• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제27권4호
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• pp.71-96
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• 2018

Purpose Recently, social interest in the convergence research is at its peak. However, contrary to the keen interest in convergence research, an infrastructure that makes it easier to recruit researchers from other fields is not yet well established, which is why researchers are having considerable difficulty in carrying out real convergence research. In this study, we implemented a researcher recommendation system that helps researchers who want to collaborate easily recruit researchers from other fields, and we expect it to serve as a springboard for growth in the convergence research field. Design/methodology/approach In this study, we implemented a system that recommends proper researchers when users enter keyword in the field of research that they want to collaborate using word embedding techniques, word2vec. In addition, we also implemented function of keyword suggestions by using keywords drawn from LDA Topicmodeling Algorithm. Finally, the UI of the researcher recommendation system was completed by utilizing the collaborative messenger Slack to facilitate immediate exchange of information with the recommended researchers and to accommodate various applications for collaboration. Findings In this study, we validated the completed researcher recommendation system by ensuring that the list of researchers recommended by entering a specific keyword is accurate and that words learned as a similar word with a particular researcher match the researcher's field of research. The results showed 85.89% accuracy in the former, and in the latter case, mostly, the words drawn as similar words were found to match the researcher's field of research, leading to excellent performance of the researcher recommendation system.

• 한국경영과학회지
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• 제35권2호
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• pp.37-51
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• 2010

Understanding the antecedents of high public usage of national R&D facilities is a critical issue for both academics and facility managers. Previous researchrelated to general service management has identified service quality and user satisfaction as important antecedents of reuse and recommendation intention. The current paper reports findings from a survey which looked into the impact of service quality dimensions and user satisfaction on reuse and recommendation intention in the field of R&D facility public usage. Findings indicate that service quality appears to be linked to user satisfaction, and user satisfaction to be linked to reuse and recommendation intention. Findings also indicate that user satisfaction played as a mediator on the relationship between service quality and reuse/recommendation intentions in R&D facility public usage domain.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.366-370
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• 2003

In this research, we suggest a hybrid intelligent Web recommendation systems based on Web data mining and case-based reasoning (CBR). One of the important research topics in the field of Internet business is blending artificial intelligence (AI) techniques with knowledge discovering in database (KDD) or data mining (DM). Data mining is used as an efficient mechanism in reasoning for association knowledge between goods and customers＇ preference. In the field of data mining, the features, called attributes, are often selected primary for mining the association knowledge between related products. Therefore, most of researches, in the arena of Web data mining, used association rules extraction mechanism. However, association rules extraction mechanism has a potential limitation in flexibility of reasoning. If there are some goods, which were not retrieved by association rules-based reasoning, we can＇t present more information to customer. To overcome this limitation case, we combined CBR with Web data mining. CBR is one of the AI techniques and used in problems for which it is difficult to solve with logical (association) rules. A Web-log data gathered in real-world Web shopping mall was given to illustrate the quality of the proposed hybrid recommendation mechanism. This Web shopping mall deals with remote-controlled plastic models such as remote-controlled car, yacht, airplane, and helicopter. The experimental results showed that our hybrid recommendation mechanism could reflect both association knowledge and implicit human knowledge extracted from cases in Web databases.

• 한국의류학회지
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• 제48권3호
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• pp.485-500
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• 2024

This study was conducted to examine the effects of consumer evaluations on size recommendation services based on body information on consumer responses and the moderating effect of the level of information search. To analyze the research model, a total of 200 data were collected from August 18 to 24, 2022, targeting consumers who had experience with using size recommendation services based on body information. As a result of the research model analysis, it was confirmed that the compatibility, reliability, and convenience of the size recommendation services based on body information influenced attitude, which, in turn, influenced usage intention. In addition, In the case of the group subject to a low level of information search, the path through which compatibility and reliability influenced attitude was significant, but that of convenience was not. In the group featuring a high level of information search, the path through which reliability and convenience influenced attitude was significant, but that of compatibility was not. This study is meaningful in that it expanded research related to size recommendation services to the field of consumer behavior.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.273-280
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• 2009

오늘날 컴퓨팅 환경의 진보와 웹의 이용이 활발해짐에 따라 오프라인에서 이루어졌던 있었던 많은 서비스들과 상품의 제공이 웹에서 이루어지고 있다. 이러한 웹 기반 서비스 및 상품은 개인에 적합하게 취사선택되어 제공되는 추세이다. 이렇듯 개인에 적합한 서비스 및 상품의 선택과 제공을 위한 패러다임을 개인화(personalization)라 한다. 개인화된 서비스 및 상품의 제공을 위한 분야로서 연구된 것이 추천(recommendation)이다. 그러나 이러한 추천 기법들은 신규 사용자에게 적합한 추천을 제공하지 못하는 문제와 사용자의 상품에 대한 평점에만 의존하여 추천을 생성한다는 계산 공간에서의 제약 사항을 가지고 있다. 두 문제 모두 추천 분야에서 지속적인 관심을 보이는 분야로서 신규사용자 추천 문제의 경우는 신규 사용자의 평점이 없기 때문에 유사 사용자들을 분류할 수 없음에 기인한다. 그리고 추천 공간 제약에 따른 문제는 추천 차원의 추가에 따른 처리 비용이 급격히 증가한다는 문제를 가지고 있기 때문에 쉽게 접근하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신규사용자 추천 향상을 위한 기법과 평점 예측 시 예측에 대한 가중치를 적용하는 기법을 제안한다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권3호
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• pp.177-184
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• 2021

All over the world, people are affected by many chronic diseases and medical practitioners are working hard to find out the symptoms and remedies for the diseases. Many researchers focus on the feature detection of the disease and trying to get a better health recommendation system. It is necessary to detect the features automatically to provide the most relevant solution for the disease. This research gives the framework of Health Recommendation System (HRS) for identification of relevant and non-redundant features in the dataset for prediction and recommendation of diseases. This system consists of three phases such as Pre-processing, Feature Selection and Performance evaluation. It supports for handling of missing and noisy data using the proposed Imputation of missing data and noise detection based Pre-processing algorithm (IMDNDP). The selection of features from the pre-processed dataset is performed by proposed ensemble-based feature selection using an expert's knowledge (EFS-EK). It is very difficult to detect and monitor the diseases manually and also needs the expertise in the field so that process becomes time consuming. Finally, the prediction and recommendation can be done using Support Vector Machine (SVM) and rule-based approaches.

• 방송공학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.731-741
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• 2010

본 논문에서는 30 MHz ~ 3000 MHz 대역에서 1 kW ERP에 대해 점-대-지역 전파특성 예측에 이용되는 ITU-R 권고 P.1546 전파 모델을 이용하여 DTV 수신기의 전계강도 예측을 위한 방법을 제안한다. DTV 수신기의 유도된 전계강도 수식과 권고에서 기술된 절차를 이용하여 수치계산을 통한 결과를 제시한다. 또한 산출된 결과의 적절성 검증을 위해 Okumura-Hata 모델과 비교하였으며, 수신 전계강도가 약 6.9 ~ 11.5 % 범위 내에 오차가 있음을 확인할 수 있었다. 제시된 방법은 DTV 수신지역의 전계강도 예측을 통한 송신된 신호의 품질 분석은 물론, 양호한 전파환경 구축을 위한 적절한 국소 선정을 제공한다. 또한 동일 대역의 주파수 공유를 위한 보호비 또는 이격 거리 분석에도 직접 활용이 가능하다.

• 한국환경농학회지
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• 제29권1호
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• pp.33-38
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• 2010

토양화학성을 고려한 기존의 토양검정 시비추천방법을 보완하기 워하여 논토양 유형별 질소시비기준을 설정하기 위하여 12개 벼 시험포장에서 토양유형별 질소검정시비량 시험을 실시하였다. 유형별 토양검정에 의한 질소시용량은 질소표준권장량 보다 많게 환산되었고, 질소수준별 회귀분석에 의한 최소 수량 생산시비량은 염해답에서 315 kg/10a, 사질답에서 168kg/10a로 최고와 최저시비량을 보였다. 유형별 질소흡수량은 질소시비량과 비례관계였고, 질소이용률은 미숙답에서 36.7%로 가장 높았으며, 질소시비량과 반비례 관계였다. 쌀의 식미치는 논토양 유형에 관계없이 무질소에서 높았고, 유형별로는 염해답에서 가장 낮았다. 시비효율지수와 환경지수 및 쌀 품질을 표준화하여 얻은 최적시비량은 보통답과 사질답에서는 토양검정 시비량의 1.0배, 미숙답과 염해답에서는 각각 0.92와 0.83배 했을 때 최적 시비량 수준을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제25권4호
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• pp.67-87
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• 2023

온라인 쇼핑 플랫폼은 개인화 추천 시스템을 활용하여 소비자의 개인 정보와 행동 데이터를 수집, 분석 및 마이닝을 통해 소비자에게 맞춤형 추천 서비스를 제공함으로써 소비자의 잠재적인 쇼핑 욕구를 자극한다. 본 연구는 S-O-R 모델을 기반으로 온라인 쇼핑 추천이 구매의도에 미치는 영양을 분석하기 위하여 시스템 품질인 다양성과 정확성, 정보 품질인 설득력과 완전성을 외부 자극으로 설정하고, 신뢰 및 지각된 가치에 따른 소비자의 심리상태 하 유기체로 설정하여 구매의도 간에 관계를 탐구하였다. 온라인 쇼핑 플랫폼을 이용하는 소비자를 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석결과는 개인화 추천 시스템의 품질과 정보 품질이 신뢰와 지각된 가치에 미치는 영향에 대한 가설이 모두 채택되었다. 신뢰가 시스템 품질, 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였으며 지각된 가치는 정보 품질에 대한 구매의도와의 관계에서 매개역할을 확인하였다. 추천 시스템이 제공하는 콘텐츠는 소비자 경험을 개선하고 소비자의 수용 정도를 높일 수 있는 방향으로 설계되어야 한다는 시사점을 도출하였다.

• 정보관리연구
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• 제40권1호
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• pp.199-215
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• 2009

개방, 참여, 공유에 기반한 웹 2.0 사상이 다양한 분야로 빠르게 확산되고 있으며, 개인화 기능인 추천시스템과 소셜 네트워크에 관한 연구가 활발하다. 추천시스템과 소셜 네트워크의 경우 각기 다른 영역에서 독자적으로 발전하여왔으며 이들을 융합한 새로운 형태의 서비스모델에 대한 연구는 미미한 실정이다. 본 논문에서는 이용로그, 개인프로파일, 북마크 등을 분석하여 자신과 유사한 분야를 연구하는 연구자를 지능적으로 추천하여 효율적으로 소셜 네트워크를 구성할 수 있는 연구자연결망을 구축하였다. 이를 통해 기존 소셜 네트워크 문제인 초기 네트워크 구축의 어려움과 이용자들의 소극적인 참여로 인한 네트워크 확장성 문제를 해결하였다.