• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.549-550
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• 2023

본 논문에서는 데이터 마이닝을 활용한 감성적 여행계획 제공 앱으로 각 개인에게 알맞은 맞춤형 여행계획 추천 어플을 연구하고자 한다. 여행 계획에서 여행자들이 더 좋은 경험을 하도록 돕고 앱을 통하여 여행을 최대로 즐길 수 있으며 앱에서 제공하는 데이터들을 바탕으로 숙소, 관광명소, 음식점 등의 자료제공으로 최상, 최적의 숙소 체험, 훌륭한 음식점 예약, 주변의 좋은 여행지를 검색 가능하게 하고자 한다. 아울러, 어떤 여행을 계획하든 제공하는 앱으로 간편하게 감성적으로 여행을 계획하고 그 체험과 정보들을 다른 사람들에게도 여행 가이드로 추천, 공유할 수 있도록 하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.372-373
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• 2016

현재 해외뿐만 아니라 국내에서도 큐레이션 서비스가 활발히 운영중이다. 폭발적으로 증가한 어플리케이션 마켓 시장에서 사용자들은 자신에게 맞는 앱을 찾고 설치하기 어려워지고 있다. 이에 대응하여 본 논문에서는 어플리케이션 큐레이션 서비스인 Appingpot 시스템을 제안한다. Appingpot에서는 사용자들로부터 수집된 앱 로그데이터와 Facebook 친구 정보를 기반으로 Hadoop과 Spark를 통해 사용자들에게 적합한 앱을 추천하는 서비스를 제공한다.

• TTA 저널
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• 통권174호
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• pp.110-113
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• 2017

(주)피제이팩토리는 이미지의 정보화 작업을 최소한의 움직임으로 가능하게 하는 UX(User eXperience)를 개발했으며 관련 특허를 보유하고 있다. '디테일(Detail)'은 그 특허를 통해 구현된 (주)피제이팩토리의 모바일기기 기반 카메라 앱 및 SNS 서비스다. 2016년 2월, 기업환경통합(EAI/E5B), 애플리케이션성능관리(APM) 및 보안 솔루션 개발 구축 전문업체인 모코엠시스로부터 5억여 원의 투자를 유치했다. 새로운 이미지 파일포맷을 개발하던 (주)피제이팩토리는 국제 표준화의 필요성을 알았으나, 구체적인 진행 방법과 전략을 구상하기에는 정보와 경험이 턱없이 부족했다. 이때 지인의 소개로 국제 표준화 작업 과정을 도울 기관으로 TTA를 추천받았다. TTA의 자문서비스를 통해 국제표준화기구인 ISO/IEC JTC 1 SC29에 국제 표준으로 제안할 구체적인 전략을 세우게 되었다.

• 감성과학
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• 제22권2호
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• pp.49-58
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• 2019

4차 산업 혁명 시대에 인공지능은 IT 기업을 중심으로 기업들의 핵심 사업 전략이 되고 있다. 그리고 국내외 주요 포탈 기업들 또한, 인공지능 기반의 검색 서비스를 출시하고 있다. 인공지능 검색 서비스는 이미지 음성과 같은 비정형 데이터를 활용하며 검색 패러다임을 확장시켰다. 하지만 기존의 텍스트 기반의 검색 서비스와 다른 인터페이스를 제공한다. 익숙하지 않은 인터페이스는 서비스의 사용성을 저해할 수 있는 요소로, 인공지능 검색 서비스를 이용에 따른 사용성에 변화를 알아볼 필요가 있다. 본 연구는 네이버앱 8.9.3 베타버전을 사례로 인공지능 검색 서비스를 실험한다. 실험은 네이버앱 사용 경험이 있는 20대와 30대 30명을 대상으로, 네이버앱의 인공지능 검색 서비스인 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드, AiRS 추천 콘텐츠의 사용성을 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 평가한다. 실험분석 결과, 기존의 네이버앱 검색과 비교하여 통계적으로 유의미한 사용성 변화가 있는 것으로 나타났다. 스마트 렌즈, 스마트 보이스, 스마트 어라운드는 양(+)의 상관관계가, AiRS 추천 콘텐츠는 음(-)의 상관관계가 있었다. 본 연구는 인공지능 검색 서비스를 적용에 따른 사용성 변화를 평가하고 분석한 것으로, 추후 인공지능을 활용한 서비스의 사용성 평가 연구에 유용한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.845-852
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• 2018

본 연구에서는 디지털 세대를 위한 스마트폰 중독 방지 런처와 다중지능 및 집단지성을 활용한 머신 러닝 기반 콘텐츠 추천 시스템을 개발하였다. 이를 통해 어린 자녀의 디지털 기기 과다 사용을 불안해하는 부모들에게 편리한 디지털 양육 경험을 제공하고 자녀에게는 즐겁고 안전한 학습 환경과 학습 능률을 제고하는 적응 형 개별 디지털 학습법을 제시한다. 제안하는 앱은 시간제한 설정과 더불어 유해 콘텐츠와 스마트폰 중독의 위험으로부터 자녀를 보호하는 게이미피케이션 런처이다. 수많은 교육용 콘텐츠 및 앱 중에서 선택이 어려운 부모들에게 아이들의 학습 및 활동 정보를 수집 분석하여 빅 데이터 기반의 학습 분석 리포트를 제공 하고 집단지성을 통한 추천 알고리즘으로 자녀에게 필요한 콘텐츠를 추천하는 시스템으로 구성된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.949-958
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• 2022

현대인들은 개인별로 많은 종류의 옷을 가지고 있고 옷장은 단순히 옷을 보관하는 용도뿐만 아니라 옷장의 상태에 대한 관리가 중요해졌다. 본 논문에서는 스마트 옷장의 사용자는 일상생활의 편리함 및 최적의 옷장 상태를 제공하는 스마트 옷장을 제작하여 다양한 환경에서 사용 가능한 스마트 가구개발의 가능성을 제시하였다. 개발된 시스템에서 Arduino MEGA를 기반으로 블루투스 연결을 통한 앱 인벤터와 터치식 LCD를 사용해 옷장을 제어되며, 날씨에 따라 사용자에 어울리는 옷을 추천해준다. 또한 LCD 스크린을 통한 실시간 날씨 상태 확인, 필요에 따라 손쉽게 환기가 가능하도록 하여 시간 절약과 편리성에 의미를 둔 스마트 옷장을 설계하였다. 사용자의 적합한 옷을 어플리케이션으로 추천할 수 있도록 Arduino와 app inventor 프로그램을 통해 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권12호
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• pp.259-266
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• 2023

본 논문에서는 속성기반 오피니언 마이닝(ABOM)을 적용한 협업 필터링의 정확도 성능을 개선할 수 있는 알고리즘을 제안한다. 실험을 위해 국내 스마트폰 사용자의 스마트폰 앱에 대한 총 1,227건의 온라인 소비자 리뷰 데이터가 분석에 사용되었다. KKMA(꼬꼬마)분석기를 이용하여 형태소 분석 및 KOSAC를 사용하여 감성어 분석 후 LDA 토픽 모델링을 사용하여 속성 추출한 가중치 값을 부여한 리뷰별로 토픽 모델링 결과를 이용하여 협업필터링의 평점과 감성스코어의 평점을 합산한 평균값 정확도 오차를 계산한 통계모형 성능 평가인 MAE, MAPE, RMSE를 사용하였다. 실험을 통해 추천 알고리즘 중 전통적인 협업필터링과 LDA 속성 추출과 감성분석을 결합한 속성기반 오피니언 마이닝(Aspect-Based Opinion Mining, ABOM) 기법을 결합하여 온라인 고객의 앱 평점(APP_Score) 대한 정확도를 예측하였다. 분석 결과 전통적인 협업필터링을 구현한 평점의 정확도 보다 속성기반 오피니언 마이닝 CF를 적용한 평점의 예측 정확도가 더 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.157-176
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• 2016

스마트폰, 태블릿PC와 같은 모바일 기기의 확산과 더불어 앱의 보급도 크게 늘어나면서 우리 일상의 다양한 분야에서 활용되고 있다. 게임, 생활, 엔터테인먼트, 정보, 전자상거래 등 다양한 종류의 수많은 앱이 생겨나고 있으나, 그들 중 대부분이 사용자의 구매 선택조차 받지 못하고 있으며, 구매가 이루어진 이후에도 많은 수는 오랫동안 사용되지 않고 외면당하고 있다. 사용자가 앱을 선택하고 사용하는 데에 영향을 미치는 요인을 찾는 연구는 사용자에게 적합한 앱을 선별적으로 추천하는 데에 활용됨으로써 마케팅 효과를 높일 수 있다는 점에서 앱 개발자나 배포자 및 사용자 모두에게 기여하는 실무적 가치가 크다고 할 수 있을 것이다. 이런 관점에서, 본 연구는 앱의 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 유형별로 어떻게 달라지는지를 파악하려는 목적에서 수행되었다. 앱 사용에 영향을 미치는 요인으로서 사용자의 인구통계학적 특성뿐만 아니라 사용자가 앱을 구매하고 사용한 경험, 구매 시 참고한 앱에 대한 객관적 평가인 별점, 마케팅의 수단으로서 상품의 소개 화면에 노출되는 배지(Badge)의 영향을 살펴보았다. 사용자의 앱 선택에 영향을 미치는 요인에 대한 기존 연구들은 대부분 설문에 대한 응답 결과를 분석에 사용함으로써 사용기록이 정확히 반영하지 못하는 한계점을 갖는 반면, 본 연구는 특정한 기간 동안 사용자의 실제 사용기록 전체를 측정하고 수집하여, 이 데이터를 기반으로 분석을 실시했다는 점에서 큰 의의를 갖는다고 할 수 있다. 사용자가 자신의 모바일 기기에 설치된 다양한 앱을 설치해놓고 이들 중 자신의 필요에 적합한 것을 선택하여 사용하게 되는데, 이 선택에 영향을 미치는 요인이 카테고리 별로 다를 것이라는 점을 고려하여, 다변량 프로빗 모형을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석결과로 앱 사용에 영향을 미치는 요인이 앱 카테고리 별로 달라지는 것과 앱 카테고리 선택 간의 상관관계를 제시하였으며, 사용자의 앱사용 목적에 따라 쾌락성(Hedonic)과 실용성(Utilitarian)으로 구분지어 설명하였다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제5권2호
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• pp.41-45
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• 2019

본 논문에서는 소비자들이 직접 도시락 반찬을 선택해서 도시락을 주문할 수 있는 일인분 도시락 앱을 설계하였다. 현대 사회에선 대가구에서 핵가족, 핵가족에서 1인 가구가 점점 많아지고 있다. 혼자 밥하기 번거롭고 식당이나 배달 가능한 업소에서는 보통 2인분부터 주문할 수 있으므로 혼자 이용하기엔 부담스럽다. 그런 불편함을 해소하기 위해 다양한 세부 메뉴들을 골라 1인 맞춤 도시락을 주문할 수 있는 앱이다. 세부 메뉴를 선택하는 과정에서 빅데이터가 제공하는 정보를 이용한다. 즐겨찾기 기능을 통하여 기존의 주문을 사용할 수 있으며, 빅데이터를 이용한 추천 도시락 메뉴를 이용할 수도 있다.

• 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.