• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.357-359
• /
• 2023

This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제2권9호
• /
• pp.1175-1182
• /
• 2001

원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
• /
• 제6권1호
• /
• pp.59-71
• /
• 2004

최근접 질의 (NN: Nearest Neighbor Query)는 질의요청자와 가상 가까운 곳에 위치한 대상 객체를 검색하기 위한 질의로서, 모바일 환경에서 빈번하게 사용되는 질의 유형이다. 이 논문에서는 모바일 환경에서 방향 성분을 가지며 연속적으로 이동하는 질의 요청자가 요구하는 최근접 대상 객체를 검색하기 위한 질의 처리 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 특정 방향 성분을 갖고 위치를 이동하는 질의요청자의 방향 속성을 반영하여 최근접 객체를 검색할 수 있도록 유클리디안 거리 정보뿐만 아니라 사용자의 진행 방향을 고려하여 최근섭 대상 객체를 검색한다. 제안된 방법은 모바일 환경에서 최근섭 객체의 검색 기능을 요구하는 교통 정보 시스템, 관광정보 시스템, 위치 기반 추천 시스템과 같은 응용 분야에 적용할 수 있다.

• The Journal of Korean Physical Therapy
• /
• 제18권6호
• /
• pp.23-32
• /
• 2006

Purpose: The purpose of this study is to suggest new strategies available for the physical therapy curriculum development. Method: The curriculum of 4 Universities in 4 countries; America, Australia, Canada and Korea was compared to suggest new curriculum. Results: Overall, curriculum in Korea emphasized skill and technique areas and didn't showed many subjects to take foundation of subject for understanding principles. The experience in clinic is not enough to satisfy international recommendation. Conclusion: We suggest that a new curriculum should be based on the three part which are foundation, essential and selection subject, and extended clinical experience to essentially need to be physical therapy in the world-standard.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제43권3호
• /
• pp.289-295
• /
• 2016

악성코드 개발자들은 악성코드 탐지를 회피하기 위하여 변종 악성코드를 유포한다. 정적 분석 기반의 안티 바이러스로는 변종 악성코드를 탐지하기 어려우며, 따라서 API 호출 정보 기반의 동적 분석이 필요하다. 본 논문에서는 악성코드 분석가의 변종 악성코드 패밀리 분류에 도움을 줄 수 있는 악성코드 패밀리 추천 기법을 제안하였다. 악성코드 패밀리의 API 호출 정보를 동적 분석을 통하여 추출하였다. 추출한 API 호출 정보에 다중 서열 정렬 기법을 적용하였다. 정렬 결과로부터 각 악성코드 패밀리의 시그니쳐를 추출하였다. 시그니쳐와의 유사도를 기준으로, 제안하는 기법이 새로운 악성코드의 패밀리 후보를 3개까지 추천하도록 하였다. 실험을 통하여 제안한 악성코드 패밀리 추천 기법의 정확도를 측정하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제9권12호
• /
• pp.1709-1718
• /
• 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
• /
• 제22권11호
• /
• pp.1313-1323
• /
• 2019

With the development of the Internet and the increase of smart phones, various services considering user convenience are increasing, so that users can check news in real time anytime and anywhere. However, online news is categorized by media and category, and it provides only a few related search terms, making it difficult to find related news related to keywords. In order to solve this problem, we propose a method to recommend related documents more accurately by applying Doc2Vec similarity to the specific keywords of news articles and weighting the title and contents of news articles. We collect news articles from Naver politics category by web crawling in Java environment, preprocess them, extract topics using LDA modeling, and find similarities using Doc2Vec. To supplement Doc2Vec, we apply TF-IDF to obtain TC(Title Contents) weights for the title and contents of news articles. Then we combine Doc2Vec similarity and TC weight to generate TC weight-similarity and evaluate the similarity between words using PMI technique to confirm the keyword association.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제20권2호
• /
• pp.155-166
• /
• 2015

랜덤워크는 그래프 기반의 랭킹 기법들에서 빈번히 사용되지만, 그래프 간선에 음수 가중치를 가지는 부호 그래프는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 하이더의 균형 이론을 적용하여 랜덤워크수행 시 음수 가중치를 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 추천 시스템에 적용되었으며, 사용자가 선호하지 않는 아이템을 걸러내는 데 효과가 있음을 실험을 통해 보인다. 제안한 모델의 성능을 위해 기존의 Top-k 랜덤워크 계산 기법인 BCA를 확장한 Bicolor-BCA 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 임계값이 필요한데, 실험을 통해 임계값에 따른 정확도와 성능의 변화를 살펴본다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
• /
• 제3권2호
• /
• pp.167-178
• /
• 2002

최근에 이 기종 시스템간의 구조적인 문서 교환을 위해 XML(eXtensible Markup Language)이 B2B와 각종 산업계에 급속히 확산되고 있는 시점에서 이를 모델링 하기 위한 객체 지향적인 시각화 도구가 필요하다. XML에서 현재 사용하는 문서구조 정의용 규칙인 DTD(Document Type Declaration)는 여러 산업 분야에 적용시키기가 어렵다. 이에 W3C에서 XML에 더욱 적합하고 사용자를 만족시키기에 충분한 새로운 문서 구조 정의용 규칙인 XML 스키마(Schema)의 권고안(Recommendation)을 발표하였다. 이에 XML 스키마를 객체지향 모델링 기법(UML)을 활용해 설계하면 재사용성이 높고 유연성이 좋은 문서 구조를 정의할 수가 있다. 본 논문은 XML 스키마를 UML(Unified Modeling Language)로 사상(mapping)하는 명세와 알고리즘을 제안한다.

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