• Annual Conference of KIPS
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• 2017.04a
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• pp.525-528
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• 2017

최근 현대인들은 불륜 등 부정적이고 은밀한 공간으로 생각하던 중소형 호텔에 대한 부정적인 인식이 낮아지며 누구나 즐길 수 있고 친구들끼리 추억을 만들 수 있는 공간인 파티 룸에 대한 긍정적인 개념이 더 많이 생겼다. 이에 따라 최근 숙박 어플리케이션들이 중소형 호텔 시장을 진두지휘 하면서 관련 시장이 나날이 성장하고 있다. 본 논문은 기존에 있던 가격, 거리, 평점 중심의 시스템과 달리 개인화 요소인 나이, 직업, 성별, 소득분위, 소비성향을 반영하여 사용자의 주변에 있는 숙박업소 중 사용자들에게 가장 적합한 숙박업소를 추천해주는 시스템을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2013.11a
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• pp.1143-1144
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• 2013

최근 스마트폰의 보급률 증가와 3G폰에서 LTE폰으로 구입 교체할 의향을 가진 사람들이 많다. LTE 스마트폰 이용자는 전체 스마트 폰 이용자의 44.6%로 사용자가 계속 증가한 반면, 3G 스마트폰 이용자는 감소하고 있는 것으로 나타났다. 본 논문에서는 새로 스마트폰을 구입하거나, 3G 스마트폰에서 LTE 스마트폰으로 교체하는 사람들을 대상으로 웹에서 사용자의 나이, 직업, 선호 브랜드, 용도에 알맞은 스마트폰을 추천해주는 시스템을 제안한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.13 no.10
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• pp.547-555
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• 2013

This study aims to examine association between festival service evaluation attribute and behavior intention of visitors and research satisfaction with festival, second visit and recommendation intention, ultimately in order to suggest measures to establish market strategies. The study was conducted as follows. First, a total of 360 pieces of questionnaire were distributed from October 14 to 16, 2011 and a total of 335 pieces were collected. Except 15 pieces without responses, 320 were used for the study. Second, in service evaluation elements, program, facility and performance review had positive impacts on the satisfaction and second visit. All evaluation elements also positively affected recommendation intention. Third, in association between demographic features and satisfaction, second visit and recommendation intention, while the satisfaction positively influenced bringing a friend, it negatively influenced academic background and income. In addition, residence and job gave a positive affect on second visit, while income, bringing family and first visit gave a negative effect on the second visit. Last, age, academic background, income and bringing family gave a negative effect on recommendation intention.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.16 no.2
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• pp.185-190
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• 2006

Most systems in ubiquitous computing analyze context information of users which have similar propensity with demographics methods and collaborative filtering to provide personalized recommendation services. The systems have mostly used static context information such as sex, age, job, and purchase history. However the systems have limitation to analyze users' propensity accurately and to provide personalized recommendation services in real-time, because they have difficulty in considering users situation as moving path. In this paper we use users' moving path of dynamic context to consider users situation. For the prediction accuracy we complete with a path completion algorithm to moving path which is inputted to RSOM. We train the moving path to be completed by RSOM, analyze users' moving pattern and predict a future moving path. Then we recommend the nearest product on the prediction path with users' high preference in real-time. As the experimental result, MAE is lower than 0.5 averagely and we confirmed our method can predict users moving path correctly.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.10 no.1
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• pp.35-44
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• 2021

Recent advances in the 4th Industrial Revolution have accelerated the change of the working environment, such that the paradigm of education has been shifted in accordance with career education including the free semester system and the high school credit system. While the purpose of those systems is students' self-motivated career exploration, educational limitations for teachers and students exist due to the rapid change of the information on education. Also, education technology research to tackle these limitations is relatively insufficient. To this end, this study first defines three requirements that education technologies for the career education system should consider. Then, through data-driven artificial intelligence technology, this study proposes a data system and an artificial intelligence recommendation model that incorporates the topics for career exploration, courses, and majors in one scheme. Finally, this study demonstrates that the set-based artificial intelligence model shows satisfactory performances on recommending career education contents such as courses and majors, and further confirms that the actual application of this system in the educational field is acceptable.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.26 no.11
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• pp.1599-1607
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• 2022

The data mainly used for the model are as follows: the personal information, the information of insurance product, etc. With the data, we suggest three types of models: content-based filtering model, collaborative filtering model and classification models-based model. The content-based filtering model finds the cosine of the angle between the users and items, and recommends items based on the cosine similarity; however, before finding the cosine similarity, we divide into several groups by their features. Segmentation is executed by K-means clustering algorithm and manually operated algorithm. The collaborative filtering model uses interactions that users have with items. The classification models-based model uses decision tree and random forest classifier to recommend items. According to the results of the research, the contents-based filtering model provides the best result. Since the model recommends the item based on the demographic and user features, it indicates that demographic and user features are keys to offer more appropriate items.

• Journal of Practical Engineering Education
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• v.10 no.2
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• pp.103-111
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• 2018

The purpose of this study is to suggest change probability of vocational education and training and support of teaching-learning methods. For this study, we applied a flipped learning strategy of two learning modules in Convergence Technology Campus of public vocational education and training institute and had an operation class. As a result, student satisfaction of flipped learning is 4.0 on average. 56.1% of education-trainees were higher an engagement of flipped learning class than teacher-centered class and 56.1% of education-trainees were used more learning energy. Based on results, we suggested the necessity of pre-learning system for application of education and training teaching methods on the 4th industry occupation and strategies to enhance teaching and learning competency.

• 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.

• Journal of Pharmacopuncture
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• v.6 no.1
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• pp.14-15
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• 2003

중의학은 서양의 의료 다원주의의 한 부분이 되었다. 특히 침과 같이 서양의 개념과는 분명히 다른 의료 기법에 있어서는 두드러진다. 그밖에 뜸, 안마, 기공, 중약 및 복합 처방들도 있다. 서양에서 전문직업인화는 보건의료 관련분야에서 중심적인 인력양성 방법이 되었다. 이는 대학이 기반을 다진 중세까지 거슬러 올라가는데, 19세기에는 법인들이 전문직업인 모임으로 바뀌어 가면서 개인적 환경을 변화시키고 직업의 체계를 개발하였다. 변호사, 교사, 사제, 의사가 그 예이다. 의료에 있어서 학교교육을 통해 수련된 의사들이 조산사나 안마사들을 지배하게 되었는데 이런 경향은 1950-60년대에 극에 달한다. 그러다가 이들의 지배는 대중매체, 환자, 다른 주변 의료 보조인력들에 의해 도전을 받는다. 이와 비슷한 양상을 이단적인 의료에서도 관찰할 수 있다. 전문직업인의 우세와 시점이 비슷한 생물의학의 우월적 지배는 많은 다양한 의료에 의해 도전을 받는다. 그러나 생물의학의 우월함의 약세가 시술자들의 전문직업인화 까지를 포함하지는 않았다. 실제로 침술과 같은 치료술들을 전문직업인인 의사나 의사가 아닌 시술자들이 함께 쓰고 있기 때문이다. 이는 직능간의 분쟁을 야기할 가능성이 높다. 이단적 개념을 기존 의료계로 통합하는 것이 전문직업인들인 의사들의 노력으로 이해되었다. 이 견해는 두 가지 문제를 내포하고 있는데, 첫째 의사들을 단일한 속성으로 보고 있다는 것인데, 실제로 현대의학을 배우고 가르치는 나라들 사이에도 매우 다양한 차이가 있음을 간과하고 있다. 둘째로 의료인이 아닌 시술자들도 다양한 분야로 통합되었는데, 통합은 어쩌면 하급의 전문인들의 노력의 결과로 설명되어야 하는 것이 더 알맞을 수 있다. 그러나 이들도 전문직업인의 조직구조를 가져야 만 하고, 그렇지 않으면 파편으로 남을 것이다. 전문직업인주의는 언제나 과학과 연계하고 있는데, 독일 정부와 직업인 조직은 의료과학 집단에게 이단적 시술들의 임상효과를 검증하게 하였다. 이것은 이단 의료계에 우호적인 단체나 적대적인 단체 모두에게 적용되었다. 매우 강한 힘을 가진 냉소적인 조직 가운데 하나는 National Committee of SHI-Physicians and Sickness Funds(Bundesausschuss der Arzte und Krankenkassen).2 인데, 2001년에, 이 단체에서 출판한 자료에는 침의 효용성은 침을 시술하는 사람에 달린 것 일뿐 시술자의 수련이나 침 시술의 배경 개념에 달려있는 것이 아니다. 그러므로 침은 무작위 표본추출 대조군 실험을 통해 효과를 검증받지 못한 다른 치료법들의 범주에 머물러 있다.(cf. Bundesausschuss 2001: 8). 1990년대, 무작위 표본추출 대조군 실험은 생물의학이 아닌 의료의 효과를 검증하는데 알맞지 않고 비윤리적이라고 강한 비판을 받았다. 한편 1995년에 WHO는 침의 유효성 평가를 위해 이 실험기법을 추천하며, 이어 2001년에, the International Council of Medical Acupuncture and Related Techniques(ICMART)는 침연구와 시술을 위한 헌장(Acupuncture Charter Berlin an Evidence Based Medicine (EBM)3 for acupuncture)을 채택 공표한다. 독일 보험 회사들도 침의 효과와 효율성을 검증하기 위해 대규모 실험을 시작했다. 100,000 명이 넘는 환자들이 무작위 표본추출 대조군 실험을 통해 평가되고 있는데 이 실험은 병원이나 일차의료기관의 외래에서 진행되고 있다. 영국에서는 이 분야의 유력한 Edzard Ernst가 위의 개념과 비슷한 구도를 설정 공표하는데 보완의학 분야의 많은 다른 전문가들의 견해를 무릎 쓰고, 그는 증거기반 의학에 대한 그의 신념을 표방한다. "무작위 표본추출 대조군 실험이 보환의학 분야의 시술을 검증하기 위한 알맞은 방법이 아니라고 끝없이 주장하지만 우리는 거의 모든 치료법을 포괄하는 분야에 이들 실험을 발견하였으니, 이는 보완의학도 엄정한 방법으로 검증할 수 있다는 것을 보여준다고 할 수 있다."(Ernst et al. 2001: xiii). 적어도 독일에서 진행중인 효과 검증 연구가 향후 아시아 의학의 기반 마련에 중요한 역할을 하게 될 것이다. 영국에서는 이에 대한 정치적 수렴이 전문 직업인화에 달려 있을 것이다. 여기에서 나는 아시아에서 유래한 의료의 서양에서 어떻게 사회학적 관찰의 대상으로 분류되고 정의되는지 소개하고자 한다.

• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.5
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• pp.175-186
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• 2021

The roles and functions of domestic public libraries are diversifying, but various problems have emerged due to internally biased book lending. In addition, due to the 4th Industrial Revolution, public libraries have introduced a book recommendation system focusing on popular books, but the variety of books that users can access is limited. Therefore, in this study, the public library unborrowed book recommendation system was implemented limiting its spatial scope to Duryu Library in Daegu City to enhance the satisfaction of public library users, by using the loan records data (213,093 cases), user information (35,561 people), etc. and utilizing methods like cluster analysis, topic modeling, content-based filtering recommendation algorithm, and conducted a survey on actual users' satisfaction to present the possibility and implications of the unborrowed book recommendation system. As a result of the analysis, the majority of users responded with high satisfaction, and was able to find the satisfaction was relatively high in the class classified by specific gender, age, occupation, and usual reading. Through the results of this study, it is expected that some problems such as biased book lending and reduced operational efficiency of public libraries can be improved, and limitations of the study was also presented.