• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.55-58
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• 2012

본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.29-33
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• 2001

사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.640-642
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• 2004

네트워크 환경이 발전하면서 사용자가 원하는 때에 서비스를 받을 수 있는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 미디어 스트리밍 서비스는 특정 시간대 선호되는 미디어들에 대한 서비스가 집중되는 현상을 발생한다. 특정한 미디어에 대한 집중적 요구를 하는 다수의 사용자들을 만족시키기 위해서는 미디어 서버내의 메인 메모리를 효과적으로 사용할 수 있는 버퍼 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 미디어 서버내의 버퍼 성능 향상을 위하여 사용자 선호도를 반영한 정책을 제안하고 평가한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.111-121
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 재생 시간을 이용한 멀티미디어 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자에 의해 요청된 멀티미디어 콘텐츠와 그것이 재생된 시간을 기록하고, 기록된 데이터를 가지고 퍼지 연관규칙 탐사 방법을 이용하여 사용자가 관심을 보일 만한 멀티미디어 콘텐츠와 사용자에 의해 재생된 시간에 기반하여 선호 등급을 예측한다. 제안하는 방법은 사용자의 선호 정보를 별도로 입력 받지 않고도 예측된 선호 등급에 따라서 추천 목록에 대한 선호정도를 예측할 수 있으며, 거짓된 선호 정보의 유입을 방지하는 장점이 있다. 유효성 검증을 위해 제안하는 시스템을 구현하고 실험한 결과, 사용자로부터 입력 받은 선호 정보를 포함하지 않은 트랜잭션으로부터 사용자가 높은 선호도를 보일 것이라 예상되는 추천 목록을 선별하여 추천 시스템에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.181-188
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• 2016

본 연구는 소셜미디어와 건강정보서비스에 대한 소비자들의 융합적 선호를 분석함으로써 다양한 채널과 형태로 제공되고 있는 기존의 건강정보서비스에 대한 소비자들의 선호속성을 도출하고 이에 대한 평가를 객관화시킬 수 있는 분석방법을 발굴하는데 그 목적이 있다. 다속성 효용이론은 개별적 선호속성간의 상대적 선호도를 탐색하고, 이 결과를 바탕으로 대상 분야에 대한 소비자의 전체적 선호도를 파악하는 데 효율적인 방법이다. 우리는 미디어와 건강정보에 관련된 선행연구들로부터 도출된 최신성, 비용성, 유용성, 용이성과 신뢰성 등의 선호속성들이 실제로 건강정보서비스 이용의도에 영향을 미칠 수 있음을 실증하였고 이 속성들을 활용하여 각 소셜미디어들에 대한 효용을 계산함으로써 소비자들의 소셜미디어별 건강정보서비스에 대한 평가도 계량적으로 분석할 수 있었다. 다양한 서비스로 무장한 소셜미디어들이 속속 등장하고 있는 현실을 감안하면 소셜미디어를 활용한 다양한 서비스 시장을 객관적으로 판단하기 힘든 경우 본 연구에서 제안하고 있는 다속성 효용이론의 활용은 시장에 대한 분석에 상당한 도움을 줄 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권1호
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• pp.173-179
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• 2013

본 연구는 초등학생을 대상으로 설문조사를 실시하여 가족커뮤니케이션 유형에 따라 미디어 이용은 어떤 차이를 보이는지를 알아봄으로써 효과적인 미디어 활용방안을 모색하고자 하였다. 연구결과 TV(F=6.719, p<.05), PC(F=7.713, p<.05), 휴대전화(F=6.404, p<.05)이용시간에서 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 순응지향형인 권위형은 TV 이용에서는 이용시간이 많고 오락적 프로그램을 선호하며, PC 이용에서는 오락적 프로그램을 선호하였다. 대화지향인 협의형은 TV 이용에서는 교양, 정보 프로그램을 선호하였으며, PC 이용에서는 정보적 프로그램을 선호하였다. 이 같은 연구 결과를 통해 아동의 효과적인 미디어 활용방안을 모색할 수 있는 시사점을 제시하였다는데 본 연구의 의의가 있다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2013년도 추계학술대회
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• pp.155-156
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• 2013

최근 뇌파에 관련된 연구가 IT 분야와 결합하여 많이 진행되고 있다. 우리의 연구에서는 음악의 선호/비선호를 구분 문제를 뇌파를 이용해서 접근하려 한다. 이를 위해서 데이터를 모으고 분석하는 과저에서 나온 실험결과를 이 논문에서 발표한다. 최대한 편안한 상태에서 음악을 들으면서 뇌파를 취득하였을 때, 선호하는 음악과 비선호하는 음악을 구분해서 들었을 때의 뇌파취득 결과와, 그렇지 않았을 때의 뇌파 취득 결과를 간단한 분류방법을 통해서 비교한다.

• 융합정보논문지
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• 제9권5호
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• pp.1-6
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• 2019

모바일 시장의 확장과 함께 멀티모달 미디어 콘텐츠의 제공을 위한 플랫폼이 다양해지고 있다. 멀티모달 미디어 콘텐츠에는 이종데이터들이 복합적으로 포함되어 있어 사용자들이 선호 콘텐츠를 선택하기 위해 시간과 노력이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 추천을 위한 키워드 가중치를 이용한 멀티모달 미디어 콘텐츠 분류를 제안한다. 제안하는 방법은 멀티모달 미디어 콘텐츠의 텍스트 데이터에서 키워드 가중치를 통해 콘텐츠를 가장 잘 나타내는 키워드를 추출한다. 추출된 키워드를 기반으로 서브클래스를 갖는 장르 클래스를 생성하고 이에 적절한 멀티모달 미디어 콘텐츠를 분류한다. 또한 개인화된 추천을 위해 사용자의 선호도 평가를 진행하여 사용자의 콘텐츠 선호도 분석 결과를 기반으로 멀티모달 콘텐츠를 추천한다. 성능평가는 추천 결과의 정확도와 만족도를 통해 우수함을 검증한다. 이는 사용자가 선호하는 장르와 키워드를 모두 고려하여 추천하기 때문에 정확도는 74.62%, 만족도는 69.1%로 높게 나타난다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.656-660
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• 2003

Web환경의 발달로 인해 아바타(Avatar), 사이버캐릭터(Cyber Character), 사이버 펫(Cyber Pet), 이모티콘(Emoticon)등의 멀티미디어 캐릭터들이 등장하게 되었다. 인터넷 사용자들이 과거에는 Web의 익명성에 매료되었다면, 현재에는 이러한 멀티미디어 캐릭터를 이용하여 자신을 표현하고 나타내고자하는 욕구들이 늘어나고 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 멀티미디어 캐릭터 중에 아바타 캐릭터 Type에 대한 사용자들의 선호도와 선호요인을 조사하여 일반 캐릭터와 상호비교 해봄으로써 기존의 일반 캐릭터와는 다른 아바타 캐릭터만의 특성에 대해 알아보고 아바타 캐릭터 제작시 가장 효율적인 접근방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 가장 효과적인 아바타 캐릭터 Type은 캐릭터의 형태나 성격, 느낌을 우선적으로 고려하기보다는 먼저 아바타 캐릭터의 기능적인 면을 고려한, 즉 사용자의 개성이 좀더 어필(Appeal)될 수 있어야 하며 사용자의 개성연출에 적합한 Type으로 제작되어야한다는 결론을 내릴 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.74-76
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• 2014

모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.