• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.35-43
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• 2017

In IoT(Internet of Things) environment, users want to receive customized service by users' personal device such as smart watch and pendant. To fulfill this requirement, the mobile device should support a lot of functions. However, the miniaturization of mobile devices is another requirement and has limitation such as tiny display. limited I/O, and less powerful processors. To solve this limitation problem and provide customized service to users, this paper proposes a collaboration system for sharing various computing resources. The paper also proposes the method for reasoning and recommending suitable resources to compose the user-requested service in small device with limited power on expected time. For this goal, our system adopts MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) to analyzes user's behavior pattern and recommends personalized resources based on the result of the analyzation. The evaluation in this paper shows that our approach not only reduces recommendation time but also increases user satisfaction with the result of recommendation.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제52차 하계학술대회논문집 23권2호
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• pp.169-172
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• 2015

웹툰의 양은 방대하여 사용자가 원하는 웹툰을 찾는데 어려움이 있기 때문에 체계적인 추천 시스템이 필요하다. 하지만 기존의 추천 시스템은 조회수가 많은 인기 웹툰을 추천하는 방식과 사용자와 비슷한 연령대, 성별의 사용자들이 조회한 콘텐츠를 추천해주는 인구 통계학적 추천(demographic filtering)방식, 그리고 비슷한 사용자를 분석하여 추천해주는 협업적 추천(collaborative filtering)방식에 국한되어 있어, 개인의 성향을 반영하여 추천하고 있다고 보기 어렵다. 따라서 사용자 개인의 성향을 분석하는 방식에 대한 시도가 필요하다. 본 연구에서는 이러한 한계를 극복하기 위해서 개인의 성향을 분석하는 지표로 MBTI(Myers-Briggs Type Indicator) 유형을 이용하고, 같은 MBTI 유형의 사용자간의 협업적 필터링 추천 방식을 제안하였다. 또, 협업적 필터링 방식에서 발생하는 콜드 스타트 문제와 초기 평가자 문제를 해결하는 방안을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.139-145
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• 2024

코로나19 이후로 사람들의 주 생활공간의 대부분이 실내로 옮겨졌다. 이러한 영향으로 많은 사람의 반려식물에 관한 관심이 지속적으로 상승하고 있다. 반려식물을 키우는 사람들은 정서적 안정 또는 공기 정화를 목적으로 키우게 되는 경우가 많다. 실제로 식물은 사람들에게 심리적인 안정감을 주는 효과가 있을 뿐만 아니라 어떤 식물이냐에 따라 실내 공기 정화 능력 또한 탁월하다. 하지만 식물에 대한 지식이 없다면 어떤 식물이 공기 정화 효과가 탁월한지 알 수 없고 키우더라도 금방 시들어 버리는 문제를 마주하게 된다. 따라서 본 논문에서는 사전 지식이 없는 사용자들에게 데이터베이스와 MBTI를 활용하여 사용자의 MBTI 정보 및 회원 정보를 데이터베이스에 저장하여 관리하고, 이를 바탕으로 사용자와 성향이 맞는 식물 데이터를 추천하고 캘린더를 통해 일정을 관리할 수 있는 기능을 제공하는 애플리케이션을 개발하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.13-15
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• 2023

본 논문에서는 성격, 성향을 근거로 사람의 성향에 따른 직업 및 전공에 대한 만족도를 분류한 데이터셋을 구축하여 사전에 사용자의 성향을 파악하여 직업을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 성격유형검사 뿐만이 아닌 최근 게시한 SNS 텍스트를 사전에 학습한 데이터셋에 적용해 성격유형 결과의 정확도를 상승시키고자 한다. 사전에 생성한 데이터셋 외에 대상자가 작성한 정보(직업, 전공, 직엄 및 전공에 대한 만족도)로 연합학습을 진행하여 데이터셋의 정확도를 향상시키고자 한다. 모델의 학습 및 분류의 정확도 향상을 위해 SVM, NB, KNN, SDG 알고리즘들을 비교하였고 각각 67%, 21%, 28%, 69%의 정확도를 도출하였다. 데이터 셋은 캐글에서 제공받았다.