• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.13-14
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• 2019

최근 기계학습이 중요하게 연구되고 있다. 기계학습을 활용한 응용을 위해서는 지능형 응답을 수행하기 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템이 요구된다. 본 논문에서는 자율형 기계학습을 위한 인텔리전트 데이터베이스 시스템을 설계한다. 제안하는 시스템은 자율 기계학습 플랫폼과 연동하여 수집된 데이터로부터 추출된 지식을 저장하고 이를 추천, 예측과 같은 서비스에 활용한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.280-283
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• 2010

Web2.0 시대를 맞아, 개인화(Personalize)와 사용자 중심(User Centric Method)의 참여형 서비스 시나리오에 기반하여 융합단말이 사용되어지고 있다. 대표적인 사용예가 UCC인데, 효과적인 지식공유와 적절한 정보를 추천하기 위해 효율적인 UCC 기반 콘텐츠의 사용의 참조(참조)가 가능하여야 한다. 본 논문에서는 UCC Learning의 효율적인 콘텐츠 양방향 서비스를 위하여, 참조 요소 관리를 할 수 있도록 데이터베이스를 설계 운영할 수 있는 방안에 관하여 연구하였다. 향후, 저작도구를 사용하여, UCC를 저작하는 한계를 극복하여, 다양한 콘텐츠방식 저작에 활용되어질 수 있도록 할 계획이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.2-5
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• 2021

산모의 평균 연령이 높아짐에 따라 영양관리 및 운동에 대한 중요성이 더욱 높아졌다. 임산부는 건강관리가 중요함을 인지하고 있으나 관련 지식에 무지한 경우가 대부분이다. 본 논문에서는 위 문제를 해소하기 위한 어플리케이션을 구현한다. 임산부 일일 영양소 섭취기준과 추천알고리즘을 바탕으로 한 식단 관리, 학습된 모델을 이용한 요가자세추정 기능을 개발한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.51-62
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• 2005

선택과목의 수가 많은 학부제에서는 교육과정의 제작과 관리에 관련된 업무를 담당하고 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할이 매우 중요하지만, 학생들은 코스 코디네이터를 통해 자신에게 가장 적합한 분야는 무엇이고 어떠한 과목을 이수해야 하는 지에 대한 도움을 받기가 쉽지 않다. 본 논문은 표준 무선인터넷 플랫폼 규격인 WIPI에 기반을 두고, 전공 분야의 심화된 학습을 할 수 있도록 수강할 과목의 선택에 대해 조언하는 기능을 가지는 모바일 코스 코디네이터 시스템을 제안한다. 모바일 코스 코디네이터 시스템은 학생들에게 조언을 해 주는 코스 코디네이터의 역할을 보조하여, 학생들이 개인 휴대폰을 이용하여 수강신청에 관한 학사정보를 관리할 수 있고, 시스템의 추론에 따른 추천 과목을 수강하여 전공 분야에 대한 깊은 지식을 갖출 수 있도록 도와줄 것이다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권9호
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• pp.1175-1182
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• 2001

원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권1_2호
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• pp.40-50
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• 2003

온톨로지(ontology)란 객체(object)들과 이들 사이의 관계의 정의에 의하여 어떤 사실이나 상태를 표하는 지식 표현 방법이다. 본 논문에서는 온톨로지를 이용한 웹 문서 분류와 이를 바탕으로 사용자의 정보 요구에 대한 개인화 된 정보를 제공하는 에이전트를 제안한다. 에이전트는 웹 문서들이 가지는 의미 구조를 계층적 형태로 표현한 온톨로지를 바탕으로 웹 문서를 분류하게 된다. 본 논문에서 온톨로지는 개념(concept)과 개념에 대한 특징(feature), 개념간의 관계(relation) 그리고 문서 분류를 위한 제약조건(constraint)으로 이루어진다. 에이전트는 사용자 프로파일과 문서 식별의 결과를 이용하여 사용자의 정보 요구를 효율적으로 파악하고 사용자의 브라우징을 돕게된다. 또한 에이전트는 선행탐색(look-ahead)방법을 통해 문서를 획득 문서를 개념으로 표현함으로써 사용자가 좀더 이해하기 쉬운 상위 단계의 윈 문서를 추천하게 된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권4호
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• pp.191-198
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• 2017

PHR(Personal Health Record)기반 헬스케어 서비스 플랫폼 지능화를 위해서는 사용자 맞춤형 건강정보 제공서비스가 필요하다. 본 논문에서는 개인 맞춤형 건강정보 추천을 위해서 온톨로지 기반 건강 정보 모델을 제안하였다. 또한 기계학습과 데이터마이닝 기법을 적용한 유사 건강정보 탐사 알고리즘을 설계하였다. 기존의 데이터마이닝 기법중 연관규칙 알고리즘을 확장하여 속성을 기반으로 연관규칙 탐사를 수행하여 지식탐사의 연관성을 높이고 효율적인 탐사시간을 제공할 수 있도록 하였다. 머신러닝의 한 기법인 K근접이웃 알고리즘을 적용하여 사용자 프로파일별 그룹화를 수행하고 유사패턴의 사용자 프로파일을 검색할 수 있도록 하였다. 이는 사용자의 질환과 건강상태에 따른 맞춤형 건강정보 탐사 수행의 효율성을 높인다. 제안된 알고리즘은 개인 맞춤형 헬스케어 서비스 플랫폼에서 추론과정에 적용되어 사용자에게 개인맞춤형건강정보를 추천하는 것을 가능하게 한다. 이는 고령화사회에서 스마트한 자가 건강관리에 활용될 수 있다.

• 영재교육연구
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• 제22권2호
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• pp.353-370
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• 2012

최근 과학 영재 교육 대상자의 선발 제도로 관찰 추천제가 도입되었으며, 이는 잠재적 역량이 높은 과학 영재를 파악할 수 있는 신뢰롭고 타당한 선발 기준의 마련을 요구하고 있다. 이에 이 연구에서는 과학 영재의 내적 속성에 대한 변별을 도울 수 있는 역량을 탐색하고, 이를 사전화하였다. 검증된 선행 역량 사전/모델로부터 역량을 추출하고, 구조화된 설문과 초점 집단 면접을 통해 과학 영재의 역량을 규명하였다. 연구 결과, '목표 제시', '계획 수립', '정보 수집 및 분석', '문제 해결', '고차원적 사고', '전문 지식 및 자기 개발'의 6개 역량으로 구성된 인지적 역량군과 '자신감', '성취 지향성', '호기심'의 3개 역량으로 구성된 정의적 역량군을 도출하였다. 그리고 도출된 역량을 바탕으로 역량명과 역량에 대한 정의, 핵심 요소, 행동지표와 수준으로 구성된 역량 사전을 개발하였다. 이 연구 결과는 관찰 추천을 통한 잠재적인 과학 영재의 선발 기준에 대한 시사점을 제공할 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권4호
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• pp.219-233
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• 2008

본 논문에서는 계층화된 개념 지식인 온톨로지를 블로그 환경에 적용함으로써 시스템 관리자가 블로그 공간(Blogosphere)을 체계적으로 분석, 관리할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 블로그 모델을 제안한다. 제안 모델에서 시스템 관리자는 온톨로지 용어 사이에 설정된 다양한 관계성 링크를 추적하고 분석함으로써, 블로그 사용자들이 다양한 관점에 따라 유기적으로 원하는 블로그 자원에 접근할 수 있도록 지원한다. 즉, 블로그 들간에 이루어지는 상호작용 활동을 파악하고 상호작용을 기반으로 동적으로 관심커뮤니티를 형성해주며, 시스템은 이를 적절한 사용자들에게 추천 방식으로 제공해 주는 기능을 지원한다. 제안 모델의 지원 기능을 체계화하기 위해 본 논문에서는 1) 블로그 환경에 사용되는 자원과 관련된 정보를 객체와 관계성으로 표현한 뒤 2) 이들을 대상으로 구조적 연산을 지원하는 일련의 연산자 집합 및 이들간의 조합으로 구현되는 시스템 질의 처리 과정을 정형화한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권1호
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• pp.57-81
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• 2019

온톨로지는 특정 분야의 특정 지식과 관련된 용어 및 용어 사이의 관계를 정의하는 복합 구조 사전이다. 국내외로 다양한 온톨로지 구축의 시도가 있었으나 대규모의 범죄 수사기록을 온톨로지로 구축하고 이를 통한 서비스를 구현한 사례는 존재하지 않았다. 따라서 본 논문은 비정형 데이터인 범죄 수사기록 문서 중 침입 절도 분야로부터 추출한 정보를 통해 온톨로지를 구축하고, 온톨로지 기반의 검색 서비스와 범행 장소 추천 서비스를 구현하는 과정을 설명한다. 검색 서비스의 성능을 파악하기 위하여 사건 검색에 대한 정확도 측정 방법 중 하나인 Top-K 방식의 정확도 측정을 실험하였고, 실험 집합에 대하여 최대 93.52%의 정확도를 얻었다. 또한, 범행 장소 추천 서비스의 성능을 파악하기 위한 실험 결과, 실험 데이터셋의 전체에 대해 적합한 단서 필드 조합을 얻어냈으며, F1-measure 76.19%의 성능으로 데이터베이스 내의 범행 장소 필드 정보를 교정할 수 있음을 확인하였다.