• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.579-584
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• 2007

대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.406-407
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• 2016

최근 바쁜 일상 속에서 개인의 삶의 질과 활력을 높이기 위해 여가활동에 대한 관심이 증가하고 있고 그 중에서 독서는 꾸준한 사랑을 받고 있는 여가 활동이다. 그 중 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 하지만 소설은 개인의 취향에 영향을 많이 받는다는 특징이 있어 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 기존의 시스템으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하며 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.532-534
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• 2017

최근 1인 가구의 급격한 증가로 인해 자취방을 찾는 인구가 늘어나고 있다. 그에 따라 수많은 자취방이 등장했으며 매우 다양한 가격과 조건으로 자취방들이 형성되고 있다. 이에 따라 사용자에게 만족되는 조건과 가격을 만족하는 자취방을 추천하기란 어려운 일이다. 따라서 본 논문에서는 개인화 요인과 협업 필터링 방법을 이용하여 사용자에게 보다 적합한 자취방을 추천하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.214-216
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• 2005

디지털 방송이 시작되면서 시청자가 선택할 수 있는 채널은 200여 개로 늘어났다. 지금처럼 리모컨으로 채널을 돌려가며 보거나 원하는 TV 프로그램을 찾기란 거의 불가능해진 것이다. 이러한 다채널 다매체 시대에 원하는 프로그램 시청을 도와줄 수 있는 프로그램 가이드 시스템의 필요성이 증가하게 되었고, 더 나아가 TV를 시청하는 각 개인의 선호도를 반영하는 것이 요구되었다. 본 논문에서는 r-order Markov Model을 이용한 개인화된 전자 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. Markov Model은 시간이 지남에 따라 시청하는 프로그램의 변화를 모델링하기 위한 방법으로 사용하였다. 이 시스템은 시청자의 선호 프로그램을 예측하기 위해서 r-order Markov Model을 제안하는 것뿐만 아니라 TV 시청자의 프로그램 선호를 예측하기 위한 모델들을 적용하였다. 실험 결과는 Markov Model이 추천에 대한 높은 정확성을 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.79-98
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• 2011

우리는 개인 전자상거래 포탈에서 개인화를 위한 시맨틱 추천 방법을 제안한다. 시맨틱 추천은 제품의 특성(속성)을 이용하여 의미적 유사성 평가를 통해 이루어진다. 정확한 추천을 제공하기 위하여 제품의 시맨틱 유사성은 제품의 평점정보를 포함한다. 또한, 추천기술은 제품의 평점을 평가하여 고객의 다양한 내포된 의향을 분석한다. 고객의 의향은 "구입한 제품", "쇼핑카트에 추가한 제품", "정보를 본 제품"과 같이 세 가지 유형으로 분류 하고 있다. 우리는 제품의 추천을 위한 제품의 평점을 추정하기 위하여 고객의 내재적 의향을 추적할 수 있다. 또한 우리는 정확한 추천을 제공하기 위해 매우 중요한 유효한 세션을 식별하는 유효성 검사 프로세스 세션을 구현하였다. 우리의 추천 기술은 유사한 환경의 고객의 연령별 그룹에서 높은 수준을 정확도를 보여 준다. 본 논문의 실험섹션에서 우리의 제안 추천방식은 기존 고객뿐만 아니라 이전의 구매기록이 없는 새로운 사용자에게도 기존에 잘 알려진 협업 필터링 방법보다 좋은 성능을 보여 주었다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제10권3호
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• pp.95-100
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• 2011

정보통신 기술의 급속한 성장 및 발전에 따라 유비쿼터스 네트워크 컴퓨팅 및 이용자 맞춤 서비스에 대한 관심이 증폭되고 있다. 또한 최근 스마트폰(Smartphone)을 매개체로 모바일 관련 기술들이 급속도로 발전하며 큰 각광을 받고 있다. 이러한 환경 및 인프라의 발전에 따라 최근 모바일에서 각 종 정보 및 서비스를 제공하는 다양한 응용소프트웨어들이 출시되고 있는 추세이나 그 대부분이 공급자 위주의 정보시스템으로 단순히 다량의 정보들을 불특정 다수의 이용자들에게 제공하는데 목적을 두고 있으며 이용자 개개인에 대한 맞춤화 혹은 개인화된 정보 및 서비스의 제공은 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모바일환경에서 개인화 및 맞춤화를 위한 추천시스템을 설계 및 구현 한다. 각 종 정보필터링 기법의 장점만을 결합한 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering)을 이용하여 추천 시스템을 구성하며 추천의 질을 향상시키기 위해 정보 필터링 단계에 앞서 사용자의 목적행위, 위치의 상황정보(Context-information)를 이용하여 추천대상 아이템의 범위를 결정함으로써 이용자 상황에 따른 효과적인 정보의 추천을 가능하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제11권2호
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• pp.112-123
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• 2005

최근의 전자상거래 사이트들은 사용자 만족을 극대화 시키기 위해 사용자별로 개인화된 서비스를 제공하고 있다. 협력적 필터링은 개인화된 아이템 실시간 추천을 위하여 고안된 알고리즘이며 예측의 정확도와 성능을 증대시키기 위해서 다양한 보완 방법들이 제시되고 있다. 유용한 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 그러나, 협력적 필터링 기술에 관한 연구는 정확도 향상에 관한 연구가 주로 수행되었고 성능 문제는 간과하여 왔다. 본 연구에서는 추천 에이전트 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 대표 속성을 이용한 이웃 선택, 추천 텍스타일 집합, 유사 군집 요소를 협력적 필터링 기술에 추가하여 실험해 보았다. 패션 디자인 추천 에이전트 시스템(FDRAS)을 개발하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.403-405
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• 2004

현재 이동통신사 마다 제공하는 무선 인터넷 프로토콜 환경이 다르기 때문에 사용자는 자신이 선택한 이동통신사에서 제공하는 방식은 사용할 수 있으나, 자신이 사용하지 않는 이동통신사의 서비스는 받을 수 없는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위한 방법으로 유선 인터넷의 웹 문서를 무선 인터넷의 모바일 문서 형식으로 변환하는 모바일 게이트웨이 시스템을 제안한다. 본 시스템은 웹 문서를 모바일 문서로 변환하는 과정에서 사용자에게 적합한 최적의 서비스를 제공하기 위한 방법으로 협업 필터링 기반 개인화 추천 메커니즘을 이용한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.19-24
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• 2020

최근, 애완동물의 급격한 증가로 애완동물의 건강상태 체크와 다양하게 수집된 데이터를 활용하여 사료 추천 등 통합적인 애완동물관련 개인화 상품 추천 서비스가 요구된다. 본 논문은 빅 데이터 기술을 활용하여 애완동물관련 데이터 수집, 전처리, 분석, 관리등 다양한 개인화서비스를 할 수 있는 상품 추천시스템을 구현한다. 먼저, 애완동물이 착용하고 있는 센서 정보와 고객의 구매 패턴, SNS 정보를 수집해 데이터베이스에 저장하고 통계적 분석을 활용하여 사료제작, 애완동물 건강관리 등 맞춤형 개인화 추천 서비스가 가능한 플랫폼을 구현한다. 본 플랫폼은 유사도가 분석될 상품과 상품정보에 대한 유사도 상품 정보를 출력하고 최종적으로 추천 분석한 결과를 출력하여 고객에게 정보를 제공 할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.104-116
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• 2011

추천시스템은 정보기술의 발달에 따른 정보의 홍수 속에서 사용자의 요구 사항과 선호를 바탕으로 사용자와 공급자 양측의 이익을 위해 사용자가 합당한 제품을 선택하기 위한 개인화된 의사결정 지원수단이라고 할 수 있다. 지금까지의 추천시스템에 관한 연구가 주로 공급자의 입장에서 추천시스템의 개선에 관한 연구들이거나 추천시스템 평가에 관한 연구가 대부분이어서 본 논문에서는 수요자의 입장에서 개인감정과 상황이 음악추천시스템의 수용성에 미치는 영향을 분석하기 위해 수정된 TAM을 기반으로 하여 관련 선행연구를 통해 검증된 변수를 기반으로 도출된 잠재변수와 측정치를 바탕으로 연구모형을 설정하고 이를 측정하기 위해 설문조사를 실시하여 다층구조 (High-Order Construct) 구조방정식모형을 통해 이를 분석하였다. 연구결과 개인감정 중에서 내적흥미와 즐거움은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났지만 자기효능감은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났고 개인상황에 있어서는 사회적영향과 시간적합성은 유의한영향을 미치는 것으로 나타났지만 장소적합성은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다.