• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.115-121
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• 2009

Web 2.0 has become the face next generation Web among the business world and research community. Web 2.0 is instant superficial gratification of people. On the other hand, Semantic Web is deep, meaningful and lasting relationship with data. So, it is difficult to apply the Semantic Web to the real world. In this paper, a platform for educational services using the Semantic Web and Web 2.0 is proposed. The proposed platform is based mix of the Semantic Web and Web 2.0, so it is useful to apply in the real world applications. Two services are presented, one is a semantic email system and the other is a cyber study space. The cyber study space adjusted each student is presented. The study environment is called iStudySpace that has personal scheduler, study status plan table, personalized search engine and several gadgets. Finally characteristics and limitations of the Semantic Web and Web 2.0, the organization and components of the platform, evaluation of iStudySpace are shown.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.23-37
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• 2024

디지털 트윈은 현실세계의 물리적 객체를 디지털 세계의 가상객체로 모사하고 시뮬레이션을 통해 미래에 발생 가능한 현상을 예측함으로써, 현실세계의 문제를 해결 또는 최적화하기 위해 고안된 M&S(Modeling and Simulation) 기술이다. 디지털 트윈은 지금까지 도시, 산업 시설 등 대규모 환경에서 특정 목적을 달성하기 위해 수집된 다양한 데이터 기반으로 정교하게 설계되고 활용되어 왔다. 이러한 디지털 트윈 기술을 실생활에 적용하고 사용자 맞춤형 서비스 기술로 확장하기 위해서는 개인정보 보호, 시뮬레이션의 개인화 등 실질적이지만 민감한 문제를 해결해야 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 개인화 디지털 트윈을 위한 연합학습 기반의 클라이언트 훈련 가속 방식(FACTS)을 제안한다. 기본적인 접근 방식은 클러스터 기반의 적응형 연합학습 훈련 절차를 활용해 개인정보를 보호하면서 동시에 사용자와 유사한 훈련 모델을 선택하고 훈련을 가속하는 것이다. 다양한 통계적으로 이질적인 조건의 실험 결과 FACTS는 기존의 FL 방식에 비해 훈련 속도 및 자원 효율성 측면에서 우수한 것으로 나타난다.

• 대한암한의학회지
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• 제17권2호
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• pp.1-16
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• 2012

Background : Integrative cancer treatment is a holistic approach embracing body, mind, and spirit incorporating conventional treatments of surgery, chemotherapy, radiation and personalized complementary treatments. Wheel Balance Therapy (WBT) of East-West Cancer Center(EWCC), Dunsan Oriental Hospital of Daejeon University was developed to balance out all factors involved in cancer care based on the traditional theories of oriental medicine. Objective : This work aims to analytically review literatures on WBT and its related components. Methods : Literatures published from January 1st, 1990 to April 30th, 2011 were reviewed focusing on 4 main components of WBT; herbal medicine, immune activation, anti-cancer diet, and breathing/meditation. Data were retrieved from medical search engines and electronic data bases including Pubmed, Research Information sharing Service (RISS), Korean-studies Information Service System (KISS), China National Knowledge Infrastructure (CNKI), and Korea's National Digital Library (KNDL). Results : In this review, EWCC's most commonly prescribed formulas are explored. The composition of the formulas, their use in clinical settings as well as the background studies and other therapeutic efficacies are explained. Information on incorporating anti-cancer dietary support and breathing and meditation techniques, other therapies practiced as part of the center's integrative cancer care are also covered. Conclusion : WBT based on holistic theories of oriental medicine embracing body, mind, and spirit is expected to further contribute in promotion of cancer patients' quality of life and prolonged survival time.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.117-125
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• 2022

최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 한국통신학회논문지
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• 제30권7B호
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• pp.499-506
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• 2005

본 논문은 이동 중에 혹은 무선을 기반으로 하여 장소에 구애받지 않고 쉽게 인터넷을 사용하거나 멀티미디어 컨텐츠를 사용할 수 있는 서비스를 이동 멀티미디어 서비스라 정의하고 문헌조사와 전문가 의견 수렴을 통해 이동 멀티미디어 서비스 구매요인을 도출하였고 설문조사를 통해 구매요인 계층화 및 구매요인의 중요도를 살펴보았다. 분석결과 첫째, 이동 멀티미디어 서비스의 구매요인으로는 비용, 품질 측면이 외부요인보다 중요한 것으로 나타났다. 둘째, 이동통신, 초고속 인터넷 서비스와는 달리 품질보다는 비용을 중요시하는 것으로 나타났다. 셋째, 사용요금의 적절성이나 단말기 비용 등의 직접적인 비용이 요금제 차별화 등의 간접적 비용보다 중요한 것으로 나타났다. 넷째, 이동성, 컨텐츠 등의 서비스가 갖는 핵심적 특성이 맞춤 서비스 등의 부가적인 특성보다 중요한 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.1121-1128
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• 2022

본 논문에서는 일상생활 마이크에 원하는 정보를 입력했을 때 스피커를 통해 그에 대한 정보를 출력하는 스마트 미러를 제작하였다. 스마트 미러의 화면은 LCD 모니터를 사용하여 아크릴판이 결합하여 있는 액자에 하프미러를 붙여 디스플레이를 제외한 공간에는 빛이 투과되지 않도록 하여 거울 기능을 할 수 있게 만들었다. 소프트웨어 구성 중 Raspbian을 이용하여 시스템 환경을 구축하였다. 기본 메뉴는 실제 기능적인 부분에 있어서 사용되는 거울을 통해 다양한 정보를 제공할 수 있는 스마트 미러를 라즈베리 파이를 이용하여 개발하였다. 개발된 스마트 미러는 시간, 날씨, 구글 캘린더, 유튜브 음악, 웹브라우저 검색 기능 등의 다양한 정보를 제공하며, 핸드폰 무선 충전도 가능하게 하드웨어를 제작하였다. 기존의 스마트 미러는 미리 입력된 데이터 혹은 GUI 기능만 수행할 수 있었다면 본 논문의 스마트 미러는 'Google Assistant'를 연동하여 기존의 설정한 기능뿐만 아니라 알고리즘 검색을 활용하여 웹사이트 정보를 제공한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.13-23
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• 2022

본 논문에서는 패션 분야의 비정형 데이터 검색을 위한 패션 아이템별 세부 컨포넌트 이미지 분류 알고리즘을 제안한다. 코로나-19 환경으로 인하여 최근 AI 기반 쇼핑몰이 증가하는 추세이다. 하지만 기존의 키워드 검색과 사용자 서핑 행위 기반 개인 맞춤형 스타일 추천으로는 정확한 비정형 데이터 검색에는 한계가 있다. 본 연구는 다양한 온라인 쇼핑 사이트에서 크롤링한 이미지를 사용하여 Mask R-CNN을 활용한 전처리를 진행한 후, CNN을 통해 패션 아이템별 컴포넌트에 대한 분류를 진행하였다. 셔츠의 카라 및 패턴과 청바지의 핏, 워싱 및 컬러에 대한 분류를 진행하였으며, 다양한 전이학습 모델을 비교 분석한 후 가장 높은 정확도가 나온 Densenet121모델을 사용하여 셔츠의 카라는 93.28%, 셔츠의 패턴은 98.10%의 정확도를 도달하였으며, 청바지의 핏은 Notched, Spread, Straight 3가지의 클래스의 경우 91.73%, Regular 핏을 추가한 4가지의 클래스의 경우 81.59%, 청바지의 색상은 93.91%, 청바지의 Washing은 91.20%, 청바지의 Demgae는 92.96%의 정확도를 도출하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권8호
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• pp.315-320
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• 2015

본 연구의 목적은 시선 관심 객체 기반 양방향 서비스를 효율적으로 하기 위해, 멀티미디어 콘텐츠를 시청하는 소비자의 응시 행위를 개별 객체 중심으로 실시간 모니터링하고, 콘텐츠 소비 시점의 맥락적 소비자 이해도를 인지하여 콘텐츠 제공의도에 맞는 소비행태 분석을 제공하는 플랫폼 기술을 제공하는 데 있다. 이를 위해 미디어 콘텐츠 내 개별 객체 표현 구조를 연구하고, 미디어 제공자의 의도와 비교하여 제공자가 의도한 계획에 맞춰 소비되고 있는지를 파악할 수 있도록 한다. 소비자의 소비행태 분석은 응시 분석(Gaze Profile Analysis)과 콘텐츠 제공자에 의해 제공된 의도 흐름(Intention Flow)과 가중치(Intention Weight)를 분석한 정보를 사용하여 이루어진다. 이와 같은 기술은 교육, 광고 등에 효과적으로 사용될 수 있을 것으로 기대된다.