• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2020년도 제62차 하계학술대회논문집 28권2호
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• pp.279-280
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• 2020

최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제2권9호
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• pp.1175-1182
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• 2001

원투원 마케팅(데이터베이스 마케팅 또는 관계 마케팅)은 컴퓨터의 발전과 더불어 기업 및 고객에게 이익을 가져올 것이며, 또한 고객의 세일 및 광고에 변화를 가져올 여러 분야 중의 하나이다. 인터넷 쇼핑몰에서 지능적인 고객 서비스의 일환으로, 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법으로 잘 알려진 장바구니 분석을 이용한 개인화 된 광고를 제공하는 기법을 제시하고자 한다. 추천 기법의 핵심적인 이론으로 통계학, 데이터 마이닝, 인공 지능, 규칙 기반 매칭 등이 있다. 개인화 된 추천을 위한 규칙 기반 관점에서, 개인화를 위한 마케팅 규칙은 일반적으로 마케팅 전문가로부터 추출되어 고객의 데이터를 갖고 추정한다. 그러나 마케팅 전문가로부터 규칙을 추출하기란 매우 어려울 뿐만 아니라, 작성된 지식 기반 규칙을 검증하고 유지하기도 어렵다. 본 논문에서는 장바구니 분석 기법을 이용하여, 크로스 세일 마케팅 규칙을 추출한 뒤, 고객이 인터넷 쇼핑몰에 방문했을 때 개인화 된 광고를 제공하는데 초점을 두기로 한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권4호
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• pp.731-737
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• 2018

추천 시스템은 컨텐츠, 온라인 커머스, 소셜 네트워크, 광고 시스템 등 많은 분야에서 사용자가 관심 있을 만한 정보를 선별 제안함을 목적으로 활발하게 연구되고 있다. 그러나 과거 선호도 데이터를 기반으로 제안하는 추천시스템이 많고 과거 데이터가 적거나 없는 사용자를 대상으로는 제공하기 어려우므로 낮은 성능을 보인다는 부문에서 문제점이 있다. 따라서 더욱 고차원적인 데이터 분석에 관한 관심이 증가하고 있고 Matrix Factorization이 주목받고 있다. 이 논문은 그 중 추천시스템에서 주목받는 Factorization Machines Learning(FM)모델과 고차원 데이터 분석인 High-order Factorization Machines Learning(HOFM)의 비교와 재연을 연구하고 제안 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.193-198
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• 2023

딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.55-61
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• 2023

본 연구는 가상 인플루언서에 대한 감성반응이 광고효과에 어떠한 영향을 미치는지를 확인하고자 하였다. 기존 연구들이 인플루언서의 속성에 주목한 것에 반해, 가상 인플루언서를 경험하면서 나타나는 소비자의 심리적 반응이 의사결정에 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 연구결과, 가상 인플루언서를 경험하면서 소비자들은 구체적인 감성반응을 나타내고 있었으며, 당당함, 청초함, 은은함, 트렌디함, 화려함, 단순함, 소탈함이 대표감성으로 추출되었다. 또한 이러한 감성반응들이 브랜드태도와 구매의도, 추천의도에 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 연구결과는 가상 인플루언서를 활용한 마케팅 커뮤니케이션에 실무적 함의를 제공하고 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• 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.

• 한국조리학회지
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• 제22권5호
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• pp.252-266
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• 2016

본 연구는 예삭장과 호텔의 홍보와 광고 효과를 높이기 위해 예식장과 호텔 서비스 접점이 가장 많은 예식장 식당 하객을 대상으로 예식장 식당 서비스 품질과 예식장 식당 고객만족, 그리고 추천의도 간의 관계, 또 이 인과관계에서 예식장 호텔 이미지의 조절효과에 대해 검증하였다. 이를 위해 서울에 소재하는 예식장과 호텔 10곳을 선정하여 예식장 식당을 이용하는 하객 332명을 대상으로 실증분석을 하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 예식장 식당 서비스 품질 중 종업원, 시설 및 환경, 그리고 편리성 서비스 품질은 예식장 식당 고객만족에 유의적인 정(+)의 영향력이 있었다. 둘째, 예식장 호텔 이미지는 음식과 종업원 서비스 품질과 예식장 식당 고객만족 간에 부(-)의 조절효과가 있는 반면, 시설 및 환경 서비스 품질과 예식장 식당 고객만족 간에 정(+)의 조절효과가 있었다. 셋째, 예식장 식당 고객만족은 추천의도에 유의적인 정(+)의 조절효과가 있었다. 넷째, 예식장 호텔 이미지는 예식장 식당 고객만족과 추천의도 간에 유의적인 부(-)의 조절효과가 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.3-6
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• 2012

최근 모바일 시장이 급속도로 성장함에 따라, 현대인들은 컴퓨터가 가지는 여러가지 제약들을 극복하여 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있는 수단으로 모바일 컨텐츠 사용이 늘고 있다. 그러나 광범위한 콘텐츠의 추천으로 콘텐츠의 선택에 있어 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자가 원하는 콘텐츠를 예측하여 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 요구에 맞추어 원하는 컨텐츠를 제공하기 위하여 협업필터링을 이용하여 추천의 선택 횟수를 높일 수 있는 방법을 제시한다. 첫번째 단계에서 대분류로 카테고리를 구분하여 목표고객과 사용자간의 유사도를 구하고, 최근접 이웃을 구성하여 대분류 카테고리간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 대분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 두 번째 단계에서 소분류 카테고리 간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 소분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 실험에서 대분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천하고, 소분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천해 두 가지 방법의 결과를 비교하여 소분류 카테고리 기반 협업필터링의 방법이 선택 횟수가 높다는 것을 검증하였다.

• 인삼문화
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• 제4권
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• pp.103-127
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• 2022

20세기 초반 근대 문물이 유입되면서 우리나라 인삼 산업에도 많은 변화가 일어났다. 인삼 재배법과 상업의 발전으로 인삼의 생산과 소비가 늘어났고 근대적 제제기술을 이용한 다양한 인삼 제품이 개발되었다. 자연히 이들 제품의 판매 경쟁도 치열해졌다. 당시 신문 광고에는 이러한 제품의 개발 동향과 판매 경쟁이 상세히 나타난다. 1920년 이전까지는 신문에 나타나는 인삼에 관한 광고는 매우 적었다. 아직 신문이 일반화되지 못했고 인삼 산업도 그만큼 발전하지 못했기 때문으로 생각된다. 1920년 동아일보와 조선일보가 창간되면서 인삼 광고가 활기를 띠기 시작했다. 1920년대 신문에 실린 인삼 광고는 인삼의 전통 한방적 효능과 신비함을 강조하는 용어를 많이 사용하였다. 인삼과 녹용을 복합 처방한 제품의 광고가 많은 것으로 보아 당시 이 제품이 큰 인기가 있었던 것으로 보인다. 제품을 복용한 사람들의 체험담도 이때 광고에 등장한다. 또한 당시 이미 통신판매가 광범위하게 활용되고 있음도 알 수 있다. 1925년에는 인삼제품을 매일 배달한다는 광고도 등장한다. 당시 뿌리삼은 그 크기와 품질에 따라 현재보다 훨씬 정교하게 분류되어 있었음이 광고에 여실히 드러난다. 1920년대 인삼 제품은 액제, 환제, 농축액 등 전통 한방 제형의 범위를 크게 벗어나지 못하고 있다. 1930년대 인삼 광고는 더욱 활발해진다. 이 시기에는 대학의 교수, 의학박사, 약학박사 등의 직함을 가진 전문가가 광고에 등장한다. 이들이 인삼을 추천한다거나, 성분이나 약효를 설명하거나, 심지어 이들의 실험 노트까지 광고에 등장하여 과학적 연구 결과를 근거로 인삼 제품의 신뢰도를 제고하기 위한 홍보가 강화된다. 1931년에는 현대적인 정제의 광고가 등장한다. 이후 비타민이나 다른 특정 성분을 강화한 인삼 제품이 등장하고, 병약자를 위한 인삼 미음도 등장한다. 1938년에는 최승희와 같은 무용수나 유명 영화배우를 모델로 사용하는 광고도 등장하게 되면서 인삼광고는 더욱 현대화되고 대중화 된다. 1920~1930년대 인삼광고는 당시 급변하는 우리 사회의 한 단면을 극명하게 보여준다.