• Smart Media Journal
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• v.12 no.6
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• pp.35-40
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• 2023

In this study paper, we examine pre-trained language models used in Multi-Goal Conversational Recommender Systems (MG-CRS), comparing and analyzing their performances of various pre-trained language models. Specifically, we investigates the impact of the sizes of language models on the performance of MG-CRS. The study targets three types of language models - of BERT, GPT2, and BART, and measures and compares their accuracy in two tasks of 'type prediction' and 'topic prediction' on the MG-CRS dataset, DuRecDial 2.0. Experimental results show that all models demonstrated excellent performance in the type prediction task, but there were notable provide significant performance differences in performance depending on among the models or based on their sizes in the topic prediction task. Based on these findings, the study provides directions for improving the performance of MG-CRS.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2010.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.289-290
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• 2019

최근 뷰티에 대한 관심이 증가함으로써 화장품 관련 정보가 대량으로 발생하였다. 사용자는 선택적으로 정보를 얻고자 하기 때문에 사용자 맞춤형 추천 서비스가 부각되고 있다. 본 논문에서는 소셜 미디어 환경에서 기계 학습을 활용한 화장품 추천 시스템을 설계하고 구현한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.11a
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• pp.305-308
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• 2020

임플란트 시술 수요가 늘고 시장이 성장하면서 관련 기술도 발전하고 있다. 특히 기능성과 심미성 향상을 위해 많은 기술이 연구되고 있다. 이 중 심미성에 있어 주변 치아와의 색 유사도가 높은 임플란트를 제작하는 것이 주요 연구 중 하나이다. 본 논문에서는 심미성 높은 임플란트 제작을 위해, 다음과 같은 임플란트 표본 추천 시스템을 제안한다. 휴대 조명 장치와 의료용 치아 패치를 사용한 색 보정으로 촬영 환경 차이를 최소화하여 치아의 정확한 색을 추출한다. Mask R-CNN 모델을 통해 보정된 영상에서 치아를 검출하고, 군집화를 통해 색상 단위로 치아 영역을 구분한다. 치아의 영역별 색상과 임플란트 표본 사이의 색상 거리를 계산하여 유사한 표본들을 추천한다. 위 시스템을 통해 사용자는 주변 환경에 영향을 받지 않고, 치아의 색을 정확히 분석하여 이를 임플란트 표본과 비교할 수 있게 된다.

• Smart Media Journal
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• v.12 no.4
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• pp.27-40
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• 2023

Many researchers have investigated ways to enhance recommender systems by integrating heterogeneous data to address the data sparsity problem. However, only a few studies have successfully integrated heterogeneous data using knowledge graph. Additionally, most of the knowledge graphs built in these studies only incorporate explicit relationships between entities and lack additional information. Therefore, we propose a method for expanding knowledge graphs by using deep learning to model latent relationships between heterogeneous data from multiple knowledge bases. Our extended knowledge graph enhances the quality of entity features and ultimately increases the accuracy of predicted user preferences. Experiments using real music data demonstrate that the expanded knowledge graph leads to an increase in recommendation accuracy when compared to the original knowledge graph.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.3
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• pp.501-506
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• 2022

The prolonged of the Post Corona, many Cosmetic company launched various online services. In this paper, consider about the quality of product recommendation using personal color detecting technology. Using the detecting tool which is most widely used by cosmetic company. we will do a lot of testing with this tool and also testing with color detecting equipment. For precise experimental results, it was conducted in a consistent experimental environment. This experiment can be a foundation that can be well used for the expansion of personalized product recommendation services according to the current image-based skin color measurement.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.3
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• pp.435-439
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• 2022

Many of the industry was changed because of the pandemic of covid 19. It combined with the tendency of modern people to pursue convenience. The industry of Cosmetics also changed business channel from offline to online. Before, people can not get suggestions after they complete the survey. This paper research how to suggest some cosmetics products with their skin type and skin data. We will develop Beauty Concierge system that can get suggestion after the survey. It's will make people attend activity and can make more benefit to the people.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

• 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.

• Broadcasting and Media Magazine
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• v.19 no.4
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• pp.50-59
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• 2014

사용자들이 미디어를 접하는 디바이스 환경이 다양화되고 그 속에서 접할 수 있는 콘텐츠의 양은 많아졌다. 특히 급속도로 발전한 모바일 환경에서 사용자들은 개인화된 기기를 사용하여 콘텐츠를 소비하고 주변 사용자들과 경험을 공유한다. 콘텐츠 제공 서비스에서는 이러한 개인의 콘텐츠 소비 이력 및 SNS 관계에서 발생한 데이터를 분석하여 활용함으로써 콘텐츠 소비를 활성화하고자 한다. KBS에서도 이러한 동향에 맞추어 방송콘텐츠 추천검색 연구와 실시간 TV캡처 및 소셜 공유 연구를 진행하였으며, 그 과정에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 필요성을 절감하게 되었다. 데이터 분석이 필요한 두 과제에서 진행한 내용을 기술하고 대용량 데이터 처리기법을 활용하여 상용화 서비스를 구축할 계획을 소개한다.