• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권1호
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• pp.38-43
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• 2016

최근 교통 기술의 발전과 여가생활에 대한 관심이 늘어남에 따라 여행이 주요 여가 활동으로 자리 잡고 있다. 또한, 스마트폰이나 태블릿PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 인해 사용자의 위치를 실시간으로 수집하는 것이 가능해졌다. 이런 환경을 바탕으로 번거로운 여행 일정 계획을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되었다. 그러나 기존의 연구들은 사용자들의 비용이나 시간에 대한 제약사항을 고려해 짧은 경로를 포함하는 여행 일정을 추천하거나 여행 목적지에서 가장 인기 있는 지역을 가장 많이 포함하는 일정을 추천하는 것을 목적으로 하기 때문에 개인의 만족도를 높이기 위한 개인화된 여행 일정 추천시스템에 대한 연구는 많지 않았다. 따라서 본 연구에서는 사용자들의 만족도를 높이기 위한 개인화 서비스 연구의 일환으로 그 동안 다른 연구에서는 간과되었던 사용자들의 체류시간을 고려한 여행 일정 추천 시스템을 제안한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.139-157
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• 2022

학술지 투고논문 심사에 적합한 심사위원을 찾아내고 선정하는 업무는 간단하지 않다. 이에 해외의 주요 학술지 온라인 투고관리시스템에서는 심사위원을 추천하는 기능을 개발하여 운영 중이다. 투고논문의 참고문헌에 있는 저자를 심사위원 후보로 추천하는 것부터 인용색인을 탐색해 광범위하게 제안하는 것까지 이들이 제공하는 기능은 다양하다. 이 연구는 온라인 투고관리시스템에서 심사위원 후보 추천과 관련하여 어떤 기능을 제공하고 있는지를 조사하였다. 조사결과 해외 주요 온라인 투고관리시스템인 ScholarOne Manuscripts, Editorial Manager 등은 상용 인용색인과 심사이력 플랫폼을 연동해 심사위원 후보를 추천하고 있었다. 반면에 국내 주요 투고관리시스템인 JAMS에는 심사위원 후보 추천 등과 같은 심화 기능이 없었다. 향후 국내에서도 투고논문의 적합 심사위원을 추천하고 심사이력을 활용하는 기능을 개발하는 등 투고관리시스템 기능 향상에 더욱 힘써야 할 것으로 보인다.

• 한국전자파학회:학술대회논문집
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• 한국전자파학회 2003년도 종합학술발표회 논문집 Vol.13 No.1
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• pp.669-679
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• 2003

Through AIS(Automatic Identification System), ITU-R suggested the navigational data communication between ships and between ships and shore stations for the better safety of navigation, and it requires two different the transmitting output power level depending on its operating mode. According to ITU's recommendation, these levels should reach within 20% of its final value in 1ms. In this paper, an adequate feedback control circuit for power amplifier module is designed and implemented.

• 한국전자파학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.251-257
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• 2004

연안에서 선박의 안전한 항행과 관제를 위해 선박간 또는 선박과 관제소간의 항행정보를 교환할 수 있도록 하는 AIS(Automatic Identification System)는 운용 방식(Low setting, High setting)에 따라 서로 다른 송신 출력 크기를 가지며, 1 ms(Transmitter Setting Time)안에 각각의 최종 출력 크기 의 20% 이내로 도달하도록 하는 동작 성능을 요구한다. 본 논문에서는 이와 같은 AIS의 송신 출력 특성에 부합할 수 있도록 전력 증폭기 모듈에 적절한 궤환 회로를 제안하고 이를 설계, 제작하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.215-236
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• 2017

이 연구의 목적은 개인별 성향이나 성격 유형에 따라 선호하는 도서에 차이가 있음을 전제로, 어린이 청소년을 위한 추천도서의 책소개 정보를 활용하여 개인별 성격유형에 적합한 도서를 합리적으로 추천할 수 있는 서평 자동분류시스템을 개발하는 것이다. 연구에서 사용한 데이터는 국립어린이청소년도서관에서 제공하는 501권의 유아 및 아동도서를 대상으로 하였다. 실험에 활용된 2가지 기계학습 모델(비선형 커널 및 선형 커널) 각각에 대해서 총 6가지의 색인어 가중치 계산 방법과 자질 선택 방법, 그리고 10가지의 자질 선정 임계치 조합으로 구성된 360개의 분류 모델들을 구성하고 각각의 성능을 측정하였다. 전체적으로는 선형 커널을 이용한 SVM 기반 학습 방법(LIBLINEAR)이 비선형 분류를 지원하는 LibSVM(RBF 커널) 모델보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 성능 측정 결과는 뉴스 기사나 논문을 대상으로 한 문헌 분류 성능에 비해서 낮은 것으로 나타났으나, 합리적인 분류 기준이 존재하는 뉴스기사나 주제 분류에 비해서 성격 유형 기반 분류는 그 난이도가 높다는 것을 감안할 때, 초기 실험 결과로서의 의미는 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.1809-1816
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• 2021

국가연구개발사업 관련 데이터를 이용한 최신 연구동향 파악, 의미 있는 정보의 생산과 활용을 위해 국가R&D 정보 서비스에도 자동 분류 기술 적용이 요구되어 R&D과제의 연구분야를 자동 분류하고 추천하기 위한 연구를 진행했다. 2013~2020년 국가R&D 과제 데이터 약 45만 건을 수집하여 학습과 평가에 사용했다. 수집 데이터 중 유효한 데이터를 대상으로 데이터 전처리 및 분석, 실험을 통한 성능 분석 후 모델을 선정했다. 최적의 모델 조합 도출을 목적으로 Word2vec, GloVe, fastText 성능을 비교했다. 실험 결과, 과제정보의 필수 항목으로 사용되는 소분류만의 정확도는 90.11%이다. 이 모델은 국가과학기술표준분류 연구분야와 유사한 계층 구조를 가진 다른 분류체계의 자동 분류 연구에 활용 가능할 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.392-394
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• 2021

본 연구논문은 여행지를 여행하는 관광객들을 위한 자동 맛집 추천 어플리케이션에 관한 논문이다. 국내 어느 여행지든 어플을 실행하면 음식의 종류와 상관없이 한식, 중식, 양식 등 원하는 서비스를 추천하여 관광지에서 맛집 랭킹 들이 쏟아지게 되는 어플이다. 맛집 추천만 하는 것이 아니라 위생상태, 가격, 최근 코로나사태로 인한 방역수칙 준수 등 리뷰와 별점을 통해 관광지에서 손쉽게 맛집을 찾을 수 있도록 관련 정보 DB를 수집해 어플리케이션을 개발하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.625-637
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• 2009

방송 프로그램 콘텐츠들의 증가와 콘텐츠 접근 방법의 다양화로 따라 사용자는 기존의 단순한 방송 시청 환경에서 보다 복합적인 환경에서 다양한 콘텐츠를 접할 수 있게 되었다. 따라서 사용자는 익숙지 않은 다양한 콘텐츠들 중에서 자신이 시청하기 원하는 콘텐츠를 찾고 그것들을 원하는 시간에 시청하기 위해 전보다 많은 노력을 기울이게 되었다. 또한 사용자는 대체로 자신만의 일관성 있는 시청 패턴으로 프로그램을 시청한다. 본 논문에서는 사용자의 개인적인 시청 특성을 발견하여 사용자의 수고를 줄이고 프로그램 시청의 편의성을 제공하기 위해 순차 패턴 마이닝 기법을 이용하여, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄러를 제안한다. 이를 위해 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템을 제안하였으며, 사용자들의 TV 프로그램 시청 기록을 바탕으로 TV시청 환경에 적합한 순차 패턴 마이닝 기법을 제안하였다. 또한 개인 사용자의 암시적인 선호도를 추출하여 TV 프로그램 추천에 적용, 개인 맞춤형 TV 프로그램 스케줄을 구성하여 추천할 수 있도록 하였다. 이러한 TV 프로그램 스케줄 추천 시스템은 향후 IPTV의 VoD 특성을 고려한 프로그램 스케줄 추천 시스템으로 확장 가능하다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.105-110
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• 2009

기존의 TV 시청 환경은 제한된 채널과 콘텐츠들을 중에서 사용자가 스스로 채널 이동을 통해 자신이 원하는 콘텐츠를 선택하여 시청하는 형태였다. 그러나 IPTV 의 도입과 더불어 다채널/다매채 시청 환경에서는 사용자가 수많은 콘텐츠에 접근이 가능하며 그로 인해 자신이 선호하고 자신에게 친숙한 콘텐츠를 찾는 것이 많은 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 TV 시청환경에서 사용자에게 적합한 프로그램들을 시간적 순서에 따라 추천해 주는 개인화된 (IP)TV 프로그램 자동 스케줄러를 제안한다. 개인 맞춤형 프로그램 스케줄 추천 시스템은 사용자의 누적된 시청 기록을 기반으로 사용자의 시청 패턴을 추론하고 사용자 개인의 선호도 정보를 적용하여 순차적인 프로그램을 추천한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권4호
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• pp.263-274
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• 2010

상황인지 음악추천 서비스를 제공하기 위해서는 무엇보다 상황 또는 문맥에 따라 사용자가 선호하는 음악의 분위기를 파악할 필요가 있다. 음악 분위기 검출에 대한 기존 연구의 대부분은 수작업으로 대표구간을 선정하고, 그 구간의 특징을 이용하여 분위기를 판별한다. 이러한 접근 방법은 분류 성능이 좋은 반면 전문가의 간섭을 요구하기 때문에 새로운 음악에 대해서는 적용하기 어렵다. 더욱이, 곡의 진행에 따라 음악 분위기가 달라지기 때문에 음악의 대표 분위기를 검출하는 것이 더욱 어려워진다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 보완하기 위해 음악 분위기를 자동으로 판별하는 새로운 방법을 제안하였다. 먼저 곡 전체를 구조적 분석 방법을 통하여 비슷한 특성을 갖는 세그먼트들로 분리한 후 각각에 대해 분위기를 판별한다. 그리고 세그먼트별 분위기 파악 시 Thayer 의 2차원 분위기 모델에 기초한 회귀분석 방법으로 개인별 주관적 분위기 성향을 모델링하였다. 실험결과, 제안된 방법이 80% 이상의 정확도를 보였다.