• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.329-332
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• 2009

이동방송 환경에서는 이용자의 시청환경이 제한적이어서 자신이 원하는 방송 콘텐츠를 용이하게 소비할 수 없는 경우가 발생한다. 이를 개선하기 위하여 언제 어디서나 시청이 용이한 개인 맞춤형 방송 서비스가 필요하다. 본 논문은 이동방송 환경에서 개인맞춤형방송 서비스를 제공하기 위하여 국내에서 표준화된 지상파 디지털미디어방송 전자콘텐츠안내(ECG) 표준 및 이를 기반으로 한 개인맞춤형방송 전송시스템 및 수신기의 개발에 대하여 기술한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (D)
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• pp.332-336
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• 2008

오늘날 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공하는 유비쿼터스 환경에서 모바일 단말기는 유저와 서비스간의 매개체 역할을 한다. 하지만 자원이 제한적인 모바일 단말기의 특성상 사용 시에 많은 제약이 있다. 이러한 문제를 해결하기위해 가용한 주변의 장치 자원을 연결하여 사용할 수 있도록 표준 인터페이스를 제공하는 기술들이 있다. 하지만 동적으로 변화하는 사용자의 선호도 정보와 장치 자원 정보와 같은 프로파일 정보를 효율적으로 적용하지 못하여 사용자 맞춤형 디바이스를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 이러한 프로파일 정보를 효율적으로 적용하여 사용자 맞춤형 자원 공유 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.147-153
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• 2014

개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.134-143
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• 2021

최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육 콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (A)
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• pp.77-82
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• 2006

시 공간상의 제약 없이 다양한 정보의 제공이 가능한 현재의 웹 환경을 통해서 우리나라는 다양한 정보와 자료를 활용하여 학습자 중심의 탐구활동 및 자기 주도적 학습을 강구하고 있다. 따라서, 전국 초중등 학생들을 대상으로 시도별 특화된 맞춤 서비스, 즉 LMS(학습관리시스템)을 구축 운영하고 있지만 현재 시스템에서는 다양하고 방대한 학습 콘텐츠에서 학습자가 자신에게 맞는 과정을 검색, 신청하는데 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 이런 어려움을 해결하기 위해서 학습자가 개인의 학습내용을 빠르고 편리하게 등록하고 검색할 수 있게 하고, 시스템의 지능적인 의미검색이 가능하게 하기 위해서 시맨틱 웹과 AJAX기술을 이용한 개인 맞춤형 학습관리 시스템 설계 및 구현을 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.559-561
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• 2018

제안 시스템은 모바일 사용자를 위한 맞춤형 미디어 서비스를 제공한다. 우리나라 1970년대 유행했던 음악 다방 DJ는 매장 내 손님을 대상으로 음악 및 사연을 신청 받고, 다수의 손님을 대상으로 공유할 수 있도록 서비스를 제공하였다. 본 연구는 이러한 DJ의 역할을 바탕으로, 카페 매장에서의 사용자의 자동적이고 맞춤화된 컨텐츠 서비스를 제공해주는 시스템을 제안하고 구현한다. 또한 제안 시스템의 구현 결과를 바탕으로 시스템이 주는 기능을 타 음원 스트리밍 서비스와 비교하고 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권9호
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• pp.90-96
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• 2009

본 연구의 목표는 당뇨 및 심혈관계 질환자의 상태를 주기적 지속적으로 관리하기 위하여 당뇨 심혈관 관련 질병 DB를 구축하고, 기존 OCS, PACS, EMR, ERP등의 환자 DB를 통합 연계하는 지능형 통합 인터페이스 환경을 통해 환자가 원하는 최적의 서비스를 최적의 타이밍에 제공할 수 있는 개인 맞춤형 의료정보 융합시스템을 설계하는 것이다. 이를 위해 당뇨 및 심혈관 질환에 대한 지능형 DB를 구축하고, OCS, EMR, PACS 등 기존의 타 시스템과의 유연한 연계처리를 통한 데이터 통합 환경을 제공한다. 또한, 개인 맞춤형 의료정보 응합 시스템의 QoS와 신뢰성, 확장성 등을 고려하여 H/W설계, S/W설계와 데이터호환 방법을 설계한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.663-664
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• 2023

코로나 19 이후 트렌드에 민감한 MZ 세대가 패션을 선도하면서 다양한 패션이 출현하여 사람들의 선택지를 확장하고 있으며 패션에 관심을 갖고 의상을 구매하는 사례가 증가함에 따라 사람들은 자신을 돋보이게 해주는 의상을 선택하는데 많은 시간을 할애한다. 본 논문에서 개인의 피부 톤, 눈색, 머리색을 분석하여 추출한 퍼스널 컬러를 기반으로 염색된 개인 맞춤 의상을 제공하는 시스템을 제안한다. 기존에 염색공정 시스템의 한계점을 해결하기 위해 딥러닝 모델을 기반으로 원단 염색을 고도화하고 개인 맞춤형 의상 제작의 새로운 제안으로 의류산업에 변화를 주고자 한다. 향후 제안한 시스템의 현실적인 검증과 성능 평가가 필요하다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.397-404
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• 2018

인터넷 사용이 증가함에 따라 많은 사용자 행위가 로그 파일에 기록되고, 최근에 이들을 이용한 연구와 산업이 활성화되고 있다. 본 논문은 오픈 소스 기반 분산 컴퓨팅 플랫폼인 하둡을 사용하고, 로그 파일에 기록된 사용자 행위를 분석하여 맞춤형 관광 정보를 제공하는 시스템을 개발한다. 제안된 시스템은 사용자들이 검색한 웹사이트로부터 로그 파일을 얻기 위하여 구글의 Analytics를 사용하고, 하둡의 MapReduce를 사용하여 검색 항목을 추출하여 HDFS에 저장한다. Octopus 프로그램을 사용하여 여행안내 웹사이트로부터 여행관련 관광지나 도시에 대한 정보를 모으고, MapReduce를 사용하여 관광지의 특징을 추출한다. 그리고 관광지의 특징과 사용자 검색항목을 매칭하여 사용자에게 관광하고 싶은 맞춤형 도시를 제안한다. 본 논문에서는 매칭의 확률을 높이기 위하여 NBP(next bit permutation)알고리즘을 사용하여 검색항목과 관광지 특징을 재정렬하는 기법을 도입한다. 그리고 개발된 시스템의 효용성을 확인하기 위하여 39 명의 사용자에 대한 로그 데이터를 분석하여 맞춤형 관광도시를 제안한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제17D권6호
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• pp.453-462
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• 2010

국내외 TV방송의 디지털 전환 프로젝트가 본격적으로 진행되고 있다. 디지털 방송 서비스는 다매체, 다채널을 통한 방송 프로그램의 증가와 양방향 TV방송 서비스로 인해 사용자에게 다양한 방송 프로그램의 선택과 개인/커뮤니티별 맞춤형 시청 기회를 제공함으로써 새로운 방송서비스 환경을 필요로 한다. 본 논문에서는 TV-Anytime 영상 메타데이터에 대한 데이터 스트림 마이닝 기법을 이용하여 사용자의 시청 상황을 포함한 시청 패턴을 분석함으로써 개인/커뮤니티 시청 패턴 프로파일 및 시청 선호도 연관규칙 생성 기법을 적용한 개인/커뮤니티 맞춤형 Digital TV 시스템 을 제안한다. 또한, 임베디드 시스템 기반의 사용자 인터페이스를 구현하여 개인/커뮤니티 사용자들에게 적절한 추천 프로그램을 제공하고, 시청 프로그램 정보에 따른 시청 상황을 자동으로 제어하는 기능을 포함한다. 또한, 스마트폰 기반의 채널 추천 시스템을 구현하여 프로파일의 활용도를 증가시켰으며, 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 효율성을 검증한다.