• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.23 no.3 s.61
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• pp.91-125
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• 2006

Recent advancements in information technology and the Internet have caused an explosive increase in the information available and the means to distribute it. However, such information overflow has made the efficient and accurate search of information a difficulty for most users. To solve this problem, an information retrieval and filtering system was developed as an important tool for users. Libraries and information centers have been in the forefront to provide customized services to satisfy the user's information needs under the changing information environment of today. The aim of this study is to propose an efficient information service for libraries and information centers to provide a personalized recommendation system to the user. The proposed method overcomes the weaknesses of existing systems, by providing a personalized hybrid recommendation method for multimedia contents that works in a large-scaled data and user environment. The system based on the proposed hybrid method uses an effective framework to combine Association Rule with Collaborative Filtering Method.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.6
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• pp.133-141
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• 2015

Mass multimedia contents are shared through various social media servies including social network service. As social network reveals user's current situation and interest, highly satisfactory personalized recommendation can be made when such features are applied to the recommendation system. In addition, classifying the music by emotion and using analyzed information about user's recent emotion or current situation by analyzing user's social network, it will be useful upon recommending music to the user. In this paper, we propose a music recommendation method that makes an emotion model to classify the music, classifies the music according to the emotion model, and extracts user's current emotional state represented on the social network to recommend music, and evaluates the validity of our method through experiments.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.956-959
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• 2014

웹 2.0 의 폭발적인 성장과 스마트기기의 대중화 및 모바일 서비스의 활성화로 인하여 다양하고 방대한 양의 멀티미디어 콘텐츠가 보편화되었다. 따라서, 최근에 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 그러나, 사용자들은 아직도 수많은 멀티미디어 콘텐츠들 중에서 자신들이 원하는 콘텐츠를 찾는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 따라, 사용자들의 올바른 의사결정을 도와주는 추천시스템에 대한 중요도가 나날이 급증하고 있다. 본 논문에서는 영화에 대해 사용자들이 남긴 리뷰로부터 감정 분석을 하고 분석된 각 사용자들의 감정 수치를 기반으로 영화추천 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자들의 리뷰를 수집하고 각 사용자들의 감정 단어를 추출한다. 추출한 감정 단어들은 센티워드넷을 이용하여 사용자의 감정이 나타내는 정도를 분석한다. 분석된 사용자들의 감정 정보들을 바탕으로 사용자들에게 적절한 영화를 추천한다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.3
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• pp.475-486
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• 2010

Contents Recommender System predicts user's preferences towards contents, and then recommends highly-predicted contents to user. Digital Identifier plays its part in identifying abstract works or digital contents in digital network environment. Digital Identifier could be effectively used in content-based filtering and collaborative filtering that are mainly used in Contents Recommender Systems. Therefore, this paper proposes an improvement of UCI metadata and resolution service for effective use of UCI in massive contents recommender systems. UCI metadata is expanded by adding elements such as abstract, keyword, genre, age, rate and review. Resolution service allows the operation systems to collect user preference for content by including input part of preference in a result page. This paper also designs and implements an improved UCI operation system and shows that the proposed improvement of UCI metadata and resolution service could be used for massive contents recommendation.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.385-390
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• 2006

모바일 환경이 언제, 어디서든지 원하는 서비스나 콘텐츠에 접근할 수 있다는 장점에도 불구하고, 모바일 단말기는 여러 가지 취약한 단점들을 가지고 있다. DMB, 인터넷, 모바일 등에 대한 콘텐츠 또는 정보의 양이 거대하게 증가하면서 사용자는 때때로 자신이 원하는 콘텐츠를 찾는데 어려움을 겪게 되며, 많은 시간을 소비하게 된다. 발전하는 모바일 환경 및 단말기의 장점을 최대한 이용할 뿐만 아니라 모바일 단말기가 가지는 제약 사항들의 한계를 극복하여 사용자가 원하는 정보 및 콘텐츠를 언제 어디서나 빠른 시간에 이용할 수 있는 모바일 환경에 적합한 추천시스템의 필요성은 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 서버 중심의 추천시스템을 개선하여 클라이언트와 서버간의 데이터 교환을 통하여 추천 정확도를 높일 수 있는 추천시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 히스토리를 이용하며, 클라이언트에서는 모바일 단말기 사용자만의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였고, 서버에서는 협업 필터링을 통해 다른 사용자의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과는 서버 중심의 추천시스템 보다 더 높은 정확도를 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.215-218
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• 2012

반도체 기술 및 방송통신기술의 발달에 따라 소비자는 복잡하고 다양한 서비스 환경을 접하고 있으며, 개인당 소비되는 콘텐츠의 양은 기하급수적으로 증가 되고 있다. 스마트폰과 같은 멀티미디어기기의 발전으로 기존의 단순 시청에서 벗어나 멀티미디어 검색과 추천과 같은 다양한 서비스들이 제공되고 있으며, 웹과 인터넷을 기반으로 하는 정보기술은 모바일 전자 기술의 발달에 따라 데스크톱이라는 공간적인 한계를 벗어나 유기적인 유비쿼터스 환경으로 변화하고 있다. 이와 같이 소비자들이 접하는 멀티미디어의 양이 증가됨에 따라, 멀티미디어를 검색하기 위한 다양 서비스들이 사업자들을 통해 제공되고 있다. 그러나 사업자들이 구축한 서버들은 공유되어지지 못하며, 공유되더라도 공유하기 위한 방법이 제각각이다. 이에 MPEG에서는 멀티미디어 콘텐츠를 검색하기 위한 질의 구조를 표준화 하여, 서비스 제공자 및 소비자들에게 유용한 검색 인터페이스를 제공하였다. 이에 본 논문에서는 MPEG Query Format에 기반 하여 임베디드 환경에서 광대한 양의 음악 콘텐츠에서 사용자가 원하는 허밍 질의를 편리하게 검색하기 위한 방법을 성계 및 구현한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.353-354
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• 2010

최근 사용자의 취향에 맞는 콘텐츠를 필터링하여 자동으로 추천하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 참여형, 개방형, 공유형 서비스들의 증가와 함께 웹 3.0 시대에는 더욱 지능화되고 개인화된 서비스가 중요시되고, 이를 위한 맞춤형 정보 제공 연구가 필수적이다. 본 논문에서는 사용자 맞춤형 추천 방법의 대표적인 기술인 협업 필터링(Collaborative Filtering) 방안 분석에 대해 설명하고, 협업 필터링 방법의 적용 연구를 설명한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.372-375
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• 2010

본 논문에서는 홈-네트워크를 이용하여 댁네에서 실시간 멀티미디어 전송 서비스를 수행하기 위한 홈서버 및 모바일 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 제안한 홈서버는 기존의 기술들과는 달리 사용자 선호도 정보를 기반으로 멀티미디어 콘텐츠를 지능적으로 추천하는 기능과 함께 네트워크 상태 및 사용자 기기 정보를 고려한 전송 서비스를 제공한다. 또한 본 논문에서 제안한 모바일 플랫폼 하드웨어에는 고속의 중앙처리장치와 메모리 컨트롤러 및 별도의 그래픽 가속기를 탑재하였으며, 모바일 플랫폼의 멀티미디어 재생기는 확장성을 가지는 구조와 플랫폼 독립성을 지향하도록 설계 및 개발되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.788-791
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• 2008

본 논문에서는 TV-Anytime Forum에서 정의된 양방향 환경에서의 사용자 정보에 기반한 맞춤형 콘텐츠 및 광고 서비스를 설계 및 구현한다. 구현된 시스템은 TV-Anytime Forum 표준을 만족하며, 콘텐츠의 로케이션 리졸빙, 멀티미디어 콘텐츠의 추천 등을 지원한다. 이를 위하여 메타데이터 저장 모듈, 개인화 TV 에이전트, 사용자 콘텐츠 사용정보 생성기 등을 구현했으며, 클라이언트 단말에서는 SOAP 오퍼레이션을 통해 콘텐츠 정보를 수집한다. 클라이언트에서는 사용자 정보를 생성 및 관리하며 이를 바탕으로 사용자에게 적합한 콘텐츠 및 광고 정보를 추천한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2006.11a
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• pp.745-749
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• 2006

The appearance of wirelsss internet service made accessing easier than existing mobile devices. Due to the properity of mobile devices, we can easily obtain his/her profile information compared to a wired internet service. It enables to provide a personalized service through mobile devices. In this paper, we propose a recommendation service based on collaborative filtering method and a content push service. Using users' profile information, we recommand a target user's favoriate content. The recommanded contents are stored in mobile device through the push service. When we connect a wireless internet service, our mobile push service starts to cache from user's favorite contents. Especially, when we select a large mobile content, our system can reduce a download time by using our recommandation service. Also, in case of a connectionless, we can use a cached data from pushed content in our mobile device.