• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권9호
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• pp.649-660
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• 2009

유비쿼터스 환경에서 사용자의 상황에 부합하는 서비스를 제공하기 위해 기존의 서비스를 합성 하여 새로운 서비스를 제공하는 방안에 대한 연구가 점점 증가하고 있다. 그러나 다수의 사용자들이 존재하는 서비스 공간에서 사용자에게 개인화된 서비스를 제공하는 것은 매우 어려운 일이다. 본 논문은 사용자 중심의 서비스 시나리오에 기반한 서비스 합성 모델을 제안하고 사용자의 상황에 필요한 서비스를 동적으로 발견하고 결합하여 개인화된 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 유비쿼터스 공간에 존재하는 이질적이고 제한된 자원을 가지는 다양한 스마트 객체들로부터 필요한 서비스를 찾기 위한 서비스 발견 프로토콜을 지원한다. 또한 제안된 시스템은 사용자로부터 파생되는 다양한 서비스 시나리오와 정보의 저장소 및 사용자에게 필요한 서비스 실행기로서의 역할을 수행한다. 본 논문에서는 제안한 시스템을 검증하기 위하여 휴대용 단말기를 위한 프로토타입 시스템을 구현한다.

• 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.

• 정보와 통신
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• 제30권10호
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• pp.79-85
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• 2013

By interacting with external wireless sensors, smartphones can gather high-fidelity data on the surrounding environment to develop various environment-aware, personalized applications. In this work we introduce the sensor virtualization module (SVM), which virtualizes external sensors so that smartphone applications can easily utilize a large number of external sensing resources. Implemented on the Android platform, our SVM simplifies the management of external sensors by abstracting them as virtual sensors to provide the capability of resolving conflicting data requests from multiple applications and also allowing sensor data fusion for data from different sensors to create new customized sensors elements. We envision our SVM to open the possibilities of designing novel personalized smartphone applications.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.614-621
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• 2008

사용자에게 제공될 수 있는 정보의 양이 많아졌을 뿐 아니라 정보의 유형도 매우 다양하며 정보를 사용하는 사용자의 환경과 유형이 매우 다양하기 때문에 사용자에게 적합한 최적의 정보를 필터링하는 것은 오늘날 매우 중요한 문제가 되었다. 이러한 필요성에 따라 본 연구는 다양한 단말기와 서비스 환경에 부합하는 콘텐츠 제공을 위한 사용자 적응형 콘텐츠 서비스를 위한 플랫폼을 설계한다. 정보 이용의 효율을 높이고자 사용자의 정보유형의 선호도 및 사용자의 정보사용 이력에 따라 정보를 필터링하고 사용자의 정보사용 환경을 고려하여 정보를 재구성하여 정보를 제공하는 사용자 적응형 콘텐츠 서비스를 제안한다. 선사박물관의 자료를 중심으로 사용자 콘텍스트에 따른 웹 서비스를 구현한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제34권1호
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• pp.226-247
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• 2024

Most studies on recommender systems to evaluate recommendation performances focus on offline evaluation methods utilizing past customer transaction records. However, evaluating recommendation performance through real-world stimulation becomes challenging. Moreover, such methods cannot evaluate the duration of the recommendation effect. This study measures the personalized recommendation (stimulus) effect when the product recommendation to customers leads to actual purchases and evaluates the duration of the stimulus personalized recommendation effect leading to purchases. The results revealed a 4.58% improvement in recommendation performance in the online environment compared with that in the offline environment. Furthermore, there is little difference in recommendation performance in offline experiments by period, whereas the recommendation performance declines with time in online experiments.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.23-41
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• 2019

스마트팩토리는 정보통신기술을 통해 최소의 시간과 비용으로 고객맞춤형제품 생산을 지향한다는 점에서 기존의 공장자동화와는 차별된다. 그러나 선행연구들은 주로 수요자가 아닌 공급자 중심에서 기술 동향 및 적용방안을 중심으로 하는 공급과정의 효율화 측면에 초점을 두었다. 스마트팩토리가 성공적이기 위해서는 단순 생산성 향상을 넘어 수요자의 필요충족과 이에 따른 기업 경쟁력 강화로 연결되어야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 설문조사를 통해 스마트팩토리에서 제조된 개인맞춤형제품의 구매의도에 대해 살펴보았고, 그 구매의도에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 독특성욕구, 혁신성, 실물확인욕구, 프라이버시 염려를 도출하여 검증하였다. 검증결과, 응답자들은 개인맞춤형제품에 대해 구매할 의사가 있는 것으로 확인되었고, 개인맞춤형제품의 구매의도에 소비자 독특성욕구와 혁신성 그리고 실물확인욕구가 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 첫째, 소비자 독특성욕구는 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.172$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 방식으로 생산되는 개인 맞춤형 제품은 타인과 차별화 하고 싶은 욕구 및 자신의 선호성향이 반영된다. 따라서 독특성욕구가 높은 소비자는 스마트팩토리에서 제조된 개인 맞춤형 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 둘째, 소비자 혁신성은 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.224$)을 주는 것으로 나타났다. 연구에 제시된 개인 맞춤형 신발은 다기능 로봇과 3D프린팅 등 최신 정보통신기술이 적용되어 만들어지는 새로운 형태의 개인 맞춤형 제품이다. 따라서 혁신적인 새로운 경험을 추구하는 사람일 수록 이 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 셋째, 실물확인욕구는 개인 맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.285$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 환경에서는 소비자의 제작참여(prosuming participation)가 가능하다. 소비자가 제품 개발 과정에 참여하여 자신의 요구사항을 제품에 반영하면 실물확인욕구를 가상적으로 충족함으로써 구매의도가 높아지는 것이라 판단된다. 넷째, 프라이버시 염려는 개인맞춤형제품 구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 자신에게 적합한 개인 맞춤형 제품의 효용을 크게 느끼는 소비자는 집 주소, 전화번호, 신체사이즈, 선호 성향 등의 개인 정보의 노출이라는 위험을 감내할 의지가 있는 것이라 해석된다.

• 방송공학회논문지
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• 제11권3호
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• pp.284-301
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• 2006

본 논문은 TV-Anytime 메타데이터를 이용하여 개인형 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 TV-Anytime 메타데이터 저작도구의 설계 및 구현에 관한 것이다. TV-Anytime에서는 저장장치를 갖는 수신기 환경에서 ECG(Electronic Content Guide) 및 콘텐트 서술(description) 메타데이터를 이용한다. 그리고 시청자가 원하는 시간에 시청자의 취향에 따른 개인화된 방송 콘텐츠서비스를 제공하기 위한 메타데이터 스키마, 제반 표준 규격 및 서비스 모델을 제시하고 있다. 이러한 TV-Anytime 메타데이터의 유용성에도 불구하고, 실제로 메타데이터 저작은 매우 지루하고 단조로운 작업이다. 본 논문에서는 개인화된 데이터방송 서비스를 제공하기 위한 사용자 친화적인 TV-Anytime 메타데이터 저작도구를 설계 및 구현하였다. 제안한 저작도구에서는 메타데이터의 저작을 쉽게 하기 위해 메타데이터 시각화, AV 미디어 접근, 메타데이터와 관련된 세그먼트의 반자동 추출 기법들이 사용되었다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권6호
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• pp.131-138
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• 2010

유비쿼터스 환경이 발전함에 따라 다양한 서비스들이 고객 중심의 서비스로 제공되고 있다. 기존에는 개인 프로파일을 기반으로 한 개인화 서비스의 연구가 진행되어 왔으나 사용자의 선호도를 파악하여 각 사용자에 대한 맞춤형 서비스를 지원하기 위해서는 상당한 데이터와 시간이 필요하다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 본 논문에서는 개인 프로파일을 통한 맞춤형 서비스가 아닌 사용자의 감정을 분석하여 그에 맞는 서비스를 제공하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템에서는 사용자의 감정을 분석하기 위하여 영상 분석과 음성 분석의 두 가지 방식을 사용한다. 이러한 감정 분석 방법을 이용함으로써 제안된 시스템이 홈 네트워크 환경에서 사용자 맞춤 서비스를 효과적으로 제공할 수 있도록 구현하였다.

• 실천공학교육논문지
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• 제12권2호
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• pp.339-351
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• 2020

최근 세계적으로 4차 산업혁명 변화에 대한 교육적 대응의 주요 방향이 인공지능(AI: Artificial Intelligence)과 로봇 중심의 미래산업 핵심기술 인재육성에 집중됨에 따라, 고등교육과 직업능력개발 분야에서도 인공지능 기술을 가진 융합적 인재 양성의 중요성이 강조되고 있다. 본 연구는 이와 같이 변화하는 환경을 고려하여 최근 맞춤형 교육훈련 흐름과 AI 융합형 인재 양성 교육을 실현하기 위해 "학습자 맞춤형 AI 융합형 인재양성" 훈련 프로그램을 기획하고 운영모델 방안을 수립하였다. 인공지능 및 교육혁신 전문가를 대상으로 총 2회차에 걸쳐 델파이 조사를 실시하여, 훈련프로그램 운영모델 기본구조, 교육과정, 운영전략의 하위 구성요소의 적합도를 검증하였다. 그리고 최종적으로 검증된 훈련 모델을 온라인 직업훈련 허브인 스마트 직업훈련 플랫폼(STEP)에 적용하여 AI 융합인재 양성 학습자 맞춤형 훈련모델 수립 방안을 제안하였다.

• 패션비즈니스
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• 제27권3호
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• pp.50-62
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• 2023

The e-commerce fashion market has experienced a remarkable growth, leading to an overwhelming availability of shared information and numerous choices for users. In light of this, chatbots have emerged as a promising technological solution to enhance personalized services in this context. This study aimed to develop user-product attributes for a chatbot-based personalized fashion recommendation service using big data text mining techniques. To accomplish this, over one million consumer reviews from Coupang, an e-commerce platform, were collected and analyzed using frequency analyses to identify the upper-level attributes of users and products. Attribute terms were then assigned to each user-product attribute, including user body shape (body proportion, BMI), user needs (functional, expressive, aesthetic), user TPO (time, place, occasion), product design elements (fit, color, material, detail), product size (label, measurement), and product care (laundry, maintenance). The classification of user-product attributes was found to be applicable to the knowledge graph of the Conversational Path Reasoning model. A testing environment was established to evaluate the usefulness of attributes based on real e-commerce users and purchased product information. This study is significant in proposing a new research methodology in the field of Fashion Informatics for constructing the knowledge base of a chatbot based on text mining analysis. The proposed research methodology is expected to enhance fashion technology and improve personalized fashion recommendation service and user experience with a chatbot in the e-commerce market.