• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.15-21
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• 2016

최근 정부는 창조경제라는 패러다임에 따라 다양한 분야의 공공데이터를 개방하고 여러 종류의 대국민 서비스를 구축하는 등 공공데이터 활용을 통한 가치창출에 역점을 두고 있다. 본 논문에서는 여행에 관한 공공데이터와 사용자 정보를 융합하여 사용자에게 맞춤형 여행 정보를 추천하는 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서는 사례기반추론(CBR) 방식을 이용하여 사용자별 맞춤형 정보 추천이 가능하도록 하였다. 본 시스템은 사용자 중심의 여행 정보를 제공한다는 측면에서 기존의 여행 시스템들과 차별화된다고 할 수 있으며, 턴키(Turn-key) 방식의 콘텐츠 제공으로 사용자의 편의성을 극대화할 수 있는 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 판단된다. 본 연구가 공공데이터의 성공적인 활용 사례가 되기를 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.443-450
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• 2018

삶의 질의 향상으로 인하여 건강관리는 현대인의 주요 관심 사항이며 자연스럽게 헬스케어 시스템에 대한 요구가 증가하고 있다. 그러나 인터넷 상에는 다양한 의료 관련 정보가 존재할 뿐만 아니라 이 정보들의 신뢰성 또한 가늠하기 힘든 것이 현실이므로, 특정 사용자에게 적합한 맞춤형 웰니스 정보 제공은 어려운 것이 현실이다. 본 연구에서는 빅데이터를 텍스트 마이닝으로 분류하여 사용자 맞춤형 의료정보를 제공함으로서 단순 검색기능이 아닌 사용자에게 적합한 맞춤 서비스를 제공할 수 있는 사용자 중심의 서비스 제공 방법을 제안한다. 효율적인 빅데이터 분석을 위해 하둡 슬레이브 노드를 증가하면서 데이터 처리시간을 실험하였다. 기존 시스템보다 빅데이터 시스템을 구축하는 것이 효율적임을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.543-550
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• 2020

음식의 레시피에 대한 관심도가 높아지고 있는 요즘 대부분의 레시피 검색 시스템들은 요리명, 또는 음식 재료명으로 검색하는 정도로 구현이 되어 있으며, 레시피마다 상이한 계량 단위로 식재료의 양에 대한 정보를 제공하기 때문에 자신이 원하는 인분에 맞춰 식재료의 양을 다시 계산해야 하는 불편함이 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 불편 사항을 해결하고 메신저 대화에 익숙한 사용자들에게 맞춤형 서비스를 제공하기 위해 챗봇 형태의 사용자 맞춤형 레시피 추천 시스템을 구현하였다. 레시피에 대한 사용자의 리뷰와 별점, 조회 수 등을 기반으로 인기 있는 레시피들을 선별하고 전처리를 통해 해당 레시피별로 주요 단어와 식재료 양, 조리 순서 등 필요한 정보들만을 추출, 가공한 뒤, 그를 통해 얻은 약 10만 개의 데이터를 기반으로 사용자가 입력한 레시피명, 식재료명, 제외할 식재료명 등을 분석해 레시피를 필터링하고, 사용자가 입력한 인분을 기준으로 재계량하여 레시피를 추천하는 시스템을 구현하였다. 사용자의 요구에 따른 레시피 추천 결과물에 대한 만족도를 평가하여 90.5%의 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.221-232
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• 2020

본 연구는 메이크업 뷰티아카데미 수강생들이 뷰티아카데미에 대해 지각하는 관계혜택이 브랜드 이미지와 신뢰, 추천의도에 미치는 영향에 대해 분석하였다. 이를 위해 서울, 인천, 경기 등 5개 전문 뷰티아카데미 수강생을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 잠재변수들 간의 인과관계와 상호 영향력, 구조모형을 동시에 측정할 수 있는 SmartPLS 2.0을 이용하여 분석하였다. 분석결과 관계효익 중 심리적 효익을 제외한 사회적 효익, 경제적 효익, 고객화 효익은 브랜드 이미지에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 심리적 효익과 경제적 효익은 신뢰에 유의한 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 브랜드 이미지와 신뢰 모두 추천의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 분석결과를 바탕으로 메이크업 전문 뷰티아카데미와 수강생들 간의 고객관계 형성에 필요한 시사점을 도출하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.265-294
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• 2018

최근 정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위한 정보의 필터링이 매우 중요시 되고 있다. 한국과학기술정보연구원에서 운영하고 있는 학술정보서비스인 NDSL은 방대한 자료를 보유함에도 불구하고 사용자들은 검색 외에 자료 획득이 쉽지가 않다. 본 논문은 사용자에게 적합한 정보를 제공하기 위하여 키워드 특성을 활용한 서비스인 PIN(Profiling service In NDSL)을 제안한다. PIN은 키워드만을 가지고 검색하는 것이 아닌 사용자 본인 및 유사 사용자가 등록한 관심 키워드, 동시이용 키워드, 검색 키워드로 분석된 워드 클라우드를 제공하고 이를 통하여 사용자에게 맞춤형 논문, 보고서, 특허, 동향의 콘텐츠를 추천한다. 또한 콘텐츠를 보다 쉽게 접근하기 위하여 중복분류가 가능한 학술연구분류체계 기반 분류를 제공한다. 이를 검증하기 위해 NDSL의 축적된 2016년도의 국내논문의 데이터를 기반으로 분류별로 키워드를 추출하고 이를 통해 매칭 기반의 분류 모델을 만든 후 트레이닝 및 테스트를 거쳐 결과를 도출한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.203-216
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• 2022

본 연구에서는 COVID-19의 영향과 온라인 시장을 중심으로 구매패턴이 변화하는 현 경영환경의 시대에서 온라인 배송업체의 구매정보와 상품정보를 기반으로 군집분석과 연관성 분석을 실시하였다. 고객군집, 상품군집, 그리고 교차결합을 통해 데이터를 세분화시켜 결합군집을 생성하여 학문적으로 새로운 방안의 군집분석을 시도하였으며, 각각의 군집분석 결과를 토대로 연관성 분석을 하였다. 연관성 분석 결과, 상대적으로 결합군집에서 더 많은 연관 규칙이 도출 되었으며, 중복률은 더 적은 것으로 분석되어 효율성이 매우 높은 것으로 나타났다. 이는 고객의 니즈에 맞게 상품을 추천하기 위해서는 결합군집이 가장 적합한 모델이라고 판단된다. 결합군집 모델은 소비자에겐 시간 절약과 유용한 정보를 제공하면서, 해당 업체에는 판매량을 증가시키는 등의 긍정적인 효과를 가져올 것으로 사료된다. 향후 연구과제로써, 다양한 특성을 갖고 있는 다수의 온라인 배송업체들을 대상으로 비교·분석한다면 좀 더 명확하고 유의미한 연구결과를 도출할 수 있을것으로 기대된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.223-228
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• 2023

정보통신정책연구원에 따르면 OTT 서비스가 처음 등장한 2017년도로부터 4년간 33.4%라는 성장률을 보였다. 또, 한국수출입은행은 지난 2020년 국내 OTT 시장이 7801억원 규모라 발표하였다. 이런 OTT 시장의 발전은 OTT 서비스 플랫폼 간의 경쟁을 부추겨 OTT 서비스의 영상 추천 등과 같은 편의 기능에 대한 이용자 만족이 OTT 서비스 시장 경쟁에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다. 현재 OTT 시장은 사용자의 맞춤형 추천을 위해 여러 데이터를 사용하고 있지만 앱 내부에서의 데이터만을 사용했다는 한계가 있다. 이에 개개인의 맞춤형 추천을 위한 앱 외부의 사용자 개인 데이터 활용을 제안하였으며, 설문 조사 결과 사용자의 만족도는 넷플릭스 추천 콘텐츠 대비 제안한 방법을 토대로 한 추천 콘텐츠가 23.72% 더 높은 것으로 나타났다.

• 대한치과보철학회지
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• 제50권4호
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• pp.243-248
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• 2012

연구 목적: 본 연구의 목적은 임플란트 지대주 연결에 사용되는 기성품 나사와 맞춤형 나사의 풀림 토크를 비교하는 것이다. 연구 재료 및 방법: 세가지 임플란트 시스템에(Osstem, Astra, Zimmer) 대해 고정체와 지대주의 연결에 기성품 나사군(대조군)과 맞춤형 나사군(실험군)으로 총 6군(n = 6)으로 나누었다. 조임 토크조절은 디지털 토크 측정기를 이용하였으며 각 임플란트 제조사가 추천한 조임 토크 값을 적용하였다. 체결 10분 후 동일한 조임 토크를 다시 적용하고 5분 후에 풀림 토크력을 측정하였다. 이 과정을 10회 반복 측정하였다. 반복 하중 실험에서는 6개 군(n = 3)에 대해 체결 10분 후 2차 조임 토크를 적용하고 $30^{\circ}$ 경사로 50 N 하중으로 총 1,000,000번 반복 하중을 가하였다. 반복 하중 적용 이후 풀림 토크값을 측정하였다. 통계 방법으로는 10회 반복 측정에서 풀림 토크값의 차이를 비교하기 위해 repeated measures of ANOVA test (${\alpha}$=.05)를 사용하였고, 반복 하중 후 풀림 토크값의 차이를 비교하기 위해서 각 시스템별 Independant t-test로 통계 처리하였다. 결과: 모든 군에서 반복 횟수가 증가할수록 풀림 토크값이 유의성 있게 감소하는 것으로 나타났다(P<.05). 10회 반복 측정 실험에서는 세 종류의 임플란트에서 대조군(기성품나사)과 실험군(맞춤형 나사) 간에 풀림 토크값은 유의차가 없었다(P>.05). 반복 하중 실험에서 세가지 시스템에서 대조군과 실험군 간의 풀림 토크력은 유의한 차이가 없었다(P>.05). 결론: 반복 측정된 풀림력 검사와 반복 하중을 적용 후 풀림력 검사에서 맞춤형 나사와 기성품 나사의 풀림력은 유의한 차이가 없었다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.169-196
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• 2017

제4차 산업혁명의 도래로 IT(information technology)를 활용한 다양한 융합기술에 대한 관심이 높아지고 있으며, 이에 따른 고품질의 IT관련 교육서비스 제공의 필요성 및 중요성 또한 점차 증대되고 있다. 한편, 일반적인 교육서비스 품질 및 만족도에 관한 연구는 그 동안 다양한 맥락에서 활발히 진행된 바 있으나, IT교육 참가자를 대상으로 한 IT교육 서비스품질의 역할을 살펴본 연구는 상대적으로 부족한 것으로 파악된다. 이에 본 연구에서는 SERVPERF 모형 및 관련 선행연구를 바탕으로 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원(유형성, 신뢰성, 반응성, 확신성 및 공감성)을 도출하고, 이러한 세부 IT교육 서비스품질 요인이 학습자의 교육만족도, 나아가 현업적용의도 및 추천의도에 미치는 영향을 검증하였다. 또한, 이러한 영향이 학습자 직위(실무자 집단/관리자 집단) 및 참여동기(자발적 참여집단/비자발적 참여집단)에 따라 어떻게 달라지는지에 대한 추가분석도 실시하였다. 서울 소재 'M'교육기관 203명의 IT교육 참가자 대상 설문을 활용한 구조방정식모형 분석 결과, IT교육 서비스품질의 다섯 가지 차원 가운데 유형성, 신뢰성 및 확신성이 교육만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났으며, 이러한 교육만족도는 현업적용의도와 추천의도에도 유의한 영향을 주는 것으로 조사되었다. 또한, IT교육 서비스품질이 교육만족도에 미치는 영향 관계에서 학습자 직위 및 참여동기가 유의한 조절효과를 가진다는 사실을 확인하였다. 본 연구는 SERVPERF 모형을 활용하여 IT교육 맥락에서 IT교육 서비스품질의 영향력을 실증한 최초의 연구라는 점에서 학술적 의의가 있다. 본 연구결과가 IT교육 서비스 제공기관의 교육만족도 제고 및 효율적인 서비스 운영을 위한 실질적인 지침을 제공해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권6호
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• pp.277-287
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• 2014

위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 사용자들은 체크인 데이터를 이용해 장소를 공유하고 커뮤니케이션을 한다. 체크인 데이터는 POI명, 카테고리, 장소 좌표/주소, 사용자 닉네임, 장소 평가 점수, 관련 글/사진/동영상 등으로 구성된다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 이러한 체크인 데이터를 상황에 맞게 분석하면 다양한 맞춤형 서비스를 제공할 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자 체크인 데이터를 활용할 수 있는 LBSNS(Location-based Social Network Service) 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. LBSNS 기반 장소 추천 시스템은 체크인 데이터 중 장소 카테고리를 분석하여 가중치를 추출하고, 피어슨 상관계수를 이용해 사용자간의 유사도를 구한다. 그리고 협업적 필터링 알고리즘을 이용하여 추천 장소에 대한 선호도 점수를 구하고, 추천 대상 장소의 위치와 사용자의 현재 위치에 대해 유클라디안 알고리즘을 적용하여 거리 점수를 구한다. 마지막으로, 선호도 점수와 거리 점수에 대해 가중치 계수를 적용하여 상황에 맞게 장소를 추천한다. 또한, 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.