• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2013년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.389-390
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• 2013

건강관리서비스는 금연, 절주, 식이 운동 등 생활습관을 개선하여 스스로 건강을 증진하도록 평가 교육 상담 등을 제공하는 서비스이다. 본 연구의 목적은 건강관리 서비스 분야에서 성공적인 건강상담사례들 중 유사한 사례를 추출하여 이를 건강관리 상담에 활용하기 위한 CBR(Case based Reasoning) 기반의 웰니스멘토지원시스템을 개발하는 것이다. 자가 건강관리 서비스를 위해 수집한 개인 건강관리 관련 정보로부터 운동처방 및 식이영양 처방을 위한 판단기준이 되는 변인들을 추출하였고, 변인들 간 유사도 비교를 위한 함수를 선정하고 가중치를 부여하였다. 또한 기존의 성공사례들에 대한 DB를 구축하고 유사도 비교(Retrieve)를 통해 가장 적절한 사례를 추천하기 위한 웰니스멘토지원시스템의 프로토타입을 개발하였다. 웰니스멘토지원시스템을 통해 과거의 성공적인 상담사례를 참고하여 상담해줌으로써 상담에 필요한 시간을 단축시키고 서비스의 질 향상을 도모할 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.611-613
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• 2017

본 연구의 목적은 기존 무인 택배 시스템에 데이터 분석과 체계적인 관리 시스템을 도입하여 이용자 중심의 새로운 택배 배송 시스템의 모델을 제안하는 것이다. 본 모델은 택배 배송 ?데이터를 누적시켜 마케팅, 공공데이터 파생, 사용자 편리성 등의 다양한 기능을 웹과 모바일을 통해 사용자와 택배기사 및 운영자에게 제공할 수 있으며, 데이터 분석을 통해 신규 무인 택배함의 적절한 위치를 추천해 줄 수 있다. 또한, Power BI와 MySQL을 연동하여 실시간으로 누적되는 데이터를 시각화하여 제시할 수 있고 블루투스 비콘을 활용하여 배송 시 택배 기사의 현 위치 파악을 쉽게 해줄수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제6권5호
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• pp.257-266
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• 2017

최근 소셜 네트워크의 2가지 주목할 만한 특정은 바로 정보의 홍수와 정보 소비의 과부하 문제이다. 1990년대부터 상황 인지 기반의 개인화 기법들이나 추천 시스템을 통하여 이러한 문제들을 해결하고자 하였는데, 특히 커뮤니티 멤버간의 신뢰도나 친밀도를 기반으로 개인화 정보를 발견하기 위한 접근방법이 최근 소셜 네트워크가 거대화됨에 따라 그 중요성이 부각되고 있다. 그러나 이러한 대부분의 접근법들은 현실이 아닌 온라인 세계에서의 상호 신뢰도(또는 친밀도)만을 고려하는 경향이 있어 보다 더 높은 개인화 성능(적절성)을 가지기 위해서는 현실 세계까지 고려할 필요가 있다. 본 연구에서는 높은 적절성을 가지는 개인화 정보를 식별하는 새로운 방법을 제시하며, 이러한 개인화 정보를 발견하기 위하여 현실 세계와 온라인 세계에서 정보 제공자와 수신자의 상호 신뢰도를 측정하고 이를 기반으로 정보의 중요도를 판단한다. 그리고 본 기법은 개인에게 신규로 제공되는 정보가 아닌 과거에 소비하지 못하고 놓친 정보들을 대상으로 적용한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권8호
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• pp.39-48
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• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.193-201
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• 2011

본 논문은 개방형 콘텐트에 기반하여 세계 모든 지역 학우들과 상호작용적인 온라인 학습 그룹 경험을 제공하는 개방형 사회적 u-learning 공동체에 대한 전체론적 개념 및 모델을 표현하였다. 상호작용적인 사회적 u-learning 공동체 설계를 통해 학습에 있어서 유비쿼터스 환경이 가지는 장점들을 개념화하고 극대화하도록 한다. 제안된 모델은 최신 웹 기술, 고도의 상호작용을 가능하게 하는 실시간 협력 기술, 관련 콘텐트 및 다른 학습자와 해당 학습자를 연결하여 주는 지능형 추천 시스템, 학습자의 학습 결과를 평가하고 분석하는 기법 등을 통해 가능하다. 따라서, u-learning 설계는 상호작용적이고 매력적이면서 고도로 측정 가능 시스템이어야 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.297-298
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• 2011

아토피 피부염(atopic dermatitis, AD)은 염증과 소양감을 동반하는 재발성 만성적인 피부질환으로서 심각성이 나날이 커지고 있는 대표적 건강문제이다. 본 연구의 목적은 아토피 피부염을 겪고 있는 대상자를 위하여, 한국전통 식품과 무 유선 인터넷 기반의 맞춤형 영양 관리 시스템을 개발하는 것이다. 신체계측 및 모발 무기질 수치를 입력하면 체질량지수(BMI) 및 내분비, 탄수화물 내응성 등 대사 관련 기능을 판정 받은 후, 이 평가를 기반으로 체내 기능 개선에 적합한 한국 전통 위주의 식품을 추천하며, 동시에 관련 정보, 식품 성분, 요리법 등을 제공하여 대상자 스스로 아토피를 관리할 수 있는 능력을 갖도록 하는 것이다. 결론적으로 본 연구를 통하여 개발된 시스템을 통하여 모바일 사용자들은 장소와 시간의 제약을 받지 않고 어디서나 효과적으로 한국 전통식품 토대의 아토피 피부염 개선을 위한 맞춤형 영양관리를 받을 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1699-1702
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• 2003

최근에 인터넷을 통한 전자경매가 보편화되면서 경매 물품의 가격 결정에 대한 관심이 증가하고 있다. 또한, 경매물품의 낙찰가를 판매자가 결정하거나 정보 검색이론의 사례 유사도에 기초하여 생성하는 에이전트가 연구되고 있다. 그러나, 이것은 경매 물품에 대한 최근의 변화 요인을 반영하지 못하고, 상품 추천에서 사용하는 사례 유사도를 가격 결정에 적용하여 잘못된 가격이 생성되는 경우가 많다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 시계열 예측에서 사용하는 지수평활법을 이용하여 최근의 경매자료로부터 경매 등륵 물품의 낙찰 예정가를 자동으로 생성하는 시스템을 제안한다. 성능 실험 결과, 본 시스템을 사용할 경우에 경매 물품의 실제 낙찰가와 차이를 줄여 낙찰률을 높이고, 경매 물품의 객관적인 가격형성이 가능함을 보인다. 또한 기존의 사례 유사도를 이용한 낙찰 예정가 생성 방식과의 성능 비교를 통하여 새로운 방법의 효율성을 나타낸다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2067-2070
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• 2002

인터넷 진자 상거래 기술의 급속한 발달에 따라 최근 온라인 경매에 대한 많은 관심과 개발이 이루어지고 있다. 인터넷 상에서 사용자는 원하는 물품을 경매로 구입하기 위해서 여러 경매 사이트를 옮겨다니며 경매 물품정보를 모니터링 함으로써 시간의 낭비와 반복적인 수작업으로 인한 비효율성이 발생한다. 또, 구매자가 구매물품에 대한 가격 정보가 부족한 경우 입찰액을 결정하기가 쉽지 않으며 낙찰가 또한 예상하기 어렵다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해서 3단계 카테고리 방식을 이용한 적정 낙찰가를 제시해 줌으로써 구매자가 입찰가격을 정하는데 있어 참고자료로써 도움이 될 수 있으며 부적당한 가격에 상품을 구매하거나 경매가 유찰되는 것을 피할 수 있어서 보다 효율적인 경매를 할 수 있도록 도와준다. 본 시스템은 카테고리별로 나누어진 상품에 따라 다양한 가격결정방식을 사용하여 적정 낙찰가를 산출하는 경매 에이전트를 설계하고, 또한 몇 가지 사례를 통해 상품의 특성에 따른 적정 낙찰가를 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.198-204
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• 2022

대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.