• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.13-15
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• 2012

온라인 소셜 네트워크 서비스의 확산과 다양한 센서들이 집약된 스마트 모바일 기기들의 발달로 인해 사용자들은 언제 어디서나 모바일 애플리케이션을 통해 사회적 이웃들과 온/오프라인에서 즉시적으로 정보를 공유하며 상호작용하고 있다. 그러나 여전히 모바일 기기들의 에너지 제약으로 인해 사용자들은 배터리에 대한 불안감을 늘 갖고 사용하게 되면서 센서 기반의 서비스들을 충분히 활용하지 못하는 경우가 많다. 이처럼 자원제약적인 모바일 기기들의 에너지 소비 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 에너지 효율적인 센싱 그룹을 형성하는 협업 센싱 메커니즘을 소개한다. 특히 사람들간의 그룹 형성에 있어 중요한 특성들을 파악하기 위해 사용자의 그룹 행동양식을 분석하고 에너지 효율적인 협업 센싱 그룹을 발견하기 위한 그룹의 공존-지속시간 예측모델을 제안한다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2003년도 종합학술대회 논문집
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• pp.236-241
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• 2003

비즈니스 협업을 위한 방법들 중에서 메시지 교환을 통한 loosely coupled integration이 선호되고 있는 추세에서, 이를 위한 방법으로 최근에 각광받고 있는 기술이 웹서비스이다. 웹서비스를 확장한 협업표준들이 제안되고 있는데, 본 연구에서는 동적인 웹서비스 운용을 위한 WSCI, BPEL4WS, BPML 등을 비교 분석하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.31-32
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• 2016

최근 음악 서비스 분야에는 감성추천 서비스가 시행되고 있다. 추천 시스템에 따라 내용 기반 추천 방식과 협업 기반 추천 방식으로 크게 구분할 수 있으며 대부분의 음악 서비스 분야에서는 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하는 방법인 협업 기반 추천 방식으로 서비스를 운영하고 있다. 이에 따라 협업 기반 추천 방식을 사용하는 대표 음원 사이트 멜론과 벅스에서 음악 추천 서비스의 추천된 음악이 실제 감성과 맞는지 기쁨과 슬픔으로 분류하여 Russell의 감성 모형을 기준으로 가사의 5차 분류를 통해 곡의 감성을 분석하여 카테고리의 추천음악과 가사의 상관관계를 비교 연구하였다. 그 결과, 각 카테고리의 감성추천 음악과 실제 음악의 감성이 일치하는 부분도 있지만, 그 외 다양한 감정들이 도출되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.309-310
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• 2018

협업 필터링 기술은 명시적 피드백이 아닌 암시적 피드백이 주어졌을 때 다음과 같은 문제 (단일-클래스 협업 필터링 문제)를 갖는다. (1) 사용자의 취향을 정확하게 파악하기 어렵다; (2) 상대적으로 더 희소(sparse)하다. 최근, 이러한 단일 클래스 협업 필터링 문제를 완화하기 위해, 사용자가 관심이 없을 것으로 예상되는 무관심 상품을 추가로 활용하는 기술이 제안되었다. 그러나, 이 기술은 무관심 상품을 찾는 과정에서 사용자들이 평가하지 않은 상품에 대한 선호 정도를 추론할 때 한 가지 기술만을 사용하였다. 본 논문에서는, 다양한 기술들을 기반으로 무관심 상품을 찾은 후 각 기술에 의한 무관심 상품의 정확도를 비교함으로써, 어떠한 기술이 무관심 상품 결정에 가장 효과적인지를 분석하고자한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.496-499
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• 2018

최근 서구화된 식습관으로 인해 국내 비만 인구가 급격하게 증가했고 이에 따라서 다이어트에 관심을 갖는 사람들이 많아졌다. 하지만 현재 출시되어 있는 애플리케이션은 단지 식단을 선택하도록 목록을 보여주는 것에 그친다. 최근 추천 시스템은 데이터 서비스에 필수적인 요소가 되었고 사용자가 직접 선택에 대한 고민 할 것 없이 개인에게 맞춤된 식단을 제공 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 FatSeceret Open-API를 사용하여 추출한 식품 데이터베이스를 통해 사용자의 식단 선호도를 분석하였다. 그래서 식단 선호도와 협업 필터링 기법을 R을 이용하여 개인 맞춤형 다이어트 식단을 추천해 주는 시스템을 개발한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.67-69
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• 2023

유연한 이동성, 쉬운 배치, 저렴한 비용 등의 장점을 가진 Unmanned Aerial Vehicle(UAV)를 이용해 Deep Neural Network(DNN) 서비스를 제공하는 기술이 연구되고 있다. 하지만 UAV 는 메모리와 컴퓨팅 능력, 배터리가 제한되어 있어 DNN 서비스의 요구사항을 만족시키기 위해서는 다수의 UAV간의 협업이 필요하다. 본 논문에서는 다수의 UAV 협업 환경에서 DNN 서비스의 처리 지연시간을 줄이기 위해 UAV 들의 작업량을 고려한 서비스 분산 처리 기법을 제안하고, 시뮬레이션을 통해 DNN 서비스 처리 지연 시간을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.701-702
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• 2023

코로나 진행중에 오른 집값들과 월세는 학생들 또는 직장인들에게 크나큰 부담으로 다가오고 있다. 따라서 본 논문에서는 '구해줘 룸메즈' 플랫폼을 통하여 사용자들이 경제적 부담을 룸메이트와 나누며 추가로 성향 분석을 사용해 제약사항을 줄여주려 한다. User-based 협업 필터링의 문제점을 보완하고자 본 논문에서는 Item-based 협업 필터링을 통한 방식을 제안한다. 본 논문은 많은 2,30 대 청년들의 자취 혹은 독립 생활에 대한 금전적 부담감을 덜어줄 것으로 기대한다.

• 벤처혁신연구
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• 제6권3호
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• pp.21-42
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• 2023

본 연구의 목적은 애자일(Agile) 조직문화의 7년 이내 초기 스타트업 종사자의 개인-조직 적합성, 개인-직무 적합성이 과업 성과에 미치는 영향에서 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업의 구조적 관계를 밝히는데 목적이 있다. 이를 위해 이론적인 고찰과 선행연구를 바탕으로 연구 모형과 가설을 수립하였다. 자료 수집은 애자일 조직문화를 가진 7년 이내의 스타트업 임직원을 대상으로 조사하였으며, 총 204부의 자료를 분석에 활용하였다. 가설 검증을 하기 전, 표본의 특성을 확인하고 확인적 요인분석을 실시하여 측정모형의 적합도를 확인하였다. 이를 바탕으로 집중타당성과 판별타당성을 검정하고, 신뢰도를 분석하였다. 다음으로 구조모형의 적합도를 분석하고, 구조모형 분석의 결과를 바탕으로 기본 가설 및 매개효과 가설을 검정하였다. 분석 결과를 살펴보면 개인-조직 적합성은 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업에 정의 유의한 영향을 미치고 있음을 확인할 수 있었다. 개인-직무 적합성은 임파워먼트, 지속적 학습활동, 협업에 정의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면 임파워먼트는 과업성과에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났으며, 지속적 학습활동은 과업성과에 부의 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 협업은 과업성과에 정의 유의한 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 매개검정 분석 결과에서는 협업이 개인-직무 적합성과 과업성과와의 관계에서 매개작용을 하는 것으로 나타났다. 이와 같은 실증 분석 결과를 토대로 연구의 의의, 학문적·실무적 시사점, 연구의 한계점 및 향후 연구 방향을 제시하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.109-115
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• 2024

Overleaf는 클라우드 기반 LaTeX 편집기로, 사용자들이 별도의 LaTeX 설치나 설정 없이도 문서를 쉽게 작성하고 협업할 수 있는 플랫폼이다. 이러한 편의성 덕분에 전 세계 다양한 분야의 사용자들이 웹 브라우저상에서 학술 논문, 보고서 등을 작성하고 편집하며 협업하고 있다. 그러나 Overleaf를 통해 작성된 문서가 PDF로 변환되는 과정에서 발생하는 캐시 저장은 민감 정보 노출의 위험성을 내포하고 있다. 이로 인해 사용자의 저작물이 타인에게 노출될 가능성이 있으며, 이를 방지하기 위해서는 보안 대책과 주의가 필요하다. 이 논문은 Overleaf의 보안 취약성을 심층적으로 분석하고, 저작물 보호를 강화하기 위한 다양한 방안을 탐구하고 제안한다.