• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.244-252
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• 2010

본 연구의 목적은 학교구강보건실 운영 담임교사의 구강보건지식과 행태 및 구강보건실 관련 태도를 분석하여 구강보건실 발전에 기초자료로 제공하는데 있다. 연구의 방법은 울산광역시 울주군 지역에 학교구강보건실을 운영하는 8개 초등학교 담임교사 186명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 조사대상 학교별, 운영기간별 담임교사의 구강보건지식과 행태에서 항목별에 따른 별다른 차이를 보이지는 않았으나, 대체적으로 단기운영학교에서 구강보건지식과 행태가 높은 것으로 나타났다. 조사대상 학교별 담임교사의 학교구강보건실 추천여부에서도 선행논문에 비해 추천률이 대체적으로 높게 나타나 긍정적인 효과를 나타내었다. 학교구강보건실 운영은 학생은 물론 교사들에게도 어느 정도 영향을 미치고 있는 것으로 나타났고, 교사들의 올바른 인식 변화와 구강보건지식수준을 높여줄 구강보건교육과 선진국형 학교구강보건실 운영사업의 확대 운영을 위해서는 학교구성원의 관심 및 적극적인 참여가 필요하며 제도적 장치가 뒷받침 되어야 할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.146-150
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• 2007

인터넷이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관심을 가질 것으로 생각되는 아이템을 추천하는 방법이다. 그러나 비슷한 선호도를 가진 일부 사용자의 정보를 바탕으로 하기 때문에 나머지 사용자의 정보를 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 여학생의 선호도를 이용한 감성공학적 의상 코디를 제안한다. 이는 유전자 알고리즘에 의한 적합함수로 평가값을 계산하고 a-cut을 이용하여 사용자를 군집한다. 마지막으로 협력적 필터링에 의해 의상 코디를 추천한다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 FAIMS-I, FAIMS-II과 비교 평가하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.1567-1573
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• 2020

인터넷 기술의 발전으로 1인 미디어 시대로 도래했다. 한 개인이 스스로 콘텐츠를 제작하여 관련 온라인 서비스로 업로드 하고, 많은 사용자가 온라인 서비스의 콘텐츠를 인터넷을 이용할 수 있는 장치(PC, 스마트폰, 스마트TV 등)를 이용해 시청하고 있다. 현재 대부분 사용자가 기존 온라인 서비스에서 제공하는 검색기능을 통해 원하는 콘텐츠를 찾아서 시청하고 있다. 이러한 기능은 콘텐츠를 업로드 한 사용자가 입력한 정보를 바탕으로 제공된다. 이러한 제한된 단어 데이터를 바탕으로 콘텐츠를 검색해야 하는 환경에서 잘못된 정보가 있는 경우 검색 결과의 유사도 효율 저하와 잘못된 결과를 사용자에게 제시한다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 온라인 서비스에서 콘텐츠 정보를 시스템이 능동적으로 영상을 분석하고, 영상이 보유한 특성을 추출해 반영하는 방법을 제시한다. 한 동영상의 음성데이터를 근거한 스토리 내용을 근거로 형태소를 추출해 빅데이터 기술로 분석하기 위한 연구 내용을 다룬다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권10호
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• pp.249-257
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• 2009

사상의학은 체질에 따라 치료하는 방법을 달리하므로, 체질진단의 객관화가 절실히 요구되고 있다. 본 연구는 맥파를 이용하여 사상체질을 객관적으로 진단함에 있어서, 정확도가 높으면서 실용적인 체질분류 방법을 탐색하는 것이 목적이다. 한방병원에 건강검진을 목적으로 내원한 2848명의 피험자를 대상으로 전문의가 진단한 체질, 체질량지수, 혈압, 맥파 자료를 입수하였다. 자료의 선별과정을 통하여 최종적으로 1635명의 자료를 분석에 사용하였다. 판별분석, 회귀분석, 의사결정나무, 신경망으로 체질을 예측하고 전문의가 진단한 결과와 비교하여 분류방법의 정확도를 비교하였다. 판별분석은 체질별로 공분산 행렬이 동일해야 한다는 가정을 만족시키기 어려웠으며, 체질량지수를 고려하지 않은 의사결정나무와 신경망 분석의 결과는 분석표본의 변동에 민감했다. 체질분류에 결정적인 영향을 미치는 변수인 체질량지수가 고려된 로지스틱 회귀분석 또는 의사결정나무 방법이 체질분류 방법으로 추천할 만하다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.5113-5119
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• 2010

인체측정학(Anthropometry)은 자동차, 가전제품, 의료기기 및 스포츠 용품 등 다양한 분야에서 소비자의 만족도와 사용 효율성을 최적화하기 위해 조사되고 연구되어 왔다. 하지만 아직까지 인체 측정 방식은 계측자를 이용한 직접측정 또는 스캐너나 디지털 측정기 등 고가의 장치에 의존적인 방법에서 벗어나지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 사진으로부터 신체인식 알고리즘을 이용하여 신체사이즈를 자동으로 추출하고, 의류추천 및 자전거 피팅사이즈 서비스 등에 활용가능성을 제시한다. 이를 위해 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 신체 영역을 검출한다. 이후 AAM(Active Appearance Model)을 이용하여 특징점을 검출하고 도출된 측정치에 최적화된 상품을 추천하는 지능형 모듈 시스템을 구현하고 성능평가를 제시한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.567-575
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• 2017

위치기반 서비스는 재난 경보 시스템 및 추천시스템 등의 다양한 응용에서 중요한 역할을 한다. 이들 응용들은 위치정보(위도, 경도 등) 뿐만 아니라 위치에 대한 사건(지진, 태풍 등)의 영향력을 필요로 한다. 최근 이러한 위치에 대한 사건의 영향력을 제공하기 위해, 다양한 형태의 정보(지진 정보와 센서 정보)를 이용한 위치 신뢰도 계산 방법이 연구 되었다. 이전의 연구에서는 사건의 영향을 선형으로 감소시키는 형태로 위치 신뢰도를 계산하였다. 이 논문에서는 소셜 미디어를 추가적으로 활용하여 사건의 위치에 대한 영향력, 즉 위치 신뢰도를 향상 시키는 만드는 방법을 제안하였다. 우선 지진정보와 소셜 미디어 데이터를 수집하는 시스템을 설계하였다. 두번째로, 지진정보에 기반한 위치 신뢰도 계산 방법을 소개하였다. 최종적으로 소셜 미디어에 기반하여 공간적으로 분산되는 형태로 신뢰도를 증강시키는 방법을 통해 위치 신뢰도 정보를 더욱 풍부하게 제공하는 방법을 제안하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.357-362
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• 2020

본 연구는 기존 서울시 문화콘텐츠 애플리케이션 사용자 경험을 비교 분석함으로써 통합 애플리케이션의 효율적인 사용자 경험을 제안하는 데 목적이 있다. 연구 방법으로는 기존 애플리케이션의 사용자 경험 측정을 위하여 허니콤모델의 7가지 요소를 기반으로 인터뷰를 실시하고 분석하였다. 연구결과, 세 가지로 요약하였다. 첫째, 다양한 정보를 한눈에 알기 쉽게 범주별로 정리해야 하는 것, 둘째, 애플리케이션 내에서 관람권을 쉽게 구매할 수 있도록 해야 하는 것, 마지막으로 나에게 맞는 문화콘텐츠 추천이 이루어져야 한다는 것을 알 수 있었다. 본 연구는 효율적인 서울시 문화콘텐츠 통합 애플리케이션 사용자 경험의 기초자료로 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.453-455
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• 2022

메타데이터는 데이터에 대한 속성이나 특징을 설명하는 구조화된 데이터를 말한다. 그중에서 비디오 메타데이터는 정확한 콘텐츠 기반 검색을 위해 비디오를 구성하는 정보에서 추출한 데이터를 의미한다. 최근 영상 콘텐츠를 이용하는 사용자들이 늘어나면서 자연스럽게 OTT 제공 업체들 역시 늘어나고 있으며, OTT 제공 업체에서 많은 양의 영상 콘텐츠를 개인 사용자에게 추천 또는 알맞은 검색을 위해 메타데이터의 역할이 중요해지고 있다. 본 논문에서는 영상의 효과음을 통해 분위기 속성에 대한 메타데이터를 자동으로 추출하는 방법에 관해 연구를 진행하였다. 영상의 효과음에 대한 분류와 분위기 속성에 대한 메타데이터 생성을 위해 분위기에 대한 용어사전을 구축하고 지도학습을 통해 정보를 추출하는 방법을 제안하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권6호
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• pp.26-33
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• 2008

유비쿼터스 상거래에서 회사가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 고객 관계 마케팅이 등장하였으며, 더 나아가 고객이 원하는 제품을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 데이터 마이닝 기술을 적용하고 있다. 본 논문에서는 연관 마이닝을 이용한 고객 관계 관리 적용사례 연구를 제안하였다. 제안된 방법으로는 연관 마이닝을 이용하여 후보 고객 집합으로 빈발 고객을 구성하고 연관 고객 규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 향상도에 따라서 하이퍼 그래프 분할을 이용하여 효율적인 구매고객들의 특성을 분석한다. 그러므로 기존 고객에 대한 교차 판매와 격상 판매의 전략들을 도출하게 된다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 기존의 방법과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 다른 방법들보다 정확도면에서 우수함을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.117-127
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• 2001

최근 인터넷의 급속한 발전으로 전자상점의 수가 계속적으로 증가함에 따라, 대부분의 전자 상점들은 고객이 전자상점을 이용하는 동안 고객에게 차별화된 제품 추천서비스를 제공하여 고객에 관심을 높이고자 한다. 이러한 CRM을 위한 서비스를 제공하기 위해서는 많은 고객 거래 정보 데이터베이스에 의해서 생성된 규칙을 이용해야한다. 개별화 전자 상점이 보다 더 효율적으로 운영되기 위해서는 많은 고객거래 데이터를 모두 활용하기보다는 정제된 고객 거래 정보가 필요하며, 이들 정보를 이용한 연관 규칙을 생성하는 것이 필요하다. 본 연구에서는 우수 고객의 거래 이력 정보를 뷰로 생성함으로써 데이터베이스 접근과 컴퓨팅을 줄이는 방법을 이용한 개별화 연관규칙 생성을 제안하였다. 특히 고객데이터가 정제된 우수고객의 이력 뷰로부터 연관 규칙을 생성하여, 보다 정확하고 효율적인 개별화 서비스를 지원하는 전자 상점을 설계 및 구축하였다.