• Journal of the Korea Safety Management & Science
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• v.13 no.1
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• pp.175-182
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• 2011

고객의 요구에 대한 빠른 대응과 유연하고 효율적으로 새로운 제품을 적기에 개발하기 위해서는 제품 플랫폼에 기초한 대량 맞춤이 절실히 요구된다. 이러한 목적을 달성하기 위하여 기업들은 상대적으로 생산비용을 낮게 유지하면서 대량생산의 이점을 유지하고 동시에 고객의 요구사항을 만족시키기 위해, product family를 도입하고 가능하면 작은 변화를 통하여 제품의 다양성을 유지하고자 한다. Product family를 설계할 때 중요한 이슈 중에 하나는 제품의 공통성과 차별성간의 절충점을 찾아내는 것인데, 본 연구에서는 설계자들이 product family 재설계를 용이하게 하기 위한 방법론을 제안한다. 이를 위하여 본 연구에서는 ant colony 알고리즘과 product family의 공통성 평가지수를 이용하여 product family 재설계 방법론을 개발한다. 제안한 방법론은 복잡하고 반복적인 많은 계산과정을 가지고 있는 다른 방법과 달리 메타 휴리스틱 알고리즘을 적용하여 인간의 간섭을 줄이고, 실험결과의 정확도, 반복성 및 강건성을 향상시킨다. 본 연구에서는 컴퓨터 마우스 제품군을 대상으로 제안한 방법의 타당성을 검증하였고, 추가적으로 product family 레벨과 부품 레벨의 product family 재설계 추천방안도 제시하였다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2015.05a
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• pp.451-452
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• 2015

다양한 인공 지능이 탑재된 가전 제품의 스마트화 속도가 빨라지면서, 음성과 영상 등 멀티미디어의 기능을 이용한 '스마트 냉장고'가 출시되고 있는 추세이다. 스마트 냉장고의 출현으로 인해 기존의 냉장고를 사용할 때 냉장고 안에 어떤 내용물이 얼마나 남아 있는지 자세히 파악할 수 없던 점, 유통기한이 지나 버려지는 식재료가 발생하는 점 등 기존의 냉장고가 가진 문제들이 해결되는 듯 보였지만, 600만 원에 달하는 고가의 가격 때문에 보편화되지 못하여 아직까지도 상당수의 문제가 난제로 남아 있다. 이에 대한 해결 방안으로 우리는 현재 출시된 스마트 냉장고를 재설계해 IoT 냉장고 용기를 개발하고, 스마트폰의 애플리케이션과 통신하여 용기 안의 식재료 정보를 주고받고, 이에 따른 레시피를 추천해 주는 시스템을 설계하고자 한다. 이 IoT 냉장고를 활용한 레시피 추천 시스템은 스마트 냉장고뿐만 아니라 일반 냉장고에도 적용시킬 수 있을 것이라고 기대된다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.385-389
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• 2009

As a new community forming environment, the blog platform enables sharing of the resources in blogosphere through active information exchange. Many researches have been performed to recommend appropriate resources to users from vast amounts of blog resources. As one of the solutions OSEM defines the knowledge base in the blogosphere with ontology for effectively modeling it. In this paper, we propose a technique of converting the knowledge base into the OWL ontology for sharing it on the semantic web environment. An inference method is then applied to the OWL ontology for recommending interest blog communities. For this aim, a mapping method is offered and then SWRL inference and SPARQL query based on the ontology are employed to extract interest blog communities.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.4 s.62
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• pp.179-196
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• 2006

This study proposes an expanded model of personalized search service based on community activities on a Korean Web portal. The model is composed of defining subject categories of users, providing personalized search results, and recommending additional subject categories and queries. Several experiments were performed to verify the feasibility and effectiveness of the proposed model. It was found that users' activities on community services provide valuable data for identifying their Interests, and the personalized search service increases users' satisfaction.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.22 no.4
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• pp.23-28
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• 2022

Recently smart device(such as smart phone and tablet PC) become a role as an information gateway, using of the web news by multiple users from the web portal has been more important things. However, the quantity of creating web news on the web makes hard to catch the information which the user wants and confuse the users cause of the similar and repeated contents. In this paper, we propose the news recommend system using the document summarization based on KoBART which gives the selected news to users from the candidate news on the news portal. As a result, our proposed system shows higher performance and recommending the news efficiently by pre-training and fine-tuning the KoBART using collected news data.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2006.05a
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• pp.143-147
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• 2006

컴퓨터 기술이 발달되면서, 3D 가상현실을 구현할 수 있는 여러 가지 도구들이 웹이나 개인용 컴퓨터에서 운용되고 있다. 또한 3D 가상현실 기술은 새로운 컴퓨터 응용분야로 전자상거래, 기업홍보, 교육, 의료, 시뮬레이션, 그리고 컴퓨터 게임까지 널리 활용되고 있다. 하지만 설계자들이 3D 모델링을 하기 위해서는 많은 시간과 노력이 요구된다. 따라서 새로운 3D 모델을 개발하는 대신에 기존의 모델을 효과적으로 재사용할 수 있다면 많은 노력과 시간을 절약 할 수 있을 것이다. 하지만 이러한 것이 가능하려면 사용자에 의해 정의된 3D 객체를 데이터베이스로부터 관련성이나 유사성이 높은 객체를 찾을 수 있어야한다. 이 논문에서는 에이전트 기법을 사용하여 메타데이터와 온톨로지 정보를 참고하여 3D 모델을 추천하는 시스템을 설계 및 구현 하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.436-438
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• 2001

인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 사용하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 웹페이지의 콘텐트를 재 설계하고, 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 협력 필터링 에이전트(Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2014.07a
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• pp.25-28
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• 2014

근래에는 대부분의 지방자치단체에서 버스정보시스템을 운영하여 버스 고객에게 다양한 정보를 제공한다. 예를 들어, 기다리는 버스의 현재 위치를 알려주는 서비스가 버스정보시스템이 제공하는 대표적인 서비스 중 하나이다. 버스정보시스템은 버스의 현재 위치를 감지하는 다양한 센서들, 센서 데이터를 수집하는 통신시스템, 수집한 데이터를 분석하여 정보를 추출하는 서버시스템 등으로 구성되며, 구축비용이 어마어마하다. 본 저자는 버스정보시스템의 구축비용을 획기적으로 절약하는 방법으로 스마트폰을 이용하는 방법을 이미 제안한 바 있다. 본 논문은 스마트폰 기반의 버스정보시스템의 서버의 구성요소 중 고객이 승차하기를 원하는 버스 노선을 알아내는 버스노선 추천 시스템을 설계한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.201-204
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• 2010

하루에도 수많은 도서가 출판되는 현실에서 사용자가 원하는 목적에 맞는 도서를 찾아 읽기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 방대한 분량의 도서 데이타를 바탕으로, MapReduce 모델을 활용하여 도서들 사이의 연관 관계를 추출하였다. 추출한 연관 관계 DB를 이용하여 사용자에게 서로 관련 있는 도서를 추천해줄 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.591-592
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• 2013

현재 사회는 건강에 대한 관심이 크게 증가하고 있으며, 전문적인 건강관리 서비스를 받기 위해서 사용자의 상태 및 상황을 정확히 알 수 있도록 사용자 행위인지 관련 연구가 활발히 진행되고 있다. 기존의 행위인지 연구에서 사용하는 각종 웨어러블 센서는 일상생활의 불편 및 비용 문제를 야기하여, 본 연구에서는 센서 디바이스로 스마트폰을 사용한다. 기존의 행위인지 연구는 특정 실험군 이외의 제3자에 의한 실험에서는 정확도에 큰 차이를 보이며, 인지 오류에 대한 실시간 수정이 불가능하였다. 본 논문에서는 프롬프트 방식을 통해 실시간으로 사용자의 인지 오류를 피드백하고, 클라우드 시스템에서 실시간으로 재트레이닝을 통한 수정된 행위 모델을 생성하여 지속적으로 행위의 오류를 줄이며, 각각의 사용자에 맞는 건강관련 서비스를 추천하는 방안을 제안하고자 한다.