• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1709-1718
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• 2006

Users are able to use the information and service more free than previous wire network due to development of wireless network and device. For this reason, various studies on ubiquitous networks have been conducted. Various contexts brought in this ubiquitous environment, have recognized user's action through sensors. This results in the provision of better services. Because services exist in various places in ubiquitous networks, the application has the time of services searching. In addition, user's context is very dynamic, so a method needs to be found to recommend services to user by context. Therefore, techniques for reducing the time of service and increasing accuracy of recommendation are being studied. But it is difficult to quickly and appropriately provide large numbers of services, because only basic context information is stored. For this reason, we suggest DUPS(Dimension User Profile System), which stores location, time, and frequency information of often used services. Because previous technique used to simple information for recommending service without predicting services which is going to use on future, we can provide better service, and improve accuracy over previous techniques.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1108-1121
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• 2019

As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2043-2051
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• 2017

최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2013

스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.573-576
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• 2014

본 논문에서는 상황인식 기법을 이용한 관광 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service: SNS)를 제공한다. 이를 위해서 사용자에게 제공되는 서비스는 자연스럽고 의인화된 처리가 필요하다. 즉, 사용자에게 제공하고자 하는 서비스 객체는 사용자의 행위를 저장 분석하고 이를 처리하는 기능을 제공해야 한다. 본 논문에서는 사용자들에게 개인화된 서비스를 상황인식에 따라 제공할 수 있도록 분석 처리하기 위한 알고리즘을 제공한다. 제공되는 서비스는 소셜 네트워크 서비스를 제공하는 알고리즘으로 '친구 추천 알고리즘'을 통해 사용자간의 관계 맺기를 보조하고, '관광지 추천 알고리즘'을 통해 사용자로 하여금 유의미한 관광지를 추천하는 방법을 연구하였다. 특히 가이드의 이용에서 서버는 사용자의 현재 위치와 여러 사용자들의 과거 방문 기록을 상황인식 기반으로 분석하여 최적의 여행 경로를 제공하는 서비스로 '관광지 여행 경로 추천 알고리즘'을 사용하였다. 이러한 관광 소셜 네트워크 기술은 사용자에게 보다 편의성과 친밀성 있는 서비스를 제공한다. 제안된 상황인식 기반의 관광 소셜 네트워크 서비스 응용기술로 제공되는 관광가이드 시스템은 보다 다양한 응용서비스로 적용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.11-19
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• 2023

본 논문에서는 사용자의 감정 분석에 따른 향을 추천하는 스마트 미러 시스템을 제안한다. 본 논문은 자연어 처리 중 임베딩 기법(CounterVectorizer와 TF-IDF 기법), 머신러닝 분류 기법 중 최적의 모델(DecisionTree, SVM, RandomForest, SGD Classifier)을 융합하여 시스템을 구축하고 그 결과를 비교한다. 실험 결과, 가장 높은 성능을 보이는 SVM과 워드 임베딩을 파이프라인 기법으로 감정 분류기 모델에 적용한다. 제안된 시스템은 Flask 웹 프레임워크를 이용하여 웹 서비스를 제공하는 개인감정 분석 기반 향 추천 미러를 구현한다. 본 논문은 Google Speech Cloud API를 이용하여 사용자의 음성을 인식하고 STT(Speech To Text)로 음성 변환된 텍스트 데이터를 사용한다. 제안된 시스템은 날씨, 습도, 위치, 명언, 시간, 일정 관리에 대한 정보를 사용자에게 제공한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제31권3호
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• pp.287-296
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• 2004

최근 이동 컴퓨팅 환경 하에서 위치를 기반으로 하는 다양한 서비스가 점차 증가하고 있다. 본 논문은 이동 컴퓨팅 환경에서 대량의 공간 데이타베이스를 기반으로 하는 위치 기반 서비스를 지원하기 위하여, 요청되는 질의들 사이에 존재하는 의미적으로 연관성이 있는 빈발 항목인 연관 클래스 집합을 제안하고, 이를 효과적으로 찾는 방법에 대해 소개한다. 이때 요청되는 질의들의 시간적 연관 관계, 그리고 이러한 서비스를 제공해 주는 공간 객체들 사이의 거리와 사용자의 접근 특성이 함께 고려된다 이러한 연구 결과는 이동 환경이 갖는 제약점을 극복하면서 효과적으로 위치 기반 서비스를 지원하는 바탕이 된다 즉 생성된 연관 클래스 집합은 이동 컴퓨팅 환경에서 지리 정보를 서비스 할 때 관련 자료를 추천하는 시스템에 활용할 수 있고, 지리 정보를 고려한 광고 방송이나 도시 개발 계획 둥에 이용할 수 있으며, 이동 사용자를 위한 클라이언트의 캐쉬 정책에 응용될 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권8호
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• pp.23-31
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• 2020

정보 통신과 스마트폰 등의 발달로 인한 편리한 접근성과 다양한 아이템의 종류로 인해 개인 맞춤형 추천의 필요성은 점차 커지고 있다. 날씨 및 기상환경은 사용자의 장소 및 활동의 의사결정에 많은 영향을 미친다. 이러한 날씨 정보를 이용하면 추천에 대한 사용자의 만족도를 높일 수 있다. 본 논문에서는 모바일 플랫폼에서 사용자의 위치 정보에 대한 생활지수를 활용하여 성향이 유사한 사용자를 구하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 장소를 추천함으로써 생활지수를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자의 날씨를 분석하고 분류하기 위한 날씨 모듈과 장소 추천을 위한 협업 필터링을 사용하는 추천 모듈, 그리고 사용자의 선호도 및 후기 관리를 위한 관리 모듈로 구성된다. 실험 결과, 제안된 시스템은 협업 필터링 알고리즘과 생활지수의 융합 및 개인의 성향을 반영하는 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.561-571
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• 2020

빅데이터를 활용한 위치정보 서비스가 지속적으로 발전하고 있다. 네비게이션의 측면에서는 지도 API서비스부터 선박 항해정보에 이르기까지 서비스의 범위가 확대되었고, 시스템 응용정보로서는 각 위치에 대한 SNS와 블로그 검색 기록에까지 확장되고 있다. 특히 최근에는 위치기반 검색 및 광고, 무인 자동차, IoT(Internet of Things) 및 O2O (Online to Offline) 서비스 등 신규 산업으로 활용되고 있다. 본 연구에서는 사용자가 특정 경로를 이동할 때, 빅데이터를 활용하여 근처 상점에 대한 정보를 보다 효과적으로 수신할 수 있도록 하는 인터넷 서비스를 제안하였다. 또한 지역 상점은 이 시스템을 사용하여 저렴한 비용으로 효과적으로 홍보할 수 있도록 시스템을 설계하였다. 특히 실시간으로 웹 기반 정보를 분석하여 사용자에게 제공하는 상점 정보의 정확도를 높이고자 하였다. 이 시스템을 통해 시스템 이용자인 일반 사용자와 상점 업주는 보다 효과적으로 정보를 활용할 수 있게 될 것이다. 또한 시스템 관점에서, 다양한 웹서비스와 통합하여 신규 서비스를 창출하는 것에 활용할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1407-1414
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• 2016

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 장소 추천 시스템은 장소에 대한 사용자들의 평점이나 방문패턴, 사용자들의 위치를 통해 장소를 추천하였다. 이러한 시스템들은 객관적이지 못 한 정보를 갖고 있거나 사용자의 상태를 고려하지 않아 만족도가 높지 않다. 사용자의 감성 정보를 이용하면 비슷한 감성을 느낀 사용자들이 방문하였던 선호도 높은 장소를 객관적으로 추천하여 장소에 대한 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 직접 모바일 애플리케이션을 이용하여 현재 위치와 생체신호를 이용하여 인식한 감성 정보를 등록하고, 등록된 감성 정보를 이용하여 비슷한 감성을 가진 사용자들의 유사도를 측정하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 사용자에게 감성 장소를 추천한다.