• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.729-732
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• 2007

맞춤형 방송 솔루션은 디지털 TV 서비스 외에도, 향후 유망기술로 주목 받고 있는 IPTV, DMB 등의 다양한 방송 및 멀티미디어 서비스에 적용이 가능하다. 본 연구에서는 맞춤형 방송 서비스의 객관적인 평가를 위한 성능평가 방법을 제안한다. 정보검색 시스템 평가에 사용하는 정확률, 재현률과 역순위 평균 수치를 적용하여 맞춤형방송의 추천결과와 실제 시청자의 시청 프로그램의 차이를 분석하여 맞춤형 방송 시스템의 정확도와 사용자 만족도를 통계적으로 평가 가능한 메카니즘을 제안한다. 그 동안 평가가 이루어지지 않았던 맞춤형 방송 서비스를 복합적으로 평가하는 방법론을 제안함으로써, 맞춤형 방송 시스템의 지속적인 성능향상과 연구개발에 기여할 것이다. 또한, 맞춤형 방송 서비스의 산업화와 다양한 장비로의 확산에도 기여할 것으로 기대된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.75-87
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• 2016

전자 학술 정보 유통의 확대에 따라 날로 증가되는 학술 콘텐츠 서비스 수요에 부응하기 위하여 보다 효과적인 학술 콘텐츠 추천 시스템 개발이 요구된다. 학술 콘텐츠 추천 시스템은 정보 소비자의 과거 이용 내역을 기반으로 각 소비자 선호(preference)에 맞는 학술 콘텐츠를 제공함으로써 콘텐츠 이용성을 보다 효과적으로 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 특정 기관에 소속된 사용자의 선호에 더욱 부합하는 학술 콘텐츠를 제공하기 위하여 기관의 전자 저널 구독 정보 및 웹 이용 로그를 활용한 저널 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법에서는 기관 사용자의 저널 선호도를 효과적으로 예측하기 위하여 기관 유사도(Institution similarity), 그리고 참고문헌의 인용 관계 데이터를 기반으로 저널 유사도(Journal similarity) 및 저널 중요도(Journal importance)를 산출하여 최종적으로 기관 맞춤형 저널 추천 항목을 구성하게 된다. 또한, 제안하는 추천기법이 적용된 기관 맞춤형 저널 추천 시스템 프로토타입을 개발한다. 개발된 저널 추천 시스템은 각 기관의 저널 선호도 예측을 위하여 활용되는 웹 이용로그를 효과적으로 수집하고 이를 추천 기법에 활용하기 용이한 데이터로 가공 처리 하여 별도의 데이터베이스에 저장하여 추천 기법의 저널 선호도 예측을 위한 기반 데이터로 활용한다. 마지막으로 우리는 기존 추천 기법들과의 비교 성능 평가를 통해 제안 기법의 차별성과 우수성을 보인다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 추계학술대회
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• pp.57-58
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• 2010

UCC 제작자에겐 기존의 추천 서비스와는 차별화된 저작권과 저작 목적 등을 고려한 별도의 추천서비스가 필요하다. 본 논문에선 UCC를 제작하는데 있어 발생하는 저작권문제를 효과적으로 해결하기 위해 UCC 제작 시 참조된 UCC들의 정보를 메타데이터의 reference 요소로 기재할 수 있도록 하였으며, UCC 제작 사용자에게 특화된 추천서비스를 제공하기 위해 제작된 UCC의 참조 데이터를 이용한 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구성하고 있다. 추천시스템은 메타데이터의 tag, reference 요소를 이용해 참조된 UCC 그룹군에서 제작자가 참조한 UCC와 유사한 참조 UCC를 추천 리스트로 만들어서 제공한다. 향후 본 시스템의 효율성 검증을 통해 UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 제작자 편이성이 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스가 IPTV, SmartTV등의 융합형 방송서비스 통해 제공될 수 있을 것 이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-507
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• 2018

빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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• pp.156-159
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• 2010

최근 스마트 폰은 사용의 편리성과 용도의 다양성 때문에 크게 확산 되고 있다. 또 스마트폰의 기능과 용도를 확장 시켜주기 위한 어플리케이션 역시 매일 수십 개씩 쏟아져 나오고 있다. 이미 나와 있는 수 만개의 어플리케이션과, 매일 업데이트 되는 어플리케이션들 사이에서 선호 어플리케이션을 찾기는 쉽지 않은 일이다. 이에 본 연구에선 협력 필터링 기반의 사용자 맞춤형 모바일 어플리케이션 추천시스템을 설계 및 제안한다. 사용자가 선호하는 어플리케이션을 추천 받을 수 있도록 함으로써 사용자에게 선호 정보를 보여 줄 수 있을 뿐만 아니라, 어플리케이션의 구매를 유도하여 새로운 가치 창출과 양방향성 마켓플레이스에 일조 할 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.342-344
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• 2010

스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2020년도 춘계학술발표대회
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• pp.424-426
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• 2020

최근 스마트폰, 스마트 워치, 네비게이션 등과 같은 GPS가 내장된 기기가 늘어남에 따라 사용자의 위치 정보를 기반으로 하는 다양한 형태의 위치 기반 서비스와 다양한 목적에 따른 경로 추천 알고리즘이 제안되고 있다. 대부분의 연구들은 단순히 위치 및 거리 요소만 고려하기 때문에 시간의 측면에서 효율적이지 못하다는 단점이 있다, 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해 시간과 공간을 모두 고려한 사용자 맞춤형 경로 추천 알고리즘을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.26-31
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• 2010

본 연구는 작업현장, 교육현장, 기타 시공간에서 작업자의 현재 상황이나 담당업무 맥락에 따라 개인의 숙련도나 학습 진도에 맞추어 비공식학습과 공식학습 모두 실시간으로 발생할 수 있는 개인 추천 서비스 구현을 목표로 한다. 이에 복합지식을 기반으로 실시간으로 코칭과 조언을 들을 수 있으며, 다차원적인 관계를 쉽게 검색하고 추천할 수 있는 개인 맞춤형 복합지식 지능화 추천 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 복합지식 저장소와 복합지식관리 모듈을 개발하였다. 특정 산업분야에서는 장기적으로 축척되는 지식베이스를 근간으로 하여 전문적인 문제해결 혹은 코칭 서비스 등을 부가적으로 창출할 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.302-304
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• 2016

본 논문에서는 생활 스포츠 콘텐츠 기반의 프로파일 처리 알고리즘에 대하여 제안한다. 제안한 알고리즘은 맞춤형 생활 스포츠 콘텐츠를 추천을 위해 필요한 연구이며, 추천의 신뢰성을 높이기 위해 선행되어야 할 연구이다. 그래서 제안한 알고리즘은 추천 시 고려되는 동적 정보를 포함하는 동적 프로파일을 처리하고, 추천 분류에 따라 변화되는 가중치 값을 처리할 수 있는 동적 프로파일 알고리즘을 제안하였다. 제안한 프로파일 처리 알고리즘은 콘텐츠 추천의 만족도 향상을 기대한다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제7권2호
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• pp.173-193
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• 2022

데이터 3법 개정에 따라 새롭게 금융분야 마이데이터 산업이 도입되었다. 마이데이터 서비스는 맞춤형 금융상품 비교/추천, 맞춤형 소비 조언 등 개인 맞춤형 서비스를 제공한다. 2022년부터 마이데이터 서비스가 시작되었지만 현재 서비스 이용은 크게 활성화되지 못하고 있다. 본 연구는 개인 맞춤형 금융상품 비교/추천 등 금융 소비자 관점에서 마이데이터 서비스 이용에 미치는 요인에 대해 가치기반수용모델을 통해 연구하고자 했다. 이익(Benefit)과 희생(Sacrifice) 변수를 이용하여 금융 소비자들이 갖는 마이데이터 서비스에 대한 지각된 가치와 이용 의도와 관련된 요인을 검증하였다. 조절변수로는 개인 혁신성을 이용하였다. 연구 결과, 맞춤형 상품 비교/추천 서비스는 금융 소비자의 마이데이터 서비스 이용 의도에 중요한 영향을 준다는 것을 알 수 있었고, 개인 혁신성이 조절변수로서 영향을 준다는 것을 알 수 있었다. 마이데이터 서비스 시행 후, 1년이 경과하지 않은 시점에서 소비자의 인지된 가치를 연구하였기에 시기적으로 선행 연구로서 의의가 있다고 할 수 있다. 또한 실무적으로는 마이데이터 서비스의 방향성과 마케팅 소구점을 확인할 수 있었다.