• 산학경영연구
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• 제20권1호
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• pp.145-168
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• 2007

전자상거래에서 거래되는 상품들에 대한 고객의 선호도를 사전에 파악하여 고객이 자신의 취향에 적합한 상품을 쉽게 찾도록 도와주고 전자상거래에 업체에 있어서는 목표고객의 설정을 자동적으로 처리할 수 있는 시스템이 추천시스템이다. 추천시스템은 고객과 업체 모두에게 이득을 가져올 수 있는 시스템으로 현재 많은 전자상거래 업체들이 적용 중에 있다. 본 연구는 전자상거래에서 널리 이용되고 있는 협력적 추천기법을 이용하여 고객 선호도 예측의 정확도를 향상시키기 위하여 고객들간의 선호도 유사 정도를 나타내는 유사도 가중치에 일정 범위의 임계치를 설정하였다. 임계치의 설정에 따라 선호도 예측의 정확도가 향상되었으나 임계치의 설정 범위에 따라 고객 선호도를 예측할 수 있는 비율이 감소함을 알 수 있었으며 이에 따라 추천을 할 수 없는 고객이 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 결과를 바탕으로 고객에 대한 추천과 예측의 정확도를 동시에 고려하는 임계치 설정에 대하여 더 많은 연구가 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.33-41
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• 2015

본 연구의 목적은 스마트미디어 중독예방 지원체계의 현황과 문제점을 탐색해보고 스마트미디어 중독을 예방하는 융복합정책 방안을 모색하는 것이다. 문헌연구를 토대로 진행된 연구의 주요한 결과는 다음과 같다. 우리사회의 스마트미디어 중독예방체계로는 스마트쉼센터, 한국청소년복지상담개발원, 아이윌센터 등 정부산하기관이 존재한다. 그러나 이 예방체계들은 연령별, 지역별 특성을 반영한 대상 맞춤형 서비스가 제공되지 않을 뿐만 아니라 획일적으로 규제중심이라는 것이 문제로 지적되었다. 선진국 사례를 통해 제시된 정책방안으로 규제보다는 책임감 있는 사용의 교육, 가족 참여를 유도하는 개입의 강화, 유해환경 차단시스템을 확충, 그리고 지자체, 민간기관의 협력을 통한 중앙정부의 통합적 관리의 필요성이 제시되었다. 스마트미디어 중독은 새롭게 주목을 받는 문제이므로 우리사회의 기준에 부합하는 예방정책을 마련하기 위한 후속연구의 필요성을 제기하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제24권
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• pp.301-334
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• 1996

This study is aimed at examination and analysis of current status of university library's line and staff organization especially the private university's. Motivation for this study is based on the following facts : First, the library work now is changing from the conventional one to automated one. Second, librarians in the front line must be trained in the newly set work because of the separation of work process in automated libraries. Methodologies of this study, apart from theoretical aspects, were visiting and interviewing librarians at 30 university libraries, examining the current status and problems of the line and staff organization of the university libraries. The result from the study is as follows: First, interviewing reveals that 35% of the 75 private university library is having 'associate directorship by librarian' system. Benefits from this system are described, recommending other University libraries adopt this system. This system su n.0, pplements the weak point of concurrent director's office of lay professor, as well as encourages librarian's morale by promotion. Second, the current organization of the university libraries are to be reformed. Namely, 1) the name of each division must be newly and a n.0, ppropriately set of changed suiting for the work of automated library, thus reforming the division. This must be conducted via collection of opinions of the Korean Library and Information Science Society' and associated organizations. 2) Newly formed division(for example, administrative division or division of operation and management, division conducting digital library work, etc.) must be added to the line and staff organization. 3) For information service division, there must be a certain number of subject specialists. 4) Status of the directorship of university library, librarianship, issue of renaming of university library are also described.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권2호
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• pp.215-236
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• 2017

이 연구의 목적은 개인별 성향이나 성격 유형에 따라 선호하는 도서에 차이가 있음을 전제로, 어린이 청소년을 위한 추천도서의 책소개 정보를 활용하여 개인별 성격유형에 적합한 도서를 합리적으로 추천할 수 있는 서평 자동분류시스템을 개발하는 것이다. 연구에서 사용한 데이터는 국립어린이청소년도서관에서 제공하는 501권의 유아 및 아동도서를 대상으로 하였다. 실험에 활용된 2가지 기계학습 모델(비선형 커널 및 선형 커널) 각각에 대해서 총 6가지의 색인어 가중치 계산 방법과 자질 선택 방법, 그리고 10가지의 자질 선정 임계치 조합으로 구성된 360개의 분류 모델들을 구성하고 각각의 성능을 측정하였다. 전체적으로는 선형 커널을 이용한 SVM 기반 학습 방법(LIBLINEAR)이 비선형 분류를 지원하는 LibSVM(RBF 커널) 모델보다 더 나은 성능을 보이는 것으로 나타났다. 다만 성능 측정 결과는 뉴스 기사나 논문을 대상으로 한 문헌 분류 성능에 비해서 낮은 것으로 나타났으나, 합리적인 분류 기준이 존재하는 뉴스기사나 주제 분류에 비해서 성격 유형 기반 분류는 그 난이도가 높다는 것을 감안할 때, 초기 실험 결과로서의 의미는 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 추계종합학술대회
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• pp.504-507
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• 2003

오늘날 XML이 전자 상거래 시장에 널리 수용하여 사용되고 있다. 하지만 XML 문서는 논리적으로 동일한 의미를 물리적으로 여러 다른 형태로 나타낼 수 있는 표현의 자율성이 존재하기 때문에 XML 전자서명과 같은 물리적 형태로써 유효성을 판단하는 응용프로그램에서는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 이런 문제점을 해결하기 위하여 W3C에서는 논리적으로 동일한 의미의 XML 문서를 물리적으로 동일하게 변환시키도록 XML 정규화 알고리즘을 제안하여 사용하도록 권고하고 있다. 이에 본 논문에서는 W3C에서 권고한 XML 정규화 알고리즘을 수행하는 시스템을 설계 및 구현함으로써, 좀 더 정교하고 정규화된 문서로 변형하여 W3C 표준을 따르는 다른 응용 시스템과의 상호운용이 가능하다. 또한 웹 서비스를 위한 전자서명 시스템에서의 사용이 용이하며 웹 서비스 상호 운용성을 위한 XML 문서 교환 시 물리적 동일성이 요구되는 여러 시스템에서 다양한 방면으로 사용될 것으로 사료된다. 뿐만 아니라 국제적 인코딩 스킴과 국내 인코딩 스킴인 EUC-KR과의 변환기능을 추가함으로써 국내 실정에 맞는 XML 정규화 알고리즘이 될 것이며, 이는 국제적 상호 운용성 확보의 기반 기술이 될 것이다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.215-222
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• 2021

인간과 컴퓨터의 상호 작용 (Human Computer Interface) 기술의 중요성이 더욱 커지고 있으며 HCI에 대한 연구가 진행됨에 따라 사용자의 직접적인 입력에 의한 컴퓨터 반응이 아닌 감정 추론 혹은 사용자 의도에 따른 컴퓨터 반응에 대한 연구가 증가되고 있다. 스트레스는 현대 인간 문명사회에서의 피할 수 없는 결과이며 복잡한 현상을 나타내며 통제 유무에 따라 인간의 활동능력은 심각한 변화를 받을 수 있다. 본 논문에서는 인간과 컴퓨터의 상호 작용의 일환으로 스트레스를 통해 증가된 심박변이도 (HRV)와 가속도 맥파(APG)를 측정한 후 스트레스를 완화시키기 위한 방안으로 음악을 이용한 지능형 감성 추천시스템을 제안하고자 한다. 사용자의 생체정보 즉, 스트레스 지수를 획득 및 인식하여 신뢰성 있는 데이터를 추출하고자 차분진화 알고리즘을 사용하였으며 이렇게 획득된 스트레스 지수를 단계별에 따라 시멘틱 웹 (Semantic Web)을 통해 감성추론을 하였다. 또한 스트레스 지수와 감성의 변화에 매칭 되는 음악 리스트를 검색 및 추천함으로써 사용자의 생체정보에 맞는 감성 추천시스템을 애플리케이션으로 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.203-214
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• 2023

우리나라 관세청은 효과적인 원스톱(One-stop) 업무 처리가 가능한 전자통관 시스템으로 효율적으로 업무처리를 하고 있지만 기술의 발달과 비대면 서비스의 증가로 매년 수출입건수가 증가하고 있으며 그에 따른 업무량도 폭증하고 있는 실정으로 이에 따른 보다 효과적인 방법이 매우 필요하다. 수입과 수출은 모든 물품에 대한 분류 및 세율 적용을 위한 HS Code(Harmonized system code)가 필요하고 해당 HS Code를 분류하는 품목 분류는 전문지식과 경험이 필요한 업무 난이도가 높고 관세 통관절차에서 중요한 부분이다. 이에 본 연구는 품목 분류 의뢰서의 물품명, 물품상세설명, 물품 이미지 등의 다양한 유형의 데이터 정보를 활용하여 멀티모달 표현 학습(Multimodal representation learning) 기반으로 정보를 잘 반영할 수 있도록 딥러닝 모델을 학습 및 구축하여 HS Code를 분류 및 추천해 줌으로써 관세 업무 부담을 줄이고 신속한 품목 분류를 하여 통관절차에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.313-320
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• 2023

반려견의 등록 누계 현황은 2016년도 107만건에서 2020년 232만건을 기록하고 있다. 매년 동물 등록이 10% 이상씩 증가하고 있고, 이에 따라 반려견을 등록 할 때 이름을 정해야 한다. 반려견 외모의 특징에 맞는 이름을 지어주고 싶지만, 이름을 정하는 것은 많은 어려움이 있다. 본 논문에서는 반려견의 이미지를 인식하고 닮은 사물이나 음식을 기반으로 반려견의 이름을 추천해주는 시스템의 개발 내용을 기술한다. 이 시스템은 다양한 사물과 음식의 이미지를 학습한 모델을 통해 반려견의 이미지와의 유사도를 추출하고, 유사도를 기반으로 강아지의 이름을 추천해준다. 또한 결과값으로 나온 이미지 데이터를 기반으로 연관된 연상단어를 추가로 추천해줌으로써 사용자들에게 다양한 선택지를 제공하고 편의를 높이고 흥미와 재미를 높일 수 있다. 본 시스템을 통해 반려견의 이름을 짓는 고민거리를 해결하고 편하게 반려견에게 어울리는 이름을 확인할 수 있으며, 다양한 추천 이름을 통해 폭넓은 선택지를 줌으로써 사용자들의 만족도를 높일 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.193-198
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• 2023

딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1709-1718
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• 2006

Users are able to use the information and service more free than previous wire network due to development of wireless network and device. For this reason, various studies on ubiquitous networks have been conducted. Various contexts brought in this ubiquitous environment, have recognized user's action through sensors. This results in the provision of better services. Because services exist in various places in ubiquitous networks, the application has the time of services searching. In addition, user's context is very dynamic, so a method needs to be found to recommend services to user by context. Therefore, techniques for reducing the time of service and increasing accuracy of recommendation are being studied. But it is difficult to quickly and appropriately provide large numbers of services, because only basic context information is stored. For this reason, we suggest DUPS(Dimension User Profile System), which stores location, time, and frequency information of often used services. Because previous technique used to simple information for recommending service without predicting services which is going to use on future, we can provide better service, and improve accuracy over previous techniques.