• Proceedings of the Korea Inteligent Information System Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.479-486
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• 2007

멘토링은 조직이나 사회 구성원들의 발전을 돕기 위한 프로그램으로서, 조언자, 상담자 및 후원자 역할을 하는 '멘토(mentor)'와 도움을 얻고자 하는 '멘티(mentee)'가 긴밀한 관계를 맺고 유지함으로써 상호 발전을 위해 수행된다. 현재 이루어지고 있는 대부분의 멘토링은 면대면 (face-to-face) 시스템이거나 웹 기반의 e-mentoring 시스템으로, 전자는 시간적 그리고 지역적 한계를 극복해야만 하고 후자는 멘토나 멘티가 멘토링 사이트에 접속하여 게시판을 확인하지 않으면 제대로 된 멘토링을 수행할 수 없다는 한계를 가지고 있다. 또한 멘토와 멘티의 매칭은 무작위로 이루어지거나 코디네이터라고 불리는 사람이 수행하기 때문에, 비용이 많이 소용될 뿐 아니라 개인적인 편견이나 오류가 개입될 여지가 상존한다. 이에 본 연구에서는 시간과 장소의 제약에 구애 받지 않는 u-Mentoring 시스템을 개발하고자 하며, 그 첫 단계로써 멘토와 멘티간의 매칭을 지원하는 새로운 알고리즘(M3 Algorithm, Mentor-Mentee Matching Algorithm)을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘은 매칭의 정확도와 멘토-멘티의 매칭 만족도를 높이기 위해 멘토-멘티 온톨로지(M-Ontology)와 사례기반추론 기법을 사용하였다. 즉, 멘토-멘티의 효과적인 매칭을 위해, 멘토-멘티간 매칭 사례가 없는 초기 단계에는 멘토와 멘티의 속성 비교를 통한 추천 방식을 사용하고, 멘토링이 종료되어 충분한 멘토-멘티간 매칭사례가 수집되면 그 결과를 재사용해 추후 매칭에 활용한다. 본 논문에서는 제안한 매칭 알고리즘이 내장된 u-Mentoring system의 포로토타입을 보여주고자 한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.22 no.1
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• pp.159-185
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• 2016

Planning a multi-day trip is a complex, yet time-consuming task. It usually starts with selecting a list of points of interest (POIs) worth visiting and then arranging them into an itinerary, taking into consideration various constraints and preferences. When choosing POIs to visit, one might ask friends to suggest them, search for information on the Web, or seek advice from travel agents; however, those options have their limitations. First, the knowledge of friends is limited to the places they have visited. Second, the tourism information on the internet may be vast, but at the same time, might cause one to invest a lot of time reading and filtering the information. Lastly, travel agents might be biased towards providers of certain travel products when suggesting itineraries. In recent years, many researchers have tried to deal with the huge amount of tourism information available on the internet. They explored the wisdom of the crowd through overwhelming images shared by people on social media sites. Furthermore, trip planning problems are usually formulated as 'Tourist Trip Design Problems', and are solved using various search algorithms with heuristics. Various recommendation systems with various techniques have been set up to cope with the overwhelming tourism information available on the internet. Prediction models of recommendation systems are typically built using a large dataset. However, sometimes such a dataset is not always available. For other models, especially those that require input from people, human computation has emerged as a powerful and inexpensive approach. This study proposes CYTRIP (Crowdsource Your TRIP), a multi-day trip itinerary planning system that draws on the collective intelligence of contributors in recommending POIs. In order to enable the crowd to collaboratively recommend POIs to users, CYTRIP provides a shared workspace. In the shared workspace, the crowd can recommend as many POIs to as many requesters as they can, and they can also vote on the POIs recommended by other people when they find them interesting. In CYTRIP, anyone can make a contribution by recommending POIs to requesters based on requesters' specified preferences. CYTRIP takes input on the recommended POIs to build a multi-day trip itinerary taking into account the user's preferences, the various time constraints, and the locations. The input then becomes a multi-day trip planning problem that is formulated in Planning Domain Definition Language 3 (PDDL3). A sequence of actions formulated in a domain file is used to achieve the goals in the planning problem, which are the recommended POIs to be visited. The multi-day trip planning problem is a highly constrained problem. Sometimes, it is not feasible to visit all the recommended POIs with the limited resources available, such as the time the user can spend. In order to cope with an unachievable goal that can result in no solution for the other goals, CYTRIP selects a set of feasible POIs prior to the planning process. The planning problem is created for the selected POIs and fed into the planner. The solution returned by the planner is then parsed into a multi-day trip itinerary and displayed to the user on a map. The proposed system is implemented as a web-based application built using PHP on a CodeIgniter Web Framework. In order to evaluate the proposed system, an online experiment was conducted. From the online experiment, results show that with the help of the contributors, CYTRIP can plan and generate a multi-day trip itinerary that is tailored to the users' preferences and bound by their constraints, such as location or time constraints. The contributors also find that CYTRIP is a useful tool for collecting POIs from the crowd and planning a multi-day trip.

• KIISE Transactions on Computing Practices
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• v.23 no.1
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• pp.65-73
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• 2017

Advances in Internet of Things Technology lead to the increasing number of daily-life things that are interconnected over the Internet. Also, several smart services are being developed by utilizing the connected things. Among the daily-life things surrounding user, the mirror can supports broad range of functionality and expandable service as it plays various roles in daily-life. Recently, various smart mirrors have been launched in certain places where people with specific goals and interests meet. However, most mirrors give the user limited information. Therefore, we designed and implemented a smart mirror that can support customized service. The proposed smart mirror utilizes information provided by other existing internet services to give user dynamic information as real_time traffic information, news, schedule, weather, etc. It also supports recommendation service based on user usage information.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.8 no.9
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• pp.1163-1176
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• 2005

The Web is the largest distributed information space but, the individual's capacity to read and digest contents is essentially fixed. In these Web environments, mining traversal patterns is an important problem in Web mining with a host of application domains including system design and information services. Conventional traversal pattern mining systems use the inter-pages association in sessions with only a very restricted mechanism (based on vector or matrix) for generating frequent K-Pagesets. We extend a family of novel algorithms (termed WebPR - Web Page Recommend) for mining frequent traversal patterns and then pageset to recommend. We add a WebPR(A) algorithm into a family of WebPR algorithms, and propose a new winWebPR(T) algorithm introducing a window concept on WebPR(T). Including two extended algorithms, our experimentation with two real data sets, including LadyAsiana and KBS media server site, clearly validates that our method outperforms conventional methods.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.23 no.2
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• pp.1-6
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• 2023

The purpose of this study is to research and develop so that users who are gradually progressing in the popularization of smartphones and the calculation of agricultural quality can use more active and flexible applications than existing application fields. People use event management applications to remember what they need to do, and maps applications to get to their appointments on time. You will need to build a glue-delivered application that leverages the Maps API to be able to recommend the glove's path for events so that the user can use the application temporarily. By comparing and analyzing currently used calendar, map, and schedule applications, several Open Maps APIs were compared to supplement the weaknesses and develop applications that converge the strengths. The results of application development by applying the optimal algorithm for recommending traffic routes according to time and place for the schedule registered by the user are described.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.253-257
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• 2007

최근 웹 상에 정보가 폭발적으로 증가함에 따라, 사용자의 취향에 맞는 정보를 선별하여 제공하는 추천 시스템에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천시스템은 사용자의 관심정보를 기술한 사용자 프로파일을 기반으로 동작하기 때문에 정확한 사용자 프로파일의 생성은 매우 중요하다. 사용자의 암시적인 행동정보를 기반으로 취향을 분석하는 대표적인 연구로 사용자가 이용한 웹 문서를 분석하는 방법이 있다. 이는 사용자가 이용하는 웹 문서에 빈번하게 등장하는 단어를 기반으로 사용자의 프로파일을 생성하는 것이다. 그러나 최근 웹 문서는 사용자 취향과 관련 없는 많은 구성요소들(로고, 저작권정보 등)을 포함하고 있다. 따라서 이러한 내용들을 모두 포함하여 웹 문서를 분석한다면 생성되는 프로파일의 정확도는 낮아질 것이다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기기에서 사용자의 웹 문서 이용내역을 분석하고, 동일한 사이트로부터 얻어진 문서들에서 반복적으로 등장하는 블록을 제거한 후, 정보블럭을 식별하여 사용자의 관심단어를 추출하는 새로운 프로파일 생성방법을 제안한다. 이를 통해 보다 정확하고 빠른 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 제안방법의 평가를 위해, 최근 구매활동이 있었던 사용자들이 이용한 웹 문서 데이터를 수집하였으며, TF-IDF 방법과 제안방법을 이용하여 사용자 프로파일을 각각 추출하였다. 그리고 생성된 사용자 프로파일과 구매데이터와의 연관성을 비교하였으며, 보다 정확한 프로파일이 추출되는 결과와 프로파일 분석시간이 단축되는 결과를 통해 제안방법의 유효성을 입증하였다.)으로 높은 점수를 보였으며 내장첨가량에 따른 관능특성에서는 온쌀죽은 내장 $2{\sim}5%$ 첨가, 반쌀죽은 내장 $3{\sim}5%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 높은 점수를 보였으나 쌀가루죽은 내장 $1{\sim}2%$ 첨가구에서 유의적(p<0.05)으로 낮은 점수를 보였다. 이상의 연구 결과를 통해 온쌀은 2%, 반쌀은 3%, 쌀가루는 4%의 내장을 첨가하여 제조한 전복죽이 이화학적, 물성적 및 관능적으로 우수한 것으로 나타났다.n)방법의 결과와 비교하였다.다. 유비스크립트에서는 모바일 코드의 개념을 통해서 앞서 언급한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서의 문제점을 해결하고자 하였다. 모바일 코드에서는 프로그램 코드가 네트워크를 통해서 컴퓨터를 이동하면서 수행되는 개념인데, 이는 물리적으로 떨어져있으면서 네트워크로 연결되어 있는 다양한 컴퓨팅 장치가 서로 연동하기 위한 모델에 가장 적합하다. 이는 기본적으로 배포(deploy)라는 단계가 필요 없게 되고, 새로운 버전의 프로그램이 작성될지라도 런타임에 코드가 직접 이동하게 되므로 버전 관리의 문제도 해결된다. 게다가 원격 함수를 매번 호출하지 않고 한번 이동된 코드가 원격지에서 모두 수행을 하게 되므로 성능향상에도 도움이 된다. 장소 객체(Place Object)와 원격 스코프(Remote Scope)는 앞서 설명한 특징을 직접적으로 지원하는 언어 요소이다. 장소 객체는 모바일 코드가 이동해서 수행될 계산 환경(computational environment

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.11B no.2
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• pp.187-198
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• 2004

The World-Wide Web is the largest distributed Information space and has grown to encompass diverse information resources. However, although Web is growing exponentially, the individual's capacity to read and digest contents is essentially fixed. From the view point of Web users, they can be confused by explosion of Web information, by constantly changing Web environments, and by lack of understanding needs of Web users. In these Web environments, mining traversal patterns is an important problem in Web mining with a host of application domains including system design and Information services. Conventional traversal pattern mining systems use the inter-pages association in sessions with only a very restricted mechanism (based on vector or matrix) for generating frequent k-Pagesets. We develop a family of novel algorithms (termed WebPR - Web Page Recommend) for mining frequent traversal patterns and then pageset to recommend. Our algorithms provide Web users with new page views, which Include pagesets to recommend, so that users can effectively traverse its Web site. The main distinguishing factors are both a point consistently spanning schemes applying inter-pages association for mining frequent traversal patterns and a point proposing the most efficient tree model. Our experimentation with two real data sets, including Lady Asiana and KBS media server site, clearly validates that our method outperforms conventional methods.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.2
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• pp.103-119
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• 2008

Traditional market which is characterized by the folksy retailing market has lost its competitiveness rapidly due to the emergence of the Internet and the change of customer's purchasing behavior. The recession of the traditional market contracts the regional economy. We suggest a u-Market, a traditional market with ubiquitous computing capability, to revitalize traditional market. The suggested u-Market system applies ubiquitous computing technologies characterized by communications between customers and objects without limitations of time and location. The proposed u-Market system offers location information and specific contents of traditional market to customers. Furthermore, u-Market system recommends the store and product list that customers are likely to visit and purchase based on their contexts, so they can save their time and effort to search the products or contents.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2019.11a
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• pp.71-72
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• 2019

최근 공공안전 분야에서는 국민의 위험상황을 분석하여 선제적으로 예측을 하여 국민의 안전을 보장하기 위한 요구사항이 대두대고 있다. 또한 스마트폰 및 스마트워치와 같은 고성능 모바일 단말 기기들의 대중화로 인해 해당 기기들에 부착된 다양한 센서 데이터들을 융복합하여 분석할 경우, 수집한 센서 데이터의 잠재적 가치를 안전보장 측면에서 사용할 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 대인, 대물, 장소에 해당하는 로그 데이터들을 융복합 분석하여 보호대상자의 안전을 지원하는 다중로그 플랫폼 기반 이동경로 분석 기법을 제안한다. 다중로그 플랫폼에서 수집하는 보호대상자의 이동 경로 궤적을 활용하여 과거에 축적된 이동경로 패턴과 비교를 통해 현재 경로가 평소에 이용하던 경로와의 유사도를 추천하게 된다. 해당 이동 경로 분석 시스템은 위치기반 멀티모달 센서 데이터를 융복합 하여 보호대상자의 안전을 보장하는데 기여 할 것으로 예상된다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.596-600
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• 2009

As the amount of available information increases rapidly, sometimes the efficient search method alone is not enough to obtain necessary information in timely manner. Therefore additional support is needed to share the burden of searching for and filtering information. In the area of ubiquitous computing, computer systems existing everywhere should be able to proactively provide information just in time. Resource matching is essential in order to develop a system searching and recommending information required for a user in a specific context. This paper describes the infrastructure and methodology of information providing including systematical organization representation, ontological resource demarcation, and resource matching in the environment of a research institute. A specific application was developed to illustrate the proposed approach.