• Proceedings of the KSRS Conference
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• 2004.10a
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• pp.677-680
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• 2004

In the mobile environment, according to the movement of the object, the query finds the nearest special object or place from object position. However, because query object moves continuously in the mobile environment, query demand changes according to the direction attribute of query object. Also, in the case of moving of query object and simply the minimum distance value of query result, sometimes we find the result against the query object direction. Especially, in most road condition, as user has to return after reaching U-turn area, user rather spends time and cost. Therefore, in order to solve those problems, in this paper we propose the nearest neighbor method considering moving object position and direction for mobile recommendation system.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.17-18
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• 2017

손쉽게 현 위치 정보를 공유하고 사용자 간 커뮤니케이션이 가능한 위치 기반 소셜 네트워크가 대중화되면서 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되어 있다. 본 논문은 시간대별 사용자 선호도와 주요 활동 영역을 고려한 POI 추천 기법을 제안한다. 장소 카테고리별 사용자의 체크인(che-ck-in)정보를 시간대로 분할하여 시간에 따른 장소의 선호도를 판별하고 사용자의 과거 이력을 이용하여 사용자별 활동 영역을 선별한다. 장소의 선호도와 선별된 활동 영역에 기반하여 협업 필터링을 수행하여 POI를 추천한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
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• 2006.05a
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• pp.437-441
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• 2006

본 논문에서는 RFID 위치추적엔진과 지능형 에이전트를 이용한 선호상품 추천 기법을 이용하여 RFID기반 위치추적을 이용한 실시간 선호 상품 추천 시스템을 제안한다. 매장안에서 RFID 태그가 부착된 스마트 카트를 이용하여 고객의 위치를 실시간으로 파악하여 각 구역별 쇼핑시간과 개별 고객의 구매 히스토리 분석 및 이동 구역 예측을 통해 실시간으로 쇼핑 매장에서 각 고객의 선호상품을 추천한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.808-809
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• 2017

LBS(Location Based Service, 위치 기반 시스템)에 기초한 음식점 추천 및 예약 앱을 개발한다. 본인의 위치로부터 200m 이내의 식당을 기반으로 음식점 확인, 식당 예약, 평가를 할 수 있다. 안드로이드 OS를 기반으로 동의대학교 인근식당을 중심으로 개발하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.11a
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• pp.753-756
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 추천시스템은 무수히 많은 정보들에 대하여 사람들이 적절한 선택을 할 수 있도록 도와준다. 사용자에게 필요한 정보를 찾아주고, 정보들의 우선순위를 결정해주는 추천시스템에 있어서 사용자의 위치는 보다 가치있는 정보를 제공할 수 있는 도구가 된다. 위치기반 추천시스템은 사용자가 아이템들로부터 얼마나 멀리 떨어져있는가를 고려하여 상위 리스트들을 제공할 수 있어야 한다. 하지만 일반적인 추천시스템에서 주로 사용되고 있는 기존의 사용자 기반 협업필터링 기법은 사용자의 자발적인 정보 입력에 의존함으로써 일정한 수의 사용자 정보가 축적되어 있지 않으면 정확한 추천이 불가능한 단점이 있다. 본 논문에서는 아이템에 기반한 협업 필터링 기법을 확률적으로 분석하고, 아이템의 위치에따라 랭킹을 부여하는 방법과 사용자의 위치정보를 추천알고리즘에 적용시켜 보다 정확하고 효율적인 추천방법을 제안하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.856-859
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• 2018

사용자 위치 기반 방문지 장소 추천에 대한 연구가 활발히 진행되었다. 기존 장소 추천 모델은 모든 사용자가 방문지 선택을 결정하는 항목에 동일한 가중치를 부여한다고 가정하여 주어진 정보안에서 정확도를 최대화 시키는데 초점이 맞춰져 있다. 이러한 모델은 사용자의 항목별 선호도가 모델의 가정과 일치하지 않을 때 추천 정확도가 급감한다는 문제점을 가진다. 본 연구에서는 방문지 선택을 결정하는 항목에 가중치를 사용자가 직접 설정하고, 이를 토대로 장소를 추천하는 모델 및 알고리즘을 제안 및 구현한다. 제안하는 기법을 통해, 상이한 요구사항을 지닌 방문 후보자가 자신의 경향성을 반영한 장소를 추천 받는 서비스를 제공할 수 있다.

• Korean Journal of Materials Research
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• v.15 no.9
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• pp.560-565
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• 2005

The objective of this paper is to decide optimal of the slot angle to minimize stress concentration in rotating disc of diamond saw. The fracture phenomena of the slot are discussed by the theoretical and experimental approaches and then some recommendation are presented to prevent the fracture. The focus of this investigation is to evaluation the effect of the slot on stress distribution using optimum design technique and finite element method(FEM) analysis. Stress concentration of the slot with respect to the various parameter of the slot such position, size, number, rotation speed. From the experimental results, when the slot angle of diamond saw is located $8^{\circ}\~12^{\circ}$ from rotating direction, the maximum equivalent stress reduces.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.523-526
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• 2015

이 논문에서는 사용자 위치 설정에 따른 위치 기반 어플리케이션 추천 서비스를 제안한다. 현재 스마트폰의 사용은 일상화되어 있으며 스마트폰 사용자 대부분은 많은 어플리케이션을 설치하여 이용하고 있다. 많은 어플리케이션 사용은 몇 가지 불편함을 초래한다. 우선 사용자들이 스마트폰 사용 시 위치와 상황에 맞는 어플리케이션을 사용하기 위해서 해당 어플리케이션을 찾아야하며, 여러 번의 화면 조작을 해야 한다는 불편함이 있다. 이 논문에서는 사용자의 특정 위치나 상황에 맞는 어플리케이션 사용을 위하여 사용자의 위치 설정을 통한 어플리케이션 추천 서비스를 제공한다. 이 서비스는 사용자의 위치와 사용자 설정 위치들 중 근접한 위치를 선택하여 그 설정 위치에서의 어플리케이션 사용량을 수집함으로써 사용자에게 필요한 어플리케이션을 추천한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2007.11a
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• pp.436-439
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• 2007

추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2009.04a
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• pp.535-538
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• 2009

모바일 단말기 사용자 수의 증가와 위치기반 서비스 기술의 발달로 위치 정보를 활용한 다양한 위치 정보 서비스가 등장하고 있다. 친구들과 약속을 정하는 일은 빈번하게 일어난다. 약속을 정하기 위해서는 모든 친구에게 연락을 해야 하고 각자 선호하는 장소가 다르기 때문에 모든 친구들이 만족할 만한 최적의 장소를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 친구의 위치를 파악하고 사용자와 친구의 성향을 파악하기 위해 협업 필터링과 인구통계학적 정보를 사용하였고, 약속 장소를 선정하기 위해 사용자와 친구의 위치를 기반으로 후보 영역을 선택하여 약속 장소와 시간을 추천하는 서비스를 제공함으로써 약속을 맺기 위한 절차를 간소화 할 뿐 아니라 사용자와 친구의 성향에 맞는 약속 장소를 추천하여 사용자와 친구가 만족 할 수 있는 약속을 형성할 수 있도록 하는 약속 장소, 시간 추천 서비스 시스템을 설계하였다.