• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.41 no.7
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• pp.768-774
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• 2016

This paper deals with a method to recommend the combination of items as a group according to similarity to handle application area such as fashion and cooking, while the previous methods recommend single item such as a book, music or movie. Collaborative filtering is a method to recommend an item selected by users with similar tendency based on similarity between users. In this paper, the proposed method generates a set of frequent items based on collaborative filtering and association rules and recommends a group by similarity between groups. To show the validity of the proposed method, experiments are performed with purchase data collected from e-commerce for four months.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.12 no.2
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• pp.109-114
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• 2002

E-commerce customers can reduce purchasing cost by the help of comparison shopping agents that collect price information of products in the shopping malls. However, user expects a software agent that can recommend product information satisfying various purchase conditions besides price. In this paper, we present a MAS (multi-agent system) which retrieves and recommends book information suitable for various user needs to realize an agent-based E-Commerce. We implemented and tested our MAS to help on-line bookstore customers. From the results, we could provide E-commerce customers various book purchase conditions for several online bookstores in real-time.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.16 no.4
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• pp.510-519
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• 2013

In this paper, we propose a voice-annotation browsing system that make the reading-disabled people to be able to find and play the existing voice-annotations. The proposed system consists of 4 steps: input, ranking & recommendation, search, and output. For the reading-disabled people depending only on the auditory sense, all steps can accept voice commands. To evaluate the effectiveness of our system, we design and implement an android-based mobile e-book application supporting the voice-annotation browsing ability. The implemented system is tested by a number of blind-folded users. As a result, we can see almost all the reading-disabled people can successfully and easily reach the existing voice-annotations they want to find.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.14-17
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• 2015

오늘날 인터넷의 발달과 전자 책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 온라인을 통한 도서 정보 제공이 증가하고 있다. 하지만 현재 도서 정보나 도서 추천을 제공하는 온라인 사이트들은 기본 서지 정보만을 위주로 제공하고 있어 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 개인 맞춤형 추천을 위해 '도서 정보 본문텍스트 통합 마이닝 기반 사용자 참여형 시각화 및 추천 큐레이션 플랫폼'을 제안하고, 이를 구축하였다. 제안한 서비스 플랫폼은 독자에게 다양한 방법으로 도서 정보를 제공하며, 독자는 적은 시간으로 많은 정보를 얻을 수 있도록 하여 사용자의 도서 선택의 폭을 넓혀줄 것이다.

• Proceedings of the KIEE Conference
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• 1987.07b
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• pp.943-946
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• 1987

This paper describes the test techniques that are used for the implementation test of signalling link function in the signalling system No.7 recommended by 0703 in CCITT red book. The test scenarios are produced by means of the state transition diagrams which are based on the specification of CCITT recommendation 0703. This test scenarios consist of five independent tasks written in MC68000 assembly language and are scheduled to be executed in multitasking kernel. This test scenarios can also be used to test signalling link function implemented in the different environment.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.10a
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• pp.601-604
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• 2001

도서 정보 추천 시스템에서 기존 사용자들의 정보를 이용하여 마이닝 기법중 군집 분석을 적용하여 사이트에 처음으로 접속하는 사용자와 접속률이 낮아 피드백 정보가 많이 없고 적절한 추천을 하지 못하는 사용자에게 비슷한 군집의 사용자들의 정보를 이용하여 적절한 정보를 추천한다. 본 논문에서는 기존의 멀티에이전트 추천 시스템에 데이터 마이닝 에이전트와 패턴 분석 에이전트를 접목하여 더 나은 추천 정보를 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.504-507
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• 2018

빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.18-21
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• 2015

정보의 양이 막대한 요즘, 독자가 원하는 도서를 추천해주기 위해서는 독자의 성향을 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 정의된 독자 프로파일을 기반으로 독자의 성향을 분석하고, 추가로 피드백 정보가 사용가능 할 경우 독자의 성향을 다시 보완하여 분석하는 방법에 대해 제안하였다. 독자의 성향은 도서관이나 서점 등에서 일반적으로 사용하는 대표적인 도서 분류인 카테고리를 사용하며, 성향 분석을 위한 피드백 정보로는 가장 정량적 신뢰도가 높은 구매내역 정보를 사용하여 독자에게 원하는 도서가 추천되도록 하는 방법을 제안한다. 제안된 분석을 적용하기 위하여 실제 온라인 서점에서 보유한 독자 프로파일을 사용하여 실험 결과를 도출하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.201-204
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• 2010

하루에도 수많은 도서가 출판되는 현실에서 사용자가 원하는 목적에 맞는 도서를 찾아 읽기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 방대한 분량의 도서 데이타를 바탕으로, MapReduce 모델을 활용하여 도서들 사이의 연관 관계를 추출하였다. 추출한 연관 관계 DB를 이용하여 사용자에게 서로 관련 있는 도서를 추천해줄 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.05a
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• pp.1067-1069
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• 2013

전자상거래 시장의 급격한 성장에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위한 방안으로 추천 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 추천 시스템에 일반적으로 가장 많이 쓰이는 것이 협업필터링 기법이다. 협업 필터링은 추천시스템 분야에서 가장 성공적인 기법으로 전자상거래 포털에서 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 희박성, 확장성, 투명성 등의 문제점을 가진다. 본 논문에서는 프로파일링 기법을 사용해 협업필터링의 희박성 문제 해소 방안으로 개인성향을 이용하여, 보다 정확한 추천을 하여 온라인 서점에 적용할 수 있는 추천 시스템이다.