• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.05a
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• pp.109-112
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• 2006

최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2008.10a
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• pp.247-259
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• 2008

많은 인터넷 상점들이 다양한 사용자 편의 기능을 제공하고 있다. 이 논문에서는 그러한 편의 기능을 평가하기 위한 새로운 분석 기법을 제시하다. 제시된 기법은 에이전트 기반 모형과 메타 휴리스틱인 evolution strategy를 이용하여 고개들의 행태를 모형화하고 최적화한 후 여러가지 다양한 사용자 편의 기능을 평가해 본다. 이때 평가의 초점은 개인화된 추천 페이지에 두고 이를 인기상품 추천, 카테고리 정렬 등 여러 가지 다른 기능들과 비교해 본다. 이를 위해 가상 인터넷 상점이 구현 되며 데이터셋을 활용하여 시뮬레이션 실험 및 분석이 수행된다. 분석 결과 개인화된 서비스 기능들이 항상 고객들의 쇼핑 효율 및 효과를 항상 높여주지는 않는 것으로 나타났다.

• International Commerce and Information Review
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• v.19 no.2
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• pp.193-212
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• 2017

In order to evaluate the evaluation of bi-national products, this study was classified according to product category similarity. In addition, by comparing the types of stores, we tried to suggest alternatives that can be practically applied to companies producing composite origin products. For this purpose, this study is applied to the analysis of bi-national product by product categories, such as public luxury, public luxury, private luxury, and private necessity, based on the psychological bases of consumers. The types of stores are divided into department store/direct store, outlet/discount store to elaborate measurement. As a result of the verification, it was found that brand evaluation and store evaluation had interactive effects depending on product type and store type. Specifically, in the case of public luxury goods, outlets/discount stores in both brand evaluation and store evaluation showed positive evaluation than department store/direct store. In the case of private necessity, there was no significant difference in brand evaluation, but in store evaluation, department store/direct store was confirmed that they had a relatively positive evaluation than outlets/discount stores. As a result, it was verified that consumers' evaluations can be changed according to the type of sales store for each product.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.11 no.1
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• pp.169-189
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• 2005

In order to derive a better classifier with a limited number of training examples, active teaming alternately repeats the querying stage fur category labeling and the subsequent learning stage fur rebuilding the calssifier with the newly expanded training set. To relieve the user from the burden of labeling, especially in an on-line environment, it is important to minimize the number of querying steps as well as the total number of query examples. We can derive a good classifier in a small number of querying steps by using only a small number of examples if we can select multiple of diverse, representative, and ambiguous examples to present to the user at each querying step. In this paper, we propose a cluster-based batch query selection method which can select diverse, representative, and highly ambiguous examples for efficient active learning. Experiments with various text data sets have shown that our method can derive a better classifier than other methods which only take into account the ambiguity as the criterion to select multiple query examples.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.10 no.2
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• pp.79-89
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• 2004

Since the amount of E-mail messages has increased , we need a new technique for efficient e-mail classification. E-mail classifications are grouped into two classes: binary classification, multi-classification. The current binary classification methods are mostly spm mail classification methods which are based on rule driven, bayesian, SVM, etc. The current multi- classification methods are based on clustering which groups e-mails by similarity. In this paper, we propose a novel method for e-mail classification. It combines the automatic category generation method based on the vector model and the dynamic category hierarchy construction method. This method can multi-classify e-mail automatically and manage a large amount of e-mail efficiently. In addition, this method increases the search accuracy by dynamic reclassification of e-mails.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.1
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• pp.373-380
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• 2017

We propose the SoMA(System of Making Avatars) based on a commercial 3D game engine. It first decomposes a given character into assemblable pieces, then gives the user them as prefab components so that he or she can reassemble and/or customize them to be plenty of characters. To accomplish this, it implements the character assembly structure as an hierarchy, the upper levels of which are categorized for gross assembly, and the lower levels of which are parameterized for detailed customization. It also defines a hierarchical naming convention for ease of access to the structure. Finally, it provides body, clothes, and attachment systems to make relevant characters.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.17 no.9
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• pp.132-144
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• 2017

The fingerprint classification of categorizing fingerprints by classes should be used in order to improve the processing speed and accuracy in a fingerprint recognition system using a large database. The fingerprint classification methods extract features from the fingerprint ridges of a fingerprint and classify the fingerprint using learning and reasoning techniques based on the classes defined according to the flow and shape of the fingerprint ridges. In earlier days, many researches have been conducted using NIST database acquired by pressing or rolling finger against a paper. However, as automated systems using live-scan scanners for fingerprint recognition have become popular, researches using fingerprint images obtained by live-scan scanners, such as fingerprint data provided by FVC, are increasing. And these days the methods of fingerprint classification using Deep Learning have proposed. In this paper, we investigate the trends of fingerprint classification technology and compare the classification performance of the technology. We desire to assist fingerprint classification research with increasing large fingerprint database in improving the performance by mentioning the necessity of fingerprint classification research with consideration for fingerprint images based on live-scan scanners and analyzing fingerprint classification using deep learning.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.19 no.3
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• pp.17-24
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• 2014

In this paper, we propose a mobile application categorization method using word cluster information. Because the mobile application description can be shortly written, the proposed method utilizes the word cluster seeds as well as the words in the mobile application description, as categorization features. For the fragmented categories of the mobile applications, the proposed method generates the word clusters by applying the frequency of word occurrence per category to K-means clustering algorithm. Since the mobile application description can include some paragraphs unrelated to the categorization, such as installation specifications, the proposed method uses some word clusters useful for the categorization. Experiments show that the proposed method improves the recall (5.65%) by using the word cluster information.

• The monthly packaging world
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• s.253
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• pp.50-57
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• 2014

LG생활건강은 '고객의 아름다움과 꿈을 실현하는 최고의 생활문화기업'이 되고자 Healthy, beautiful, Refreshing의 3개 영역에서 소비자에게 가치를 제공하기 위한 사업을 펼치고 있는 매출규모 4조원의 FMCG(Fast Moving Consumer Goods) 회사이다. LG생활건강의 지속가능경영보고서에 따르면 프레스티지 화장품 부문은 기존 브랜드가 지속적으로 성장하는 가운데 스타제품 육성 등 신규 브랜드들의 성과를 자랑하고 있으며 매스티지 화장품 부문은 친환경제품에 대한 소비자들의 높아진 관심 속에 에코브랜드 '비욘드'가 급성장 한 특징을 들 수 있다. 생활용품 사업은 엘라스틴, 테크, 페리오, 샤프란 등 메가브랜드들이 이끄는 주요 카테고리들이 꾸준히 성장해 2위 업체와의 격차를 더욱 벌리며 지속적으로 시장지배력을 높여가고 있다. 이 외에도 음료 사업은 소비자 선택의 폭을 넓히는 다양한 제품보강 및 유통 커버리지 확대 등으로 지속적인 패키지 이노베이션과 소비자 선택의 폭을 넓히며 전 브랜드가 고르게 성장했다. 본 고에서는 LG생활건강의 화장품용기 감량화 사례 및 지속가능 제품 개발 사례에 대해 살펴보도록 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.221-225
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• 2001

논문은 리눅스를 기반으로 하여 디지털 방송 컨텐츠를 브라우징하는 기술과 서비스에 필요한 기술들을 제시하고 이를 활용한 서비스 모델을 제시한다. 사용자에게 방송 프로그램의 정보의 습득과 검색을 위해 EPG(Electronic Program Guide)를 이용하여 방송 컨텐츠를 장르와 채널 카테고리로 자동 분류한다. 각 프로그램에서 키 프레임을 추출하여 사용자에게 빠르게 탐색하게 하고 줄거리 파악을 쉽게 하였다. 비순차적인 재생 요구를 수용하기 위해 랜덤 엑세스와 컨텐츠와 추출된 키 프레임을 동기화 하여 하이라이트 모드로 재생하고 연속 재생을 할 수 있게 한다. 사용자와의 상호 작용에서 얻어진 채널과 장르 선호도 정보를 이용하여 컨텐츠를 개인의 성향에 맞게 장르와 채널별로 분류하여 개인화된 프로그램 가이드를 제공한다. 컨텐츠의 획득에서 누적된 취향에 따른 분류, 브라우징을 위한 키프레임 추출과 샷 분류를 통한 가공, Payper-View를 위한 사용정보에 이르기까지 리눅스 기반의 로컬 스토리지를 활용한 디지털 방송 브라우징 모델을 제시한다.