• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.822-825
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• 2008

최근 모바일 기술의 발달로 모바일 네트워크에서 사용자들이 가지고 있는 정보를 활용하는 P2P 서비스들이 많이 연구되고 있다. 그 중에 협력적 필터링(Collaborative Filtering, CF)을 이용한 추천 서비스는 모바일 네트워크 상의 다른 사용자의 정보를 수집하여 개인화된 추천을 수행한다. 기존에 연구 된 CF 추천 시스템에서 메시지 전달을 위해 broadcasting 방식 사용되었다. broadcasting 방식은 각 모바일 기기 주위의 모든 기기로 사용자 정보를 전송함으로써 많은 트래픽을 유발시킨다. 본 논문에서는 슈퍼 피어 방식을 이용하여 메시지 전송 양을 줄여, CF를 이용한 추천 서비스를 보다 효율적으로 하고, 추천성능을 유지하게 하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방식이 broadcasting 방식의 메시지 양을 53% 감소시켰음을 보였다.

• Journal of the Korean Society of Clothing and Textiles
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• v.40 no.6
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• pp.1010-1024
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• 2016

This study identifies the influence of on/off-line acquaintances' recommendation messages on fashion product attitude and purchase intention on the online purchase of fashion products in two-sided word of mouth situations as well as compares the difference in influence according to bond-base with equidistance. This study was conducted for one month on university students in their 20s who were believed to be active in smartphone use. Out of the collected 174 copies of the questionnaire, 162 copies were used for analysis. The questionnaire was classified into online and offline recommendation messages of an acquaintance. We present two-sided fashion product reviews made similar to the type found in an actual shopping mall web-site. As for analysis, confirmatory factory analysis, structural equation modeling, and multi-group analysis were conducted using AMOS 19.0. The analysis results are as follows. First, on/off-line acquaintances' recommendation messages had significant influences on product attitude in the situation where two-sided reviews on fashion products were presented; however, those messages did not influence purchase intention. Recommendation messages positively increased product attitude and enhanced purchase intention if acquaintances' recommendation messages were mediated between on/off-line acquaintances' recommendation messages and purchase intention. Consequently, a mediating effect on product attitude was revealed. Second, there was no difference between online acquaintances and offline acquaintances in terms of the influence of acquaintances' recommendation messages on product attitude and purchase intention, in the situation where two-sided reviews were presented on online fashion products. Therefore, no control effect according to the type of acquaintance was confirmed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.01a
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• pp.129-131
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• 2019

본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집 시스템을 구현하고, 상품추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 활용할 수 있도록 한다. 상품추천 시스템에서는 상점 외부에 부착된 다양한 무선센서 모듈들을 이용해 상점 주변의 환경데이터를 수집하고, 무선통신을 통해 Raspberry Pi로 데이터를 전송한다. 전송된 데이터는 Server로 보내져 Server DB에 저장되고 Server에서 센서값들의 평균값을 계산해 Raspberry Pi로 다시 보내주면 Raspberry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 주변의 데이터와 주변 상황에 맞는 경고 메시지를 보여주고, 이후 필요한 물건을 추천해준다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2012.10a
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• pp.219-223
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• 2012

인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2011.05a
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• pp.602-604
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• 2011

Due to wide usage of smartphones and mobile internet, mobile devices are used in various fields such as sending SMS, participating SNS, retrieving information and the number of users taking advantage of them are growing. The keypads of a mobile device are relatively smaller than those of desktop computers. Thus, the user has a difficulty in input sentences quickly and correctly. In this study, we introduce some string recommendation and modification techniques which can be used for helping a user input in mobile devices quickly and correctly. We describe a TRIE dictionary and n-gram language model which are the main technologies of the keyword recommendation applied to the online search engines.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.280-282
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• 2001

인터넷의 발달로 웹에서 제공되는 정보와 서비스의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 사용자들은 보다 쉽게 빠르게 정보를 찾을 수 있도록 지원해 주는 정보 검색 에이전트에 대한 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 적합한 도서 정보를 검색 및 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 설계한다. 그리고 여러 에이전트 사이의 행동을 제어하는 CA(Coordination Agent) 에이전트의 조정 기능과 각 에이전트간의 통신을 지원하는 KQML처리의 알고리즘을 구현한다. 구현 결과 CA의 Message Queue 비교를 토한 조정 기능은 IEA(Information Extraction Agent)의 중복된 정보검색을 방지하여 보다 빠르고 효율적인 정보 검색의 효과를 얻을 수 있었고, KQML은 JAVA의 클래스로 구현하여 본 시스템에서 사용된 메시지 이외의 모든 KQML 메시지 처리 기능을 포함할 수 있도록 하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.815-818
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• 2011

모바일 인터넷 통신망의 급속한 발전과 스마트폰 보급률이 늘어남에 따라 언제 어디서나 빠르게 인터넷에 접속할 수 있는 정보 인프라가 갖추어졌다. 더불어 이를 이용하는 사용자 간의 사회적 네트워크 소통 시스템이 최근 주목받고 있다. 하지만 단순한 메시지나 사진, 음성이나 동영상 등의 데이터를 교환하는데 그치고 있다. 이러한 시스템 환경에서는 다른 사용자의 피드백이 필요한 질문이나 설문, 투표와 같은 요청이 발생하였을 때 만족스러운 결과를 얻기까지 여러 번의 복잡한 메시지 교환이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이러한 불편을 해결하기 위하여 질문자의 물음에 답변하는 일반적인 설문조사 방식이 아닌 투표 할 수 있는 후보에 대한 추천을 응답자들이 직접 하는 것이 가능하도록 하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.6
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• pp.663-669
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• 2016

This study explores the effect of tagging in Social Network Services, especially Facebook, which has become popular as a marketing platform. In Facebook, users generally make recommendations using 'Like', 'Share', or 'Tag'. 'Tag' is different from 'Like' or 'Share' in that it can be used to deliver certain messages directly to specific people based on their interests or characteristics. Tagging can be categorized into rewarded tagging and non-rewarded tagging. As a result of our exploratory research, we found that non-rewarded tagging by certain users can indicate that the people, who are tagged, are interested in the contents of the users and share the same interest as them. Also, tagging indicates that these users want to share these services, such as restaurants and tours, with their friends who are tagged in the contents. Therefore, this study sheds light on the importance of the tagging function, as well as 'Like' and 'Share'.

• Journal of Venture Innovation
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• v.1 no.2
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• pp.47-59
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• 2018

With the recent, rapid changes in the socio-economic environment, organizations of today are now required to present a framework of realistic consumer behaviors based on psychology, economy, and finance, in order to understand their investing customers. Stock investors show differences in terms of their decisions or evaluations in the process of investing. This is due to what is called the 'framing effect.' The decision frames of the investors are defined differently, and, as a result, this affects the decisions made by the investors. Preceding studies on stock investment rarely touched the topic of the effect of message framing on market participants in their stock investment, especially regarding the differences in terms of their risk management behaviors based on the message framing in stock investment. Therefore, the purpose of this study is to examine the influence of stock investment message framing on market participants in their investment decision making and empirically validate whether this message framing effect has a moderating effect on the factors of investment satisfaction. For this, 494 participants with stock investment experiences were interviewed from May 1 to 26, 2018, and the results were used as the data for the empirical analysis. The analysis of the data was conducted using SPSS 22.0 statistical analysis software. The results of this study were as follows; First, of the stock investment behavioral factors, the stock comprehension, recommendation by others for a stock, and the degree of risks of a stock affected stock investment satisfaction in a positive manner. And, of the behavioral factors of stock investment, stock comprehension, stock brand, recommendation on the stocks from others, past performances, and risk levels of stocks affected the intent of continued stock investment in a positive manner. Second, message framing turned out to affect stock investment satisfaction in a positive manner, and it also had a significant moderating effect to the relationship between the stock investment behavior and stock investment satisfaction. Third, message framing was found to affect continued stock investment intent significantly, with a significant moderating effect in the relationship between stock investment behavioral factor and continued stock investment intent.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.20 no.6
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• pp.33-39
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• 2020

Developers spend considerable time manually repairing code that was not built during project construction. If the build fails, it is necessary to understand the failed execution, identify the cause of the failure, and then implement the solution. Build tools such as Gradle have been developed to reduce this effort and automate project construction. However, build tools still do not solve many errors, requiring developers to try to solve build errors. In this study, we propose a solution recommendation method to increase the success rate of Gradle build and reduce the effort required to resolve errors. We provide a way to collect build errors and a way to transition from build error messages to successful builds. In particular, 296 build error messages collected from Github's Java project are classified as solutions, and 89% show that the solution can be applied.