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AI BUSINESS RESEARCH LAB

RESEARCH AREA

Deep Learning &

Machine Learning

데이터에 내재된 패턴, 규칙, 의미 등을 추출하고 다양한 분야에 적용하는 연구​

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Bigdata Analysis

 기업의 실정에 맞는 단계적인 혁신을 추구할 수 있는 방안 연구

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Recommender

System

사용자의 선호에 부합하는 상품을 추천하는 서비스의 개인화 연구

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네트워크 사회의 특성을 분석하고 이를 경영 기법에 적용하는 응용 연구

Network Management

LATEST RESEARCH

2021

Internatioanl Journal

  • Gihwi Kim, Ilyoung Choi, Qinglong Li, Jae Kyeong Kim. “A CNN-based Advertisement Recommendation through Real-Time User Face Recognition”, Applied Sciences, Vol.11, No.20, 9705, 2021.10<SCIE>

  • Qinglong Li, Jae Kyeong Kim. “A Deep Learning-based Course Recommender System for Sustainable Development in Education”, Applied Sciences, Vol.11, No.19, 8993, 2021.09<SCIE> 

  • Qinglong Li, Xinzhe Li, ByungHyun Lee, Jae Kyeong Kim. “A Hybrid CNN-based Review Helpfulness Filtering Model for Prediction Enhancement of Recommender Systems”, Applied Sciences, Vol.11, No.19, 8613, 2021.09<SCIE>

  • Yuanyuan Zhuang, Jaekyeong Kim. "A BERT-Based Multi-Criteria Recommender System for Hotel Promotion Management", Sustainability, Vol.13, No.14, 8039, 2021.07<SSCIE>

  • Jaekyeong Kim, Ilyoung Choi, Qinglong Li. "Customer Satisfaction of Recommender System: Examining Accuracy and Diversity in Several Types of Recommendation Approaches." Sustainability, Vol.13, No.11, 6165, 2021.05<SSCI>

Domestic Journal

  • 이청용, 이병현, 이흠철, 김재경, "CNN 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 개인화 추천 서비스 성능 향상에 관한 연구", 지능정보연구, Vol.27, No.3, pp. 29-55, 2021.09

  • 이청용, 최사박, 신병규, 김재경, "온라인 호텔 리뷰와 평점 불일치 문제 해결을 위한 딥러닝 기반 개인화 추천 서비스 연구", Information Systems Review, Vol.23, No.3, pp. 51-75, 2021.08

  • 이청용, 전상홍, 이창재, 김재경, "사용자의 선호도 정보를 활용한 직무 추천 시스템 연구", 한국IT서비스학회, Vol.20, No.3, pp. 7-73, 2021.06

  • 장예화, 이청용, 최일영, 김재경, "리뷰 데이터 마이닝을 이용한 하이브리드 추천시스템 개발 : Amazon Kindle Store 데이터 분석사례", Information Systems Review, Vol.23, No.1, pp.155-172, 2021.02

2020

Internatioanl Journal

  • Hea In Lee, Il Young Choi, Hyun Sil Moon, Jae Kyeong Kim. “A Multi-Period Product Recommender System in Online Food Market based on Recurrent Neural Networks”, Sustainability, Vol.12 , No.3 , pp.1-13, 2020.01<SSCI>

Domestic Journal

  • 김영수, 문현실, 김재경, "Doc2Vec 모형에 기반한 자기소개서 분류 모형 구축 및 실험", 한국IT서비스학회, Vol.20, No.3, pp.103-112, 2020.02

  • 이병현, 최일영, 김재경, “도시특성에 기반한 공유 자전거 이용 패턴의 소셜 네트워크 분석 연구: 서울시 데이터 사례 분석”, Information Systems Review, Vol.22, No.1, pp.147-165, 2020.02

2019

Internatioanl Journal

  • Hyun Sil Moon, Young U Ryu, Jae Kyeong Kim. “Enhanced Collaborative Filtering: A Product Life Cycle Approach”, Journal of Electronic Commerce Research, Vol.20, No.3, pp. 155-168, 2019.8 <SSCI>

  • 최일영, 문현실, 김재경 “Assessing Personalized Recommendation Services Using Expectancy Disconfirmation Theory”, Asia Pacific Journal of information Systems, vol. 29, No.2, pp. 203-216, 2019. 6

  • Il Young Choi, Hyun-ju Choi, Jeong-hee Lim, Seung-hye Jung, Jae Kyeong Kim & Joon-ho Kim. “Predictors of life satisfaction among multicultural African families in South Korea”, Journal of Psychology in Africa, Vol 29, No.3, pp. 7-12, 2019.3 <SSCI>

Interantional Conference

  • Hae In Lee, Il Young Choi, Hyun Sil Mon, Jae Kyeong Kim, "A Multi-Period Product Recommender System in Online Food Market based on Recurrent Neural Networks”, The 21st International Conference on Electronic Commerce(ICEC2019), Excellence Research Paper, Busan, Korea, 2019.7

Domestic Journal

  • 김재경, 오윤석, 최일영, “계층적 분석 과정을 이용한 한국기업의 해외진출 전략 연구”, 기업경영연구, vol. 26, No.2, pp. 99-109, 2019.3

  • 박민우, 문현실, 김재경, “프로세스 마이닝 기반 창업 프로세스 분석 : ICT서비스 창업사례를 중심으로”, Information Systems Review, vol. 21, No.1, pp.135-152, 2019.2

Domestic Conference

  • 김기휘, 문현실, 김재경, "딥러닝 모델을 활용한 상품 판매량 예측에 관한 연구", 한국전자거래학회&한국지식경영학회 2019년 추계학술대회, 2019.11

  • 김영수, 문현실, 김재경, "텍스트마이닝에 기반한 기업별 자기소개서 선호 분석", 한국전자거래학회&한국지식경영학회 2019년 추계학술대회, 2019.11

  • 이병현, 최일영, 김재경, "도시특성에 기반한 공유 자전거 이용 패턴의 소셜 네트워크 분석 연구 : 서울시와 뉴욕시 데이터 사례 분석", 한국IT서비스학회 2019년 추계학술대회, 2019.11

  • 이청용, 최일영, 김재경, "기대불일치 이론을 이용한 심층 신경망 기반 추천시스템의 정확도, 다양성 및 고객 만족도 평가", 한국경영정보학회 2019년 추계학술대회, 2019.11

  • 전상홍, 문현실, 김재경, " 의사결정나무에 기반한 취업지원자의 지원결과 분석", 한국IT서비스학회 2019년 추계학술대회, 2019.11

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Welcome to AI Management Research Center at Kyung Hee University. Our research interests in Deep Learning, Data Mining, and Machine learning to find models, algorithms, and systems for Big data analysis. Specifically, we focus on the following research topics: Deep learning & Machine learning, Recommendation system, Network Management.

본 연구실은 최신  딥러닝, 기계학습, 통계, 추천 시스템 및 네트워크 분석 등을 탐구하는 공간입니다. 빅데이터 시대를 맞이하여 관련 업계 및 연구소에 진출을 희망하는 분들은 대학원 진학을 추천합니다. 많은 지원바랍니다.

  • 딥러닝/머신러닝

  • 빅데이터 분석

  • 추천 시스템

  • ​네트워크경영

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