• 한국도로학회논문집
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• 제16권4호
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• pp.75-86
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• 2014

PURPOSES: The aim of this paper is developing user-oriented flexible Level Of Service (LOS) system for integrated asset management of various road facilities. It is essential to overcome limitations of general management systems which only focus on a type of assets (e.g. pavement, bridge etc.), and to serve a customizable LOS platform for smooth implementation and future improvement of the LOS considering various managerial environments of road agencies. METHODS: This study suggested a total framework of the LOS system as a process for self-development, operation and improvement of LOS system to conduct the PDCA (Plan-Do-Check-Act) in management process. In the process, we adopted user-customizable elements regarding asset definition, service index and evaluation method to match with the managerial environment of road agencies. In addition, we conducted an empirical study on the entire process of the suggested LOS system with a real road agency (Korea Express Highway) to prove applicability of the LOS system. RESULTS: From the empirical study, we confirmed that the suggested LOS system framework were suitable for development of customized LOS system. In addition, evaluation of asset conditions by LOS ratings, and quantification of vision achievement of the Korea Express Highway were successfully made. It would be the first trial in integrated management approach with LOS systems for numerous road facilities. CONCLUSIONS : It was recognized that easy application and sustainable improvement of the LOS was the most critical point in asset management. The suggested LOS system would be a powerful weapon as a managerial tool in preparing tight budget, aging infrastructures, and increased demands for more accountability both in Korea and internationally. Implementation of the LOS system needs to be expanded to the other infrastructure members to serve satisfactory level of service to taxpayers.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.53-60
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• 2021

LOD-기반 추천 시스템은 보통 DBpedia와 같은 LOD 데이터세트 내에서 사용가능한 데이터를 활용하여 최종 사용자에게 영화, 책, 음악과 같은 아이템을 추천한다. 이러한 시스템은 링크드 데이터 리소스 쌍 간의 일치 정도를 측정하는 의미 유사도 알고리즘을 사용한다. 이 논문에서는 LOD 그래프의 링크에 사용자 평가 등급을 변환한 가중치를 할당하여 LOD-기반 추천 시스템에서 의미 거리를 측정하는 새로운 접근방식을 제안했다. 이 논문에서 제안된 의미 거리 측정 모델은 가중치 계산을 통해 그래프가 사용자에게 개인화되는 처리 단계와 이러한 가중치를 LDSD에 적용하는 방법을 기반으로 한다. 실험 결과는 다른 유사한 방법들과 비교하여 제안된 방법이 더 높은 정확도를 보였으며, 추천 시스템의 의미 거리 측정의 범위를 넓혀서 유사도 향상에 기여하였다. 향후 연구로는 다른 방법의 LOD-기반 유사도 측정을 사용하여 모델에 미치는 영향을 분석하는 것을 목표로 한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제20권4호
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• pp.71-82
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• 2021

본 연구에서는 세종시 포장도로 구간을 대상으로 모바일매핑시스템(MMS)과 딥러닝 균열 감지시스템을 활용한 도로포장 모니터링 방안을 제시하고 경제성 분석을 통한 최적 유지보수 공법을 제시하였다. 나아가, 기존 대부분의 연구에서는 도로포장 조사 차량에 의해 취득된 데이터를 활용한 사례가 대부분이었으나 본 연구에서는 직접 모니터링 조사를 통해 취득한 도로 포장 상태등급을 기준으로 경제성 분석을 실시하였다. 도로포장 상태 모니터링 결과 일반국도, 시도, 지방도의 순서대로 도로포장 상태가 양호한 것을 확인하였다. 또한 포장파손모델을 활용한 경제성 분석 결과, 예방적 유지보수공법인 마이크로서페이싱 공법을 적용하는 것이 유지보수비용과 이용자 편익 측면에서 가장 경제적인 것으로 나타났다. 본 연구의 성과는 지자체의 기반시설 관리계획 수립을 위한 기초적 자료로 활용될 것으로 기대된다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.201-207
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• 2022

본 논문에서는 영화 추천 시 평점뿐 아니라 사용자 리뷰도 함께 사용하는 영화 추천 모형을 제안한다. 제안 모형은 고객의 선호도를 다기준 관점에서 이해하기 위해, 사용자 리뷰에 속성기반 감성분석을 적용하도록 설계되었다. 이를 위해, 제안 모형은 고객이 남긴 리뷰를 다기준 속성별로 나누어 암시적 속성을 파악하고, BERT를 통해 이를 감성 분석함으로써 각 사용자가 중요시 생각하는 속성을 선별적으로 협업필터링에 결합하여 추천 결과를 생성한다. 본 연구에서는 유용성을 검증하기 위해 제안모형을 실제 영화 추천 사례에 적용해 보았다. 실험결과 전통적인 협업필터링 보다 제안 모형의 추천 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다. 본 연구는 개인의 특성을 고려하여 모형을 선별하여 사용하는 새로운 접근법을 제시하였고, 속성 각각에 대한 평가 없이 리뷰로부터 여러 속성을 파악할 수 있는 방법을 제시했다는 측면에서 학술적, 실무적 의의가 있다.

• 한국임상약학회지
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• 제33권1호
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• pp.51-61
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• 2023

Background: Mobile applications (apps) on dietary supplements can increase consumers' access to information. However, it can lead to indiscriminate use of dietary supplements. This study aims to systematically review dietary supplement apps released in English and Korean and evaluate the quality of those apps. Methods: Through the app stores, apps on dietary supplements were systemically searched and examined. Two independent evaluators evaluated the apps and presented a mean score using the Mobile App Rating Scale (MARS). The correlation between MARS scores, user and evaluator ratings, and the number of secondary features of the apps were analyzed. Results: Of the 2,772 dietary supplement apps identified, 17 apps were included according to the selection criteria. The mean MARS score was 3.28 (standard deviation: 0.29) out of 5. Apps had higher scores in aesthetics and functionality dimensions, while engagement and information dimensions had lower scores. There was a positive correlation between the number of app downloads and information among MARS dimensions. The subjective evaluation also correlated with the information dimension. There was a positive correlation between the secondary features of the apps and MARS total score as well as the engagement dimension. Conclusion: The dietary supplement apps need to be managed at a higher level of quality to provide safe and reliable information to consumers. Especially, quality on information and engagement dimensions can be improved. Involvement of healthcare professionals in the app development, management with adequate referencing of information, and use of secondary features for enhanced user engagement can be helpful.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.357-359
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• 2023

This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제8권1호
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• pp.213-217
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• 2020

In this paper, we present that Virtual Reality (VR) is a type of media that has attracted interest in storytelling and media utilization. VR was first discussed as a specific narrative medium with traditional story medium. Via this discussion, The innate difference of VR is that the role of the media users in which the narrative is communicated were active in the development of the narrative unlike that of most classical narrative media. We also discussed specific features related to VR based on the theories of traditional literary criticism, movie reviews, and plays. Through these discussions, we aruged two directions of VR storytelling production as an narrative medium, its specificity, and its expressiveness for VR producers. First, story processing and characters can be introduced as part of continuing a new narrative by altering the interaction history that appears in VR stories to user interest ratings. Second, VR interaction responds intuitively to the idea that it represents a trajectory across the story surface of all possible interactions. More specific theories and controvercials are discussed.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권2호
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• pp.231-246
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• 2013

소셜 메타데이터는 정보를 기술하는 메타데이터에 사회적 기능이 부여된 것을 말한다. 본 연구는 국내 대학도서관의 소셜 메타데이터와 관련된 현황을 살펴보고 이용자의 상호작용을 통해 공유와 협력을 도모할 수 있는 소셜 메타데이터의 방향성을 제시하고자 하였다. 173개의 국내 대학도서관의 웹 사이트를 조사하여 실제 활용되고 있는 소셜 메타데이터의 유형을 살피고 유형에 따른 활용방식을 조사, 분석하였다. 대부분의 도서관에서 소셜 메타데이터는 제공하고 있는 콘텐츠에 대한 이용자의 의견을 자유롭게 제시하는 표현형 참여 수준에 그치고 있으며, 이용자의 상호작용과 협업을 촉진하는 보다 적극적인 참여 수준에는 미치지 못함을 알 수 있었다. 본 연구의 소셜 메타데이터의 개괄적인 분석의 결과는 대학 도서관에서 소셜 메타데이터를 활용하는 데 기본적인 틀을 마련하는데 도움이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국항공운항학회지
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• 제25권3호
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• pp.9-17
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• 2017

Incheon International Airport is total number of passengers using that increased by 8.3 percent year-on-year, with the highest level of user ratings since the opening of the previous year. Thus, After analyzing the positive image of Incheon International Airport and analyzing future corporate image development, the company conducted a study on improving the image of Incheon International Airport. Based on the SERVQUAL method, the study classified the five types of SERVQUAL. The difference in the distinctions of the media coverage varied, and the differences in the credibility of the media show that the differences between the press and the credibility of the media are not reflected in the characteristics of the media. These findings will provide data for the managerial control of corporate images based on positive or negative reporting on the Incheon International Airport, and based on the analysis of the findings, it is believed that it will benefit from being the most high-profile airport.