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양새동,장재명,정회경,Yang, Xitong,Jang, Jaemyung,Jung, Hoekyung 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.1
최근 연구실 내의 시약장의 경우 센서를 통해 현재 내부 환경을 나타내기만 할 뿐 시약장 내부의 상태를 실시간으로 확인할 수 없다. 또한 시약장 내부에 이상상황 발생 시 사전에 발견하지 못할 경우 큰 사고가 발생할 수 있다. 이러한 문제점을 해결하고자 본 논문에서는 시약장과 ICT를 융합한 시약장 모니터링 시스템을 제안하였다. 실시간으로 측정된 센서의 데이터를 모니터를 통해 사용자에게 실시간으로 보여주고 데이터베이스에 저장한다. 또한 저장된 데이터를 활용하여 위험 상황 시 등록된 관리자에게 실시간으로 메시지를 전달하여 위험상황을 알려줄 수 있고 원격에서 확인, 제어할 수 있도록 한다. 이는 시약장 내부의 상태를 어디에서라도 제어 및 확인 할 수 있어 안전성을 향상 시킬 수 있을 것으로 사료된다. Recently, the reagent in the laboratory can not only confirm the internal environment through the sensor but also check the status inside the reagent cabinet in real time. Also, if an abnormality occurs in the inside of the reagent cabinet, a serious accident may occur. To solve these problems, this paper proposes a reagent monitoring system that integrates reagent and ICT. The sensor data measured in real time is displayed to the user in real time through the monitor and stored in the database. In addition, by using the stored data, it is possible to inform the registered administrator in real time of the dangerous situation by informing the dangerous situation in case of danger, and to be able to check and control remotely. This can improve safety by making control and confirmation of the state of the inside of the reagent everywhere.
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정인용,양새동,정회경,Jeong, In-Yong,Yang, Xitong,Jung, Hoe-Kyung 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.1
추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다. Recommendation system is filtering for users require appropriate information from increasing information. Recommendation system is provides the information based on user information or content that information entered in the original through process of filtering through the algorithm. Recommend system is problems with Cold-start, and Cold-start is not enough information in the occurrences for new users of recommend system in the new information to the user when recommend. Cold-start is should meet to resolve the user of information and item information. In this paper, Suggest for movie recommendation system on collaborative filtering techniques and content-based filtering techniques based to a hybrid of a hybrid filtering techniques to solve problems in cold-start.
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