• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.185-190
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• 2006

유비쿼터스 컴퓨팅에서 대부분의 시스템들이 개인화된 추천을 위하여 사용자와 성향이 비슷한 사람들의 컨텍스트 정보를 분석하는데 인구통계학적 방법이나 협력적 필터링을 주로 사용한다. 서비스 추천 시스템들은 컨텍스트 정보 중에서 성별, 나이, 직업, 구매이력 등의 정적 컨텍스트를 주로 사용하고 있다. 그러나 이러한 시스템은 이동경로 같은 사용자의 상황을 고려하기가 어렵기 때문에 개인의 성향을 정확하게 분석하여 실시간으로 개인화된 추천 서비스를 제공하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 사용자의 상황을 고려하기 위해 동적 컨텍스트 중에서 사용자의 이동경로를 이용한다. 이동경로의 예측 정확도를 높이기 위해 RSOM의 입력으로 들어가는 이동경로를 경로보정 알고리즘을 사용하여 보정한다. 그리고 보정된 경로를 RSOM으로 학습시켜 사용자의 이동패턴을 분석하고 향후 이동경로를 예측한 후, 사용자의 선호도가 높은 상품들 중에서 예측 경로 상에 있는 가장 가까운 상품을 실시간으로 추천한다. 제안한 방법의 예측 정확도를 측정한 결과 MAE가 평균 0.5 이하로 측정됨으로써 사용자의 이동경로를 올바르게 예측할 수 있음을 확인하였다.

• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2009년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.325-331
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• 2009

In this paper, a simulation approach for the optimum design of cogeneration system is described. For the purpose of the systematic analysis, a simulation tool is developed with which the prediction of the energy load, calculation of operation data according to prime mover or capacity of it, and estimation of economic gains can be carried out. As for the criterion of the optimum design, the economic gains by adopting cogeneration system is taken. Based on the capital, operation, and maintenance costs etc, LCC analysis is to be carried out for the scenarios respectively. In this study, the simulation for the apartment complex is performed and the analysis of the results are described in detail. The effects of the operation parameters such as capital cost, fuel cost, and unit cost for the purchase or sale of heat and electricity on overall economy are also be considered by sensitivity study.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.293-300
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• 2006

추천 시스템은 사용자들에게 관심 품목을 찾거나 평가하는데 도움을 준다. 이런 시스템은 전자 상거래를 비롯하여 전자 도서관 같은 여러 영역에서 강력한 도구가 되었다. 소비자의 인구통계학적 및 과거 구매 행동에 대한 분석을 바탕으로 미래의 구매 행동을 예측하여 판매자가 고객에게 상품을 추천할 수 있다. 본 논문에서는 고객의 패턴이나 성향에 가장 적절한 상품을 탐색하여 고객의 만족도를 높여줄 수 있는 개인화 추천시스템의 설계 및 개발에 관하여 기술한다. 제안된 시스템은 데이터 마이닝의 연관규칙을 적용하여 고객의 구매를 예측할 수 있는 실시간 분석서비스를 제공할 수 있다.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2009년도 세계 도시지반공학 심포지엄
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• pp.1170-1180
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• 2009

Recently this country has carried out the coast reclamation centering on the west and south coast for effective practical use of a country, considering purchase of materials and environmental problem, most reclaiming work is processing to spoil reclamation which is easy to secure the amount of materials. In case of weak ground that is formed by spoil reclamation like this, initial moisture content is high, as slurry state that is rarely revealed ground strength, compressibility and water permeability have been shown nonlinear change by compaction progress. Analysis of weak ground is unreasonable because the existing Terzaghi compaction theory analyzes compaction fixed number to regular invariable number for prediction of compaction state. This study computes the relation with void ratio-effective pressure and void ratio-finite transformation which is the most basic matter to predict finite strain compaction state of the south coast spoil, and analyze the basic feature to predict compaction feature of the south coast spoil reclaimed ground.

• 한국지반공학회:학술대회논문집
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• 한국지반공학회 2009년도 세계 도시지반공학 심포지엄
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• pp.1147-1157
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• 2009

Recently this country has carried out the coast reclamation centering on the west and south coast for effective practical use of a country, considering purchase of materials and environmental problem, and carrying into effort the reclamation method after dredging the ground in the ocean. In this large scale ocean dredging reclaiming work, prediction the ground subsidence after reclaiming is very important for not only expense lose by overestimation or underestimation but also hereafter the best suited project establishment. this study carries out sedimentation and self weight consolidation in each cases and searches the features to analyze effect on kinds of soil of ground before dredging, abandonment height when it abandons momentary, void ratio, difference of abandonment height when it abandons by stages and difference of particle content of spoil.

• Journal of Smart Tourism
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• 제1권1호
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• pp.53-64
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• 2021

Upselling is often a critical factor in revenue generation for businesses in the tourism and travel industry. Utilizing passenger data from a major international airline company, we develop the PAX (Passenger, Airline, eXternal) model to predict passengers that are most likely to accept an upgrade offer from economy to premium. Formulating the problem as an extremely unbalanced, cost-sensitive, supervised binary classification, we predict if a customer will take an upgrade offer. We use a feature vector created from the historical data of 3 million passenger records from 2017 to 2019, in which passengers received approximately 635,000 upgrade offers worth more than $422,000,000 U.S. dollars. The model has an F1-score of 0.75, outperforming the airline's current rule-based approach. Findings have several practical applications, including identifying promising customers for upselling and minimizing the number of indiscriminate emails sent to customers. Accurately identifying the few customers who will react positively to upgrade offers is of paramount importance given the airline 'industry's razor-thin margins. Research results have significant real-world impacts because there is the potential to improve targeted upselling to customers in the airline and related industries.

• Journal of Korea Trade
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• 제26권8호
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• pp.1-20
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• 2022

Purpose - The paper aims to develop the theory of TAM and perceived risk through a more comprehensive and rigorous understanding of the influencing factors of the consumer's adoption of LG HomNet smart home from the perspective of trade-offs. Design/methodology - Based on the TAM and perceived risk theory, combined with the individual characteristics of consumers in the context of information technology as the external factors of the technology acceptance model, this paper constructs a theoretical model of the factors affecting the use intention of the consumer. It was empirically tested by using SEM, and survey data was collected from 458 respondents. Findings - The research results show that 9 hypotheses of the research model are supported and have reliable prediction accuracy. Consumers' perceived interest, perceived connectivity and perceived controllability have a significant positive impact on their intention to use. In addition, this paper also confirmed the mediating effect of perceived usefulness and perceived ease of use. Originality/value - Consumers are very concerned about gains and losses. Low-level performance risks, security risks, and financial risks will drive the consumer to have a stronger intention to use, and financial risks have the strongest impact. This research provides a useful implication and guidance for smart home equipment manufacturers and service providers in product and service innovation and marketing and promotion strategies.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권8호
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• pp.803-812
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• 2017

T-커머스는 양방향 디지털 TV를 기반으로 양방향 데이터방송 기술을 활용하여 상거래를 하는 기술융합형 서비스이다. 채널 번호와 판매상품이 제한된 환경에서 T-커머스의 매출을 극대화 하기 위해서는 각 제품의 시간대별 경쟁력을 고려하여 매출이 최대화 되도록 프로그램을 편성해야 한다. 이를 위해, 본 논문에서는 딥러닝을 이용해 T-커머스에서 각 상품을 각 시간대에 편성하였을 때의 매출을 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 심층신경망을 이용해 판매 상품과 시간대, 주차, 휴일 여부, 그리고 날씨를 입력 받아 실제 방송으로 편성했을 때 기대되는 매출을 예측한다. 그리고, 통계적 모델과 SVD(Singular Value Decomposition)를 적용하여 판매 데이터의 편중 및 희박성 문제를 완화한다. 실제 T-커머스 운영자인 (주)더블유쇼핑의 판매 기록 데이터에 대하여 실험하였을 때 실제 매출과 예측치의 차이가 0.12의 NMAE(Normalized Mean Absolute Error)를 보여 제안하는 알고리즘이 효과적으로 동작함을 확인하였다. 제안된 시스템은 (주)더블유쇼핑의 T-커머스 시스템 적용되어 방송 편성에 활용되었다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권10호
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• pp.170-177
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• 2017

제주지역 토지가격은 연일 기록적인 상승세를 나타내고 있다. 그리고 이러한 현상은 지역 주민들에게 부동산 구매에 대한 실질적인 어려움을 유발할 뿐만 아니라, 심리적 박탈감을 불러일으키고 있다. 이에 본 연구는 지속적으로 상승하고 있는 제주지역 토지가격 안정화를 위한 방안을 검토하기 위하여 제주지역의 토지 가격 상승에 영향을 주고 있는 요인들을 분석하고, 이를 토대로 제주지역 토지가격 안정화를 위한 지역단위 정책 대안을 제시하고자 하였다. 연구 결과 '물가상승률', '금리', '인구 수' 등 7개의 변수를 포함한 토지가격 예측 모형을 개발하였다. 모형에 의하면 제주지역 토지가격은 지속적으로 가파르게 상승될 것으로 추정되며, 2020년에는 2015년 토지 실거래가의 1.7배 수준으로, 2025년에는 3배 수준으로 증가하는 것으로 예측되었다. 다만 각 변수의 연평균 증가율을 적용하여 토지가격을 추정하였기 때문에 각 변수의 변화에 따라 실제 가격과 오차가 발생할 수 있으나, 모형에 포함된 변수의 최근 변화 추세를 고려할 때 향후 지속적으로 토지가격이 가파르게 상승할 것이라는 점에서는 이견이 없을 것으로 판단된다. 이에 본 연구에서는 연구 결과를 바탕으로 '입도 관광객 수 관리를 위한 관광정책 수립', '개발행위 허가 기준 강화'의 정책 대안을 제시하였다. 본 연구에서 제시한 두 가지 정책은 지역주도로 시행이 가능한 바, 국가단위 제도 변화에 비해 효과가 미약할 수 있으나 지역 차원에서 토지가격 안정화를 위한 노력을 지속한다는데 의의가 있다고 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.