• Title/Summary/Keyword: Soon-dong

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Development of an u-Health Service Model for ODA Recipient Countries (ODA 대상 국가를 위한 u-Health 서비스 모델 개발)

  • Yoo, Sun-Gil;Min, Se-Dong;Hong, Min;Jung, Bong-Keun;Oh, Dong-Ik;Shin, Won-Han;Soh, Jae-Young;Hyun, Young-Ho
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2014.04a
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    • pp.192-195
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    • 2014

  • u-Health 서비스는 의료기술에 ICT을 접목하여 보다 나은 건강관련 서비스를 제공할 수 있는 패러다임이다. 그러나 이러한 시스템을 도입하기에는 현실적으로 많은 도전이 존재한다. 개인의 건강관리 도구로 존재할 수 있을 것처럼 보이는 이러한 서비스는 그것이 국민의료의 질과 연관되는 이슈로 확대될 때, 환자라는 소비자집단, 의료인이라는 공급자집단, 그리고 국가라는 보건행정을 담당하는 관리집단의 이익이 첨예하게 대립할 수 있는 이슈가 될 수 있다. 이에 본 연구에서는 이러한 서비스의 제공을 이러한 개개 이익집단의 관점에서 탈피하고 순수한 양질의 의료 서비스 제공의 관점에서 살펴보아 과연 어떠한 ICT 관련 서비스 제공이 의료 환경 제고를 위해 필요한지를 파악해 보고자 하였다. 특히, 원격지에서의 자료공유를 통한 의료 서비스의 질 제고에 대해 관심을 가지고 이를 이익집단간의 이해관계가 크지 않은 ODA국가를 대상으로 하여 적용할 수 있는 서비스 모델을 제안하고자 하였다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2014m04a.192 인용 PDF

A Webtoon Recommendation System Using Personal Propensity in Hadoop (하둡에서 개인 성향을 이용한 웹툰 추천 시스템)

  • Lee, Keon-Ho;Yoon, Won-Tak;Hwang, Dong-Hyun;Park, Doo-Soon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2016.10a
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    • pp.408-411
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    • 2016

  • 최근 국내의 콘텐츠 생산률이 증가함에 따라, 많은 사람들이 즐길 수 있는 콘텐츠들이 많아 졌다. 하지만 사람들은 많아진 콘텐츠로 인해, 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공 되고 있다. 추천 시스템 중에서 웹툰을 추천해주는 알고리즘으로 협업필터링 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 협업필터링 방법에는 희박성과 확장성, 투명성의 문제점들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 협업 필터링 방법의 희박성 문제를 보완하고자 개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 웹툰 추천 시스템을 제안하고, 하둡 시스템에서 구현한다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2016m10a.408 인용 PDF

Personalized drama recommendation system implemented in Android (안드로이드에서 구현한 개인화 드라마 추천 시스템)

  • Hwang, Dong-Hyun;Sang, Woon-Bum;Wang, Bong-Bong;Park, Doo-Soon
    • Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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    • 2017.11a
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    • pp.454-457
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    • 2017

  • 휴대가 간편한 하드웨어의 발달로 인하여 시간과 장소의 제약 없이 스마트 폰으로 드라마를 시청하는 사람이 증가하였다. 또한, 종합편성 채널의 생성으로 인하여 콘텐츠 제작 및 유통시장이 활성화되어 사용자의 수요에 따라 드라마 및 콘텐츠들이 다양해졌다. 이러한 사용자들의 요구를 해결하기 위해 본 논문은 방영되었던 많은 드라마 중 사용자의 개인화 요소를 이용하여 협업필터링 하여 사용자들에게 적합한 드라마를 추천해주는 시스템을 안드로이드 환경에서 구현한다.

  • https://doi.org/10.3745/PKIPS.y2017m11a.454 인용 PDF