• 한국의류학회지
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• 제42권5호
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• pp.871-883
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• 2018

This study tests consumer responses to online product recommendation service offered by a website. A product recommendation service refers to a filtering system that predicts and shows items that consumers would like to purchase based on their searches or pre-purchase information. The survey is conducted on 300 people in an age group between 20 and 40 years in a panel of an online survey firm. Data are analyzed using confirmatory factor analysis and structural equation modeling by AMOS 20.0. The results show that personalization quality does not have a significant effect on trust, but relationship quality and technology quality have a positive effect on trust. Three types of quality of recommendation service also have a positive effect on commitment. Trust and commitment are factors that increase service usage intentions. In addition, this study reveals the moderating effect of light users vs heavy users based on online shopping time. Light users show a negative effect of personalization quality on trust, indicating that they are likely to be uncomfortable to the service using personal information, compared to heavy users. This study also finds that trust vs commitment is an important factor increasing service usage intentions for heavy users vs light users.

• 전기전자학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.159-166
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• 2009

최근까지 장르나 무드 등의 정적 분류 기술자를 이용한 음악 정보 검색에 관한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 정적 분류 기술자는 주로 음악의 다양한 내용적 특징에 기반하기 때문에 그러한 특징에 유사한 음악을 검색하는 데 효과적이다. 하지만 음악을 들었을 때 느끼게 되는 감정 내지 기분 전이를 이용하면 정적 분류 기술자보다 더 효과적이고 정교한 검색이 가능하다. 사람이 음악을 들었을 때 발생하는 감정 전이의 효과에 관한 연구는 현재까지 미비한 실정이다. 감정 전이의 효과를 체계적으로 표현할 수 있다면 기존의 음악 분류에 의한 검색에 비해 음악 추천 등의 새로운 응용에서 더 효과적인 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 본 논문에서는 음악에 의한 인간 감정 전이를 표현하기 위한 감정 상태 전이 모델을 제안하고 이를 기반으로 새로운 음악 분류 및 추천 기법을 제안한다. 제안하는 모델의 개발을 위하여 다양한 내용 기반의 특징을 추출하였으며, 고차원 특징 벡터의 차원 감쇄를 위하여 NMF (Non-negative Matrix Factorization)를 사용하였다. 성능 분석을 위한 실험에서 SVM (Support Vector Machine)을 분류기로 사용한 실험에서 평균 67.54%, 최대 87.78%의 분류 정확도를 달성하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.88-95
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• 2002

최근 방송의 디지털화에 따라 지상파, 위성 등의 방송 매체는 다채널 서비스가 가능하게 되었고, CATV 및 위성에서는 수백 채널의 수용이 가능하게 되었다. 이에 따라 시청자의 채널에 대한 선택의 폭이 넓어지게 되었으나 수백 개의 채널중 시청자의 취향에 맞는 채널을 선택한다는 것은 어려운 일이다. 이에 본 논문에서는 Set Top Box(STB)와 같은 다채널 방송 수신 장치에서 자동적으로 개인의 취향에 맞는 방송 프로그램을 추천해 주기 위한 효과적인 방법을 제시한다. 사용자가 시청한 프로그램에 대한 정보를 MPEG-7 MDS를 이용해 user history data로 작성하고, 이 user history data를 이용해서 시간대별 사용자의 취향과 유사한 장르의 프로그램을 추천하고, 추천된 장르에서의 채널 선호도를 고려하여 채널을 선택한다. 실험한 결과에 따라 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 취항의 채널을 선택하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.117-125
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• 2022

최근 여행에 대한 관심이 높아지면서, 번거로운 여행 일정을 대신 수립해주는 여행 일정 추천 서비스에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 여행 일정 추천에 있어 가장 중요하면서도 공통적으로 제시되는 목표는 여행 목적지 근처의 인기 관광지를 포함한 최단 거리 여행 경로를 제공하는 것이다. 다수의 기존 연구에서는 개인 맞춤형 스케줄 제공에 초점을 맞추었으며, 사용자의 여행 이동 경로 이력이나 SNS 리뷰가 존재하지 않을 경우 설문 조사가 필요한 문제점이 있었다. 또한 최단 거리를 계산할 때 발생할 수 있는 현실적인 문제점도 명확히 지적되지 않았다. 이와 관련하여, 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 활용하여 인기 관광지를 알아내기 위한 정량화된 방법을 소개하고, 최단 거리 알고리즘 적용시 발생할 수 있는 문제점과 이를 해결하기 위한 휴리스틱 알고리즘을 함께 제시한다. 제안 방법을 검증하기 위해, 경상남도를 대상으로 63,000여 개의 플레이스 정보를 수집하고 빅데이터 분석을 수행했으며, 실험을 통해 제안한 휴리스틱 스케줄링 알고리즘이 실제 데이터 상에서 실시간 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.5-6
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• 2011

사용자 중심의 감성공학으로 다변화 되어가는 유비쿼터스환경에서 디자인 요소와 결합시키는 상호작용이 요구되고 있으며 많은 연구가 진행되어 왔다. IT융합기술을 이용하여 감성 디자인을 제공하는 것은 제품 서비스 전략의 중요한 요소이다. 본 논문에서는 정보 필터링을 이용한 감성공학적 자동차 디자인 지원 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 감성에 부합하는 자동차 디자인을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 디자인 스타일에 접근하도록 한다. 현실의 상황을 활용하고 정보 필터링으로 디자인을 추천함으로써 사용자에게 지능화된 개인화 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.351-354
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• 2021

본 연구에서는 기존 업체들이 활용하고 있는 반려동물 생체인식 기술 기반 통합 서비스 앱을 제안한다. 이 앱은 반려동물 미등록자의 미등록 사유를 바탕으로, 접근성 및 노출 빈도가 높은 스마트폰 앱으로, 등록 방식은 안면, 비문, 홍채, DNA 등록을 활용한다. 하나의 생체인식 방법을 사용하는 것이 아닌 다중 인식 방법을 제공하고, 각 인식 방법별 정확도의 비중을 달리하여 오차를 줄이고, 기존의 등록 방식 및 앱과의 차별화를 시도하고자 한다. 또한, CUPET 앱은 단순 등록에 그치지 않고, 실종 및 유기 동물 찾기, 예방접종 주기 및 반려동물 생애주기 정보 제공, 사용자들의 데이터 및 병원 연계를 통해 반려동물 유형별 병원 추천 등의 서비스를 제공하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 CUPET 앱을 통하여, 등록 방식의 간략화로 반려동물 등록률 증가, 개인의 반려동물 인식 장치 소유 가능으로 실종 및 유기 동물에 대한 신속한 보호가 가능할 것으로 사료된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.31-49
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• 2023

레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.

• 한국위성정보통신학회논문지
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• 제8권4호
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• pp.117-123
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• 2013

최근 스마트폰의 감정인식 기술과 멀티미디어 기술의 발전은 전통적인 방송방식의 새로운 변화를 요구하고 있다. 기존 지상파방송사업자 중심의 단방향 방송은 인터넷, 모바일 그리고 스마트 TV의 결합으로 시청자 중심의 감성방송을 제공하는 양방향 방송매체로의 변환이 불가피하다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 감정(슬픔, 분노, 우울)을 측정할 수 있는 스마트폰 애플리케이션을 개발하고 스마트 TV와 융합함으로써 함께 시청하는 사용자 그룹간의 감성적인 상호 유대감을 높이는 서비스를 제공한다. 만약 사용자 그룹 중에 우울증에 빠진 친구가 있다면, 감정인식 기반의 스마트폰과 TV와의 융합을 통해 시청중인 방송에 초대하여 친구 아바타(이모티콘)의 표정을 보면서 진솔한 대화를 나눔으로써 인간적인 위로를 줄 수 있다. 제안하는 스마트폰 연동의 감성방송 서비스를 통해 외로움과 우울증으로 고통 받는 친구에게 인간적인 유대감과 행복감을 제공함으로써 개인의 극단적인 결정으로부터 구출할 수 있다. 추가적으로, 제안하는 양방향 방송서비스는 시청자의 감성에 따른 프로그램 추천서비스, 감성조명 서비스를 통한 실재감 극대화 및 시청자의 기분을 활용한 홈쇼핑 서비스로 확장이 가능하다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.195-211
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• 2010

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.