• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.93-110
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• 2015

기존의 협업필터링 추천시스템 연구는 상품에 대한 고객의 평점(rating)이나 구매 여부 데이터로부터 하나의 프로파일을 생성하고 이를 기반으로 추천 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 알고리즘을 개발하는 위주로 진행되어 왔다. 그러나 빅데이터 환경이 도래하면서 기업이 수집할 수 있는 고객 데이터가 풍부해지고 다양해짐에 따라, 보다 정확하게 고객의 선호도나 행태를 파악하는 것이 가능하게 되었고 이러한 데이터, 즉 퍼스널 빅데이터(personal big data)를 추천시스템에 활용하는 연구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 마케팅의 시장세분화 이론에 근거하여 퍼스널 빅데이터로부터 고객의 선호도나 행태를 다양한 관점에서 표현할 수 있는 5종의 다중 프로파일(multimodal profile)을 개발하고, 이를 활용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 개선하고자 한다. 제안하는 5종의 다중 프로파일은 프로파일 통합 유사도, 개별 프로파일 유사도 평균, 개별 프로파일 유사도 가중 평균이라는 세 가지 앙상블 기법을 통해 협업필터링의 이웃(neighborhood) 탐색과정에 적용된다. 실제 퍼스널 빅데이터에 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용한 결과, 단일 프로파일을 사용하는 협업필터링 알고리즘보다 추천 성능이 상당히 개선되었으며 앙상블 방법 중에서는 개별 프로파일 유사도 가중 평균 기법이 가장 높은 추천 성능을 보여주었다. 본 연구는 빅데이터 환경에서 추천시스템을 개발하고자 할 때, 어떠한 성격의 데이터로부터 고객의 특성을 규명하는 프로파일을 만들고 이를 어떻게 결합하여 사용하는 것이 효과적인 지 처음으로 제안하였다는 점에서 그 의의가 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제12D권3호
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• pp.429-438
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• 2005

우리나라 농촌의 발전전략중 하나인 정밀과학 기술농업실현을 위해서는 작물별 통합기술정보시스템이 필요하다. 이 시스템은 웹 기반으로 작물생산자와 기술조언자를 위한 협업시스템이어야 하며, 실시간 정보 분석 및 지식제공이 가능하여야 한다. 본 논문에서는 상기 특성과 농업 분야 작물생산정보시스템이라는 특징을 가지고 이를 지원하는 작물 컴포넌트 등의 개발을 위한 방법론을 만들었다. 특별히 기존의 대단위 프로젝트에 적합한 마르미-III 방법론을 작물생산정보시스템을 위한 컴포넌트의 개발 특성에 적합하게 재조직화 하여 MCPI(Method for Crop Production Information system)를 제시하였다. 또한 현실문제의 적용가능성을 파악하기 위하여 MCPI에 기초하여 작물생산정보시스템 컴포넌트의 프로토타입을 개발하고 평가하였다. 평가결과 타 방법론과 비교하여 농작물분야에 최적화된 단위 컴포넌트 개발방법론이라는 것을 확인하였으며 비교결과를 논문에 기술하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제29권1B호
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• pp.73-85
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• 2004

본 논문에서는 다양한 종류의 서비스 지원이 가능하며, PC, 웹, 모바일 환경을 연동 할 수 있는 새로운 개념의 XML 기반 글로벌 P2P 엔진을 제안하고 이에 대한 설계 및 구현 경험을 소개한다. 제안된 P2P 엔진은 모든 메시지 교환 시 텍스트 기반의 XML을 사용함으로써 웹 연동 및 이기종간 데이터 교환이 가능하며, 다중 수준의 보안레벨과 여러 보안 알고리즘을 적용할 수 있는 기능도 제공한다. 이를 위하여 제안된 시스템은 모든 메시지를 스케줄링, 필터링 하는 Message Dispatcher, 보안 기능을 지원하는 보안 관리자와 전송을 담당하는 전송 관리자를 포함하는 SecureNet Manager, 피어를 검색하여 피어 네트워크 환경을 구성하는 Discovery Manager, 그리고 XML 문서처리 기능을 포함하는 데이터 관리자인 Repository Manager 모듈로 구성되어있다. 본 논문에서 제안된 시스템의 가용성 평가를 위해 커뮤니케이션 서비스인 채팅과 협업 중 공동 저작 도구로서 화이트보드 그리고 파일 공유서비스를 각각 구현하고, 기존의 타 시스템과의 성능 비교 평가를 하였다.

• 정보교육학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.171-182
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• 2006

초등 과학과 학습은 관찰이나 실험 등의 탐구 활동을 소집단 중심으로 수행하는 경우가 많다. 학습자는 다양한 의견을 교류하면서 협력적 상호작용을 통하여 실험 및 관찰 결과로부터 결론을 도출할 수 있어야 한다. 오프라인과 온라인의 장점을 활용하는 새로운 교육방법인 블랜디드 러닝(Blended-Learning)을 활용하여 오프라인 상의 실험, 관찰 활동을 보완하고 온라인 커뮤니케이션 기능을 실험의 전 과정에 밀착 적용하여 학습자들의 다양한 상호작용을 강화함으로써 학습자들이 탐구학습에 보다 적극적으로 참여하도록 한다. 이러한 관점에서 제안된 웹 기반 탐구학습 시스템은 온라인 커뮤니케이션 기능을 사용하여 오프라인 탐구학습 과정에서 발생한 다양한 의견을 모으고 생각을 정리하여 아동들이 반성적 사고의 기회를 갖게 함으로써 탐구학습을 효율적으로 수행하도록 도와주는 것이다. 웹 기반 탐구학습 시스템을 초등학교에 실험한 결과 과학과 탐구학습에 대한 관심과 흥미도가 높아졌고, 학업 성취도가 향상되었으며 탐구학습 방법의 습득으로 탐구 능력이 향상되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.218-220
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• 1999

이 논문은 웹 상에서 동작하며 지능을 가지는 에이전트의 도움을 받아 효율적으로 일정을 관리할 수 있도록 도와주는 일정 관리 시스템의 설계 및 구현에 대해 기술한다. 이 시스템은 멀티 에이전트 구조를 가지고 있으며, 에이전트들 간의 통신을 위해서는 KQML(Knowledge Query and Manipulation Language)을 사용하고 있다. 이것은 시스템에 유연성과 적응성을 제공해 주며, 새로운 에이전트를 추가할 때 에이전트들 간의 이형질성을 극복할 수 있도록 해준다. 또한, 웹 환경을 이용함으로써 클라이언트 프로그램을 따로 설치할 필요없이 어느 곳에서나 웹 브라우저를 이용하여 협동작업을 수행할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.216-219
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• 2011

인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.

• 대한산업공학회지
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• 제41권2호
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• pp.185-208
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• 2015

The explosive growth of the world-wide-web and the emergence of e-commerce has led to the development of recommender systems. Recommender systems are personalized information filtering used to identify a set of items that will be of interest to a certain user. This paper reviews recommender systems and presents their pros and cons.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.864-867
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• 2003

e-러닝이 세간의 관심을 모으는 이유는 교육의 패러다임이 바뀔 수 있다는 점이다. 교육은 모든 분야에 필수적이고, 교육 방식이 바뀐다는 의미는 새로운 시장이 만들어진다는 것이다. 하지만 온라인 교육이 가질 수 있는 장점들을 제대로 활용하지 못한다면 새로운 시장이 만들어진다 하더라도 쉽게 시들어 갈 것이며, 최근에 나와 있는 e-learning과 관련된 사이트들을 보더라도 전자상거래나 쇼핑몰 혹은 검색, 포털 사이트처럼 빠르게 성장할 수 없다 우리는 학창 시절에 어떠한 친구를 만나느냐, 혹은 어떠한 짝꿍을 만나느냐에 따라서 본인의 학습 성취도는 매우 다르다는 것을 경험해 보았을 것이다. 이에 본 논문에서는 학습자들에게 보다 쉽게 짝 찾는 방법과 짝 짓는 방법을 제공하여 학습자들간의 상호협력을 이루어 문제해결 능력과 새로운 지식을 만들어 갈 수 있도록 하였으며, 짝 프로그래밍을 통해서 학습자는 최적의 짝꿍을 만나 지속적인 상호작용으로 흥미와 집중을 유지하여 적극적이고 완전한 학습이 이루어질 수 있도록 하였다. 끝으로 본 연구가 웹 상의 학습자들에게 서로간의 대화를 통해 에러의 원인을 효과적으로 찾아 바로 잡을 수 있는 짝 프로그래밍을 제공했다는 점에서 새로운 학습 시스템의 개발방법을 제시했다고 결론지을 수 있다.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2006년도 하계학술대회
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• pp.231-243
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• 2006

웹 커뮤니티 기반 온 오프라인 연계 자기주도 학습모형은 일반적으로 전통적인 면대면 교육방식이 갖고 있던 시간과 공간상의 제약 및 상호작용성의 한계를 극복하려던 e-Learning의 노력에서 한 걸음 더 나아가, e-Learning 교육 방식에 전통적인 면대면 교육방식이 갖고 있는 교육적 장점을 결합, 적절히 활용함으로써 학습효과를 극대화하기 위한 학습전략-소위 Blended Learning이다. 이에 이 논문에서는 교실이라는 제한된 범위를 넘어 다른 지역, 다른 학습자끼리 공동 관심사항에 대해 각기 자료를 검색하고, 취합하여 결과물을 공유하는 시스템을 적용하였다. 이 연구는 많은 사람들과의 연계를 통해 지기주도적 상호작용을 활성화한다는 점 이외에도 전문가 집단의 도움을 쉽게 받을 수 있으며 서로 다른 환경과 문화에 대해 통찰할 수 있는 기회를 제공해 준다는 점에서 의의가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.406-407
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• 2016

최근 바쁜 일상 속에서 개인의 삶의 질과 활력을 높이기 위해 여가활동에 대한 관심이 증가하고 있고 그 중에서 독서는 꾸준한 사랑을 받고 있는 여가 활동이다. 그 중 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 하지만 소설은 개인의 취향에 영향을 많이 받는다는 특징이 있어 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 기존의 시스템으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하며 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.