• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.333-338
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• 2006

최근 사용자에 대한 많은 정보를 얻는 것이 가능해지면서, 데이터마이닝 기법이나 Contents 추천 기법을 이용한 맞춤형 서비스가 가능하게 되었다. 특히, 대부분의 사람들에게 TV 프로그램 시청은 여가생활시간에서 가장 높은 비중을 차지 하고 있다. 따라서, 보다 지능적인 TV 프로그램 서비스를 제공하는 기술에 대하여 관심이 고조되고 있다. 본 논문에서는 TV-Anytime을 이용하여 개인화된 Electronic Program Guide (EPG)를 생성하고, 개인화된 EPG 정보를 활용하여 시청자에게 맞춤형 TV 프로그램 서비스를 제공하는 시스템에 대한 연구 결과를 제시한다. 또한 시청자의 시청패턴과 TV 프로그램 선호도를 바탕으로 시청자가 원하는 프로그램을 추천하는 TV Program Recommender Agent와 방송 및 TV 프로그램에 대한 대화를 담당하는 TV Program Helper Agent, 시스템 조정 및 메시지 전달을 담당하는 Coordinator Agent로 이루어진 멀티에이전트 기반 시스템 구조를 제시한다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권2호
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• pp.171-182
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• 2012

많은 기업과 개발자들이 사용자들에게 제공할 모바일 어플리케이션을 개발하고 있으나 대부분의 모바일 어플리케이션들이 사용자들의 요구를 만족시키지 못하고 사장되고 있는 실정이다. 본 연구에서는 스마트 단말기 및 모바일 어플리케이션 시장에서 모바일 어플리케이션의 수명이 짧은 이유를 분석하고 이를 바탕으로 어플리케이션의 동적인 사용자 사용성 분석 시스템을 개발하였다. 기존의 사용성 분석을 위한 기법은 전문가 및 사용자들의 설문 및 토의를 통해 진행됨으로써 실 사용자의 맞춤형 분석이 진행되지 못하고 많은 시간과 비용이 발생했다. 본 논문에서는 실 사용자를 대상으로 동적인 사용성 분석 시스템을 개발하였다. 어플리케이션의 생명력이 증가하게 되면 개발자의 이익을 증가시킬 수 있으며, 사용자 입장에서는 맞춤형 콘텐츠를 사용자의 요구에 맞게 서비스를 제공받을 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.460-461
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• 2018

전통적인 방식의 추천 시스템은 사용자가 독립적으로 행동한다는 가정하에 개발된 방식이며, 단순하게 상품을 나열하거나 상품의 속성과 사용자의 기호를 연관하는 기능이 부족하여 가독성과 효율성이 떨어지는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 상품 리뷰 데이터를 크롤링을 한 뒤 R을 이용한 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 비정형의 리뷰 데이터를 사용자의 구매이력과의 연관 분석을 통해 의미 있는 정보로 가공하여 사용자 맞춤형 정보를 제공하는 시스템을 제안한다. 이를 통해 사용자는 방대한 양의 상품 리뷰 데이터를 분석할 필요 없이 자신에게 필요한 데이터만을 제공받을 수 있게 되어 사용자의 의사결정에 도움 될 것으로 사료된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.37-45
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• 2007

본 논문에서는 각 조직과 사용자의 특성에 맞는 맞춤형 e-Ring(Enterprise Portal Back Tone) 시스템을 설계하고 개발하였다. e-Ring 시스템은 고객들이 조직에 전화를 걸 때, 전화 통화를 시작하기 전까지 기다리게 되는 귀중한 시간을 최대한 낭비하지 않도록 하기 위해 고객에게 통화연결음 서비스를 비롯하여 부가 서비스를 제공하는 시스템이다. 이는 일반적인 전화 통화에서 듣게 되는 의미없는 링연결음을 대신하여 조직의 이미지에 적합한 홍보를 할 수 있으며 또한 서비스 사용자 자동 응대 및 서비스 사용자에게 필요한 서비스를 제공하여 서비스 가용성과 업무의 효율성을 극대화 할 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.366-367
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• 2023

지적 장애인은 제한된 활동 환경 범위의 제약으로 인해 자기 신체 구조에 맞는 운동법을 접할 기회가 적고, 각자의 건강 상태와 신체 구조에 따라 운동할 때 세심한 요구가 필요하다. 본 논문은 지적 장애인을 대상으로 비만 관리에 대한 필요성 인지 및 신체 활동량을 늘리기 위한 개인 맞춤형 운동 루틴 추천 시스템을 제안하였다. 제안한 시스템을 구성하기 위해 먼저 대한장애인체육회에서 제공하는 건강 상태, 신체 정보, 장애 유형 및 등급 등의 데이터를 분석하였다. 또한, 웹 사이트에서 장애인의 입력 정보가 들어오면 TF-IDF 벡터를 산출하고, 다른 사용자와의 코사인 유사성을 분석해 운동 루틴을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 추천 시스템을 통해 지적 장애인을 대상으로 맞춤형 건강관리에 대한 인식 향상 및 건강권 보장, 운동 효율 증진 등을 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2016년도 제54차 하계학술대회논문집 24권2호
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• pp.129-130
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• 2016

본 연구는 재미있고 건강한 삶을 추구하는 현대인들이 누구나 즐길 수 있고 재활운동까지 가능하도록 간단한 소도구 운동기구와 결합된 이용자 맞춤형 리듬게임 콘텐츠를 설계한 것이다. 본 시스템은 센서가 부착된 소도구 운동기구와의 인터랙티브를 통해 사용자의 건강상태를 점검할 수 있는 사용자 분석용 콘텐츠와 사용자 건강 상태별로 운동 목표 설정, 종류, 난이도 등의 선별 기능으로 운동 효과를 극대화 할 수 있게 설계되었다. 또한 콘텐츠에 따른 음악, 동작 등의 다양화, 플레이 결과에 따른 점수(확장형의 경우 N/W 에 의한 플레이어 상호간 경쟁유도) 등으로 이용자에게 몰입과 재미를 제공하도록 설계하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2006년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제16권 제1호
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• pp.287-289
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• 2006

이 논문은 사용자의 쿼리와 사용자의 행동양식을 바탕으로 상대네트워크를 구축함으로써 개인화된 논문검색 시스템을 모델링한 것이다. 제안하는 시스템은 사용자가 검색한 논문에서 키워드의 빈도수를 분석하여 개인적 상대네트워크를 구축하게 되는데, 이 네트워크는 다운로드, 열기, 삭제 등과 같은 사용자의 행동으로부터 키워드간 가중치를 조정을 함으로써 구축된다. 시스템의 성능평가를 위해 100명의 사용자들을 대상으로 실험한 결과, 기존의 검색엔진을 사용했을 때보다 성능이 우수하여 사용자 만족도가 높게 나타남을 알 수 있었다

• 한국전자거래학회지
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• 제12권3호
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• pp.193-210
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• 2007

분류체계가 현업에 유용하게 사용되기 위해서는, 다양한 특성을 가진 기업체나 조직의 사용목적에 적합하도록 만들어져야 한다. 분류체계 생성과정을 자동화함으로써 분류체계 시스템의 운용의 효율성과 편의성은 향상될 수 있으나, 실질적으로 업무에 적용하기 위해서는 분류체계 생성 단계에서부터 사용자가 적극적으로 개입하여 요구사항을 반영할 수 있어야한다. 본 연구에서 제안하는 분류체계 생성 알고리즘은 사용자가 원하는 분류단계를 입력받아 이에 맞는 분류체계를 맞춤형으로 생성한다. 또한, 일차적으로 생성한 분류체계를 사용자가 원하는 형태로 변환할 수 있도록 분류항목을 조작하는 연산자를 제안하고 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.554-557
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• 2016

2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.