• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권5호
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• pp.1260-1272
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• 2024

This paper tackles the prevalent challenges faced by existing tourism route recommendation methods, including data sparsity, cold start, and low accuracy. To address these issues, a novel intelligent tourism route recommendation method based on collaborative filtering is introduced. The proposed method incorporates a series of key steps. Firstly, it calculates the interest level of users by analyzing the item attribute rating values. By leveraging this information, the method can effectively capture the preferences and interests of users. Additionally, a user attribute rating matrix is constructed by extracting implicit user behavior preferences, providing a comprehensive understanding of user preferences. Recognizing that user interests can evolve over time, a weight function is introduced to account for the possibility of interest shifting during product use. This weight function enhances the accuracy of recommendations by adapting to the changing preferences of users, improving the overall quality of the suggested tourism routes. The results demonstrate the significant advantages of the approach. Specifically, the proposed method successfully alleviates the problem of data sparsity, enhances neighbor selection, and generates tourism route recommendations that exhibit higher accuracy compared to existing methods.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.45-50
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• 2020

딥 러닝의 발전에 따라 추천시스템에서 딥 러닝 기반의 인공신경망을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, RNN(Recurrent Neural Network)기반의 추천시스템은 데이터의 순차적 특성을 고려하기 때문에 추천시스템에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 본 연구는 RNN기반의 알고리즘인 GRU(Gated Recurrent Unit)와 세션 기반 병렬 미니배치(Session Parallel mini-batch)기법을 활용한 여행경로 추천 시스템을 제안한다. 본 연구는 top1과 bpr(Bayesian personalized ranking) 오차함수의 앙상블을 통해 추천 성과를 향상시켰다. 또한, 데이터 내에 순차적인 특성을 고려한 RNN기반 추천 시스템은 여행경로에 내재된 여행지의 의미가 반영된 추천이 이루어진다는 것을 확인되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권10호
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• pp.1346-1357
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• 2021

The drone technology, which is receiving a lot of attention due to the 4th industrial revolution, requires an Unmanned Aerial Vehicles'(UAVs) flight path search algorithm for automatic operation and driver assistance. Various studies related to flight path prediction and recommendation algorithms are being actively conducted, and many studies using the A-Star algorithm are typically performed. In this paper, we propose an Optimal 3D Flight Path Recommendation System for unmanned aerial vehicles. The proposed system was implemented and simulated in Unity 3D, and by indicating the meaning of the route using three different colors, such as planned route, the recommended route, and the current route were compared each other. And obstacle response experiments were conducted to cope with bad weather. It is expected that the proposed system will provide an improved user experience compared to the existing system through accurate and real-time adaptive path prediction in a 3D mixed reality environment.

• 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.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.117-125
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• 2022

최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.151-160
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• 2022

본 연구에서는 급증하는 배송 서비스 수요에 맞춰 더 신속하고 최저 비용으로 근거리 배송을 가능하게 하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 알고리즘에서는 배송원으로 지하철 승객을 물류 이동에 참여시킨다. 이때 승객은 이동 경로와 일치하는 배송 물류를 선택할 수 있다. 그리고 서비스 이용자의 입장에서는 현재 근처에 경로가 일치하는 배송원을 선택할 수 있다. 이때 배송원 추천은 TF-IDF&N-gram과 BERT를 결합한 텍스트 유사도 측정 방식으로 진행된다. 따라서 기존 택배 시스템과 달리 소비자-배송원 간의 man-to-man 방식으로 양방향 선택을 지원한다. 탑승 중인 승객을 물류 이동에 참여시킨다는 점에서 비용 최소화와 배송 기간 단축을 모두 보장할 수 있다. 더하여 운송 측면에서도 특별한 기술을 요하지 않으므로, 일자리 입지가 축소된 노동자들에게 경제 참여 기회를 제공할 수 있다는 점에서도 의의가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제19권2호
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• pp.73-81
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• 2019

본 논문은 시간 가중치 기반의 중간지점 탐색 알고리즘과 사용자 선호 기반 장소 추천 알고리즘을 이용한 사용자 중심의 중간지점 탐색 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 중간지점 탐색을 위하여 사용자간의 출발지점을 기준으로 각 사용자의 시간 가중치를 적용하여 중간 지점을 산출하는 중간지점 탐색 모듈과 각 사용자와 산출된 중간지점까지의 경로 탐색을 제공하기 위한 지점 탐색 제공 모듈로 구성된다. 또한, 중간지점 탐색 결과를 기반으로 사용자의 선호도 중심의 1장소 추천 기능을 포함하여 사용자의 이용률을 증대할 수 있도록 한다. 실험 결과, 제안된 시스템은 사용자 중심의 중간지점 및 장소 추천 기능을 통해 이용의 효율성을 증대시킬 수 있음을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.115-118
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• 2023

본 논문에서는 지속되던 코로나-19 바이러스로 인한 일상의 제약이 점차 완화되는 추세 속에서 이전에 영위하지 못하던 개개인의 여가생활을 지원하기 위해 개발하였다. 제약이 완화되면서 많은 사람들이 국내 여행의사가 점차 증가된다고 분석된다. 지금 우리의 일상 속에는 인간이 직접 의사결정을 하는 부분들이 많이 줄어들었다. 공공데이터를 이용한 자동화된 경로 추천 시스템을 통해 사용자들은 의사결정의 단계 없이 제공되는 경로를 지도 API를 통해 시각적으로 이용하며 나들이 준비 과정을 간소화 시킬 것으로 예상된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권6호
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• pp.211-221
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• 2024

라이브 스트리밍 커머스는 혁신적인 전자상거래 모델이 된다. 본 연구는 정교화 가능성 모델(ELM)에 기반하여 라이브 스트리밍 커머스에서 키 오피니언 소비자(KOCs)의 속성이 짧은 동영상 플랫폼에서 구매 의도에 미치는 영향을 탐구하는 것을 목적으로 한다. 411명의 소비자를 대상으로 설문 조사를 실시하고, SPSS 24.0과 AMOS 23.0 소프트웨어를 사용하여 데이터 분석과 가설 검정을 수행한다. 연구에 따르면 소비자의 정보 처리 능력 차이는 경로 선택에 영향을 미친다. 중심 경로의 추천 동질성, 제품 관여도, 전문성 및 주변 경로의 추천 시효성은 소비자 구매 의도에 모두 긍정적인 영향을 미치는 반면, 주변 경로의 시각적 단서는 유의미한 영향을 미치지 않는다. 본 연구는 라이브 스트리밍 커머스 산업의 발전을 위해 이론적 지원과 실질적인 지침을 제공하고, 소비자 정보 처리의 차이에 따라 기업이 홍보 전략을 조정하여 구매 전환율을 향상시키는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.480-490
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• 2018

최근, 유럽 연합 가입국을 기항지로 항해하는 선박을 대상으로 배출 가스를 측정한 후, 그 결과를 보고하고 검증받는 MRV 규제의 시행을 앞두고 있다. 이러한 배출 가스량을 경험적으로 산정해보기 위하여 본 논문에서는 간이 연료 소모량 추정 및 최적 경유 항구 추천 시스템을 개발하기 위한 내용을 다룬다. 이를 위해 10여 년간 축적된 선박의 항차 데이터를 기반으로 각 항구별 연료 소모량, 거리, 소요 시간을 분석하여, 이를 기반으로 연료 소모량을 추정하는 모듈을 개발하였다. 또한 선박의 출발지와 목적지 사이의 최적 경유 항구를 추천하기 위한 기능을 비롯하여 실제 운항 경로 표시 기능, 실제 운항 경로와 최적 경로와의 비교 기능, 사용자 지정 경유 항구 선택 기능을 제공하기 위한 모듈을 구현하였다. 개발한 시스템은 선박의 운항 계획 등을 위한 참고 지표로 활용이 가능할 것으로 기대되며, 축적된 데이터를 기반으로 학습하여 미래 데이터를 예측하기 위한 선행 연구로서 의미가 있을 것으로 판단된다.