• 디지털융복합연구
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• 제17권10호
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• pp.265-271
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• 2019

국민 소득의 증가로 인해 문화 생활에 대한 관심이 크게 증가하면서 전국 미술관의 수도 함께 증가하고 있다. 하지만 다른 서비스에 비해 미술관 만족도는 상대적으로 낮은 편이다. 본 논문에서는 미술관 만족도를 높이기 위해 임베디드 시스템 환경에서 머신러닝에 기반한 관중들의 선호도에 관련된 정보를 제공하는 서비스를 제안한다. 제안된 알고리즘은 라즈베리 파이를 이용하여 임베디드 시스템을 구현했다. 관람자가 선호하는 작품과 유사한 작품을 찾아내기 위해 머신러닝을 이용하였고 여러 머신러닝 모델을 비교하여 임베디드 시스템에 적용 가능한 모델을 선정했다. 관람자의 취향에 맞는 정보를 활용하여 갤러리 전시 내용을 효과적으로 구성하여 전시 만족도를 높이고 이는 미술관 재 방문율을 높일 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권7호
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• pp.431-441
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• 2008

학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 과제의 신청 분야와 심사자의 전공 분야, 과제 신청자와 심사자의 관계, 심사자의 해당 분야에 대한 전문도를 고려하여 정확하고 공정한 심사자 추천이 이루어져야 한다. 연구성과 분석 서비스에서는 전공 분야별/기관별 연구성과물 현황, 전공 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등을 사용해서 연구자의 연구 현황 정보 제공은 물론 기관, 지역별 연구 성과 현황 정보도 제공되어야 한다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장하고 지식 확장 과정을 수행한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 본 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제9권3호
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• pp.435-460
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• 2013

Recommender systems are popular applications that help users to identify items that they could be interested in. A recent research area on recommender systems focuses on detecting several kinds of inconsistencies associated with the user preferences. However, the majority of previous works in this direction just process anomalies that are intentionally introduced by users. In contrast, this paper is centered on finding the way to remove non-malicious anomalies, specifically in collaborative filtering systems. A review of the state-of-the-art in this field shows that no previous work has been carried out for recommendation systems and general data mining scenarios, to exactly perform this preprocessing task. More specifically, in this paper we propose a method that is based on the extraction of knowledge from the dataset in the form of rating regularities (similar to frequent patterns), and their use in order to remove anomalous preferences provided by users. Experiments show that the application of the procedure as a preprocessing step improves the performance of a data-mining task associated with the recommendation and also effectively detects the anomalous preferences.

• 융합정보논문지
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• 제9권2호
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• pp.23-33
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• 2019

연구 개발 활동은 다양한 기술 정보의 조사 분석 및 기술 보고서 작성 활동들로 구성된다. 연구 개발 활동이 구체화되면서 이전 단계에 작성된, 또는 이전의 유사 프로젝트에서 작성된 관련 기술 문서를 참조하는 일이 많이 발생한다. 본 논문에서는 연구자가 원하는 이전 산출물의 효율적인 재사용을 가능하게 하는 재사용 추천 프레임워크인 RTRF(research task based reuse recommendation framework)를 제안한다. 제안하는 프레임워크는 기존의 유사어 기반 검색 및 재사용에 추가하여 태스크 유사도를 기반으로, 개발자의 연구와 비슷한 흐름을 가지고 있는 다른 개발자가 재사용한 문서를 추천해주어 개발자에게 필요할 수 있는 정보를 제공한다. 사례연구는 연구자들이 기존 문서를 재사용하여 기술동향보고서를 작성하는 과정에서의 효율성을 보이기 위해 수행하였다. RTRF를 이용하여 재사용을 수행하는 경우, RTRF를 이용하지 않는 경우와 비교했을 때 다른 단계의 문서 및 다른 연구분야의 문서를 더 빈번하게 재사용하는 것을 알 수 있었다. 본 논문에서 제안하는 RTRF는 개발자가 저장소에 저장되어 있는 방대한 양의 R&D 문서들 중에서 원하는 문서를 효율적으로 재사용하는 것에 큰 기여를 한다.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제14권1호
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• pp.32-55
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• 2018

The digitization of music has seen a considerable increase in audience size from a few localized listeners to a wider range of global listeners. At the same time, the digitization brings the challenge of smoothly retrieving music from large databases. To deal with this challenge, many systems which support the smooth retrieval of musical data have been developed. At the computational level, a query music piece is compared with the rest of the music pieces in the database. These systems, music information retrieval (MIR systems), work for various applications such as general music retrieval, plagiarism detection, music recommendation, and musicology. This paper mainly addresses two parts of the MIR research area. First, it presents a general overview of MIR, which will examine the history of MIR, the functionality of MIR, application areas of MIR, and the components of MIR. Second, we will investigate music similarity measurement methods, where we provide a comparative analysis of state of the art methods. The scope of this paper focuses on comparative analysis of the accuracy and efficiency of a few key MIR systems. These analyses help in understanding the current and future challenges associated with the field of MIR systems and music similarity measures.

• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.17-31
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.