• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1070-1072
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• 2013

스마트폰이 급격하게 보급됨에 따라 스마트폰을 통해 다양한 정보를 편리하고 빠르게 수집하고 활용할 수 있다. 기존의 데이트코스 어플리케이션은 단순히 데이트코스를 검색하고 불특정 다수에게 추천을 해주기 때문에 개개인 취향과는 많이 다를 수가 있어서 사용자의 만족도가 떨어진다. 데이터 마이닝 기법 중 협업필터링 기법을 통해 사용자의 지역, 성별, 연령대등을 이용하여 개인에게 가장 잘 맞는 데이트코스를 추천하여준다. 따라서 본 논문에서는 스마트폰에서 데이트 코스 검색은 물론 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자에게 만족도가 높은 데이트코스 추천을 통해 간편하고 만족도가 높은 데이트코스를 결정 할 수 있도록 도와준다.

• 한국컴퓨터교육학회 학술대회
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• 한국컴퓨터교육학회 2017년도 하계학술대회
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.21-28
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• 2018

학습코스 선정에 많은 어려움과 시행착오를 겪고 있는 사용자들에게 수준별 학습코스를 제공하기 위해, ITS(Intelligence Tutoring System)를 위한 동적인 학습자 맞춤형 학습코스 추천 모델을 개발하였다. 이를 위해, 개인화 학습코스 추천모델에서는 먼저 학습자 프로파일을 분석하고, 단어별 가중치를 계산하여 핵심 키워드를 추출한다. 추출된 단어는 Cosine Similarity 기법을 통해 유사도를 측정하고, 최종적으로 유사도가 높은 상위 3개 과정이 학습자에게 추천된다. 추천모델의 효과를 분석하기 위해, 경기도 소재 교육기관에 추천모델을 적용하였고, 만족도 조사를 통하여 설문 항목별 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 값을 계산하였다. 실험결과, 정확성, 새로움, 자기참조, 유용성에서 높은 만족도를 보였으며, 추천모델의 실효성을 검증했다. 본 연구는 그동안 국내 외에서 충분히 다뤄지지 않았던 기계학습 중심의 맞춤형 학습코스를 추천했다는 점에서 의미가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 춘계학술발표대회
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• pp.973-976
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• 2004

IT 관련 기술의 발전은 'Any Time, Any Where, Any Service'를 사용자에게 제공할 수 있는 제반 여건을 마련하였다. 기존 웹 기반의 학사정보 시스템에서는 사용자의 이동성이 제한적이었고, 이를 해결하고자 한 무선 인터넷 기반의 학사정보 시스템은 클라이언트의 어플리케이션이 표준화된 환경에서 구축되지 않아서 모바일 기기의 플랫폼에 종속적이었다. 또한, 선택과목이 많은 학부제에서는 코스 코디네이터의 역할이 매우 중요하지만, 코스 코디네이터의 역할을 하는 지도교수와 학생 간의 커뮤니케이션의 부족으로 학생들은 도움을 받기 어렵다. 본 논문에서는 JAVA와 WIPI를 이용하여 플랫폼에 독립적이며 전공분야의 중요과목을 추천해 주는 과목 추천 시스템을 제안한다. 과목 추천 시스템은 학생들에게 수강과목에 대해 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할을 대신할 수 있을 것이다. 또 학생들은 언제 어디서나 개인 휴대폰을 이용하여 수강신청에 관한 학사정보를 관리할 수 있고, 시스템의 추론에 따른 추천 과목을 수강하여 전공 분야에 대한 깊은 지식을 갖출 수 있을 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1492-1493
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• 2011

데이트코스 추천 앱은 스마트폰의 휴대성을 이용하여 손쉽게 데이트 코스를 결정할 수 있도록 도와준다. 본 논문은 스마트폰에서 데이터 마이닝 기법을 이용하여 사용자가 원하는 지역, 성별, 연령대, 가격대 등을 선택하면 그 정보에 따라 그 사용자에게 가장 알맞은 데이터코스를 추천하는 앱이다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.659-660
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• 2023

코로나19의 엔데믹 선언으로 일상생활이 코로나19 이전으로 빠르게 되돌아가고 있다. 또한 소비자들의 취향이 세분화되고 여가생활의 트렌드가 급속하게 변화하면서 장소 추천 플랫폼의 이용이 증가하고 있다. 그러나 기존 장소, 코스 추천 앱의 경우 자체적으로 제작한 추천 콘텐츠로 인해 제공되는 데이터의 범위가 제한적이고 업데이트가 느리다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 연구에서는 사용자가 선호하는 장소를 기반으로 테마별 카테고리로 나들이 장소를 랜덤으로 추천해 준다. 또한 추천 장소들을 기반으로 최적의 동선을 계산한 코스를 제공해주는 동시에 빠르고 쉽게 계획할 수 있는 맞춤형 나들이 추천 앱을 개발하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.51-62
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• 2005

선택과목의 수가 많은 학부제에서는 교육과정의 제작과 관리에 관련된 업무를 담당하고 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할이 매우 중요하지만, 학생들은 코스 코디네이터를 통해 자신에게 가장 적합한 분야는 무엇이고 어떠한 과목을 이수해야 하는 지에 대한 도움을 받기가 쉽지 않다. 본 논문은 표준 무선인터넷 플랫폼 규격인 WIPI에 기반을 두고, 전공 분야의 심화된 학습을 할 수 있도록 수강할 과목의 선택에 대해 조언하는 기능을 가지는 모바일 코스 코디네이터 시스템을 제안한다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할을 보조하여, 학생들이 개인 휴대폰을 이용하여 수강신청에 관한 학사정보를 관리할 수 있고, 시스템의 추론에 따른 추천 과목을 수강하여 전공 분야에 대한 깊은 지식을 갖출 수 있도록 도와줄 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권2호
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• pp.23-42
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• 2023

도서관 여행 프로그램은 J시가 처음 도입, 운영하고 있는 새로운 형태의 문화프로그램으로, 도서관 여행자는 정해진 코스에 따라 관내 특화 도서관을 여행하며 다양한 체험을 하게 된다. 본 연구는 보다 많은 이용자들이 도서관 여행에 참여할 기회를 누릴 수 있도록 기존 고정된 단체여행 형태 외에 개별 참여하는 이용자의 특성을 고려한 맞춤형 코스 추천 모델 구축을 목적으로 한다. 이를 위해 도서관 여행자의 특성을 유형화하여 여행자 페르소나를 설정하였으며, 그에 따른 도서관 평가 항목과 평가 기준을 수립하였다. 도서관 여행 프로그램의 대상이 되는 도서관 22관을 선정, 실제 답사를 통해 도서관 데이터를 실측하였다. 수집한 데이터를 기반으로 여행자의 특성에 적합한 도서관의 특징을 도출하였으며, 의사결정나무 알고리즘을 활용해 페르소나 기반의 도서관 여행 코스 추천 모델을 개발하였다. 나아가 추천 모델의 활용 가능성을 시연하기 위해 이를 적용한 모바일 앱 목업을 제작하였으며, 실제 J시 도서관 이용자들을 대상으로 사용자 평가를 진행해 개발한 모델의 만족도와 개선사항을 파악하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.751-752
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• 2009

컴퓨터와 통신의 급속한 성장은 방대한 양의 정보를 서로 공유하는 정보화 시대를 출현 시켰고 이러한 많은 양의 다양한 정보로부터 유용한 정보를 얻어 내는 데이터 마이닝이라는 기법이 도입되었다. 데이터 마이닝 기법은 사회 모든 분야에 걸쳐서 사용되고 있으며 이러한 기법으로 산출된 새로운 정보는 각 분야의 의사결정을 하는데 있어서 중요한 요소로 자리 잡고 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝을 통하여 여가 생활의 하나인 데이트를 보다 의미 있는 시간으로 만들기 위한 개인별 맞춤형 데이트 코스 추천 서비스를 제안하고자 한다. 이를 통하여 개개인의 정보를 얻기 위한 시간과 노력을 절약하고 개인의 취향과 환경적인 요소를 고려한 특화된 서비스를 제공한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권4호
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• pp.285-296
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• 2004

IT 관련 기술의 발전은 'Any Time, Any Where, Any Service'를 사용자에게 제공할 수 있는 제반 여건을 마련하였으며, 무선 인터넷 서비스는 인터넷 기반의 서비스를 이동 중에도 이용 가능하도록 하였다. 웹 기반의 학사정보시스템을 무선 인터넷 기반의 학사정보시스템으로 활용한 기존의 시스템은 표준화된 환경에서 구축되지 않아 모바일 기기의 플랫폼에 종속적이었다. 또한, 선택과목의 수가 많은 학부제에서는 교육과정의 제작과 관리에 관련된 업무를 담당하고 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할이 매우 중요하지만, 학생들은 코스 코디네이터를 통해 자신에게 가장 적합한 분야는 무엇이고, 어떠한 과목을 이수해야 하는 지에 대한 도움을 받고 있지 못하다. 본 논문은 JAVA를 이용하여 플랫폼에 독립적이며, 심화된 전공 분야의 학습을 할 수 있도록 도와주는 코스 코디네이터의 역할을 대신하기 위한 WIPI기반의 모바일 코스 코디네이터 시스템을 제안한다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 심화된 전공 분야의 학습을 위해 학부제의 각 분야별 과목에 대한 정보를 담고있는 수강 과목 트리와 학생의 과거 수강이력을 고려한 추론엔진을 포함한다. 학부 내 모든 분야를 고려하였을 때 특정 과목의 중요도와 사용자가 해당과목의 선수과목을 이수하였는지 여부 및 사용자의 학부 내 분야 적합도를 가중치로 나타내어, 수강 신청 시 개별 학생이 자신에게 가장 적합한 과목을 추천받아 선택할 수 있도록 하였다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할을 보조할 수 있을 것이다. 또 학생들은 언제 어디서나 개인 휴대폰을 이용하여 수강신청에 관한 학사정보를 관리할 수 있고, 시스템의 추론에 따른 추천 과목을 수강하여 전공 분야에 대한 깊은 지식을 갖출 수 있을 것이다.