• Asia Pacific Journal of Business Review
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• 제5권1호
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• pp.21-36
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• 2020

This paper examines the effect of the choice properties of food carving decoration lectures on the recommendation and revisiting intention. As the culinary industry grows, consumers seek not only the value of satiety through food but also the value of aesthetics. They perceived satisfaction from the taste and appearance of the food as well as the interior of the restaurant and the service. Food carving is an important means of fulfilling consumer satisfaction value which is ever-changing. This study attempts to analyze the relationship between the choice properties of food carving lectures and the course recommendation and revisiting intention. This study hypothesis was formulated and the survey was conducted on 125 respondents who had experienced food carving lectures. The reliability and validity of measurement items were verified through Cronbach's Alpha and factor analysis. As a result, all measurement items showed no abnormality. The results of the analyses are as follows. The education satisfaction, education commitment, and brand image, the choice properties of food carving decoration lecture, were found to have a positive effect on the recommendation intention. The results also showed that the education commitment and brand image of food carving decoration lectures were positively associated with revisiting intention. Lastly, the implications of these findings were suggested and for future research were discussed.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.73-81
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• 2014

본 연구에서는 활용 기술로 데이터 저장 레이어, 데이터 처리 레이어, 데이터 분석 레이어, 시각화 레이어 등의 빅 데이터 기술을 활용한 개발 방법을 제안한다, 각 단계에서 저장, 처리, 분석된 데이터는 시각화를 통하여 볼 수 있게 하였다. Hadoop을 통하여 데이터를 처리한 후 처리된 데이터를 Mahout으로 실행하여 분석 결과를 시각화 하였다. 이 과정을 통해서 금융 상품에 가입된 고객의 여러 특성을 파악하였고, 각 고객에 따른 금융 상품의 추천을 적시에 수행할 수 있었다. 본 연구에서는 빅 데이터의 배경 및 문제점을 소개하고, 빅 데이터가 새로운 비즈니스 기회를 어떻게 창출하는지 금융상품 추천 사례를 중심으로 개발 방법과 사례 연구를 논의한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.189-194
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• 2010

사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어 선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.35-44
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• 2021

4차 산업 혁명 시대의 도래에 따라 직업 환경의 변화가 가속화되고 있으며, 이와 함께 교육의 패러다임이 자유학기제와 고교학점제에 바탕을 둔 진로교육을 중심으로 변화하고 있다. 하지만, 학생들의 자율적인 진로 탐색을 지향하는 자유학기제 및 고교학점제의 정책적 목표와 달리, 진로교육 콘텐츠의 개발과 이용에 있어 교사 및 학생들의 한계가 존재하고, 이를 뒷받침할 에듀테크 기술 연구 역시 상대적으로 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는, 교육 현장에서의 진로교육 실태를 바탕으로, 에듀테크 기술이 교과연계 진로교육과 관련해 갖춰야 할 요구조건을 세 가지로 정의하였다. 다음으로 데이터 기반 인공지능 기술을 통해, 진로탐색용 탐구주제와 고교 과목, 그리고 대학에서 수학 가능한 전공을 아우를 수 있는 데이터 시스템 및 인공지능 추천 모델을 제안하였다. 마지막으로 실험을 통해, 셋 인코딩-디코딩 기반 인공지능 추천 모델이 진로교육 콘텐츠 추천에서 만족할 만한 성능을 보이는 것을 확인하였고, 교육 현장에서의 실제 적용 결과 또한 만족스럽다는 것을 확인하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.51-62
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• 2005

선택과목의 수가 많은 학부제에서는 교육과정의 제작과 관리에 관련된 업무를 담당하고 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할이 매우 중요하지만, 학생들은 코스 코디네이터를 통해 자신에게 가장 적합한 분야는 무엇이고 어떠한 과목을 이수해야 하는 지에 대한 도움을 받기가 쉽지 않다. 본 논문은 표준 무선인터넷 플랫폼 규격인 WIPI에 기반을 두고, 전공 분야의 심화된 학습을 할 수 있도록 수강할 과목의 선택에 대해 조언하는 기능을 가지는 모바일 코스 코디네이터 시스템을 제안한다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할을 보조하여, 학생들이 개인 휴대폰을 이용하여 수강신청에 관한 학사정보를 관리할 수 있고, 시스템의 추론에 따른 추천 과목을 수강하여 전공 분야에 대한 깊은 지식을 갖출 수 있도록 도와줄 것이다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.68-73
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• 2008

본 연구는 웹 기반 학습평가를 위한 학습자 중심의 문제추천 시스템을 제안하였다. 문제추천 과정을 위하여 문항난이도가 이용되었으며, 각 문제들은 문제은행에 저장 및 관리되었다. 문항난이도는 학습과정 중 재 산출되며 다음 학습에서 피드백되었다. 학습자 중심 문제추천을 위해, 학습자는 학습 전 학습단원을 선택할 수 있으며 학습난이도를 설정할 수 있도록 하였다. 제안방법의 적용결과 대부분의 학습자들이 학습난이도 조절로 인하여 성적이 향상됨을 알 수 있었다.

• 수산해양교육연구
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• 제27권2호
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• pp.452-466
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• 2015

The study analyzed the result of a survey on educational programs after the provision of professional development education in textile-based industries, with the aim of suggesting a method of evaluating professional development education, by shedding new light on the educational contents and environment required by industries and on the components required to strengthen competence based on an evaluation of the outcomes of such educational programs. Methods of analysis included frequency & average analysis, ANOVA and portfolio analysis, and a questionnaire containing seven questions on satisfaction with 'educational contents,' six questions on satisfaction with 'educational environment,' three questions on educational effect and questions on overall satisfaction with education was used as an analysis tool. Data used in the analysis was obtained through a survey of the attendants of lectures given from January 2014 to September 2014, and the respondents included 30 persons enrolled in CEO courses, 167 persons enrolled in employment courses and 101 persons enrolled in employment & start-up business courses. The results of the research are as follows. 1. Looking at frequency distribution by educational course, it was shown, from highest to lowest, to be Incumbent Courses (167 persons, 56%), Employment & Start-up Courses (101 persons, 33.9%) and CEO Courses (30 persons, 10.1%). Looking at average analysis by question, the value of most questions on Employment & Start-up Courses turned out to be lower than Employment Courses and CEO Courses. 2. Through a variance analysis on questions related to educational courses (Employment & Start-up Course, Incumbent Course & CEO Course) and post-verification, it turned out that Employment Course is in the same group as the CEO Course in most questions, and that Employment & Start-up Course was a separate group. 3. Overall satisfaction with education turned out to be as high, at 4.1 out of 5. 4. Through a portfolio analysis on educational courses, it was found that 'Overall Satisfaction with Educational Contents,' 'Usefulness of Educational Contents,' 'Overall Satisfaction with Educational Environment' and 'Quality and Ability of Instructors' were included in areas of recommendation.

• 실천공학교육논문지
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• 제6권1호
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• pp.51-55
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• 2014

산업체 수요에 기반한 공학혁신형 산업의료원 교과목과 운영 사례에 대해서 소개한다. 산업의료원 교과목은 산업체에서 제공한 애로기술 문제를 교수와 학생이 산업의료원 교과목 수업을 통해서 해결한다. 산업체는 애로기술을 제시하고 담당교수는 제시된 애로기술을 해결하는 강의 계획을 수립해서 학생들과 함께 산업체 애로기술을 해결하는 과정을 수행하고 학생들은 그것을 통해서 현장적응력을 키웠다. 학생들은 교과목 운영 목적 인식 정도, 수행기간의 적절성, 커뮤니케이션의 원활성, 전공지식의 이해 및 활용에 기여, 문제해결능력, 협업 학습 능력, 진로선택의 기회, 교과목 추천 등에 높은 평가를 하였다. 산업의료원은 한 학기 과정보다는 두 학기로 운영한 경우가 학생들의 만족도가 높게 평가된다. 그 이유는 산업의료원에서 제시하는 애로기술 문제가 한 학기에 해결책을 찾기 어렵기 때문이다. 산업의료원 교과목을 통해서 산업체에 취업연계를 가질 수 있는 기회가 될 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제5권2호
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• pp.79-88
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• 2016

최근 국내 와인 소비문화가 빠르게 성장하면서 와인 사업 창업자들이 증가하는 추세이다. 이에 따라 와인 사업을 준비하는 예비 창업자들을 지원하기 서비스가 필요해지고 있다. 앙트러프러너십은 예비 창업자들이 자금, 인력, 기술 등을 준비하는 단계이다. 본 논문에서는 와인 사업을 준비하는 예비 창업자들을 위한 기술적인 지원사업의 일환으로 와인 추천 어플리케이션을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 바코드 인식 기술을 이용하여 보다 정확한 와인정보를 수집하고 수집된 와인데이터에 와인을 마시는 최적상황을 추출하는 알고리즘을 적용하여 최종적으로 사용자에게 적합한 와인을 추천한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권9호
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• pp.1108-1121
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• 2019

As the quality and level of life rise, many people are doing search for various pieces of information about tourism. In addition, users prefer the search methods reflecting individual opinions such as SNS and blogs to the official websites of tourist destination. Many of previous studies focused on a recommendation system for tourist courses based on the GPS information and past travel records of users, but such a system was not capable of recommending the latest tourist trends. This study thus set out to collect and analyze the latest SNS data to recommend tourist destination of high interest among users. It also aimed to propose an altered TSP algorithm to recommend the optimal routes to the recommended destination within an area and a system to recommend the optimal tourist courses by applying the Elasticsearch engine. The altered TSP algorithm proposed in the study used the location information of users instead of Dijkstra's algorithm technique used in previous studies to select a certain tourist destination and allowed users to check the recommended courses for the entire tourist destination within an area, thus offering more diverse tourist destination recommendations than previous studies.