• 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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• 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.

• 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.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.1355-1362
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• 2016

최근 소득 향상이나 여가시간 증가 등으로 인해 삶의 질이 향상되고 있으며, 이에 따라 해양 레저 활동에 대한 관심이 높아짐으로 이에 관한 잠재적인 수요가 증가하고 있다. 하지만 관련 자원 및 시설의 개발과 서비스 및 프로그램의 제공이 뒷받침되지 못하고 있는 실정이다. 또한, 레저선박 운용자는 정보의 부족으로 인하여 새로운 항로 개척보다는 단순하고 익숙한 경로를 따라 반복 운항하려는 경향이 높다는 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 보다 다양한 해양 레저 활동을 즐길 수 있도록 도움을 주기 위한 목적의 해양 레저 항로 추천 시스템을 제안한다. 레저 항로 추천을 위하여 출발지부터 목적지까지의 항해를 위한 항로를 비롯하여 기상 조건 및 해상 조건을 포함한 환경 변수, 해양 레저 활동 가능 구역 혹은 금지구역, 관광지 등에 관한 데이터베이스를 구축하였다. 또한 해양 레저 활동을 자연, 문화, 시설 자원 등으로 구분하여 목적에 맞는 다양한 정보를 제공하기 위한 시나리오를 설정하고, 레저 선박 운용자에게 해양 레저 활동에 필요한 다양한 정보를 제공하는 항로 추천 시스템을 개발하였으며 그 유용성을 검증하였다.

• 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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• 제27권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제40권3호
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• pp.99-106
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• 2017

With the increased interest in the quality of life of modern people, the implementation of the five-day working week, the increase in traffic convenience, and the economic and social development, domestic and international travel is becoming commonplace. Furthermore, in the past, there were many cases of purchasing packaged goods of specialized travel agencies. However, as the development of the Internet improved the accessibility of information about the travel area, the tourist is changing the trend to plan the trip such as the choice of the destination. Web services have been introduced to recommend travel destinations and travel routes according to these needs of the customers. Therefore, after reviewing some of the most popular web services today, such as Stubby planner (http://www.stubbyplanner.com) and Earthtory (http://www.earthtory.com), they were supposed to be based on traditional Traveling Salesman Problems (TSPs), and the travel routes recommended by them included some practical limitations. That is, they were not considered important issues in the actual journey, such as the use of various transportation, travel expenses, the number of days, and lodging. Moreover, although to recommend travel destinations, there have been various studies such as using IoT (Internet of Things) technology and the analysis of cyberspatial Big Data on the web and SNS (Social Networking Service), there is little research to support travel routes considering the practical constraints. Therefore, this study proposes a new mathematical model for applying to travel route recommendation service, and it is verified by numerical experiments on travel to Jeju Island and trip to Europe including Germany, France and Czech Republic. It also expects to be able to provide more useful information to tourists in their travel plans through linkage with the services for recommending tourist attractions built in the Internet environment.