• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.316-318
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• 2019

최근 고령화사회의 진입으로 건강수명이 이슈가 되고 있으며 삶의 질 향상을 위한 지속적 건강관리에 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 사용자들의 편리한 건강관리를 위한 사용자 맞춤형 건강정보 추천 앱 시스템을 구현하였다. 사용자는 생활습관, 질병, 신체조건 등의 기본 정보를 입력하고 입력된 사용자의 PHR(Personal Health Record)는 서버에 저장된다. 저장된 다수의 사용자들을 PHR프로파일에 따라 유사한 군집으로 분류하여 유사 사용자들에게 헬스케어 관련 콘텐츠를 제공하고자 하였다. 사용자의 PHR에 따른 유사군집의 생성을 위하여 K-Means 클러스터링을 적용하였으며 지식베이스에 저장된 건강정보 콘텐츠들을 맞춤형으로 제공하기 위하여 개미군집 알고리즘을 사용하였다. 개발된 앱은 사용자의 PHR 프로파일로 분류된 군집에 따라 위험한 질병, 개선해야 할 생활 습관 등에 대한 정보를 제공하여 사용자의 자가 헬스케어에 활용될 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제33권6호
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• pp.833-842
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• 2020

넷플릭스, 아마존, 유튜브 등 대형 플랫폼에서는 고객의 다양한 정보를 활용하여 정밀한 추천시스템을 마련하고 여기서 추천된 상당수의 아이템이 실제 구매로 이어지고 있다. 본 논문에서는 추천 컨텐츠의 속성에 따라 사용자의 선호도에 차이가 있을 것이라고 예상하고 콘텐츠의 속성에 따라 군집분석을 실시하였다. 속성의 형태와 관계없이 사용할 수 있도록 Gower 거리를 사용했다. 본 논문에서는 영화 평점 사이트인 'The Movie Dataset'의 자료를 이용하여 영화의 기본정보인 장르, 감독 및 배우 변수를 바탕으로 사용자를 계층적으로 분류하고 영화를 추천하였다. 본 논문에서 제안한 추천 시스템을 평가하기 위하여 각 사용자 그룹별로 훈련자료와 검증자료로 나누어 정밀도를 살펴보았다. 그 결과 UBCF보다 월등히 높은 정밀도를 갖는 것으로 나타났다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.311-326
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• 2024

The rapid development of neural network technology promotes the neural network model driven by big data to overcome the texture effect of complex objects. Due to the limitations in complex scenes, it is necessary to establish custom template matching and apply it to the research of many fields of computational vision technology. The dependence on high-quality small label sample database data is not very strong, and the machine learning system of deep feature connection to complete the task of texture effect inference and speculation is relatively poor. The style transfer algorithm based on neural network collects and preserves the data of patterns, extracts and modernizes their features. Through the algorithm model, it is easier to present the texture color of patterns and display them digitally. In this paper, according to the texture effect reasoning of custom template matching, the 3D visualization of the target is transformed into a 3D model. The high similarity between the scene to be inferred and the user-defined template is calculated by the user-defined template of the multi-dimensional external feature label. The convolutional neural network is adopted to optimize the external area of the object to improve the sampling quality and computational performance of the sample pyramid structure. The results indicate that the proposed algorithm can accurately capture the significant target, achieve more ablation noise, and improve the visualization results. The proposed deep convolutional neural network optimization algorithm has good rapidity, data accuracy and robustness. The proposed algorithm can adapt to the calculation of more task scenes, display the redundant vision-related information of image conversion, enhance the powerful computing power, and further improve the computational efficiency and accuracy of convolutional networks, which has a high research significance for the study of image information conversion.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.826-833
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• 2009

최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.

• 한국공간정보시스템학회 논문지
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• 제7권3호
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• pp.67-81
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• 2005

최근 들어 지리 정보 시스템이 발전함에 따라 경로 검색, 주변 정보 검색, 응급 서비스 등을 제공하는 위치 기반 서비스, 텔레매틱스 등의 새로운 응용 서비스 개발에 대한 관심과 연구가 증대되고 있다. 위치 기반 서비스 및 텔레매틱스에서 사용되는 시공간 데이타베이스에서의 사용자의 검색은 시간 축을 현재의 시간으로 고정하고 공간 및 비공간 속성을 검색하기 때문에 시간 축에 대한 검색 범위가 넓을 경우에는 이를 효율적으로 처리하기 어렵다. 이를 해결하기 위하여 이동 객체의 위치 데이타를 요약하는 기법인 스냅샷이 소개되었다. 그러나, 이러한 스냅샷 기법은 저장해야 되는 총간 영역이 넓을 경우 저장 공간이 많이 필요하며 검색에 자주 사용되지 않는 불필요한 영역까지 스냅샷을 생성하므로 저장 공간 및 메모리를 많이 사용하게 된다. 이에 본 논문에서는 기존의 스냅샷 기법의 단점을 극복하기 위하여 이전에 공간 클러스터링을 위해 사용되던 2차원의 공간 해시 알고리즘을 시공간으로 확장한 해시-기반 시공간 클러스터링 알고리즘(H-STCA)과 과거 위치 데이타로부터 이동 객체 경로 탐색을 위한 지식을 추출하기 위해 H-STCA 알고리즘에 근거한 지식 추출 알고리즘을 제안한다. 그리고, 대용량의 이동 객체 데이터에 대한 검색 시간, 저장 구조 생성 시간, 최적 경로 탐색 시간 등에서 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법, 기존의 시공간 인덱스 방법, 스냅샷 방법과의 성능평가에 대하여 설명한다. 성능평가 결과로 H-STCA를 사용한 스냅샷 클러스터링 방법은 기존의 시공간 인덱스 방법이나 스냅샷 방법 보다 이동 객체의 개수가 증가하면 할수록 성능 향상이 더욱 큰 것으로 나타났다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.1289-1297
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• 2006

모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권5호
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• pp.69-77
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• 2004

인터넷이 널리 보급되면서 지능형 검색 에이전트들이 사용자의 요구를 만족시키기 위해 일반화되어 사용되고 있다. 그러나 이러한 지능형 멀티에이전트들은 서로 독립적으로 사용되어 멀티에이전트들 간의 분산된 정보를 원활하고 효율적으로 처리하기 위한 상호 협력 작용이 부족해 정보의 신뢰성이 낮고 동적으로 변화하는 분산 환경에 대처하기가 어렵다. 이런 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 멀티에이전트간의 효율적인 상호 협력과 빠른 정보처리를 위해 브로커 에이전트에 에이전시를 생성하고 신경망을 이용해 멀티에이전트들의 에이전시들을 분류하여 더욱 신속·정확한 정보를 사용자에게 제공하도록 한다. 또한 정보의 신뢰성을 위해서 에이전트 관리기법을 제안하여 기존의 검색 시스템이 가지고 있는 정보갱신문제를 향상시키고, 시뮬레이션을 통해 본 연구의 성능을 평가한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권1호
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• pp.38-57
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• 2016

Service discovery is one of the major challenges in cloud computing environment with a large number of service providers and heterogeneous services. Non-uniform naming conventions, varied types and features of services make cloud service discovery a grueling problem. With the proliferation of cloud services, it has been laborious to find services, especially from Internet-based service repositories. To address this issue, services are crawled and clustered according to their similarity. The clustered services are maintained as a catalogue in which the data published on the cloud provider's website are stored in a standard format. As there is no standard specification and a description language for cloud services, new efficient and intelligent mechanisms to discover cloud services are strongly required and desired. This paper also proposes a key-value representation to describe cloud services in a formal way and to facilitate matching between offered services and demand. Since naïve users prefer to have a query in natural language, semantic approaches are used to close the gap between the ambiguous user requirements and the service specifications. Experimental evaluation measured in terms of precision and recall of retrieved services shows that the proposed approach outperforms existing methods.

• 한국통신학회논문지
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• 제18권8호
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• pp.1213-1225
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• 1993

하이퍼미디어 시스템은 멀티미디어 정보를 검색하고 제시하기 위하여 링크를 이용한 브라우징과 탐색항해 도구를 이용한다. 본 연구에서 설계·구현한 시스템은 보다 효율적인 탐색항해를 지원하기 위하여 계층적 그룹과 지역 맵 도구를 제공한다. 특히, 클러스터링 기법을 적용하여 클러스터 트리를 형성하고 이를 이용하여 항해시 필요한 지식을 제공하는 방법을 제 안하고 있다. 또한 탐색 과 브라우징 기능을 통합함으로써 하이퍼미디어 시스템의 정보검색기능과 사용자 인터페이스를 높이도록 설계하였다. 본 하이퍼미디어시스템을 백과사전, 참고문헌정보, 전자사전, 전자책등의 분야에 적용할 수 있다.

• 교육녹색환경연구
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• 제11권1호
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• pp.23-31
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• 2012

The number of school crime has grown continuously for last ten years and its intensity also has reached to serious condition. The concept of CPTED(Crime Prevention through Environmental Design) needs to be focused for improving school environment regarding this context. The exterior space of school environment is variously exposed to school crimes committed by colleague students and also intruders. From the perspective of school CPTED, Natural surveillance as one of the practical strategies requires the micro-scale analysis which clarifies local visibility at each different school exterior space. Thus, the purpose of this research is to develop the analysis method clarifying visibility condition at exterior space of school environment, which supports finding the condition of natural surveillance. The programmed analysis algorithm generated quantitative results clarifying Degree for static visibility and Clustering Coefficient for user tracking visibility. The result of this study produced the analysis method feasible to clarify weak natural surveillance conditions at school exterior spaces. Also, it is expected that the developed analysis method will be used to improve the layout of school exterior space from the perspective of CPTED.