• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제7권2호
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• pp.117-124
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• 2006

본 본문에서는 사용자가 유비쿼터스 흠 네트워크 환경에서 장소를 이동하면서도 끊김없이 연속적인 멀티미디어 컨텐츠 스트림 서비스를 제공받을 수 있는 시스템을 구현하였다. 기존의 멀티미디어 스트리밍 서비스는 사용자를 인식하지 못하고 항상 새로운 세션이 생성됨에 따라 사용자가 기존에 제공받던 멀티미디어를 이어서 보고자 할 때 그 프레임위치를 기억해 놓고 상태바를 재설정 해 주어야하는 불편함이 있었다. 이에 본 연구에서는 위치인식시스템을 사용하여 사용자의 위치를 인식하고 사용자의 이동성을 지원하여 개인의 상황(사용자의 위치, 사용자와 가까운 단말기, 기존에 제공받던 미디어를 이어서 전송받기를 원하는지 여부 등)을 고려한 위치인식을 통한 개인화된 멀티미디어 스트리밍 시스템을 제안하고 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.159-168
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• 2011

전자상거래와 소셜미디어 서비스의 활성화에 따라, 집단지성을 개인 맞춤 서비스에 활용하는 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 스마트폰의 발달과 모바일 환경의 발달에 따라 단말의 제약성에도 불구하고 개인화 서비스에 대한 연구가 가속화되고 있다. 대표적인 예로 위치기반 서비스와의 결합이다. 이에 본 연구에서는 영화의 장르유사도와 선호장르를 이용한 추천시스템을 제안한다. 영화 장르 유사도 프로파일을 생성하여 이를 모바일실험 환경에서 서비스 될 수 있도록 설계하고 프로토 타이핑 한 후에 MovieLens 데이터를 적용하여 평가한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제8권6호
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• pp.2056-2069
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• 2014

In order to implement interactive and personalized Web services properly, it is necessary to understand the tangible and intangible responses of the users and to recognize their emotional states. Recently, some studies have attempted to build emotional state estimation models based on facial expressions. Most of these studies have applied multiple regression analysis (MRA), artificial neural network (ANN), and support vector regression (SVR) as the prediction algorithm, but the prediction accuracies have been relatively low. In order to improve the prediction performance of the emotion prediction model, we propose a novel SVR model that is optimized using a genetic algorithm (GA). Our proposed algorithm-GASVR-is designed to optimize the kernel parameters and the feature subsets of SVRs in order to predict the levels of two aspects-valence and arousal-of the emotions of the users. In order to validate the usefulness of GASVR, we collected a real-world data set of facial responses and emotional states via a survey. We applied GASVR and other algorithms including MRA, ANN, and conventional SVR to the data set. Finally, we found that GASVR outperformed all of the comparative algorithms in the prediction of the valence and arousal levels.

• 산경연구논집
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• 제9권11호
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• pp.7-15
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• 2018

Purpose - This study surveys factors such as lifestyles, nutritional status, physical indicators, and physical fitness levels that affect the health of seniors over the age of 65 and based on the collected data attempts to create a senior health index model that provides health service information, help support seniors' successful aging, and improve their quality of life. Research design, data, and methodology - This paper conducted the development for senior health index model and the cross validity verification to examine the status of senior health level, and aimed at setting the health status evaluation criteria. Seniors 384 usable data were analyzed. Results - As an attempt to segment the senior health service market, I divided the results of this study based on measurability, accessibility, disparity between groups, and the size of the potential client base. I divided the senior market into five subgroups: very healthy, healthy, normal, weak, and very weak. Conclusions - The findings of this study may prove useful in preparing for the forthcoming super-aged society through segmentation of the senior market, understanding differences between groups with different health conditions, and discovering effective marketing strategies that meet the demands of different senior groups.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2009년도 제21회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.116-120
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• 2009

최근 IPTV 상용화와 디지털 방송 본격화는 사용자에게 다양한 방송 프로그램을 제공한다는 장점도 있지만, 동시에 수많은 프로그램을 탐색하여 선별해야 하는 부담을 주고 있다. 이러한 불편함을 해소하고자 최근에는 사용자 선호도와 방송 프로그램 정보를 이용하여 사용자 취향에 맞는 프로그램을 자동으로 추천하는 서비스의 요구가 증대되고 있다. 또한 궁극적으로 방송 서비스가 '개인화'와 '개방화'의 형태로 진행되고 있다는 점을 감안하면, 추천 서비스는 TV 프로그램 뿐만 아니라 광고도 포함해야 하며, 다중 언어를 지원하는 형태로 발전되어야 한다. 본 논문에서는 다중 언어를 지원하는 개인화된 TV 프로그램 및 광고 추천 서비스를 위한 하나의 시스템을 제안한다. 우리는 먼저 사용자 시나리오를 작성하고, 기능 요구사항들을 분석하여 시스템 구조를 설계한다. 그리고 다중 언어를 지원하는 시스템에서의 한글 처리 방법도 간단히 설명한다. 본 연구는 현재 유럽 공동기술 개발 사업 과제의 일환으로 진행되고 있어, 여기에서는 현 시점의 결과물인 시나리오, 시스템 구조 설계, 한글 처리까지 소개하고 있다.

• 대한산업공학회지
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• 제36권3호
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• pp.193-202
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• 2010

The recommender system is a typical software solution for personalized services which are now popular in e-commerce sites. Most of the existing recommender systems are based on customers' explicit rating data on items (e.g., ratings on movies), and it is only recently that recommender systems based on implicit ratings have been proposed as a better alternative. Implicit ratings of a customer on those items that are clicked but not purchased can be inferred from the customer's navigational and behavioral patterns. In this article, a dimensionality reduction (DR) technique is newly applied to the implicit rating-based recommender system, and its effectiveness is assessed using an experimental e-commerce site. The experimental results indicate that the performance of the proposed approach is superior or at least similar to the conventional collaborative filtering (CF)-based approach unless the number of recommended products is 'large.' In addition, the proposed approach requires less memory space and is computationally more efficient.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권3호
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• pp.741-746
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• 2004

전자상거래가 활성화됨에 따라 고객 개인의 관심에 부합하는 개인화된 정보나 상품 서비스를 제공하기 위하여 시간에 따라 분할하여 연산하는 시간 연관 규칙이 최근에 등장하고 있다. 본 논문은 일반적으로 정의된 연관 규칙에 대해 시간의 변화를 고려하기 위하여 최신 데이터에 가중치를 높여 주는 지수 평활법을 적용한 연관 규칙을 정의하고 이로 탐사하는 알고리즘을 제안한다. 시뮬레이션과 적용사례를 통하여 시간에 따라 분할하여 지수 평활법을 적용한 시간 연관 규칙이 기존의 것보다 실행시간은 다소 많지만 시간을 고려한 정확한 탐색률을 갖으므로 전자 상점 현장 응용에 효과적임을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.193-198
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• 2011

최근 스마트폰의 급속한 보급으로 인해 모바일 소셜 네트워크 서비스가 점차 확산되고 있다. 본 논문은 소셜 응용을 위한 크로스-플랫폼 모바일 시스템 구조를 제안한다. 본 논문의 설계 목표는 1) 다양한 소셜 네트워크 서비스가 제공하는 데이터를 통합하고 사용자의 문맥(context)에 따라 정보를 필터링함으로써 개인 맞춤형 데이터를 제공하고 2) 다양한 스마트폰에 공통적으로 적용할 수 있는 응용을 개발하기 위한 크로스-플랫폼 구조를 제공한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 Flickr와 Picasa와 같은 소셜 서비스로부터 사진을 수집 및 필터링하여 스마트폰에 출력하는 응용을 구현하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권4호
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• pp.501-518
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• 2017

연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.

• Genomics & Informatics
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• 제11권4호
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• pp.186-190
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• 2013

The advances in electronic medical records (EMRs) and bioinformatics (BI) represent two significant trends in healthcare. The widespread adoption of EMR systems and the completion of the Human Genome Project developed the technologies for data acquisition, analysis, and visualization in two different domains. The massive amount of data from both clinical and biology domains is expected to provide personalized, preventive, and predictive healthcare services in the near future. The integrated use of EMR and BI data needs to consider four key informatics areas: data modeling, analytics, standardization, and privacy. Bioclinical data warehouses integrating heterogeneous patient-related clinical or omics data should be considered. The representative standardization effort by the Clinical Bioinformatics Ontology (CBO) aims to provide uniquely identified concepts to include molecular pathology terminologies. Since individual genome data are easily used to predict current and future health status, different safeguards to ensure confidentiality should be considered. In this paper, we focused on the informatics aspects of integrating the EMR community and BI community by identifying opportunities, challenges, and approaches to provide the best possible care service for our patients and the population.