• 한국전자거래학회지
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• 제17권3호
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• pp.15-41
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• 2012

최근 SNS상에서 소비자들이 지인의 추천을 통해 구매를 하는 현상이 많이 벌어지고 있다. 본 연구에서는 이러한 지인추천이 새로운 구매 휴리스틱 유발 요소로서 영향력을 갖는지 살펴본다. 이를 위해 구매 휴리스틱에 대한 지인추천의 영향력을 대표적 휴리스틱 유발 요소인 대중추천의 영향력과 신뢰성, 전문성, 적합성 측면에서 비교해 본다. 나아가 정보원천의 영향력뿐만 아니라 정보 빈도의 효과도 살펴본다. 즉, 지인의 추천이나 대중의 추천이 구매의사결정에 영향을 미침에 있어 정보원천으로서의 우위가 있다면, 그 효과가 상대적 빈도에 의해서는 어떻게 달라지는지도 살펴보는 것이다. 이는, 다수의 대중추천보다는 한정된 지인추천이 양적인 열세를 가질 수 있다는 현실에 착안한 것이다. 따라서 지인추천이라는 새로운 정보원천이 가지는 구매 휴리스틱 영향력에 있어 빈도의 제한성에서 오는 현실적 효과를 살피고자 한다. 연구 결과, 동일한 빈도에서는, 지인추천이 대중추천보다 구매 휴리스틱 유발에 있어 월등한 효과를 가지고 있지 않은 것으로 나타났다. 하지만, 지인추천 또한 대중추천처럼, 아무런 추천이 없는 경우에 비해서는 구매 설득력이 우월한 것이 확인되었으며, 신뢰성 면에서는 대중추천보다 높이 평가되었다. 또한, 지인추천이 대중추천보다 강력한 구매 휴리스틱 요소가 되기 위해서는 절대적 빈도 우위가 필요함도 밝혀졌다. 본 연구는 소비자의 구매 휴리스틱에 대한 이해를 넓힘으로써, 구매에 보다 적절한 정보를 제공하고, 효율적인 구매를 지원할 수 있도록 기업관점의 함의를 제공해 줄 것이다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.619-626
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• 2012

주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.447-456
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• 2019

본 연구는 골프장 대중화를 위하여 대중제 골프장의 물리적 환경에 관하여 파악하고 하는 목적을 지녔다. 구체적이고 세부적인 측면으로는 대중제 골프장의 물리적 환경이 고객감정반응과 골프장 이미지 및 추천 의도에 미치는 영향에 대해 분석을 진행하고자 한다. 이러한 목적을 지니고 연구 참여자들의 인구통계학적 특징을 알아보기 위해 빈도분석을 시행하였으며, 탐색적 요인분석을 통해 구성 타당도의 검증을 시행하였으며, 신뢰도 분석을 하였으며, 다중공선성의 여부를 파악하기 위한 상관관계분석을 실시하였고, 제시된 가설들에 대해 검증을 하기 위해 다중회귀분석을 수행하였다. 본 연구결과, 첫째, 물리적 환경의 하위 요인인 편의성, 청결성, 심미성은 고객의 긍정적 감정에 영향을 주었으며, 둘째, 물리적 환경의 하위 요인인 청결성은 고객의 부정적 감정에 유의한 영향을 주었지만, 편의성과 심미성은 긍정적인 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 셋째, 물리적 환경의 하위 요인인 편의성, 청결성, 심미성은 골프장 이미지에 긍정적인 영향을 미쳤으며, 넷째, 물리적 환경의 하위 요인인 편의성, 청결성, 심미성은 추천 의도에 영향을 주는 것으로 밝혀졌다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.523-528
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• 2021

현재의 유튜브는 사용자가 실제 소비한 콘텐츠를 기반으로 사용자에게 유사한 콘텐츠를 추천한다. 이런 알고리즘의 특성으로 인하여 사용자는 비슷한 분야의 콘텐츠는 잘 추천받지만 소비 한적이 없는 분야의 콘텐츠는 추천 받기가 어렵다. 폭넓게 영상을 추천 받는데 있어서 한계가 있다. 크라우드 소싱을 활용하여 이 문제를 해결하고자 한다. 유튜브를 사용하는 대중들의 직접적인 참여를 통하여 다양한 채널을 추천받을 수 있는 플랫폼을 제안한다. 사용자는 다양한 채널을 추천받고 채널 토론 방에서 사람들과 소통할 수 있으며 동시에 채널을 추천하여 수익을 창출할 수 있다. 본 플랫폼이 다양한 크라우드 소싱 기반의 추천 플랫폼에서 활용될 수 있기를 기대한다.

• 출판저널
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• 통권237호
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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.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.68-77
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• 2015

현대 대중문화 속에서 대중음악의 비중이 커짐에 따라 인간의 감성을 표현하는 수단의 하나인 음악에서 가사의 역할 비중이 높아지고 있다. 본 연구는 경쾌한 감성 음악과 슬픈 감성 음악의 가사를 비교 연구하여 각각 감성 표현을 어떻게 극대화 할 수 있는지 증명하는 것을 제시한다. 이로 인하여 경쾌한 감성 음악의 다양성과 슬픈 감성 음악의 한정성으로 차이점이 나타나는 특징을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 추계학술발표대회
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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.