• 정보과학회 논문지
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• 제43권11호
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• pp.1188-1200
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• 2016

추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.

• 정보관리학회지
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• 제23권3호
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• pp.91-125
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• 2006

정보기술과 인터넷의 발전에 따른 정보의 폭발적인 증가로 인하여 정보과잉에 따른 적절한 정보의 선택이 필요하게 되었다. 이를 위하여 이용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 검색 또는 여과하는 일을 수행하기 위하여 정보검색 및 정보여과 시스템이 등장하게 되었다. 이러한 일련의 정보환경의 변화에 대한 보다 적극적인 대응방법으로서 도서관 및 정보센터에서는 이용자가 원하는 정보를 정확하고 효율적으로 제공하기 위한 노력의 일환으로서 이용자에게 맞춤화된 정보 추천서비스 제공이 요구된다. 본 연구에서는 도서관 및 정보센터에서 적극적인 정보서비스를 위한 방법으로 이용자에게 맞춤화된 정보를 제공할 수 있는 개인화 추천시스템을 구축하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위하여 기존의 추천방법에 대한 장단점을 분석하고 기존 추천방법에 대한 문제점을 해결하기 위한 방법으로서 대용량 콘텐츠 및 이용자 환경에서 이용자의 콘텐츠 이용빈도를 기준으로 멀티미디어 콘텐츠를 위한 개인화된 하이브리드 추천방법을 제안하였다. 이를 위하여 이용빈도에 있어서 상위 이용자 및 콘텐츠를 분리하고 적절한 추천방법에 적용하기 위한 새로운 형태의 추천방법 및 대용량 추천시스템에 적합한 연관규칙과 협업여과방법에 대한 조합방법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2009년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.1055-1060
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• 2009

본 논문에서는 인터넷을 통한 운전면허 학과시험 학습시스템을 설계한다. 문항반응이론에 의거하여 학습자 능력모수를 정확히 측정하고, 측정된 학습자의 능력에 따라 최적의 평가문제와 학습콘텐츠를 동적으로 제공함으로써, 짧은 시간에 효과적으로 합격에 도달할 수 있도록 하는 개인 맞춤형 이러닝 시스템을 제안한다. 본 학습시스템은 콘텐츠 데이터베이스에 저장된 개념 단위 오브젝트 형태의 운전면허 학과시험용 학습콘텐츠들과 문제은행 데이터베이스에 저장된 운전면허 학과시험용 평가문제들을 연계하여, 학습자의 문항반응에 따라 최적의 문항과 콘텐츠를 제공할 수 있도록 설계된다. 각 문항들은 난이도, 변별도, 추측도의 문항모수를 보유한다. 또한 사용자 프로파일 데이터베이스에는 학습자들의 상태정보, 운전면허 학과시험용 평가문제들에 대한 피험자들의 문항반응을 유지 관리하고, 피험자들의 문항반응을 기초로 학습자 능력모수를 저장한다. 이들 데이터베이스는 인터페이스 에이전트, 콘텐츠 문항선택 & 피드백 에이전트 및 오프라인 추정기로 구성된 동작구조에 의하여 온라인 혹은 오프라인 형태의 동적 맞춤형 학습방식을 제공하여 최적의 학습과정을 제공한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권4호
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• pp.18-24
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• 2010

모바일 환경은 작은 단말 화면, 제한된 검색 기능으로 인해 보다 정확하고 개인화된 정보 제공이 필요하다. 본 논문은 유용한 정보 제공을 위한 필터링 기법으로 활용되는 추천 시스템 중 협업 필터링을 이용하여 모바일 상에서 사용자의 관심 그룹을 선택적으로 반영하는 추천 시스템을 구성한다. 1차 단계로 사용자의 선호 정보와 인구통계학적 특성을 동시에 고려하여 관심 그룹을 형성하고 2차 단계로 사용자가 관심 그룹의 추천 여부를 스스로 선택하도록 함으로써 최종 추천 리스트를 재구성한다. 이는 지금껏 일방적으로 추천 리스트를 제공하였던 것에서 벗어나 사용자의 선호를 보다 적극적으로 고려한 양방향적 유동적 추천 리스트 제공이 가능해짐을 의미한다. 마지막으로 사용자의 선택 여부에 따른 추천 케이스를 도출하여 iPhone 환경에 적용한 결과를 제시한다.

• 전자공학회논문지
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• 제51권6호
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• pp.50-59
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• 2014

모바일 헬스케어 서비스에서 환자의 응급 상태를 정확하게 응급 감지하고 신속히 알리는 것이 매우 중요하다. 기존의 헬스케어 서비스에서는 전달된 생체 정보를 의료진 또는 의료 서비스 공급자가 항시 모니터링을 하여 환자의 상태를 판단하게 된다. 하지만 의료진이 항시 모니터링을 해야 하기 때문에 다수 환자를 실시간으로 동시에 모니터링하기에는 어렵다. 더구나, 환자마다의 고유한 환자의 건강 상태의 특징 (나이, 성별, 병력 기록 등)들이 있기 때문에 통계적인 의료 지식으로 환자의 상태를 진단하는 것은 더욱 힘든 일이다. 이러한 기존의 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 사용자 맞춤형 응급관리를 위한 모바일 헬스케어 시스템을 제시한다. 제안된 모바일 헬스케어 시스템의 특징은 환자의 고유한 건강 상태의 특징을 정책으로 정의하고 이를 기반으로 환자로부터 측정된 생체 정보에 대해 응급 상태를 판단하는 것이다. 제안된 모바일 헬스케어 시스템의 개념을 입증하기 위해 프로토타입을 구현하였다.

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제32권5호
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• pp.209-218
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• 2005

본 논문에서는 현실세계의 사용자와 주변 환경의 컨텍스트를 이용하여 가상환경과 상호작용하는 컨텍스트 기반 분산 갸상 환경 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 컨텍스트를 이용변경, 공유함으로써 다음과 같은 특징을 갖는다. 첫째, 가상환경의 응용서비스는 사용자의 신원, 연령, 언어 등의 컨텍스트에 따라 가상 환경을 제어하기 위한 인터페이스를 변경함으로써 개인화된 상호작용 환경을 보장한다. 둘째, 가상 환경에 있는 대상물을 제어하는 사용자의 입력 장치 신호를 컨텍스트 정보로 추상화함으로써 사용자가 다른 가상 환경 시스템으로 이동하여도 동일한 입력 장치를 가지고 해당 대상물을 제어할 수 있는 가상 환경과 장치의 적응적 접근성(adaptive access)을 보장한다. 마지막으로 분산 가상 환경 시스템들은 가상환경 변화에 대한 컨텍스트를 공유하여 이기종의 가상 환경 시스템 사이에서 발생하는 데이타 표현의 불일치성을 제거함으로써 이기종 분산 가상 환경 사이의 효과적인 동기화 메카니즘(synchronization)을 제공한다. 따라서 CIVE는 원격회의, 게임, 가상문화 관람 등과 같이 짐차 보편화되고 있는 가상환경 응용분야에서 활용될 수 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권2호
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• pp.47-53
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• 2018

정보통신기술의 발전으로 교육분야에서도 시간, 장소 및 기기의 제약없이 학습이 가능한 스마트 교육이 활성화되고 있다. 그러나 주로 콘텐츠 기반의 교육 솔루션들이 제공되고 있고 학습자의 개별 특성을 파악하여 개별화된 학습을 제공하는 시스템 구축은 상대적으로 저조하다. 유아교육에서 자유선택활동은 중요한 놀이 활동이지만 교사들의 임상적 관찰에 의존함으로써 효율적으로 시행되지 못하고 있다. 최근 대두되고 있는 초연결성에 기반을 둔 사물인터넷 기술을 자유선택활동에 적용한다면 객관적이고 정형화된 데이터를 축적할 수 있고 이러한 데이터는 유아들의 개별화된 활동 유형과 놀이 형태 분석에 사용될 수 있을 것이다. 본 논문에서는 오픈소스 하드웨어 기반으로 사물인터넷 환경을 구축하여 유아들의 자유선택활동을 관찰하는 시스템을 설계하고 구현한다. 제안된 시스템은 유아들의 활동정보를 축적하여 분석 자료로 제공함으로써 교사들의 업무 경감과 개별 유아들에 대한 맞춤 교육 자료로 활용될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1293-1304
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• 2022

개인화 추천시스템은 각 개인의 관심사나 선호도를 분석하여 이에 맞는 정보나 제품을 추천해주는 것을 의미한다. 이러한 개인화 추천을 통해 소비자들은 본인에게 필요한 제품들을 보다 빠르게 접함으로써 정보 탐색에 소모하는 시간을 단축할 수 있으며, 기업들은 소비자들의 필요에 맞는 적절한 제품을 추천해줌으로써 기업 이윤을 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 개인화 추천 기법들인 협업 필터링, 행렬 요인화, 딥러닝을 사용하여 소비자에게 제품을 추천해준다. 이를 위해 원데이터 (Raw data)인 쇼핑몰 상품 구매 후기 데이터세트를 추천시스템의 입력으로 전달하기 위한 형태로 전처리하고, 전처리한 데이터세트를 다각도로 분석해본다. 또한, 각각의 모델들이 추천한 결과에 대해 검증 및 성능 비교를 수행하고 최적의 성능을 보이는 모델을 탐색하여 이후 해당 쇼핑몰에서 추천시스템 구축 시 어떤 모델을 사용하는 것이 좋을지를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.59-68
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• 2022

추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.347-353
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• 2023

현재 軍(육군) 입대 장병은 신병훈련소에서 신체에 대한 치수 측정(자동, 수동) 및 샘플 피복을 착용해 본 후, 희망하는 치수로 피복을 지급받고 있다. 하지만, 민간 평상복보다 상대적으로 매우 세분화된 치수 체계를 적용하고 있는 軍에서는 이와 같은 치수 측정 과정에서 발생하는 측정된 치수의 낮은 정확도로 인해 지급받은 피복이 제대로 맞지 않아 피복을 교체하는 빈도가 매우 빈번히 발생하고 있다. 뿐만 아니라 서구적으로 변화된 MZ 세대의 체형변화를 반영하지 않고, 10여 년 전(前)에 수집된 구세대 체형 데이터 기반의 치수 체계를 적용함으로써 재고량이 비효율적으로 관리되는 문제점이 있다. 즉, 필요한 규격의 피복은 부족하고 불필요한 규격의 피복재고는 다수 발생하고 있다. 따라서, 피복 교체빈도를 감소시키고 재고관리의 효율성을 향상하기 위해 딥러닝 기반의 신체 치수 자동측정과 빅데이터 분석 및 머신러닝 기반의 "입대 장병 개인 맞춤형 피복 자동 추천 시스템"을 제안한다.