• International Journal of Contents
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• 제2권3호
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• pp.1-5
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• 2006

Intelligent Content is defined as detailed information or fragment of content which contains a semantic data structure. This semantic structure makes possible to do various intelligent operations. There are wide range of content-oriented applications such as classification, retrieval, extraction, translation, presentation and question-answering. The concept of Intelligent Content is applied to various fields like MPEG and Semantic Web. In this paper, we discuss the several important researches of Intelligent Content and how to apply this conception to these fields.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.602-609
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• 2007

Combining collaborative filtering with some other technique is most common in hybrid recommender systems. As many recommended items from collaborative filtering seem to be similar with respect to content, the collaborative-content hybrid system suffers in terms of quality recommendation and recommending new items as well. To alleviate such problem, we have developed a novel method that uses a diversity metric to select the dissimilar items among the recommended items from collaborative filtering, which together with the input when fed into content space let us improve and include new items in the recommendation. We present experimental results on movielens dataset that shows how our approach performs better than simple content-based system and naive hybrid system

• ETRI Journal
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• 제29권2호
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• pp.169-178
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• 2007

With the advent of ubiquitous computing environments, it has become increasingly important for applications to take full advantage of contextual information, such as the user's location, to offer greater services to the user without any explicit requests. In this paper, we propose context-aware active services based on context-aware middleware for URC systems (CAMUS). The CAMUS is a middleware that provides context-aware applications with a development and execution methodology. Accordingly, the applications based on CAMUS respond in a timely fashion to contextual information. This paper presents the system architecture of CAMUS and illustrates the content recommendation and control service agents with the properties, operations, and tasks for context-aware active services. To evaluate CAMUS, we apply the proposed active services to a TV application domain. We implement and experiment with a TV content recommendation service agent, a control service agent, and TV tasks based on CAMUS. The implemented content recommendation service agent divides the user's preferences into common and specific models to apply other recommendations and applications easily, including the TV content recommendations.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권5호
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• pp.601-605
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• 2010

본 논문에서는 부울 함수 간략화에 사용되는 Karnaugh Map 기법 학습을 위한 지능형 튜토링을 지원하는 GBL(Game based learning) 콘텐츠를 제안한다. 이 GBL 콘텐츠는 게임 기반 학습과 지능형 튜토링 시스템이 가지고 있는 장점을 결합하여 게임 요소를 통하여 학습자의 흥미를 이끌어 학습에 몰입할 수 있도록 하고, 지능형 튜토링 모듈을 통하여 몰입감을 해치지 않는 수준에서 적응적 피드백을 제공한다. 본 콘텐츠의 학습 효과를 검증하기 위해 실제 학습 환경에서 실험 집단과 통제 집단의 학업성취도를 비교한 결과 유의미한 차이를 확인할 수 있었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 The Third Asian Fuzzy Systems Symposium
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• pp.479-484
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• 1998

As technology in a computer hardware and software advances, efficient information retrieval from multimedia database gets highly demanded. Recently, it has been actively exploited to retrieve information based on the stored contents. However, most of the methods emphasize on the points which are far from human intuition or emotion. In order to overcome this shortcoming , this paper attempts to apply interactive genetic algorithm to content-based image retrieval. A preliminary result with subjective test shows the usefulness of this approach.

• 지능정보연구
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• 제14권1호
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• pp.101-115
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• 2008

일반적으로 혼합 추천 시스템(hybrid recommender system)이란 협업적 여과 방법(collaborative filtering)을 다른 기술들과 결합하여 사용하여 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 시스템이다. 협업적 여과 방법과 결합된 혼합 시스템은 대체로 내용이 유사한 아이템들이 추천 되어 전반적인 아이템 추천 성능 및 새로이 추가된 아이템에 대한 추천의 질이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양성(diversity)을 고려한 새로운 혼합 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 첫 번째 단계로 협업적 여과 방법으로부터 추천된 아이템들 간의 비유사도를 측정한다. 두 번째 단계로는 첫 번째 단계에선 추천된 비유사도가 높은 아이템들을 내용 기반의 여과 방법(content-based filtering)에 적용하여 새로운 아이템에 대한 추천 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 movielens 데이터를 이용하여 기존의 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합 시스템과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안된 방법이 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합시스템보다 높은 추천 성능을 보였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제13권6호
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• pp.611-618
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• 2020

본 논문에서는 사람과 상호작용이 가능한 소셜 로봇에서 구동할 수 있는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 설계 및 구현 방법을 제안하고, 구현을 위해 필요한 지능 모듈을 개발하는 방법을 제시한다. 또한, 지능 모듈 블록들을 배치하고 연결하여 맵을 구성하는 과정을 통해 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하는 방법을 제안한다. 최근 소프트웨어 교육이 의무화되고 프로그래밍에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 프로그래밍은 프로그래밍 언어에 대한 기초 지식이 없는 학생들이 바로 접근하는 데에는 어려움이 따라, 초심자에게 적합한 블록형 프로그래밍 플랫폼에 대한 관심이 커지고 있다. 본 논문에서 사용한 블록형 프로그래밍 플랫폼은 사람과 로봇과의 상호작용을 지원하여 즉각적이고 직관적인 프로그래밍이 가능한 플랫폼이다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠를 위해 구현한 지능 모듈을 블록형 프로그래밍 플랫폼 내에서 블록화하여 사용하였다. 본 논문에서 제안하는 스피드 퀴즈 콘텐츠의 시나리오를 구현하기 위해 총 3가지의 이미지 기반 인공지능 모듈을 구현한다. 지능 모듈 외에도 다양한 기능 블록을 배치함으로써 스피드 퀴즈 콘텐츠를 구현하였다. 본 논문에서는 스피드 퀴즈 콘텐츠 시나리오를 설계한 방법과 이를 위한 지능 모듈을 구현한 방식을 제안한다.

• 센서학회지
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• 제29권6호
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• pp.433-439
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• 2020

Recently, the need for IoT-based intelligent systems is increasing in various fields. In this study, we implemented the system that automatically measures the sugar content of fruits without damage to fruit's marketability using near-infrared radiation and machine learning. The spectrums were measured several times by passing a broadband near-infrared light through a fruit, and the average value for them was used as the input raw data of the machine-learned DNN(Deep Neural Network). Using this system, he sugar content value of fruits could be predicted within 5 s, and the prediction accuracy was about 93.86%. The proposed non-destructive sugar content measurement system can predict a relatively accurate sugar content value within a short period of time, so it is considered to have sufficient potential for practical use.

• 전기학회논문지
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• 제65권8호
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• pp.1407-1417
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• 2016

In this paper, we propose a multi-level content transmission mechanism for intelligent quality of service (QoS) in social networking services (SNSs). Because existing SNSs and related work send image content to a client with a single fixed mechanism, they cannot consistently support content accessibility according to different conditions of QoS factors such as network congestion and throughput. In the proposed image transmission mechanism, our communication middleware (CM) provides an SNS developer with three transmission modes so that an SNS server or client can dynamically change the quality of images if required. In each transmission mode, an SNS server can send images to a requesting client with original high quality, thumbnail quality, or send only text information. With varying qualities of downloaded images, an SNS developed on top of CM can provide users with consistent QoS for access to SNS content.

• ETRI Journal
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• 제26권2호
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• pp.136-148
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• 2004

It is expected that an intelligent broadcasting service (IBS) will be able to provide broadcast programs based on user preference and program-associated information (metadata) in order to assist users in easy navigation of the program content being broadcast. In this way, users will be able to access program content anytime, anywhere, and in the manner they wish. This type of IBS will be a basis for future broadcasting services such as customized broadcasting or personal casting. In this paper, we introduce an agent-based multimedia broadcasting framework using the Foundation for Intelligent Physical Agents (FIPA) and MPEG-7 technologies within MPEG-21. We use a FIPA implementation called FIPA open source as a platform for exchanging user preferences and program information as FIPA messages between a server and its clients. The user preference is modeled as the User Preference description scheme in MPEG-7 multimedia description schemes. We discuss a framework structure and implementation for the IBS.