• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.17 no.3
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• pp.15-41
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• 2012

Recently, there happens many purchasing cases encouraged by friends' recommendation in SNS (Social Network Service). This study investigates the effect of friend recommendation on consumers' purchasing heuristic. For this purpose, we compare the effect of friend recommendation with consumer recommendation in terms of trustworthy, specialty, relevancy. Usually, the frequency of friend recommendation is far lower than that of consumer recommendation. Hence, we examine how the effect of information source (friend recommendation or consumer recommendation) is moderated by the frequency of recommendation, as well. As results, this study finds out that, under the same frequency, friend recommendation does not have significantly stronger effect on the purchasing heuristic, although friend recommendation is evidenced as one of significant heuristic inducers. However, in terms of trustworthy, friend recommendation is significantly superior to the consumer recommendation. Moreover, under sufficiently higher frequency, friend recommendation works as better heuristic factor than consumer recommendation. The results deliver managerial implications in the perspective of understanding consumers' purchasing decisions and responding strategies of firms.

• The Journal of Korean Institute of Communications and Information Sciences
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• v.37 no.7C
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• pp.619-626
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• 2012

With the service suggesting additional extended or related query, search engines aim to provide their users more convenience. The extended or related query suggestion service based on popularity, or by how many people have searched on web using the query, has limitations to elevate users' satisfaction, because each user's preference and interests differ. This paper will demonstrate the design and realization of the system that suggests extended query appropriate for users' demands, and also an improvement in the computing process between entering the first search word and the subsequent extension to the related themes. According to the evaluation the proposed system suggested 41% more extended or related query than when searching on Google, and 48% more than on Yahoo. Also by improving the shortcomings of the extended or related query system based on general popularity rather than each user's preference, the new system enhanced users' convenience further.

• Journal of Korea Entertainment Industry Association
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• v.13 no.8
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• pp.447-456
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• 2019

This study was to examine the physical environment of public golf course for golf popularization. More specifically, this study was try to analyze the effects of physical environment on customer emotional response, golf course's image and recommendation intention of public golf course. This study were analyzed by frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation and multiple regression analysis. The results were as follows. First, among the physical environmental variables of public golf course, facilities' convenience, cleanliness, and aesthetics had positive effects on customers' positive emotion. Second, among the physical environmental variables of public golf course, facilities' cleanliness had effects on customers' negative emotion. Third, physical environment of public golf course had positive effects on golf course's image. Fourth, physical environment of public golf course had positive effects on recommendation intention.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.7 no.3
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• pp.523-528
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• 2021

Current YouTube recommends similar contents to users based on the contents they actually consumed. Due to the feature of these algorithms, users are well recommended for contents in similar fields, but it is difficult to be recommended contents in fields that have never been consumed. There is a limit to being widely recommended for videos. I want to solve this problem by utilizing crowd sourcing. I propose a platform that can be recommended for various channels, through direct participation of the public people using youtube. Users can be recommended a variety of channels, communicate with people in the channel discussion room, and at the same time generate revenue by recommending channels. I hope that this platform can be used in various crowd sourcing-based recommendation platforms.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.237
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• pp.4-7
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• 1998

누구나 만화를 좋아하지만 선뜻 만화를 권하는 이는 드물다. 만화를 겨냥한 잣대는 엄격하고, 부정적인 폐해만을 염려하기 때문이다. 최근 들어 만화의 문화적 의미는 뚜렷하게 부각되고 있거니와, 출판과 대중문화의 어엿한 장르로, 새로운 부가가치산업으로 자리매김되고 있다. 이제 만화에서 펼쳐지는 새로운 세계에 안심하고 뛰어들어도 좋을 듯하다. 만화평론 활동을 하고 있는 8인이 '좋은 만화' 5종씩 추천했다. 그 가운데 이두호의 "임꺽정"은 5인에게 추천돼, 가장 좋은 평가를 받았다. 우리 역사를 다룬 시대물이면서, 묵선을 응용한 필치와 아름다운 우리말 사용이 장점으로 꼽혔다. 또 시사만화가 박재동의 "목 긴 사나이"도 4인에게 동시 추천을 받았다. 날카로운 풍자와 애정어린 시선으로 바라본 삶이 잘 녹아 있다는 평. 추천한 만화 가운데 일본 작품도 5종이나 돼 만화대국으로서 면모를 과시했다. 유일하게 유럽만화로 꼽힌 "쥐"는 퓰리처상을 수상한 작품으로 우리 출판계에 드문 유럽만화의 또다른 시장 가능성을 열어보인다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.42-45
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• 2010

본 연구에서는 한국의 대중가요의 가사 정보를 형태소 단위로 분석하고 이 정보를 기반으로 노래의 감정을 분류하여 추천하는 시스템을 제안한다. 이 시스템을 구축하기 위해서 수집된 노래의 가사는 형태소를 분석하여 각 형태소를 자질로 결정하고, 사용되는 분류기는 ME 모델을 이용해서 학습된다. 이 학습된 분류기는 자질의 수에 따라 그 성능이 분석되고, 분류기를 사용한 추천 시스템은 랜덤하게 생성된 데이터 집합에 대해서 얼마나 정확하게 노래를 추천하는 지를 분석한다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.3
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• pp.68-77
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• 2015

As popular music grows, lyrics are taking a more important part of the pop music. In the thesis suggests that to prove that each can I maximize based on the lyrics' emotions, the study compares between a sense of cheerful and sad songs. For this reason, many emotional words were extracted by various word expressions in the cheerful songs and limited expressions of grief sensibilities were shown through relatively small amount of emotional words in the sorrowful songs.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.745-747
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• 2023

여러 분야에서 인공지능 모델을 활용한 추천 방법들이 많이 사용되고 있다. 본 논문에서는 관광지의 대중적이고 정확한 추천을 위해 GPT-3 와 같은 생성 모델로 생성한 가상의 리뷰 문장을 통해 KoBERT 모델을 학습했다. 생성한 데이터를 통한 KoBERT 의 학습 정확도는 0.98, 테스트 정확도는 0.81 이고 실제 관광지별 리뷰 데이터를 활용해 관광지를 분류했다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2016.04a
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• pp.451-454
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• 2016

최근 스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라, 사용자들이 스마트폰을 사용하여 컨텐츠를 즐기는 시간이 많아졌다. 이후 모바일 웹에서 서비스되는 만화들이 연달아 대중들의 이목을 끌게 되어 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등 웹툰 서비스 및 웹툰 플랫폼이 증가하고 있다. 또한 웹툰 데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향 기반으로 협업 필터링 방법을 적용하고, 웹툰의 방대한 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하여 개인 성향에 맞게 웹툰을 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.11a
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• pp.526-527
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• 2020

본 연구는 대중교통 활용도를 높이고자 효율적인 버스 환승지 추천 서비스를 설계한다. 제주데이터 허브에서 입수한 승하차데이터를 처리하여 승객수와 버스의 정류장 도착시간 등을 예측함은 물론 인터넷 연결을 통해 버스정보시스템과 연동하여 현재의 교통상황을 실시간으로 입수하여 효율적인 환승지를 추천한다. 승객은 변동되는 교통상황에 따라 이동중에도 더 좋은 환승 노선으로 변경할 수 있으며 데이터센터 관점에서는 축적되고 있는 버스 데이터의 활용도도 높일 수 있다.