• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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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.

• 스마트미디어저널
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• 제5권2호
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• pp.84-89
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• 2016

스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 위치 기반 정보는 모바일 생활의 필수 요소로 자리잡았다. 이제 사용자들은 더 나아가 개인별 성향에 따른 맞춤형 정보를 원하고 있다. 개인 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하는 것이 필요한데 실생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들이 방문했던 장소의 중 유사한 속성을 가진 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자에게 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2010년도 하계학술대회
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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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권8호
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• pp.1061-1069
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• 2011

정보통신기술의 발달로 인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만, 자신의 신체나 패션스타일에 맞는 의류를 온라인 쇼핑몰에서 검색하는 것은 쉽지 않다. 본 논문은 여성 의류의 패션/코디 추천시스템에 대하여 특히, 개인의 신체적 특성에 가장 잘 맞추어진 의류 추천기능에 대하여 논한다. 또한, 계절별 유행에 대한 전문가의 추천도 고려할 수 있고, 자신의 좋아하는 의류스타일도 미리 등록해 둔 후에, 다양한 방법의 선택을 통하여 등록된 상품 중 자신이 원하는 최적의 상품을 추천받을 수 있도록 패션/코디 쇼핑몰에서의 추천방법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.284-295
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• 2019

소셜 미디어 환경에서 여행과 커뮤니티에서 기고한 사진과 관련된 메타 데이터 (태그, 지리적 위치 및 찍은 날짜)에 기반한 개인화 된 여행 경로 추천 기법이 연구되고 있다. 사용자는 소설 미디어를 사용하고 자신의 위치 기록을 여행 경로의 형태로 기록한다. 이러한 여행 경로 정보는 미래의 여행자들에게 새로운 추천 정보를 제공하기 위한 유용한 정보로 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 라이프 로그를 기반으로 한 개인화 된 여행 경로 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 여행자 및 지역 사회가 제공한 라이프 로그 및 사진 정보를 활용하여 사용자에게 개인화된 추천 서비스를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 개별 관심 장소가 아닌 대중적인 여행 경로도 추천 할 수 있다 (POI). 제안하는 개인화된 여행 경로 추천 기법은 POI 가지치기 단계와 여행 경로 생성 단계로 구성된다. POI 가지치기 단계에서는 POI 전체 데이터로부터 사용자에게 추천할 경로를 생성하는데 필요한 POI만을 남기고 가치기를 수행한다. 여행 경로 생성 단계에서는 POI 가지치기 단계를 통해 도출된 POI 사용자 관심도, 비용, 시간, 이벤트 등을 고려하여 후보 경로를 생성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.56-66
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• 2022

최근 소셜미디어로 접하는 정보 증가로 알고리즘 기반 추천 형식은 사용자 정보에 기반하여 선별적으로 정보를 제공하는데, 이러한 알고리즘은 자주 에코챔버(Echo Chamber)에 의한 필터버블(FilterBuble) 효과를 일으킨다. 에코챔버는 밀폐된 시스템 안에서만 이루어지는 의사소통으로 인해 신념이 증폭되거나 강화되는 현상을 의미하고 필터버블은 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링된 정보만 접하게 되는 현상을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 에코챔버에 의한 필터버블 현상을 개선하는 방안으로 정보를 효율적으로 선별하는 방법을 제시하는 것이다. 연구 진행 방법은 유튜브, 페이스북, 그리고 아마존에서 사용되는 추천 알고리즘을 분석하였다. 본 연구에서는 추천 알고리즘으로 생기는 문제점에 대해서 소셜미디어 사용자의 비판적 사고능력 훈련이나 자기보존법칙에 따른 객관적 윤리 기준 강화 등의 인문학적 해결 방안과 모델 기반 협력 필터링이나 교차적 추천 방식의 기술적 해결 방안을 제시하였다. 결과적으로 추천 알고리즘은 지속적 기술 보완과 새로운 기법 개발을 위한 노력이 이루어져야 하며, 소셜미디어를 대하는 사용자는 비판적 사고 훈련과 정치적 의사소통 교육을 통해 인지부조화를 이겨내고 확증편향에 빠지지 않도록 하는 인문학적 노력이 병행되어야 한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2018년도 하계학술대회
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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.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.113-128
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• 2022

본 연구의 목적은 급격한 미디어 산업 변화의 중심에 있는 개인 미디어 환경에 관심을 가지고, 특히 어디서든 접속, 시청, 제작 가능한 모바일 미디어 환경을 선도하는 1인 혹은 소수 미디어 크리에이터들의 활동 영역을 탐구하여 크리에이터들과 시청자들 간의 상호 생태계를 면밀히 살피는데 있다. 특히 유튜브가 제공하는 추천서비스, 예를 들면 사용자의 이용 습관 빅데이터 알고리즘을 바탕으로 사용자는 자신의 사용 데이터가 제공될수록 진화된 서비스를 마주하게 된다는 점에 주목하고, 추천서비스가 사용자와 제작자 간의 신뢰 형성, 그리고 사용자의 몰입과 구독의도에 미치는 영향을 살펴보고자 하였으며, 이러한 상호 간의 관계 형성 과정을 구체적 자료를 통해 실증하는 것이 본 연구의 목적이다. 결론 부분에 연구결과를 토대로 유추할 수 있는 시사점과 향후 추가 연구를 위한 제언 등을 제시하였다.