Kyung-Jae Cho

VUNO Inc. (병역 특례)

Contact

Awards

  • 한국정보과학회 (KCC 2019) 우수 발표 논문상, “TV Show 추천 방안들의 성능 분석,” 2019. 08. 07
  • 한국정보과학회 (KCC 2017) 우수 발표 논문상, “커뮤니티 기반 영향력 최대화를 위한 효율적인 CELF 알고리즘,” 2017.
  • 한국정보과학회 제 36회 학생논문경진대회 장려상, “미시적/거시적 측면의 성능 문제를 해소하는 하이브리드 방식의 영향력 최대화 기법,” 2017. 06. 19.

Publications

*졸업 이후 실적은 Google Scholar 혹은 Personal Homepage 참고 부탁드립니다.

2 International Conference Papers

  • Kyung-Jae Cho*, Yeon-Chang Lee*, Kyungsik Han, Jaeho Choi and Sang-Wook Kim, “No, That’s Not My Feedback: TV Show Recommendation Using Watchable Interval”, In Proc. of the 35th IEEE Int’l Conf. on Data Engineering (IEEE ICDE 2019), pp. 316-327, Macau SAR, China, Apr. 8-12, 2019.
  • Kyung-Jae Cho, Yun-Yong Ko and Sang-Wook Kim, “Influence Maximization: Performance Evaluation”, In Proc. Int’l Conf. on Convergence Content (ICCC 2016), pp. 41-42, Okinawa, Japan, Dec. 10-13, 2016.

1 International Journal Paper

  • Yun-Yong Ko, Kyung-Jae Cho and Sang-Wook Kim, “Efficient and Effective Influence Maximization in Social Networks: A Hybrid-Approach,” Information Sciences, Vol. 465, pp. 144-161, Oct. 2018.

2 Domestic Conference Papers

  • 이연창, 조경재, 김상욱, “TV Show 추천 방안들의 성능 분석 (Performance Analysis of Recommendation Approaches in TV Show Domain)”, KCC 2019, pp. 185-186, 제주 국제컨벤션센터, 2019년 6월 26-28일.
  • 고윤용, 조경재, 김상욱, “커뮤니티 기반 영향력 최대화를 위한 효율적인 CELF 알고리즘”, 2017 한국컴퓨터종합학술대회 (KCC 2017), pp. 1602, 라마다 프라자 제주호텔, 2017년 6월 18-20일.

1 Domestic Journal Paper

  • 고윤용, 조경재, 김상욱, “소셜 네트워크에서 효율적인 영향력 최대화 방안,” 한국정보과학회논문지, Vol. 44, No. 10, pp. 1105-1111, 2017년 10월

2 Domestic Patents

  • 김 상욱, 이 연창, 조 경재, 시청가능 에피소드 기반의 TV 프로그램 추천 방법 및 시스템, 등록번호: 10-2129604, 등록일: 2020.06.26. (출원번호: 10-2018-0054373, 출원일: 2018.05.11)
  • 고 윤용, 조 경재, 김 상욱, 하이브리드 방식의 영향력 평가 방법 및 장치, 등록번호: 10-1810864, 등록일: 2017.12.14 (출원번호: 10-2017-0016173, 출원일: 2017.02.06)