• 전자공학회논문지CI
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• 제48권2호
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• pp.78-85
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• 2011

본 논문에서는 운전자의 특성, 도로상황, 경로 추천을 담당하는 에이전트와 같은 동적환경정보(DEI:Dynamic Environment Information)를 반영하여 실시간으로 운전자에게 경로를 추천할 수 있는 시스템을 위해 멀티에이전트에 관한 연구를 수행하였다. DEI는 n개의 멀티 에이전트이며 운전자에게 최적화된 경로를 제공할 수 있는 경로추천시스템에 활용되는 환경변수이다. DEI가 반영되는 경로추천 시스템은 멀티 에이전트 연구의 새로운 연구 분야라 할 수 있겠다. 이를 위하여 멀티에이전트 연구의 대표적 실험 환경인 먹이추적문제를 이용하여 새로운 해법을 찾고자 하였다. 본 논문에서는 기존의 먹이추적 실험은 현실성이 결여된 멀티에이전트 연구였기에 기존의 실험환경과 달리 현실세계와 비슷한 실험환경을 제안을 하며 새로운 전략인 Ant-Q 학습을 적용한 알고리즘과 기존의 방향벡터를 활용한 전략과의 비교를 통해 새로운 환경에서의 성능의 향상을 입증할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.34-36
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• 2022

Over the last decades, information has increased exponentially due to SNS(Social Network Service), IoT devices, World Wide Web, and many others. Therefore, it was monumentally hard to offer a good service or set of recommendations to consumers. To surmount this obstacle numerous research has been conducted in the Data Mining field. Different and new recommendation models have emerged. In this paper, we proposed a Content-based movie recommendation system using demographic information of users and the average rating for genres. We used MovieLens Dataset to proceed with our experiment.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1809-1816
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• 2021

국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 대한의용생체공학회:의공학회지
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• 제42권6호
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• pp.277-286
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• 2021

The global market size of AI based SaMD for medical image in 2023 will be anticipated to reach around 620 billion won (518 million dollars). In order for Korean manufacturers to efficiently obtain CE marking for marketing in the EU countries, the paper is to introduce the recommendation and suggestion of how to reclassify SaMD based on classification rules of MDR because, after introducing the Regulation EU 2017/745, classification rules are quite modified and newly added compared to the Directive 93/42/EEC. In addition, the paper is to provide several rules of MDR that may be applicable to decide the classification of SaMD. Lastly, the paper is to examine and demonstrate various secondary data supported by qualitative data because the paper focuses on the suggestion and recommendation with a public trust on the basis of various secondary data conducted by the analysis of field data. In conclusion, the paper found that the previous classification of SaMD followed by the rule of MDD should be reclassified based on the Regulation EU 2017/745. Therefore, the suggestion and recommendation are useful for Korean manufacturers to comprehend the classification of SaMD for marketing in the EU countries.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권8호
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• pp.1075-1087
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• 2020

Aviation ICT technology is a convergence technology between aviation and electronics, and has a wide variety of applications, including navigation and education. Among them, in the field of aerial pilot training, there are many problems such as the possibility of accidents during training and the lack of coping skills for various situations. This raises the need for a simulated pilot training system similar to actual training. In this paper, pilot training data were collected in pilot training system using VR/AR to increase immersion in flight training, and Customized Pilot Training Platform with Collaborative Deep Learning in VR/AR Environment that can recommend effective training courses to pilots is proposed. To verify the accuracy of the recommendation, the performance of the proposed collaborative deep learning algorithm with the existing recommendation algorithm was evaluated, and the flight test score was measured based on the pilot's training data base, and the deviations of each result were compared. The proposed service platform can expect more reliable recommendation results than previous studies, and the user survey for verification showed high satisfaction.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.26-31
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• 2010

본 연구는 작업현장, 교육현장, 기타 시공간에서 작업자의 현재 상황이나 담당업무 맥락에 따라 개인의 숙련도나 학습 진도에 맞추어 비공식학습과 공식학습 모두 실시간으로 발생할 수 있는 개인 추천 서비스 구현을 목표로 한다. 이에 복합지식을 기반으로 실시간으로 코칭과 조언을 들을 수 있으며, 다차원적인 관계를 쉽게 검색하고 추천할 수 있는 개인 맞춤형 복합지식 지능화 추천 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 복합지식 저장소와 복합지식관리 모듈을 개발하였다. 특정 산업분야에서는 장기적으로 축척되는 지식베이스를 근간으로 하여 전문적인 문제해결 혹은 코칭 서비스 등을 부가적으로 창출할 것으로 기대된다.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.43-65
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• 2007

심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.

• 융합보안논문지
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• 제16권6_1호
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• pp.59-65
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• 2016

본 연구에서는 부사관과 대학생을 대상으로 병영실습이 전공만족에 미치는 직접적인 효과를 살펴보고, 대학생 안보의식의 조절효과를 실증적으로 규명하는 것을 연구목적으로 설정하였다. 이를 위해 해병대와 학술교류협정을 체결하고 있는 전국 8개 대학의 부사관과 학생들로부터 설문조사를 실시하였으며, 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 부사관과 학생의 군 병영실습은 전공만족에 유의한 영향을 미쳤다. 둘째, 안보의식은 부사관과 학생의 병영실습과 전공만족간의 관계에서 유의한 조절효과가 있는 것으로 분석되었다. 본 연구는 선행연구가 미흡했던 부사관과 학생의 병영실습, 전공만족, 안보의식간의 관계를 확인하여 합리적인 교수학습 전략 및 교육과정 개발에 근거자료를 제시할 수 있으며, 연구의 한계 및 향후 연구방향을 제시하였다.