• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.88-97
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• 2013

개인화된 추천을 제공하기 위한 협력 필터링은 추천 시스템에서 성공적으로 활용되어 온 기법이다. 그러나 협력 필터링이 주로 연구 및 적용된 분야들은 사용자로부터의 명시적 피드백이 존재하는 독립된 아이템들을 추천하는 것에 초점을 두고 있다. VOD 서비스 플랫폼에서 개인화된 TV 프로그램을 추천하기 위해서는 해당 도메인의 특성과 제한들을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 시리즈 속성을 이용하여, 선호를 판단하기 힘든 비명시적 피드백인 회별 프로그램 시청기록을 명시적이고 지속적인 프로그램 선호도로 변환하는 방법을 고안하였다. 데이터 수집과 최종 추천은 회별 프로그램 단위로 이루어지면서 협력 필터링 처리 단위는 프로그램으로 변경되어 TV 프로그램 VOD 추천 환경에 가장 적당한 형태로 협력 필터링을 변형 적용하였다. 실험 결과는 고안된 추천 시스템이 단순히 협력 필터링을 적용했을 때보다 높은 정확도와 더 적은 계산량을 가지는 것을 보여준다. 도메인 특화된 이러한 변형은 추천 시스템의 알고리즘 모듈로 구성되어 기존에 알려진 다양한 협력 필터링 기법과 결합하여 사용될 수 있다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.183-191
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• 2017

본 연구는 과학 학술정보 서비스 플랫폼 이용자의 정보 검색 편의성을 확보하고 적합한 정보의 획득에 소요되는 시간을 절약하기 위하여, 운영 중인 서비스 메뉴와 각 서비스 별 콘텐츠 정보를 제공하는 알고리즘 중 콘텐츠 추천 알고리즘을 최적화하고 그 결과를 비교평가 하는 것이다. 추천 정확도를 높이기 위해 이용자의 '전공' 항목을 기존 알고리즘에 추가하였으며, 기존 알고리즘과 최적화된 알고리즘을 통한 추천 결과의 성능평가를 수행하였다. 성능평가 결과 최적화된 알고리즘을 통해 이용자에게 제공되는 콘텐츠의 적합도가 21.2% 증가함을 파악하였다. 이용자에게 적합한 콘텐츠를 시스템에서 자동 도출하여 각 서비스 메뉴 별로 제공함으로써 정보 획득 시간을 단축하고, 연구정보로서 가치 있는 연구결과물의 생명주기를 연장할 수 있는 방안이라는 데 본 연구의 의의가 있다.

• 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.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.604-606
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• 2004

방송과 관련된 디지털 기술과 통신 기술의 급격한 발전은 방송 산업의 다양화와 컨텐츠의 수적 증가를 유도한 반면 시청자의 시청 환경을 고려하는 편의성과 최적 정보 전달 기술의 발전은 더디게 진행되어왔다. 본 논문에서는 국내에서 최근 상용 서비스가 실시된 양방향 TV 환경에서 양방향 방송 서비스를 제공하고, 시청자의 행위, 선호도, 성향 등을 분석하여 개인화된 프로그램 채널 추천, 표적화된 광고의 제공, T-Commerce 환경을 지원할 수 있는 양방향 TV 개인화 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권4호
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• pp.161-175
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• 2024

본 연구는 OTT 개인화된 추천서비스에 대한 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도에 미치는 선행요인들을 분석하였다. 먼저 OTT 개인화 추천시스템의 특성을 정확성, 다양성, 신기성으로 하였고, 성격 5요인 모형인 친화성, 정서적 불안정성, 성실성, 외향성, 경험에 대한 개방성을 활용하였다. 또한 지각된 투명성을 추출하여 정보 프라이버시 염려, 개인정보 제공 의도 간의 관계를 분석하였다. 그리고 서비스 혜택과 개인정보 제공 의도 간의 관계를 살펴본 후 프라이버시 염려와 개인정보 제공 의도에 있어 조절 효과가 있는지 분석하였다. 연구 결과에 따르면 개인화 추천시스템 특성들은 유의한 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났으나, 성격 5요인 중 정서적 불안정성, 외향성, 경험에 대한 개방성은 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 지각된 투명성 역시 프라이버시 염려에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 프라이버시 염려와 서비스 혜택은 개인정보 제공의도에 유의미한 영향을 미치며 프라이버시 염려와 개인정보 제공의도 간에 서비스 혜택이 조절효과를 가지는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 OTT 기업들이 사용자들의 프라이버시 보호 행동을 이해하는데 도움을 줄 것으로 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1549-1552
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• 2015

최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.122-126
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• 2014

감성은 콘텐츠 구매과정에서 결정적인 요소로 작용하며, 영화 콘텐츠의 탐색/소비 과정에서도 콘텐츠 소비의 새로운 기준이다. 그러므로 본 연구에서는 콘텐츠의 내용과 감성을 반영하기 위한 감성분류체계를 제안하였다. 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자의 취향과 감성에 기반하여 콘텐츠를 분류/추천하여 개인화된 편성을 제공하는 것을 "감성 큐레이션"이라 정의하고, 이를 위한 감성기반 큐레이션 방법론을 기술하고 실험을 통해 추천 효과를 입증하였다. 큐레이션은 기존의 개인화 추천과 달리 고객 취향뿐만이 아닌, 신선함, 다양성을 제공할 수 있어야 하며, 상용 큐레이션 서비스에서는 실제 시청으로 연결되는 비율이 중요하다. 본 연구에서는 큐레이션 성능 평가를 위해 성향인지도, 신선도, 다양성에 기반한 만족도 설문조사 방법과 함께, 콘텐츠의 전체 시청률 대비 큐레이션을 통해 추천되어 증가된 시청률의 확대 비율인 Lift score 라는 새로운 평가 방법을 제안하여 그 효용성을 증명하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.436-438
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• 2001

인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 사용하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 웹페이지의 콘텐트를 재 설계하고, 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 협력 필터링 에이전트(Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2792-2794
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• 2001

인터넷은 정보의 바다로 표현할 만큼 방대하며, 이러한 넘치는 정보 속에서 사용자에게 필요한 정보들을 추출하여 사용자들의 효율성과 만족도를 높이는 것이 개인화 정책이고, 결과적으로 전자상거래 사이트에서의 판매의 증가를 이루기 위해 필요한 것이다. 따라서 개개인의 특성에 맞춘 개인화 서비스가 현재의 인터넷에서 제공하는 효율성을 뛰어넘을 수 있는 새로운 해결점으로 주목받고 있다. 본 논문에서는 기존의 협력 필터링(Collaborative filtering) 방법을 개선하여 사용자의 선호도(preference)를 결정하고, 이를 토대로 알맞은 아이템 추천 서비스를 사용자에게 제공하는 해쉬테이블 기반 협력 필터링 에이전트(Hash Table based Collaborative Filtering Agent)를 제안하고자 한다. 이를 통하여 기존의 사용자 또는 처음 방문한 사용자에게도 사이트를 방문하는데 만족도와 효율성을 높이도록 하는 것이 목표이다.