• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.457-460
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• 2005

본 논문에서는 추론규칙을 통한 온톨로지 구축과 이를 이용한 지능형 여행 추천 시스템 적용 방법에 대해 제안하고자 한다. 사용자 프로파일과 질의어 분석을 통한 사용자 성향 분석은 메타데이터 파일로 작성되며, 지능형 여행 추천을 위한 여행 온톨로지 및 Description Logic을 기반으로 생성된 추론 규칙은 정보 저장소에 저장한다. 온톨로지를 이용한 정보 검색은 다양하고 복잡한 조건에서 검색이 가능하였고, 인스턴스 추가시 각 클래스의 재생성 과정 없이 규칙의 설정만으로 쉽게 인스턴스를 추가할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권12호
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• pp.431-438
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• 2013

본 논문은 자동차 부품 점검과정에서 발생할 수 있는 고장유형별 점검해야 할 부품을 연관관계로 나타내고 이를 온톨로지로 구현한 지능형 추천 프로세서를 제안하였다. 이를 위해 10가지 고장유형과 이에 연관된 부품을 설정하였고 5가지 뷰를 가진 추천 프로세스를 설계하고 시뮬레이션 하였다. 또한, 고장유형에 따라 점검해야 할 컴포넌트들에 대한 각 부품별 연관성에 따른 가중치 값을 조절함으로써 지능형으로 확장 추천이 가능하도록 하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.843-848
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• 2003

의사결정에 관련된 지식을 선별하고 이를 효과적으로 활용하기 위하여 많은 기업들이 지식관리시스템을 도입하여 활용하고 있다. 방대한 지식에서 사용자에게 적합한 지식을 제공하는 지식추천 기능은 지식관리시스템의 주요한 기능 중의 하나이다. 대부분의 시스템들이 사용자에게 직접 관심분야를 입력받고 이 정보를 바탕으로 지식추천을 하고 있으나, 사용자가 과거 지식관리시스템을 활용하면서 보인 관심표명 행동들을 활용한 지능적인 지식 주전 방안에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 지식 카테고리 또는 문서 키워드를 활용하여 지식을 추천하는 방안과 사용자의 관심분야를 표현하는 프로파일 생성을 위한 다양한 방안을 설계하고 각 방안들의 지식추천 성과를 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.1-18
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• 2022

디지털 기술이 산업 전반의 전자상거래 시장에 융합되면서 온라인 거래의 활성화와 이용률을 증가시켰으며, 이러한 시장의 흐름은 최근 코로나와 같은 감염병이 확산함에 따라 더욱 가속화되어 다양한 상품 정보를 온라인을 통해 고객들에게 제공할 수 있게 되었다. 다양한 정보의 제공은 고객들에게 다양한 선택의 기회를 제공하지만 의사결정에 어려움을 주기도 한다. 추천시스템은 고객의 의사결정에 도움을 줄 수 있으나 기존 추천시스템 연구는 정량적 데이터만에 국한되어 있으며, 상품 및 고객의 세부적인 요인을 반영하지 못하였다. 이에 본 연구에서는 온라인 리뷰를 기반으로 정성적 데이터를 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 상품 및 고객의 속성을 정량화하고 기존의 객관적 지표인 총평점과 감성 및 감정을 통합한 지능형 추천시스템을 제안한다. 제안된 지능형 추천모형은 총평점 위주의 추천 모형보다 우수한 추천성과를 보여주었으며, 상품 및 고객의 세부적 요소를 반영한 추천결과를 통해 새로운 비즈니스 가치를 창출할 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.253-255
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• 2001

인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.55-62
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• 2006

유비쿼터스 시대가 시작되면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시할 것인지와 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 제공할 것인지가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 지능형 멀티 에이전트를 통해 사용자에게 도움되는 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 프로파일 모듀르 규칙 생성 모듈, 필터링 모듈, 서비스 모듈 구조로 구성된다. 추천 에이전트를 이용하여 미리 등록한 사용자의 정보를 기반으로 지능적인 사용자의 요구 파악을 가능하게 구성하였다. 이것을 응용하여 구현하고 실험을 통해 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.472-474
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• 2005

개념망은 상당히 도메인에 의존적인 언어자원에 해당한다. 따라서, 도메인이 다른 분야에 적용하고자 한다면, 많은 수정이 요구된다. 그러나 개념망의 편집은 언어 이해 능력이 뛰어난 언어학자들 조차도 상당히 많은 시간이 요구되는 작업이다. 대부분의 시간소요는 개념망의 전체적인 계층구조를 스캐닝하는 작업과 특정 노드를 검색하는 작업에 의한 것이다. 기 구축된 개념망을 분석하면 계층관계에 있는 어휘들간의 일관된 규칙을 발견할 수 있다. 이 논문에서는 어휘들의 뜻풀이와 상위어간의 관계성, 복합명사와 상위어간의 관계성을 통계적으로 분석하였다 분석된 결과를 기반으로 확률모델을 이용하여 상위어 추천 기능을 구현하였다. 상위어 추천 기능의 시간 절감 효과를 실험하기 위해 실험자 2인을 대상으로 개념망 구축에 소요되는 시간을 측정하였다. 상위어 추천 기능이 있는 지능형 워크벤치를 이용할 경우 개념망 작업 시간은 약 $65\%$정도로 단축되는 것을 확인할 수 있었다. 본 지능형 워크벤치는 다양한 도메인에서 요구되는 개념망 구축의 시간 비용 절감에 크게 기절할 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1168
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• 2019

본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.

• 지능정보연구
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• 제6권1호
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• pp.17-34
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• 2000

본 논문에서는 분신과 지능형 쇼핑에이전트에 입각한 새로운 개념의 가상현실 인터넷 쇼핑몰을 제안한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 기존의 쇼핑몰과는 달리 전체적인 설계를 웹에 기초한 의사결정지원시스템 즉 웹 DSS 개념에 기초하고 있다 일반적으로 전통적인 DSS의 경우 모델 데이터 그리고 사용자 인터페이스를 기본 구성요소로하고 있는데 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰은 모델로서는 지능형 쇼핑에이전트를 데이터로서는 각종 제품 정보 및 상용자 기호를 사용자 인터페이서로서는 분신(Avatar) 및 웹 환경을 전제로 한다. 특히 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰의 모든 의사결정지원과정은 웹 DSS 개념에 기초한다. 또한 소비자들의 흥미성과 몰입감 증대를 위하여 전체적인 환경을 가상현실로 하였다 본 논문에서 제안하는 인터넷 쇼핑몰인 VRISA의 특징을 요약하면 우선 라이프스타일 에이전트와 선호속성 에이전트를 가지고 있어서 이를 기초로 하여 소비자의 라이프스타일 확인 및 선호속성을 파악할 수가 있으며 또한 해당 라이프스타일 및 선호속성에 맞는 제품을 추천할 수도 있다 이같은 에이전트의 작동결과는 분신으로 반영되어 해당 분신이 적절한 제품을 소비자에게 추천할 수 있으며 모든 제품추천환경 및 분신의 작동환경은 가상현실 환경으로 구축되어 있어서 소비자들의 흥미성과 몰입감을 증대시킬 수가 있다. 이는 소비자들의 구매의도 향상에 크게 기여할 수가 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.275-281
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• 2012

본 연구는 태스크 온톨로지를 이용한 자동차부품 추천시스템 개발 방법을 제안하였다. 제안한 지능형 추천 시스템은 자동차 부품 조립과정을 학습하도록 하였으며, 자동차부품 추천을 위하여 부품들을 온톨로지 방법으로 구축하였다. is-a Relationship 기반 hierarchical Taxonomy를 이용하여 자동차 엔진을 구성하고 있는 각각의 부품들 사이의 관계를 설정하였다. 각각의 부품은 자동차 전문가의 지식에 의해 각기 다른 가중치 값을 가지고 있게 된다. 가중치는 자동차 추천시스템의 사용자들이 직접 사용하면서 선택한 횟수와 가중치의 곱 연산을 이용한 결과 값을 시스템 내에서 기록하여 순서를 작성하고 결과적으로 우선순위(priority)가 높은 순서부터 사용자에게 출력함으로써 어느 부품의 어느 요소가 중요한지 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 자동차부품 지능형 추천시스템은 사용자가 쉽게 접근하기 어려운 자동차 부품관련 부분을 생성된 데이터를 바탕으로 임의의 부품을 선택했을 때 해당 부품과 밀접한 관계를 가진 부품을 표현하여 특별히 전문적인 지식 없이도 손쉽게 자동차 부품의 조립 및 쓰임새와 중요성을 알 수 있게 해주는 시스템이다.