• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 추계학술발표대회
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• pp.673-676
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• 2021

본 연구에서는 Google Dialogflow 자연어 처리 엔진(NLP 엔진), 정보수집(크롤링), iOS 챗봇 애플리케이션을 통해 정부 및 지자체 혜택 및 정보 추천 서비스를 제공하는 챗봇 구현을 제안한다. 해당 챗봇은 디지털 기기 사용이 능숙하지 않은 중, 장년층 사용자가 쉽게 이용할 수 있도록 접근성을 높이고, 정부 및 지자체에서 제공하는 다양한 혜택 및 정보의 불균형과 격차의 해소를 목적으로, 사용자가 선택한 지역에 따른 혜택·복지·소식 정보를 제공 및 추천한다. 이 과정을 통해 사용자는 자신이 원하는 분야의 정부 및 지자체의 적절한 복지 정보를 추천 받을 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.55-62
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• 2006

유비쿼터스 시대가 시작되면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시할 것인지와 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 제공할 것인지가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 지능형 멀티 에이전트를 통해 사용자에게 도움되는 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 프로파일 모듀르 규칙 생성 모듈, 필터링 모듈, 서비스 모듈 구조로 구성된다. 추천 에이전트를 이용하여 미리 등록한 사용자의 정보를 기반으로 지능적인 사용자의 요구 파악을 가능하게 구성하였다. 이것을 응용하여 구현하고 실험을 통해 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.363-366
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• 2005

Pure P2P 환경에서는 축적된 자료를 사용하지 않고 실시간 정보를 사용하여 소수의 서비스 항목만으로도 협력적 필터링을 제공할 수 있어야 한다 그러나 지역에서 수집된 소수의 서비스 항목만으로 협력적 필터링을 할 경우 추천 서비스의 질이 떨어지게 되므로, 사용자의 컨텍스트 정보를 이용하여 추천 서비스의 질을 높일 수 있는 방법이 연구되어야 한다. 하지만 사용자 컨텍스트 정보는 다량의 정보가 순간에 인식될 수 있기 때문에 확장성 문제(Scalability Problem)가 발생하고, 영역과 아이템에 따라 차별화된 서비스를 지원하기에는 한계성을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 연구에서는 SOM을 이용하여 컨텍스트 정보를 서비스 영역별로 클러스터링(Clustering)하여, 사용자별로 분류함으로 확장성 문제를 해결하였다. 또한, 분류된 자료들 중 서비스 요구자와 비슷한 분류에 있는 사용자들의 컨텍스트 정보들을 정량화하여 협력적 필터링함으로 사용자에게 적합한 서비스를 지원할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2005년도 추계학술발표대회 및 정기총회
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• pp.469-472
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• 2005

웹 서비스는 XML 기반의 웹을 기반으로 한 대중화된 서비스를 제공하는 기술이며 시맨틱 웹은 온톨로지를 기반으로 하는 웹에 지능을 부여하는 기술을 의미한다. 시맨틱 웹 서비스는 이런 시맨틱 웹과 웹 서비스를 결합한 것으로 본 논문에서는 위와 같은 시맨틱 웹 서비스 워크플로우 생성도구를 제작한다. 또한 전문가 시스템에서 자주 다루었던 신경망 추론 전문가 시스템을 룰렛 휠 선택법과 결합한 모델로 한 추천 에이전트를 제작하여 사용자에게 특화된 서비스를 제공하는 에이전트를 제작한다. 위 에이전트는 패턴 분류에 주로 사용하는 SOM 모델을 사용하여 사용자 프로필에 특화된 서비스의 클러스터링을 제공하고자 한다. 또한 사용자에게 신뢰성 있는 서비스 제공을 위해 룰렛 휠 선택 방법을 이용한 워크플로우 제작을 제공한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.519-522
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• 2004

웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.410-415
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• 2003

인터넷의 발전으로 전 세계적으로 다양한 인터넷 서비스들이 점차 확대되고 있으며, 특히 수익을 내는 방법으로서의 인터넷 전자상거래는 큰 비중을 차지하고 있다. 이에 수많은 사이트, 쇼핑몰은 상품과 고객들의 수많은 데이터를 데이터베이스 모듈로 관리하고 있다. 이렇게 고객에게 맞는 상품을 추천하기 위해 효율적으로 클러스터링 하는 방법이 요구된다. 이에 본 논문에서는 여러 클러스터링 방법 중에서 퍼지 이론을 기반으로 개선된 클러스터링 알고리즘을 이용하여 상품을 추천하고자 한다 이 방법은 클러스터의 개수가 한정되어 있는 기존의 방법에 클러스터의 유사도에 따른 유사성을 부여함으로써 더 세밀하고 정확한 클러스터링을 가능케 하여 이에 따른 개인의 성향에 맞게 개인화된 상품을 추천하는 시스템을 설계하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2000년도 제13회 춘계학술대회 및 임시총회 학술발표 논문집
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• pp.117-121
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• 2000

실세계에서의 상거래가 전자상거래로 전환되는 과정에서 점원의 역할이 많이 감소되고 있다. 점원의 역할 중 상품에 대한 정보를 제공하는 것은 HTML페이지에서 제공해 주고 있다. 그러나, 소비자의 성향을 파악하여 관련 상품을 추천해주는 일은 제대로 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 에이전트를 이용하여 소비자들의 구매성향을 파악하고 이를 이용하여 관련 상품을 추천해주는 방법에 대해 기술하고 있다. 이를 위하여 분석에이전트와 추천에이전트를 사용하였으며 데이터마이닝 기법을 사용하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제14D권7호
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• pp.707-718
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• 2007

GPS 및 위치 관리 기술의 발달과 이동 통신 기술의 진보, 그리고 PDA 등의 개인용 단말기의 확산으로 인하여, 이동하는 차량 및 사용자의 위치 및 상황에 따라 적절한 컨텐츠 서비스를 제공하는 위치기반서비스가 활발히 연구되고 있다. 위치 기반 서비스는 센서 네트워크 응용 기술의 발달로 인하여 차량 추적 및 항법 서비스에서 사용자의 상태 및 교통 정체, 사고, 등의 환경 정보를 고려한 보다 개인화되고 지능적인 서비스로 그 영역을 넓혀가고 있다. 또한 차량의 위치 정보 및 주변 상황 정보의 활용도가 높아짐에 따라 저장된 차량 정보 및 환경정보를 효과적으로 검색하는 질의어도 꾸준히 연구되고 있다. 그러나 기존의 이동 객체 질의어는 대부분 실세계에 적용되어 평가되지 못했으며, 변화하는 환경 정보를 다루지 않기 때문에, 사용자를 위한 추천 서비스를 제공하기엔 부족한 점이 있다. 따라서 이 논문에서는 차량의 위치 정보 뿐만 아니라 주변 환경 정보까지 검색하고 활용하기 위하여, 추천 서비스를 위한 이동 객체 질의어를 설계하고, 이를 지원하는 차량 추적 시스템을 구현한다. 제시된 질의어는 차량의 위치, 방향, 주변 환경 정보, 등을 고려하여 다양한 속성 정보를 고려하여 추천 서비스를 위한 최근접 질의를 처리한다. 향후 환경 정보에 기반한 여러 추천 요소를 활용하는 위치 기반 서비스 응용에 활용될 수 있다.

• 한국노년학
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• 제32권3호
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• pp.715-727
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• 2012

본 연구에서는 주간보호서비스 이용노인들을 대상으로 서비스품질을 조사하고, 서비스품질과 고객만족, 추천의향 및 재이용의사 간의 인과관계 및 고객만족의 매개효과를 분석하였다. 구체적으로, 대전과 충남북 군 단위 지역에 위치한 주간보호시설을 이용하는 노인 208명을 대상으로 조사를 실시하였으며, 서비스품질은 Parasuraman 등(1985)이 제시한 SERVQUAL 모형에 따라 다섯 가지 요인 즉 유형성, 신뢰성, 응답성, 확신성, 공감성으로 측정하였다. 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 서비스품질의 하위요인 중 유형성과 응답성이 고객만족에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 서비스품질은 추천의향 및 재이용의사에 직접적인 영향을 미치지 않았으나 고객만족을 통하여 영향을 미치는 것으로 조사되었으며, 고객만족의 매개효과가 검증되었다. 셋째, 고객만족은 추천의향과 재이용의사에 직접적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 연구결과를 바탕으로, 주간보호시설의 전반적인 서비스품질 및 고객만족도 제고 방안과 시설운영의 안정성 확보 방안 등을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.289-296
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• 2015

정보의 폭발적인 증가로 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 개인에게 맞는 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요하게 부각되면서 개인화 추천 시스템이 매우 중요하게 되었다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 추천 시스템에서 널리 사용되고 있고 개인화 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법이다. 협업 필터링 방법은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 희박성 문제와 cold-start 문제가 있다. 본 논문에서는 개인에게 더 정확하게 추천하기 위해 협업 필터링 기법과 상황기반 기법을 함께 이용하는 방법을 제안한다. 상황기반 기법은 사용자를 둘러싼 시간, 감정, 장소 등과 같은 환경을 고려하여 사용자에게 맞는 아이템을 추천하는 방법으로 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 본 논문에서는 상황기반 기법을 활용하기 위해 상황정보로 감정을 이용하며 이를 위해 개인의 주관적인 정보를 파악하는 데 효과적인 영화 리뷰를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 협업 필터링 방법보다 성능평가 결과, 향상된 성능을 보였다.