• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.235-237
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• 2004

최근 인터넷 기술의 발전으로 인해 정보량이 급증함으로써 이들 정보자원을 효과적으로 검색하기 위한 방법으로 메타데이터를 이용하여 필요한 정보 자원에 정확하게 접근하는 방법이 다양한 분야에서 제안되고 있다. 메타데이터는 정보자원을 효과적으로 검색하고 데이터를 재가공하여 다양한 각종 정보자원에 대한 정보 및 기록 관리를 할 수 있다. 이 논문에서는 정보를 효율적으로 검색하기 위하여 XML을 이용한 온톨로지 기반의 메타데이터를 이용한다. 홈쇼핑 사이트의 고객인 소비자를 대상으로 효율적인 정보 추천 및 검색을 위해, 상품 토픽맵 온톨로지를 구축하고 소비자에게 알맞은 쇼핑 정보를 전달하기 위한 정보검색 시스템을 설계 구축한다. 온톨로지의 자동적 구축은 데이터 마이닝 기법인 COBWEB의 개념 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하였다. 기존의 전문가에 의한 수동적인 온톨로지 구축을 자동화 시키므로써, 대량의 온톤로지를 구축하여 정보검색에 효율을 기할 수 있다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2004.08c
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• pp.576-580
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• 2004

In this paper, we present a design and implementation of a TV-Anytime compliant STB to provide personalized content consumption according to user preferences and various terminal/network conditions. This paper mainly details with a metadata engine which consists of meta data de-multiplexing, metadata decoding, and metadata-based content browsing. For personalized content consumption, the proposed metadata engine provides the following key functionalities: advanced EPG, non-linear segment navigation wirh Tables-of-Content and/or event-based summary, automatic recommendation of user-preferred programs, and etc. The implemented STB employing the metadata engine is successfully tested with a set of service scenarios in an end-to-end broadcasting test-bed.

• Health Policy and Management
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• v.13 no.3
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• pp.21-34
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• 2003

Patient revisit to used hospital is a key factor in determining a health care organization's competitive advantage and survival. This article examines the relationship between customer's satisfaction and his/her revisit associated with three different methods which are the Chi Square Automatic Interaction Detection(CHAID) for segmenting the outpatient group, logistic regression and neural networks for addressing the outpatient's revisit. The main findings indicate that the important factors on outpatient's revisit are physician's kindness, nurse's skill, overall level of satisfaction, hospital reputation, recommendation, level of diagnoses and outpatient's age. Among these ones, physician's kindness is the most important factor as guidelines for decision of their revisit. The decision maker of hospital should select the strategy containing the variable amount of the level of revisit and size of outpatient's group under the constraint on the hospital's time, budget and manpower given. Finally, this study shows that neural networks, as non-parametric technique, appear to more correctly predict revisit than does logistic regression as a parametric estimation technique.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2000.10a
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• pp.473-476
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• 2000

최근 전자상거래에서 에이전트 기술들이 많이 나타나고 있는데, 주목해야 할 것은 패키지 형태로 내장될 수 있는 에이전트이다. 전자상거래 솔루션에 탑재되어 자동화시킨 에이전트로서 NetPerception 의 GroupLens 엔진과 MacroMedia의 LikeMinds가 있는데 이들은 협동적 필터링을 구현한 것들이다. 현재 이러한 협동적 필터링 에이전트 시스템이 탑재된 전자상거래 솔루션들이 등장하고 있다. 하지만 add-on 성격이 부족하고, 실제 협동적 필터링 알고리즘에 의해 고객의 취향이나 기호에 맞는 아이템을 추천하는 진정한 의미의 에이전트 시스템은 찾아보기 힘들다. 그래서, 이러한 점을 보완한 MindReader 시스템을 개발하였다. 제안된 알고리즘은 기존의 GroupLens 알고리즘에 클러스터링을 접목시킨 알고리즘을 사용하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.664-666
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• 2005

이 논문에서는 기존의 지식관리시스템과 P2P방식을 접목한 P2P 지식관리시스템을 제안하고 제안된 시스템의 구조와 효율적으로 지식을 검색하기 위한 지능형 에이전트 대하여 기술하였다. 에이전트의 종류는 지식추출과 추천 에이전트가 있으며, 지식추출 에이전트는 대량의 데이터에서 지식을 추출하고, 개인 맞춤형 지식 추천 에이전트는 추출된 지식에서 사용자가 관심 있는 분야의 지식을 추천해 주는 것이다. 제안된 시스템의 구조와 에이전트 기법은 회사나 단체에 속한 사용자들이 방대한 데이터, 정보 또는 사용자들의 전문성과 경험으로 축적된 지식을 빠르고 쉽게 검색하게 해주어 양질의 지식을 사용자들이 추천 받아 사용하도록 함으로써 전체 구성원의 지식도를 높이며, 이러한 지식들을 재활용하여 더욱 많은 지식과 부가 가치를 창출하도록 지원하여 준다.

• The Journal of Korean Institute of Electromagnetic Engineering and Science
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• v.12 no.4
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• pp.644-650
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• 2001

A remotely located synchronization system which is locked to the remote master clock has been implemented by using GPS Common-View technique. The measurement results showed that the accuracy of the remote synchronization system could be kept within a few parts in $10^{-12}$ and MTIE(Maximum Time Interval Error) met the ITU-T Recommendation(G.811). A prototype system having fully automatic operational functions has been realized up to now and is expected to be used in the network synchronization in the near future.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.10a
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• pp.151-153
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• 2017

In recommendation system, collaborative filtering is the most important algorithm. Collaborative filtering is a method of making automatic predictions about the interests of a user by collecting preferences or taste information from many users. In this paper five algorithms were used. Metrics such as Recall-Precision, FPR-TPR,RMSE, MSE, MAE were calculated. From the result of the experiment, the user-based collaborative filtering was the best approach to recommend movies to users.

• International Journal of Contents
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• v.12 no.2
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• pp.24-30
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• 2016

Ontology is known to be one of the most important technologies in achieving semantic web. It is critical as it represents the knowledge in a machine readable state. World Wide Web Consortium (W3C) has been contributing to the development of ontology for the last several years. However, the recommendation of W3C left out HTML despite the massive amount of information it contains. Also, it is difficult and time consuming to keep up with all the technologies especially in the case of constructing ontology. Thus, we propose a module and methods that reuse HTML documents, extract necessary information from HTML tags and mapping it to OWL 2. We will be combining two kinds of approaches which will be the structural refinement for making an ontology skeleton and linguistic approach for adding detailed information onto the skeleton.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.818-821
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• 2020

The artificial intelligence software market is developing in various fields world widely. In particular, there is a wide variety of applications for image recognition technology using deep learning. This study intends to apply image recognition technology to the 'Home Gardening' market growing rapidly due to COVID-19, and aims to build a small-scale smart farm in the house using artificial intelligence and IoT technology for convenient crop cultivation for busy people living in cities. This intelligent farm system includes an automatic image recognition function and recommendation function based on temperature and humidity sensor-based indoor environment analysis.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.11a
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• pp.958-960
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• 2022

본 논문에서 블록체인과 개인화 추천 알고리즘을 통해 사용자 데이터 기반의 카페 정보를 추천하는 시스템과 Non-Fungible Token(NFT) 자동 발행 시스템을 구축하는 방법을 제안한다. Matrix Factorization를 활용한 추천 알고리즘을 통한 맞춤형 카페 정보를 추천한다. 또한 Klaytn을 통한 KIP-17 형태의 NFT를 자동 발급하는 시스템을 제안한다.