• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권5호
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• pp.1029-1035
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• 2019

In recent years, artificial intelligence (AI) services have become one of the most essential parts to extend human capabilities in various fields such as face recognition for security, weather prediction, and so on. Various learning algorithms for existing AI services are utilized, such as classification, regression, and deep learning, to increase accuracy and efficiency for humans. Nonetheless, these services face many challenges such as fake news spread on social media, stock selection, and volatility delay in stock prediction systems and inaccurate movie-based recommendation systems. In this paper, various algorithms are presented to mitigate these issues in different systems and services. Convolutional neural network algorithms are used for detecting fake news in Korean language with a Word-Embedded model. It is based on k-clique and data mining and increased accuracy in personalized recommendation-based services stock selection and volatility delay in stock prediction. Other algorithms like multi-level fusion processing address problems of lack of real-time database.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.360-363
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• 2010

Streaming Technology can support the real-time playback without downloading and storing multimedia data in local HDD. So, client browser or plug-in can represent multimedia data before the end of file transmission using streaming technology. Recently, the demand for efficient real-time playback and transmission of large amounts of multimedia data is growing rapidly. But most users' connections over network are not fast and stable enough to download large chunks of multimedia data. In this paper, we propose an intelligent IP streaming system based on personalized media service. The proposed IP streaming system enables users to get an intelligent recommendation of multimedia contents based on the user preference information stored on the streaming server or the home media server. The supposed intelligent IP streaming system consists of Server Metadata Agent, Pumping Server, Contents Storage Server, Client Metadata Agent and Streaming Player. And in order to implement the personalized media service, the user information, user preference information and client device information are managed under database concept. Moreover, users are assured of seamless access of streamed content event if they switch to another client device by implementing streaming system based on user identification and device information. We evaluate our approach with manufacturing home server system and simulation results.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제9권3호
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• pp.59-69
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• 2017

The best 'hub' to communicate with the citizen is using social media to marketing the business. However, there has several issued and the most common issue that face in critical is a capital issue. This issue is always highlight because most of automatic sentiment detection tool for Facebook or any other social media price is expensive and they lack of technical skills in order to control the tool. Therefore, in directly they have some obstacle to get faster product's feedback from customers. Thus, the personal online retailing need to struggle to stay in market because they need to compete with successful online company such as G-market. Sentiment analysis also known as opinion mining. Aim of this research is develop the tool that allow user to automatic detect the sentiment comment on social media account. RAD model methodology is chosen since its have several phases could produce more activities and output. Soppy tool will be develop using Microsoft Visual. In order to generate an accurate sentiment detection, the functionality testing will be use to find the effectiveness of this Soppy tool. This proposed automated Soppy Tool would be able to provide a platform to measure the impact of the customer sentiment over the postings on their social media site. The results and findings from the impact measurement could then be use as a recommendation in the developing or reviewing to enhance the capability and the profit to their personal online retailing company.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.312-319
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• 2021

This study aims to help users to have a more satisfying encounter based on the problems found by comparing and analyzing similar applications. That is, an application that derives intermediate points through the subway, which is a public transportation means, and provides information on nearby convenience facilities was proposed. The middle point calculation process uses the dijkstra algorithm, which stores the minimum number of nodes in the stored path from the first input location to the last location. The stack and arraylist are used to search all paths from the first input position to the last position, and then the path with the smallest number of nodes is selected. After that, the number of stations in the route is divided in half and the resulting station is output. In addition, this study provides information on convenience facilities near intermediate points in order to have differences from similar applications. It categorizes within a 1km radius of the point and provides a function that helps to conveniently identify only facilities around the middle point. In particular, by visualizing the number of convenience facilities with radar charts and numbers, it is possible to grasp the commercial district around the midpoint at a glance.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제11권11호
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• pp.447-454
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• 2022

4차 산업혁명 시대를 맞아 우리는 정보의 홍수 속에 살고 있다. 이런 환경에서 우리에게 필요한 정보를 찾기란 매우 어렵고 복잡하다. 따라서 정보의 홍수 속에서 추천 시스템은 필수적이다. 이러한 추천 시스템 중 영화, 음악, 음식, 의류의 각각에 대한 추천 시스템들은 많은 연구가 진행되어 왔다. 현재까지 대부분의 개인화 추천 시스템들은 개인의 성향인 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷들을 추천한다던가, 책들을 추천한다던가, 영화들을 추천해왔다. 미래 세대에서는 나이, 장르, 지역, 성별 등을 체크해서 옷, 책, 영화들을 한꺼번에 추천 받기를 원할 것이다. 본 논문에서는 사용자의 감정과 날씨에 따라 개인 맞춤형 옷과 음식을 한꺼번에 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 소셜미디어인 트위터에서 사용자의 데이터를 얻었고, 트윗을 기반으로 감정 분석을 해서 Paul Eckman 이론에 따라 사람의 6 가지의 기본 감정으로 분류했다. 이렇게 얻어진 기본 감정을 Hayashi의 Quantification Method III를 적용하여 색깔로 변환하였으며, 이러한 색깔은 추천하는 옷의 색상으로 표현하였다. 또한, visualcrossing.com API의 날씨 정보를 이용하여 의류의 종류를 추천한다. 그리고 감정에 따른 컴포트 푸드의 내용에 따라 다양한 음식을 추천한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.848-861
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• 2015

본 논문에서는 메타정보로 표현된 마케팅 및 홍보전략·의도 등을 이용하여 홍보동영상을 쉽게 제작하는 웹기반 서비스 시스템을 소개한다. 홍보영상제작 시스템은 홍보물을 제작하려는 사용자가 사진이나 동영상을 제공하면 업종정보와 잠재고객정보 등을 이용해서 관련된 홍보동영상을 자동으로 생성하는 시스템이며 IT기술에 어려움을 느끼는 사용자들을 배려한다. 이와 관련된 기존 서비스들은 사전 정의되거나 새로 추가한 테마나 범주에 맞춰 템플릿들을 제작하고, 이를 갤러리 형식의 인터페이스로 제시하면 사용자가 원하는 템플릿을 직접 선택하여 홍보영상을 완성하는 방식이었다. 통상적으로 이를 실현하기 위해서는 템플릿 등에 해당 파일을 설명할 수 있는 태그를 붙여서 분류하고 검색하는 방식을 사용하는데 정형화되지 않은 메타정보들을 포함하는 템플릿 등이 새롭게 추가될 경우 관리 및 분석을 위해 별도의 정형화 과정이 필요하다. 이 작업은 서비스 규모가 커지고 시간당 처리수가 증가할수록 부담이 된다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 장면템플릿 관련 비정형 메타정보를 주제모델링 방법을 사용해서 자동 분류한다. 또한 홍보전략 및 홍보의도를 표현하는 정형화 되지 않은 전략메타정보를 이용해서 적절한 장면템플릿을 추천하는 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.83-93
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• 2014

최근 웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역만을 다루기 때문에 웰니스를 위한 추천 시 사용자들의 신뢰도와 만족도가 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성을 통합하여 관리 및 분석할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한콘텐츠의 메타데이터 구성과 웰니스 영역별 특성분석 방법을 제안한다. 또한 사전 설문과 제안하는 웰니스 영역별 계산 방법을 적용하여 분석한 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성의 코사인 유사도를 분석하여 제안하는 방법의 효율성을 증명한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.515-526
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• 2019

특정 상품에 대한 사용자의 선호도는 상품의 질 외에도 많은 요소들에 의해 결정된다. 추천시스템에 있어 이러한 외적 요소들의 반영은 데이터의 부족을 포함한 여러 가지 근본적인 문제가 존재하여 지난한 일이었다. 그러나 공공데이터의 개방과 다양하고 방대한 양의 데이터를 가진 평가 플랫폼의 등장 등 기반 환경이 갖춰짐에 따라 외적 요소들의 접근이 용이해 졌다. 이러한 변화에 따라 본 논문은 상품의 품질 외에 사용자의 선호도에 영향을 주는 요소들을 반영할 수 있는 추천시스템 구조를 제안하고 사례를 적용하여 이러한 요소가 실제 선호도에 미치는 영향을 관찰하고자 한다. 제안하는 시스템의 구조는 크게 영향요소를 선정하고 추출하는 과정과 문장 분석을 활용하여 부족한 데이터를 보충하는 과정, 평가데이터와 영향요소를 결합하고 병합하는 과정으로 나눌 수 있으며 제안시스템의 결과 그룹과 실제 사용자 선호도 그룹 간 비교를 통해 구조 변수 설정의 적절성 등을 판단할 수 있는 검증 과정 또한 함께 제안한다.

• 한국조리학회지
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• 제13권1호
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• pp.87-98
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• 2007

The purpose of this study was to understand purchasing behavior on sauce products and the credibility of advertisement in Busan. For the study, 240 of samples taking cooking courses at welfare centers and private institutes were selected. The questionnaire consisted of demographic characteristics, the practical situation of purchasing sauce products, and the credibility of mess media advertisements. 260 questionnaires were distributed, among which 240 were returned and 233 were used for statistical analysis. The result of the study was as followed. Considering the practical situation of purchasing, the samples took information about sauce products from discount markets, and TV advertisements. Purchasing sauce products was done by themselves, and the main reason that they didn't purchase was health. Seeing the credibility of mess media advertisements, they trusted "The recommendation of a familiar person" most, department stores were the second highest, and TV advertisement was the third. The statistical differences partly existed depending on demographic characteristics: job, and material status. Identifying the decision making factors on sauce products was needed as further study.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.155-158
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• 2009

원활한 방송 서비스를 제공하고 손쉬운 방송망 구축을 위해서 가장 중요한 것은 서비스 하 고자 하는 주파수 대역과 환경에 맞는 전파 모델을 선택하는 것이다. 적절한 전파 모델을 선택하여 수신 전계 강도를 정확하게 예상함으로써 효율적인 방송망을 설계할 수 있는 것이다. 방송망 주파수 대역에서 전파 분석 시 널리 이용되고 있는 모델은 ITU-R 권고안 P.1546 모델이다. 이 모델은 기존의 Okumura 나 Hata 모델처럼 측정을 기반으로 하여, 송신단 높이, 수신단 높이, 주파수, 거리, 시간율, 공간율 들을 고려하여 완성한 점대 영역 경로 손실 예측 모델이다. 측정을 기반으로 완성된 경로 손실 모델이기 때문에 실제 환경에 적용하기 위해서는 전계강도 예측 지역의 수신 환경 특성을 반영한 보정값을 더해줘야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 ITU-R 연구 3그룹은 지형 프로파일에 기반한 새로운 모델들을 개발하였다. 송, 수신단 사이의 지형 데이터가 고도화되면서 좀 더 정밀한 송, 수신단 사이의 지형 프로파일을 추출해 낼 수 있으며 이는 정확한 전계강도 예측을 가능하게 하였다. 이에 연구 3그룹은 고도화된 디지털 지형 데이터를 이용하여 자유 공간에서 경로 손실, 지형에 의한 회절 손실, 대류권 산란 손실 그리고 ducting 현상을 반영하여 전계강도를 산출해 내는 ITU-R P.1812 모델을 제안하였다. 본 논문에서 우리는 ITU-R 권고안 P.1812를 분석 구현하고 기존의 대표 모델인 P.1546 모델과의 비교 분석을 시도하였다.