• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.504-507
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• 2003

오늘날 XML이 전자 상거래 시장에 널리 수용하여 사용되고 있다. 하지만 XML 문서는 논리적으로 동일한 의미를 물리적으로 여러 다른 형태로 나타낼 수 있는 표현의 자율성이 존재하기 때문에 XML 전자서명과 같은 물리적 형태로써 유효성을 판단하는 응용프로그램에서는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위하여 W3C에서는 논리적으로 동일한 의미의 XML 문서를 물리적으로 동일하게 변환시키도록 XML 정규화 알고리즘을 제안하여 사용하도록 권고하고 있다. 이에 본 논문에서는 W3C에서 권고한 XML 정규화 알고리즘을 수행하는 시스템을 설계 및 구현함으로써, 좀 더 정교하고 정규화된 문서로 변형하여 W3C 표준을 따르는 다른 응용 시스템과의 상호운용이 가능하다. 또한 웹 서비스를 위한 전자서명 시스템에서의 사용이 용이하며 웹 서비스 상호 운용성을 위한 XML 문서 교환 시 물리적 동일성이 요구되는 여러 시스템에서 다양한 방면으로 사용될 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 국제적 인코딩 스킴과 국내 인코딩 스킴인 EUC-KR과의 변환기능을 추가함으로써 국내 실정에 맞는 XML 정규화 알고리즘이 될 것이며, 이는 국제적 상호 운용성 확보의 기반 기술이 될 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제7권8호
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• pp.1698-1707
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• 2003

현재 XML이 전자 상거래 시장에 널리 수용하여 사용되고 있다. 그러나 XML 문서는 논리적으로 동일하나 물리적으로 여러 다른 형태가 존재할 수 있어, XML 디지털 서명과 같은 물리적 형태로써 유효성을 판단하는 응용 프로그램에서는 문제점이 발생할 수 있다. 따라서 이런 단점을 해결하기 위해 W3C에서는 논리적으로 동일한 XML문서를 물리적으로 동일하게 변환시키도록 XML 정규화(Canonical XML) 알고리즘을 제안하여 사용하도록 권고하고 있다. 본 논문에서는 W3C에서 권고한 XML 정규화 알고리즘을 수행하는 시스템을 설계 및 구현함으로써, 좀 더 정교하고 정규화 된 문서로 변형하여 W3C 표준을 따르는 다른 응용 시스템과의 상호 운용이 가능하다. 또한 웹 서비스를 위한 전자서명 시스템에서의 사용이 용이할 뿐만 아니라, 웹 서비스 상호 운용성을 위한 XML 문서 교환 시 물리적 동일성이 요구되는 여러 시스템에서의 사용이 용이할 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 국제적 인코딩 스킴과 국내 인코딩 스킴인 EUC­KR과의 변환기능을 추가함으로써 국내 실정에 맞는 XML 정규화 알고리즘이 될 것이며, 이는 국제적 상호 운용성 확보의 기반 기술이 될 것이다.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.191-205
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화 된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰들의 차별화 된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화 된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해 주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다 본 연구에서는 제안하는 유전자 알고리즘에 기반한 추천규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화 된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 렬 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.436-439
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• 2007

추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.725-732
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• 2009

인터넷의 발달로 사람들이 많은 음악을 쉽게 접할 수 있게 된 만큼 음악 검색 서비스나 음악 추천 서비스와 같은 기능을 위한 응용 시스템이 주목 받고 있다. 이러한 시스템들이 서비스를 제공하기 위해서는 일반적인 음악의 형식인 다음(Polyphonic) 음악에서 멜로디를 추출하는 과정이 필수적이다. 본 논문에서는 다음 음악의 표현 능력이 매우 뛰어난 악기 중 하나인 피아노의 음악으로부터 멜로디를 추출하는 방법을 제안한다. 피아노 음악은 다음의 복잡도가 매우 크기 때문에 피아노 음악에서 멜로디를 추출하는 방법을 연구함으로써 여러 악기로 연주한 일반적인 다음 음악에서 멜로디를 추출하는 데 도움을 줄 수 있으리라 기대한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제13권5호
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• pp.1277-1298
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• 2017

Related to the maximum vector problem, a skyline query is to discover dominating tuples from a set of tuples, where each defines an object (such as a hotel) in several dimensions (such as the price and the distance to the beach). A tuple, an instance of an object, dominates another tuple if it is equally good or better in all dimensions and better in at least one dimension. Traditionally, skyline queries are defined upon single-instance data or upon objects each of which is associated with an instance. However, in some cases, an object is not associated with a single instance but rather by multiple instances. For example, on a review website, many users assign scores to a product or a service, and a user's score is an instance of the object representing the product or the service. Such data is an example of multi-instance data. Unlike most (if not all) others considering the traditional setting, we consider skyline queries defined upon multi-instance data. We define the dominance calculation and propose an algorithm to reduce its computational cost. We use synthetic and real data to evaluate the proposed methods, and the results demonstrate their utility.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.784-786
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• 2016

최근 건강과 관련된 다양한 시스템들에 대한 연구가 진행되고 있다. 이에 반해 사용자의 신체 정보를 정확하게 분석하고 이에 따른 정보를 제공해주는 시스템들은 개발 단계이거나 정확도가 미흡한 수준이다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자의 신체 정보를 분석하는 알고리즘을 제시하고 이를 기반으로 한 피트니스 시스템을 제안한다. 사용자의 신체 정보를 분석하는 알고리즘은 사용자의 신장과 체중을 분석하여 BMI(Body Mass Index) 지수와 BMR(Basal Metabolic Rate) 수치를 계산한다. 제안하는 시스템은 계산된 BMI 지수와 BMR 수치를 바탕으로 사용자에게 적합한 운동량을 추천해줄 수 있을 것으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.