모든 곳에 존재하는 네트워크 환경을 의미하는 '유비쿼터스' 시대와 최신 기술로 구현되어 인간을 도와주는 '지능형 로봇'의 시대가 도래하고 있다. 기술의 흐름은, 이제 우리에게 공장과 공원 등의 공공 장소뿐 만이 아니라, 생활의 기본이 되는 가정 안에서의 로봇을 받아들일 준비를 요구하고 있다. 로봇과 사용자는 실제 생활 속에서 많은 상호 작용을 하게 되며, 필연적으로 여러 가지의 불확실성을 내포하게 되는데, 각각의 요청들과 상황들은, 미리 정해진 규칙에 의거해 처리하기에는 너무 다양하다. 그 어려움을 극복하는 방법으로, 어떤 상황에 적응하는 방법으로 기억을 사용 하는 인간과 마찬가지로, 로봇은 새로운 요청을 처리하기 위해 과거의 기록을 사용할 수 있다. 여러 가지 과거의 기록들을 잘 정리해서 분류하여 저장해둔 후, 현재의 요청에 대한 답으로, 가장 가능성 있는 과거의 기록을 찾아내는 것이다. 본 논문에서는 사용자와 로봇 사이에서 상호 작용에서 발생할 수 있는 불확실성을 과거기록의 탐색을 통해 해결하고자 하였다. 과거 기록은 시간, 장소, 대상 물건, 행동 유형으로 구분되어 저장하였으며, 각각의 유사 가능성(Possibility)들의 합을 기준으로, 전체 기록을 K-Means 알고리즘을 통하여 군집화하고 협력 필터링을 기반으로 현재의 요청이 담고 있는 불확실성에 대한 가능성 있는 값을 추천해 주었다. 제한된 공간과 제한된 자료의 수에 의한 실험 결과로서의 한계를 가지고 있지만, 실제 가정용 로봇에서의 적용 가능성을 보여주었다.
Kim, Sung Jin;Choi, Jun Won;Lee, Seung Woo;Oh, Seung Hwan;Kim, Young Hun;Kim, Min Hyuk;Kim, Jin Hwi
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2022.07a
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pp.271-274
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2022
몇 년 전부터 유행하고 있는 성격 유형 검사는 여전히 MZ세대들 사이에서 인기를 끌고 있다. 본래는 학교나 군대에서 성격 유형과 적성 파악을 위해 활용하던 검사였지만, 과학적 근거가 있으면서도 자신의 성격 유형을 쉽게 확인할 수 있어 하나의 문화로 자리 잡았다. 이에 마케팅 시장에서는 유형 검사를 활용하여 브랜드·제품 홍보에도 쓰이고 있다. 본 논문에서는 연애와 관련된 유형 검사 사이트를 구현하고 참여한 사용자들이 입력한 정보와 선택한 설문, 결과를 바탕으로 전체 사용자, 남녀로 구분 지어 유형별 선호하는 데이트 스타일을 분석하고자 한다. 유형별에 맞는 데이트 장소를 추천하는 시스템을 개발하고, 이러한 시스템을 통해 데이트 장소를 정할 때 사용자들의 편의성을 도모하고 분석한 내용이 마케팅 시장의 브랜드·제품 홍보와 이벤트에 유용하게 사용될 것으로 기대된다.
The purpose of this study was to analyze the influence of the marketing strategy at golf courses in Jeonnam area on perceived values and customers' behaviors. To make this goal, the study was selected it as the population to customers who were the member of 10 golf courses run by membership and public system. The study, then, selects 366 by convenience sampling. The study was analyzed the data by frequency analysis, reliability analysis, factor analysis, and simple and multiple regression analysis. The results are as follows. First, it has a meaningful influence on perceived value to the factors of product, price and place which are the component of marketing strategy in golf courses. Second, it has a meaningful influence on revisiting intention, one of the customers' behaviors, to the factors of product, price and promotion which are the component of marketing strategy in golf courses; but the factor of place has no influence on it. Third, the factors of product and price, the component of marketing strategy have a meaningful influence on the intention of recommending others which is one of customers' behaviors while the factors of promotion and place don't have. Finally, the factor of perceived value has a meaningful influence on both of the intention of revisit and recommendation to others which are customers' behaviors.
With the recent spread of smartphones and the introduction of web services, online users can access large-scale content regardless of time or place. However, users have had trouble finding the content they wanted among large-scale content. To solve this problem, user modeling and content recommendation system have been actively studied in various fields. However, in spite of active changes in senior groups according to the changes in information environment, research on user modeling and content recommendation system focused on senior groups are insufficient. In this paper, we propose a method of modeling smart senior based on their preference, and further develop a smart senior classification model using machine learning methods. As a result, we can not only grasp the preferences of smart seniors, but also develop a smart senior classification model, which is the foundation for the research of a recommendation system which will provide the activities and contents most suitable for senior groups.
Mobile communication technology in the field of ubiquitous computing is one of important technologies. The development of GPS technology in mobile communications technology and PDA, the vast majority of mobile devices such as smart phones also being equipped with GPS functionality. This user where they are located where they are based on the number of through services were able to receive information. In this paper, mounted on a mobile device user's location using GPS capabilities to track the migration routes and the accumulated user to determine the migratory path of the system used to recommend the proposed route of the proposed method and system Designs. The services offered by tracking the location of the user to move the user to route data to create and upload to the server. Upload a migration path to move data from where they currently reside to the user is recommended to go to your destination. The services offered by the users do not know where to travel or go to your destination, etc. If you do not remember the path can be useful.
Advances in Internet of Things Technology lead to the increasing number of daily-life things that are interconnected over the Internet. Also, several smart services are being developed by utilizing the connected things. Among the daily-life things surrounding user, the mirror can supports broad range of functionality and expandable service as it plays various roles in daily-life. Recently, various smart mirrors have been launched in certain places where people with specific goals and interests meet. However, most mirrors give the user limited information. Therefore, we designed and implemented a smart mirror that can support customized service. The proposed smart mirror utilizes information provided by other existing internet services to give user dynamic information as real_time traffic information, news, schedule, weather, etc. It also supports recommendation service based on user usage information.
Lee KeunSoo;Lee Chang Hoon;Yoon Sun-Hee;Lee Sang Moon;Seo Jeong Min
Journal of Korea Multimedia Society
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v.8
no.9
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pp.1163-1176
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2005
The Web is the largest distributed information space but, the individual's capacity to read and digest contents is essentially fixed. In these Web environments, mining traversal patterns is an important problem in Web mining with a host of application domains including system design and information services. Conventional traversal pattern mining systems use the inter-pages association in sessions with only a very restricted mechanism (based on vector or matrix) for generating frequent K-Pagesets. We extend a family of novel algorithms (termed WebPR - Web Page Recommend) for mining frequent traversal patterns and then pageset to recommend. We add a WebPR(A) algorithm into a family of WebPR algorithms, and propose a new winWebPR(T) algorithm introducing a window concept on WebPR(T). Including two extended algorithms, our experimentation with two real data sets, including LadyAsiana and KBS media server site, clearly validates that our method outperforms conventional methods.
Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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2019.05a
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pp.576-578
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2019
VIRTUAL REALITY is a technology that enables users to experience environments that are difficult to experience, such as games, medical care, defense, and manufacturing industries. In this study, we propose the development of contents that can utilize the virtual reality technology to taste the destinations to travel in advance and to select the places to travel. Generally, when you decide on a destination, use the website or booklet to search for information about the destination. In recent years, applications that recommend travel destinations have also been developed and utilized. However, if information about travel destinations is implemented as a virtual reality, it will be possible to obtain more reliable and realistic information. Like Google Maps VR, you can show the globe as a whole, zoom in or out, and click on a keyword to recommend a tourist destination that matches the keyword. It uses internet browsing cookies to automatically display tourist attractions according to user's interest.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.23
no.2
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pp.1-6
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2023
The purpose of this study is to research and develop so that users who are gradually progressing in the popularization of smartphones and the calculation of agricultural quality can use more active and flexible applications than existing application fields. People use event management applications to remember what they need to do, and maps applications to get to their appointments on time. You will need to build a glue-delivered application that leverages the Maps API to be able to recommend the glove's path for events so that the user can use the application temporarily. By comparing and analyzing currently used calendar, map, and schedule applications, several Open Maps APIs were compared to supplement the weaknesses and develop applications that converge the strengths. The results of application development by applying the optimal algorithm for recommending traffic routes according to time and place for the schedule registered by the user are described.
Heejin Joo;Jeongmin Kim;Jeemahn Shin;Keongtae Kim;Gunwoong Lee
Information Systems Review
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v.23
no.3
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pp.77-96
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2021
This research investigates the pivotal role of AI-enabled technologies in vitalizing the local economy. Collaborating with a leading search engine company, we examine the direct and indirect of an AI-based location search service on the success of sampled 7,035 local restaurants in Gangnam area in Seoul. We find that increased use of AI-enabled search and recommendation services significantly improved the selections of previously less-discovered or less-popular restaurants by users, and it also enhanced the stores' overall conversion rates. The main research findings have contributions to extant literature in theorizing the value of AI applications in local economy and have managerial implications for search businesses and local stores by recommending strategic use of AI applications in their businesses that are effective in highly competitive markets.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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