• Asia-pacific Journal of Multimedia Services Convergent with Art, Humanities, and Sociology
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• v.7 no.7
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• pp.847-856
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• 2017

In this paper, we propose a system to users which recommends suitable park using linguistic objects by rule-based inference engine which is made with Prolog. According to the function of city park, which provides positive elements to people such as social, psychological, environmental, and physical, Seoul city park is classified into 6 categories. The classified parks are recommended to users based on the rule based expert system. Rule-based object of park recommendation designs nine linguistic objects based on activity, multi-purposiveness, accessibility, and usage of time. This assigns allowed value accordingly. Generated rules by using these values are fired by user's preference, and infer recommended park. Information on preferences is obtained by way of dialogue, in which the user is asked questions about the three elements that are the criteria for choosing a park. As a result, through the park recommendation system, we intend to increase the user's satisfaction of using park and leisure activities.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.1021-1024
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• 2001

본 논문은 인터넷 쇼핑몰에서의 효율적인 상품 추천 시스템의 구조를 제안한다. 본 상품 추천 시스템은 상품 정보 데이터베이스와 추천 엔진으로 이루어지며 사용자에게 질문을 던져서 사용자의 조건을 수집한 다음, 이를 상품 정보와 비교하여 가장 최적의 상품을 추천한다. 추천 시스템에서는 특정 상품이 사용자의 조건과 얼마나 일치하는지를 점수로 표시하고 이들 점수를 모든 상품에 대하여 계산한 다음, 가장 높은 점수를 얻은 상품을 추천하게 된다. 이 시스템의 장점은 조건에 정확히 부합하는 상품이 없는 경우에도 가장 조건과 많이 일치하는 상품을 추천할 수 있다는 것이다. 또한 하나의 관점이 아닌 서로 다른 관점을 가지고 있는 여러 전문가가 추천하는 것처럼 본 상품 추천 시스템도 3가지에서 최적의 상품을 추천한다. 하나의 예로 핸드폰을 추천하는 인터넷 사이트를 구축하고 테스트하였다.

• Journal of the Korean Society for Library and Information Science
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• v.55 no.3
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• pp.343-372
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• 2021

The purpose of this study is to select keywords that can recommend books by personality type, and to test whether the chosen keywords can be actually used in the categorization and customized recommendation of books for each personality type. To achieve the research goal, this study chose books that match the level of fifth and sixth grade elementary school students and first grade middle school students and commissioned an expert group to categorize the books into groups that are preferred by each personality type. As a result of the classification, half of the books in which more than five experts agreed showed high consensus. In addition, the results of classifying books by personality type with keywords extracted by the automatic word extraction system by collecting the book review data of the selected books were similar to the results of the final judgement by the expert group, except for a few books. In conclusion, this study proved that it is possible to classify and recommend books that are likely to be preferred by different personality types using review keywords.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.10a
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• pp.712-715
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• 2016

최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.390-394
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• 2009

The semantic web-based social network is highly useful in a variety of areas. In this paper we make diverse analyses of the FOAF-based social network, and propose an expert recommendation system. This system presents useful method of ontology-based social network using SparQL, RDFS inference, and visualization tools. Then we apply it to real social network in order to make various analyses of centrality, small world, scale free, etc. Moreover, our system suggests method for analysis of an expert on specific field. We expect such method to be utilized in multifarious areas - marketing, group administration, knowledge management system, and so on.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.2
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• pp.153-163
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• 2004

Many recommender systems are based on Content-based Filtering and Social Filtering Both methods have their own advantages and disadvantages, and they complement each other rather than compete. So incorporating of both methods can make the better system and combination technique controls the quality of the entire recommender system. In this paper, we presented each user has his own tendency to decide which is the better recommendation for himself among the various recommendation results, and suggested the Personalized combination technique. To represent user tendency, we defined and used loyalty, diversity and pioneerity and showed by experiments that our combination technique is useful. This combination technique improved the average coverage 23% and for the ceiling 40%.

• Proceedings of The KACE
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• 2017.08a
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• pp.221-224
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• 2017

본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.277-280
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• 2007

무선통신의 발달에 따라 모바일 장비 기반의 이동성을 고려한 서비스에 관한 연구가 활발하다. 모바일 장비는 제한된 화면크기, 부족한 리소스 등의 한계와 함께 사용자의 이동 중에 발생하는 이벤트를 처리해야 한다는 문제가 있기 때문에, 사용자에게 친숙한 인터페이스와 개별화된 추천 서비스가 요구된다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 반영한 베이지안 네트워크를 이용하여 모바일 장비에서 개인화된 추천 시스템을 개발한다. 실시간으로 변화하는 환경에 적응하도록 네트워크를 설계하기 위하여 전문가에 의해 구조를 설계하고, 수집된 사용자 로그를 바탕으로 파라메터를 학습하여 베이지안 네트워크 모델을 생성한 후, 학습된 모델 기반의 추론결과를 실제 컨텐츠와 비교하여 시스템에 매핑시킴으로써 사용자에게 추천한다. 실제 신촌지역 음식점 추천을 대상으로 실험한 결과, 그 가능성을 확인할 수 있었다.

• 한국상하수도협회지
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• s.27
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• pp.8-9
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• 2009

정부는 6월 8일 4대강 살리기 프로젝트의 마스터플랜을 최종 확정했다. 마스터플랜은 4대강 인근 12개 시 도를 대상으로 지역설명회, 관계부처 학회 등의 추천을 받은 전문가 그룹의 자문, 물환경학회 수자원학회 등 간련학회의 토론, 전문가와 시만이 참여한 공청회를 통해 각계의 다양한 의견을 수렴하여 최종 확정하게 되었다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.189
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• pp.8-14
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• 1996