• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1275-1277
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• 2013

최근 성별과 나이를 불문하고 화장품에 관한 관심이 증가하고 있다. 그러나 현재까지의 화장품 추천 시스템은 간단한 피부 자가 분석이 어렵기 때문에 자신의 피부를 잘 알 수 없는 상황에서, 사용자 개개인의 피부 정보를 전혀 고려하지 않은 정보를 제공하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 사용자의 피부 정보를 분석하여 각각의 사용자에게 적합한 화장품을 추천하는 웹 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.142-145
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 12가지 감성 정보와 음악의 8가지 무드 카테고리를 기반으로 음악을 추천해주는 시스템을 구현하였다. 사용자의 감성과 음악의 무드를 기반으로 음악을 검색하기 위해 전공자 집단 5명과 비전공자 집단 13명, 총 18명으로부터 감성 히스토리 정보와 무드 분류 정보를 얻었다. 감성 히스토리 정보는 참여자가 자신의 감성 정보를 지정하고 어떤 음악을 들었는지를 나타내며, 무드 분류 정보는 각 곡이 어떤 무드를 갖는지를 나타낸다. 위에서 얻어진 정보를 바탕으로 사용자의 감성 정보를 기반으로 3가지 각기 다른 추천 알고리즘을 구현했다. 첫 번째 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트 중 1위곡의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 두 번째 알고리즘은 첫 번째 알고리즘에서 1위곡부터 20위곡까지의 무드 정보를 이용하여 음악을 추천한다. 마지막 추천 알고리즘은 사용자 감성 정보를 기반으로 얻어진 유사도 곡 리스트를 등록된 사용자들이 가장 많이 들었던 순서대로 정렬하여 음악을 추천한다.

• Smart Media Journal
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• v.5 no.2
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• pp.84-89
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• 2016

For a place-recommendation model based on user's behavior and multi-attribute attitude in this thesis. We focus groups that show similar patterns of visiting restaurants and then compare one and the other. We make use of The Fishbein Equation, Pearson's Correlation Coefficient to calculate multi-attribute attitude scores. Furthermore, We also make use of Preference Prediction Algorithm and Distance based method named "Euclidean Distance" to provide accurate results. We can demonstrate how excellent this system is through several experiments carried out with actual data.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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• pp.325-326
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• 2010

Web2.0 서비스가 늘어나면서, 집단의 지혜를 바탕으로 한 개인화 서비스에 대한 관심이 증가하고 있다. 유튜브(youtube) 등 에서 태그를 공유함으로써 유용한 정보에 쉽게 접근할 수 있도록 하고 있다. 이에, 본 연구에서는 사용자가 생산한 학습콘텐츠를 바탕으로 개인화 서비스를 위한 추천시스템에 관한 연구를 진행하고자 한다. 이를 위해 교육용 UCC 사이트에서 정보추천을 위해 제공하는 속성들을 바탕으로 Tag와 Rating을 이용한 UCC분류기반 추천시스템을 제안하고, 이를 위한 메타데이터와 추천시스템을 설계하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1478-1480
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• 2011

경제가 발전할수록 디자인의 중요성이 높아지고 있으며 디자인을 이루는 여러 요소들 가운데 색이 차지하고 있는 비중은 매우 높다. 하지만 일반인은 조화로운 색을 선택하는데 어려움을 겪고 있다. 이를 위해 기존의 연구들은 다양한 색상 추천 방법을 제안하고 있지만 개인이 어떠한 배색을 더 선호하는 가에 관한 사용자 선호도는 고려되지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 협업필터링의 유사도 측정 방법을 컬러조화 추천 방법에 적용함으로써 사용자의 성향을 고려한 맞춤형 색 조화 추천 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 색상별로 선호하는 색 조화 간의 유사도를 가중치로 사용하기 때문에 새로운 사용자의 선호도 예측 및 추천이 가능하며 이를 통해 향후 색과 조화를 선정하는 기본 적인 자료로 활용할 수 있으며 저장된 선호도는 유사한 성향을 지닌 사용자의 선호도 예측 및 각종 제품 마케팅 등에 적용이 가능하다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.14 no.8
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• pp.1061-1069
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• 2011

With the development of information technology, online commercial transactions have been steadily increasing. However it is not easy to recommend the clothes in coordination with individual physical features. This paper presents a fashion coordination recommender system for women's clothes. The system includes the functionality of recommending clothes best-suited for customers in consideration of their individual physical features. It has also been designed to recommend clothes in vogue for those who are fashion-sensitive by considering the fashion trend of the times. Operated in an optional or coupling way, these functionalities of our system result in an intelligent fashion coordination system which recommends dress items to customers in various ways.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.19 no.2
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• pp.284-295
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• 2019

In the recent times, a personalized travel path recommendation based on both travelogues and community contributed photos and the heterogeneous meta-data (tags, geographical locations, and date taken) which are associated with photos have been studied. The travellers using social media leave their location history, in the form of paths. These paths can be bridged for acquiring information, required, for future recommendation, for the future travellers, who are new to that location, providing all sort of information. In this paper, we propose a personalized travel path recommendation scheme, based on social life log. By taking advantage, of two kinds of social media, such as travelogue and community contributed photos, the proposed scheme, can not only be personalized to user's travel interest, but also be able to recommend, a travel path rather than individual Points of Interest (POIs). The proposed personalized travel route recommendation method consists of two steps, which are: pruning POI pruning step and creating travel path step. In the POI pruning step, candidate paths are created by the POI derived. In the creating travel path step, the proposed scheme creates the paths considering the user's interest, cost, time, season of the topic for more meaningful recommendation.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1112-1115
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• 2011

웹 2.0 시대의 웹에는 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 인터넷 사용의 트렌드에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 개인화된 맞춤형 콘텐츠 추천 에이전트를 개발하였다. 웹 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다. 또한, 사용자들이 웹 상에서 콘텐츠들을 등록하고 생성하여 각 사용자들의 그룹과 친구와의 공유가 가능하다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.22 no.5
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• pp.56-66
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• 2022

Due to the recent increase in information encountered on social media, algorithm-based recommendation formats selectively provide information based on user information, which often causes a filter bubble effect by an Echo Chamber. Eco-chamber refers to a phenomenon in which beliefs are amplified or strengthened by communication only in an enclosed system, and filter bubbles refer to a phenomenon in which information providers provide customized information according to users' interests, and users encounter only filtered information. The purpose of this study is to propose a method of efficiently selecting information as a way to improve the filter bubble phenomenon by such an echo chamber. The research progress method analyzed recommended algorithms used on YouTube, Facebook and Amazon. In this study, humanities solutions such as training critical thinking skills of social media users and strengthening objective ethical standards according to self-preservation laws, and technical solutions of model-based cooperative filtering or cross-recommendation methods were presented. As a result, recommended algorithms should continue to supplement technology and develop new techniques, and humanities should make efforts to overcome cognitive dissonance and prevent users from falling into confirmation bias through critical thinking training and political communication education.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2018.06a
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• pp.334-335
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• 2018

최근 수 년간 비디오 콘텐츠 소비 공간이 인터넷으로 확장되며 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술 개발이 진행되어 왔다. 하지만 지능적 비디오 콘텐츠 추천 기술은 사용자의 기호나 업로드된 비디오 콘텐츠의 제목 등을 기반으로 하여 비디오 콘텐츠 클래스에 대한 분석 없이 유사한 비디오 콘텐츠를 탐색하고 추천해주는 기술이 대부분이다. 본 논문에서는 지능적 콘텐츠 추천을 위한 딥러닝 기반 방송 콘텐츠 클래스 분류 시스템을 제안한다. 방송 콘텐츠 내 영상 정보를 이용하여 방송 콘텐츠 클래스를 분류하며 높은 분류 정확도를 보여주는 것을 확인할 수 있다.