• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.1004-1007
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• 2016

점차 발전하는 자동차 산업에 맞추어 운전자들에게 보다 편리한 서비스를 제공하는 스마트 카에 대한 사회적 관심 또한 증가하고 있다. 이는 최근 스마트 카를 주제로 한 각종 어플리케이션이 등장하는 속도만 봐도 몸소 알 수 있다. 실제로 많은 운전자들이 차를 운전할 때 내비게이션의 목적지를 일일이 설정하는 것에 큰 번거로움을 느끼고 있으며, 이로 인한 사고의 위험성 역시 적지 않다. 이러한 기존의 문제점과 사회적 관심을 고려하여 사용자의 일상이 결합된 스마트 카 어플리케이션 '카스텔라'를 기획하였다. 매번 도로 위에서 목적지를 조작하는 과거의 자동차 내비게이션과 달리, '카스텔라'는 사용자가 등록한 일정을 내비게이션과 연동함으로써 사용자의 일상이 결합된 맞춤 서비스를 제공한다. 또한, 자신의 차량을 상대로 사용자를 등록하여 해당 사용자가 차량의 시동을 제어하는 시스템과 당일의 날씨에 따른 안전 멘트도 제공한다. 기존의 다른 어플리케이션과 달리 사용자 일정 차량이 하나로 녹아들어 사용자의 모바일과 자동차의 연동이 보다 편리하고, 사용자가 자신의 어플리케이션에 등록한 일정을 자동차의 내비게이션에서 바로 목적지로 설정할 수 있다는 것이 특징이다.

• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.9 no.6
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• pp.609-616
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• 2016

This paper is proposed a customized market analysis method using SVM and collaborative filtering. The proposed customized market analysis scheme is consists of DC(Data Classification) module, ICF(Improved Collaborative Filtering) module, and CMA(Customized Market Analysis) module. DC module classifies the characteristics of on-line and off-line shopping mall and traditional markets into price, quality, and quantity using SVM. ICF module calculates the similarity by adding age weight and job weight, and generates network using the similarity of purchased item each users, and makes a recommendation list of neighbor nodes. And CMA module provides the result of customized market analysis using the data classification result of DC module and the recommendation list of ICF module. As a result of comparing the proposed customized recommendation list with the existing user based recommendation list, the case of recommendation list using the existing collaborative filtering scheme, precision is 0.53, recall is 0.56, and F-measure is 0.57. But the case of proposed customized recommendation list, precision is 0.78, recall is 0.85, and F-measure is 0.81. That is, the proposed customized recommendation list shows more precision.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.5 no.6
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• pp.289-294
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• 2016

In recent times, as most people develop keen interest in health management, the importance of cultivating dietary habits to prevent various chronic diseases is emphasized. Subsequently, dietary management systems using a variety of mobile and web application interfaces have emerged. However, these systems are difficult to apply in real world and also do not provide personalized information reflective of the user's situation. Hence it is necessary to develop a personalized dietary management and recommendation method that considers user's body state information, food analysis and other essential statistics. In this paper, we analyze nutrition using self-organizing map (SOM) and prepare data about nutrition using clustering. We provide a substitute food recommendation method and also give feedback about the food that user wants to eat based on personalized criteria. The experiment results show that the distance between input food and recommended food of the proposed method is short compared to the recommended food results using general methods and proved that nutritional similar food is recommended.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.21 no.5
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• pp.543-550
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• 2020

Interest in food recipe retrieval systems has been increasing recently. Most computer-based recipe retrieval systems are searched by cooking name or ingredient name. Since each recipe provides information in different weighing units, recalculations to the desired amount are necessary and inconvenient. This paper introduces a computer system that addresses these inconveniences. The system is a chatbot system, based on web-based recipe recommendations, for users familiar with the use of messenger conversation systems. After selecting the most popular recipes by their names, and pre-processing to extract only information required for the recipes, the system recommends recipes based on the 100,000 data. Recipes are then searched by the names of food ingredients (included and excluded). Recalculations are performed based on the number of servings entered by the user. A satisfaction rate for the systems' recommendations was 90.5%.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.129-130
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• 2016

본 연구는 재미있고 건강한 삶을 추구하는 현대인들이 누구나 즐길 수 있고 재활운동까지 가능하도록 간단한 소도구 운동기구와 결합된 이용자 맞춤형 리듬게임 콘텐츠를 설계한 것이다. 본 시스템은 센서가 부착된 소도구 운동기구와의 인터랙티브를 통해 사용자의 건강상태를 점검할 수 있는 사용자 분석용 콘텐츠와 사용자 건강 상태별로 운동 목표 설정, 종류, 난이도 등의 선별 기능으로 운동 효과를 극대화 할 수 있게 설계되었다. 또한 콘텐츠에 따른 음악, 동작 등의 다양화, 플레이 결과에 따른 점수(확장형의 경우 N/W 에 의한 플레이어 상호간 경쟁유도) 등으로 이용자에게 몰입과 재미를 제공하도록 설계하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.156-159
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• 2010

최근 스마트 폰은 사용의 편리성과 용도의 다양성 때문에 크게 확산 되고 있다. 또 스마트폰의 기능과 용도를 확장 시켜주기 위한 어플리케이션 역시 매일 수십 개씩 쏟아져 나오고 있다. 이미 나와 있는 수 만개의 어플리케이션과, 매일 업데이트 되는 어플리케이션들 사이에서 선호 어플리케이션을 찾기는 쉽지 않은 일이다. 이에 본 연구에선 협력 필터링 기반의 사용자 맞춤형 모바일 어플리케이션 추천시스템을 설계 및 제안한다. 사용자가 선호하는 어플리케이션을 추천 받을 수 있도록 함으로써 사용자에게 선호 정보를 보여 줄 수 있을 뿐만 아니라, 어플리케이션의 구매를 유도하여 새로운 가치 창출과 양방향성 마켓플레이스에 일조 할 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.342-344
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• 2010

스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.136-138
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• 2018

최근 네트워크 서비스의 발달과 카메라 장치의 소형화에 따라 다양한 스트리밍 서비스들이 각광을 받고 있다. 특히, 특정구역을 모니터링 하는 CCTV 서비스의 경우 다양한 사용자의 요구사항을 만족시키기 위해 오픈소스 CCTV 플랫폼들이 개발되고 있다. 본 논문에서는 네트워크 카메라를 사용하는 사용자 맞춤형 CCTV 서비스를 제공하기 위한 도커 컨테이너 가반 CCTV 서비스 관리 프레임워크 설계 및 구현에 대한 내용을 기술한다. 제안하는 프레임워크는 다양한 사용자 요구를 충족시킬 수 있도록 오픈소스 CCTV 플랫폼들을 도커 컨테이너 기반으로 관리하는 서버를 포함하고, 해당 관리 서버에 접근하기 위한 Restful API를 제공한다. 또한, 네트워크 카메라는 RSTP 기반의 스트리밍 데이터를 오픈소스 CCTV 플랫폼에 제공함으로써 스트리밍 서비스의 확장성을 확보할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2012.06c
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• pp.198-200
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• 2012

최근 많은 사용자들이 관광에 대한 정보검색을 위해 스마트폰기반의 어플리케이션을 이용하고 있다. 그럼에도 불구하고, 대다수의 관광 어플리케이션은 단순히 위치기반 서비스를 적용한 관광지 주변의 단편적인 정보만을 제공하고 있다. 이로 인해 사용자들은 제한된 여행 시간 내에 다양한 볼거리, 먹거리를 충분히 즐길 수 없어 많은 아쉬움을 느끼고 있다. 이러한 불편함을 해결하기 위해, 이 논문에서는 주변 관광지 및 관광코스를 연계하여 사용자가 원하는 다양한 경로 및 정보를 보여줄 수 있는 스마트폰기반의 어플리케이션을 개발하였다. 개발된 어플리케이션은 여행정보에 대한 사용자 맞춤형 관광서비스의 기반이 될 수 있다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.309-310
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• 2019

최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.