고 있다. IGA는 사용자의 선택을 적합도 평가에 사용하는 방법이기 때문에, 사용자의 개인적인 취향을 아바타 생성 과정에 반영할 수 있다. 본 연구에서는 기존의 IGA가 가지고 있는 단점을 극복하기 위해 'hidden population' , 'primitive avatar' , 'simplified genotype' 기법을 제안한다. 이러한 방법들은 단시간 내에 최적화된 결과물을 생성하도록 유도함으로써 IGA 시스템의 최대 문제점인 사용자의 피로도를 최소화한다. 마지막으로, 제안하고 있는 알고리즘의 우수성을 증명하기 위해 사용자의 만족도나 신뢰도를 측정할 수 있는 독자적인 평가 방법을 소개하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.901-904
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• 2015

본 논문에서는 사진의 태그정보 및 통계정보, 사용자 평점을 이용하여 여행에 앞서 본인의 취향 등에 맞는 개인화 된 여행계획을 생성할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 개인화 된 여행계획의 자동생성을 위하여, 나이, 성별, 직업, 소득, 학력에 따라 선호하는 여행의 태마를 통계자료를 통해 구분하였고, 사진의 태그정보를 이용하여 사용자가 가장 선호하는 테마를 분별하여 개인화 할 수 있도록 하였다. 이렇게 구분된 태마는 다양한 포털사이트에 등록된 사용자 평점 정보를 토대로 하여 여행계획을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.459-460
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• 2023

기존의 추천시스템은 상품간 혹은 사용자 간의 유사도를 기반으로 작동한다. 하지만 이는 사용자가 유사한 상품 추천 속에 갇히게 되는 필터 버블의 문제와 추천시스템의 고질적인 문제인 데이터 희소성 문제를 피할 수 없게 된다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 취향과 체형 정보를 반영하여 사용자의 평점을 예측하는 협업 필터링 기반 딥러닝 추천과 상품간 비유사성을 고려하여 사용자의 평점을 예측하는 내용 기반 추천을 혼합한 하이브리드 추천 모델을 구축하여 기존 추천시스템의 문제점을 해결하였다. 모델의 성능평가를 위해 인터넷 의류 쇼핑몰을 대상으로 유사한 이미지를 활용한 하이브리드 추천 모델과 NDCG 값을 비교하였고 유사도가 낮은 이미지를 활용한 모델이 더 우수한 성능을 보였다. 이는 다른 제품과는 달리 소비자가 의류를 구매할 경우 이미 구매한 상품과 유사한 상품보다는 유사하지 않은 상품을 구매할 가능성이 크다는 것을 보여준다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (B)
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• pp.200-204
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• 2008

검색엔진을 사용해 질의를 입력 후 사용자가 원하는 정보를 얻을 때까지의 검색 결과정보의 탐색 범위에 대해 설문한 연구 보고서에 검색 결과정보의 첫 페이지만 보는 사용자가 설문인원의 41%를 차지했고, 상위 3페이지만 사용하는 사용자는 88%에 달한다고 하였다. 따라서 검색결과의 상위순위는 사용자의 정보 존재여부를 판단하는 중요한 척도가 된다. 또한 인터넷의 방대한 정보로 인해 정보 홍수에 빠진 사람들은 정보에 대한 까다로운 요구를 하고 있다. 이를 테면 개인화 또는 맞춤화된 정보를 제공 받기를 원하고 있다. 정보검색시 대다수의 사용자들은 질의의 길이를 2단어 이하의 키워드를 사용하여 질의가 특정한 토픽을 지향하도록 하고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용 사용자 프로파일 DB내 질의에 대한 사용자 질의패턴을 분석하여 '분석 Agent' 통한 연관 질의 리스트를 생성하고 '추천 Agent'는 사용자들의 취향변화 즉 시간에 따라 변하는 관심영역 또는 사용자 질의 변화에 대해서 날짜별 가중치를 부여하여 사용자와 상호교류를 통해 사용자에게 맞춤형 질의를 추천하는 방안을 제시하고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제9B권6호
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• pp.775-782
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• 2002

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서 사용자의 구매 행위에 적응형으로 대처하는 지능형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 구매 행위를 모니터하면서, 각 분야별 고객의 구매 행위를 자동 분류하고, 분류된 각 클러스터로부터 사용자의 취향을 학습하는 하는 기능을 필요로 한다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서 본 논문에서는다음 3가지 부분에 중점을 두고 시스템을 설계하였다. 첫째, 사용자의 구매 행위를 포괄적으로 모니터하여 사용자 행위로 추상화하는 모니터 에이전트, 둘째, 고객 구매 행위 데이터로부터 유사한 분야 구매 데이터들로 클러스터 하는 개념적 클러스터 에이전트, 셋째, 각 클러스터로부터 사용자 프로파일을 구축하는 사용자 프로파일 에이전트를 중심으로 설계하는 방안을 제안하고 있다 특히, 본 논문에서는 보다 정확한 고객 구매 행위를 학습하기 위해서 개념적 클러스터링 방식과 귀납적 기계학습 방식을 적용하는 2단계 구조를 제안하고 있다.이와 같은 구조는 여러 분야의 상품을 구매한 정보로부터 사용자의 다중 취향을 학습할 때발생하는 문제를 해결함으로, 사용자 프로파일을 정확하게 구축할 수 있는 장점이 있다. 이러한 정확한 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 보다 적절한 정보를 제공하는 적응형 전자상거래 시스템을 만들 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.145-147
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• 2004

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1111-1114
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• 2001

개인자료교환의 방법 중 가장 보편화된 것이 이메일임에도 불구하고, 기존의 웹메일이나 클라이언트 프로그램 등의 UA(UserAgent)는 운영자 임의의 고정적인 인터페이스, 서버접속에 의한 메일 데이터 조작 등으로 활용범위를 좁혀놓았다. 이메일 사용에서 한층 더 나아가 사용자가 보다 효과적으로 이메일 정보를 활용하고 재사용이 가능하도록 하는 시스템을 개발하는 것이 필요하다. 이 논문에서는 이메일정보를 SMTP/MIME표준을 XML표준형식으로 변환/저장하여 사용자가 이메일정보를 다양한 어플리케이션에서 황용하고 재 사용한 수 있도록 하였다. 최근 발전하고 있는 XML기술과 ASP기반의 웹 메일을 통하여 기존에 웹메일 사용자들에게 친숙한 인터페이스를 제공하고, 이메일을 XML로 변환하고 변환된 XML문서를 XML을 이용하여 사용자 취향에 맞게 재구성한 수 있게 하였다. DOM API를 사용하여 변환된 XML파일을 조합하고, DB가 없이 파일로 관리하여 개인사용자가 이메일정보를 소장할 수 있게 하는 시스템을 설계 및 구현하였다.