• 전자공학회논문지CI
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• 제42권6호
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• pp.63-74
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• 2005

전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.316-318
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• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권12호
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• pp.93-100
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• 2022

본 논문에서는 엣지 컴퓨팅 기반의 개인 맞춤형 운동 정보수집 시스템을 활용하여 개인 맞춤형 재활 운동 코칭 및 관리 서비스를 위한 모바일 앱을 제안한다. 사용자의 입력 정보에 의존하는 기존 관리 방식은 실질적인 재활 가능성을 타진하기에 어려움이 있다. 본 논문에서는 원격지의 엣지 컴퓨팅 기반의 영상정보에 대한 분석을 통하여 신체 관절정보와 함께 운동 정보를 수집하여 해당 운동의 시간 및 정확도를 측정하고 올바른 자세정보를 통한 재활 진척도를 제공하는 애플리케이션을 구현한다. 또한, 재활 센터의 측정 장비와 연동하여 건강상태를 관리할 수 있으며, 운동정보의 정확도 및 경향성 분석 정보를 제공한다. 본 연구의 결과를 통하여 비대면 환경에서의 자가 재활 운동에 따른 관리 및 코칭이 가능할 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (A)
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• pp.62-63
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• 2007

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
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• pp.303-306
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅의 핵심은 네트워크 환경에 대한 고 가용성이라 할 수 있다. 이러한 사실은 사용자 컨텍스트(Context)가 반영된 서비스를 제공하기 위한 필수조건이 이미 갖추어져 있다는 것을 시사한다. 지금까지 상황인지(Context-Aware) 서비스를 위한 여러 응용들이 제시되어 왔지만, 동적으로 변화하는, 즉 예측하기 어려운 환경을 충분히 반영할 만큼의 유연성을 제공하지 못했다. 왜냐하면, 응용 태스크 시나리오가 시작단계부터 이미 정해져 있었기 때문이다. 여기에, 본 고는 평생동안 개인화된 태스크를 동적으로 생성, 제공할 수 있는 멀티 에이전트 시스템 구조를 제안하고자 한다. 평생 개인화 태스크(Life Long Personalized Task)는 끊임없이 변화하는 사용자의 행동패턴을 반영할 수 있도록, 동적으로 생성, 제공되는 태스크를 의미한다. 이는 태스크 시나리오가 컴파일 타임에 이미 결정되지 않고, 실행 시간 중에 자동으로 생성된다는 것을 의미한다. 이러한 유연성은 평생학습 엔진(Life Long Learning Engine)을 활용함으로써 가능하다. 이 엔진은 사용자의 행동패턴을 학습하며, 결과적으로 사용자 행동패턴 규칙들을 생성한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.336-343
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• 2017

We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제23권12호
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• pp.219-226
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• 2018

Collaborative filtering has been most popular approach to recommend items in online recommender systems. However, collaborative filtering is known to suffer from data sparsity problem. As a simple way to overcome this problem in literature, Jaccard index has been adopted to combine with the existing similarity measures. We analyze performance of such combination in various data environments. We also find optimal weights of factors in the combination using a genetic algorithm to formulate a similarity measure. Furthermore, optimal weights are searched for each user independently, in order to reflect each user's different rating behavior. Performance of the resulting personalized similarity measure is examined using two datasets with different data characteristics. It presents overall superiority to previous measures in terms of recommendation and prediction qualities regardless of the characteristics of the data environment.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.153-156
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• 2005

본 논문에서는 협상에이전트를 기반으로 모바일 환경에서 개인 디지털 라이브러리 시스템을 구축하는 것에 관한 것을 연구하였다. 시스템 구축 실험결과 단일 에이전트를 사용한 것보다 멀티에이전트에서 협상에이전트를 사용한 것이 보다 높은 효율성을 보여주었음을 알 수 있었다.

• 한국통신학회:학술대회논문집
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• 한국통신학회 2006년도 하계종합학술발표회 논문 초록집
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• pp.206-206
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• 2006

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.864-869
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• 2005

본 논문체서는 협상에이전트를 기반으로 모바일 환경에서 개인 디지털 라이브러리 시스템을 구축하는 것에 관한 것을 연구하였다. 시스템 구축 실험결과 단일 에이전트를 사용한 것보다 멀티에이전트에서 협상에이전트를 사용한 것이 보다 높은 효율성을 보여주었음을 알 수 있었다.