• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.90-92
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• 1999

최근 전자상거래를 위해 개발되는 대부분의 쇼핑에이전트들은 고객의 선호도를 고려하지 않은 일차원적인 비교, 예를 들어 가격비교 기능만을 가지고 있다. 이러한 일차원적 비교는 다양한 상품 특성을 고려할 수가 없다. 고객이 상품을 구매할 때 만족을 얻지 못하는 것은 그들이 서로 다른 성향을 가지고 있기 때문이다. 따라서 고객에게 가치 있는 상품 정보를 제공할 수 있는 지능형 쇼핑에이전트의 개발이 전자상거래에서 요구된다. 본 논문에서 우리는 다차원 비교쇼핑을 지원하는 지능형 쇼핑에이전트를 제안한다. 이것은 다양한 고객 선호도에 따른 고객의 요구에 부합되도록 한다. 고객의 선호도를 예측하기 위해서 쇼핑에이전트는 고객으로부터의 피드백과 트랜잭션 정보를 분석한다. 그리고 다음 구매를 위해 고객 선호도를 재 산정한다. 이러한 지능형 쇼핑에이전트는 고객 선호도의 변화에 능동적으로 적응해야 한다. 본 연구의 대상 상품은 책이다. 본 논문에서 제안하는 쇼핑에이전트는 서로 다른 선호도를 가진 각각의 고객에 대해서 유용한 결과를 보인다. 이러한 실험을 통해 우리는 고객 선호도의 변화를 확인할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.698-700
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• 2003

본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.407-414
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• 2005

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.1-11
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• 2022

딥러닝 기술의 발전에 따라 학습을 통해 선호도 랭킹 추정을 하기 위한 다양한 연구 개발이 진행되고 있으며, 웹 검색, 유전자 분류, 추천 시스템, 이미지 검색 등 여러 분야에 걸쳐 이용되고 있다. 딥러닝 기반의 선호도 랭킹을 추정하기 위해 근사(approximation) 알고리즘을 이용하는데, 이 근사 알고리즘에서 적정한 정도의 정확도를 보장할 수 있도록 모든 비교 대상에 k번 이상의 비교셋을 구축하게 되며, 어떻게 비교셋을 구축하느냐가 학습에 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 크라우드 소싱 기반의 딥러닝 선호도 측정을 위한 쌍체 비교 셋을 생성하는 새로운 알고리즘인 k-disjoint 비교셋 생성 알고리즘과 k-체이닝 비교셋 생성 알고리즘을 제안한다. 특히 k-체이닝 알고리즘은 기존의 원형 생성 알고리즘과 같이 데이터 간의 연결성을 보장하면서도 안정적인 선호도 평가를 지원할 수 있는 랜덤적 성격도 함께 가지고 있음을 실험에서 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.135-138
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• 2002

판매직에 종사하는 여성을 대상으로 100%의 Basil oil, Lavender oil, Lemon oil, Jasmin oil, Ylangylang oil (KIMEX co. Ltd), Skatole의 총 6가지 종류의 천연향을 사용하여 자극하였을 때의 상호 정보량을 분석, 비교하였다. 그 결과, 선호도가 낮은 Basil과 Skatole을 자극할 때 무향에 비해 상호 정보량이 많고, 향 간의 비교에서도 선호도가 낮은 향에 대한 상호 정보량이 선호도가 높은 향에 비해 더 많음을 보여주었다. 이는 뇌에서 상호 정보량이 향에 대한 선호도와 관련이 있고, 특히 선호도가 낮은 향의 경우, 정보량의 증가 경향이 확인되었다.

• 국제지역연구
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• 제12권2호
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• pp.227-250
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• 2008

본 연구는 한 중 대학생소비자의 글로벌브랜드에 대한 선호도와 구매의도를 실증분석을 통해 비교분석하는 것을 목적으로 한다. 아울러 선행연구에 기초하여 글로벌브랜드의 선호도, 글로벌브랜드의 구매의도, 브랜드원산지이미지, 지각된 품질, 자민족중심주의성향 변인들 간의 구조적 관계를 설정하였다. 설문조사는 한국 부산과 중국 상해에서 재학 중인 대학생(500명)을 대상으로 하였고, SPSS ver.15.0과 AMOS ver.7.0통계패키지를 사용하여 설문지의 데이터를 분석하였다. 변인 간의 구조적 관계를 파악하기 위해 구조방정식 분석을 실시하였다. 분석의 결과 한국(부산)의 경우, 브랜드원산지이미지와 지각된 품질이 글로벌브랜드의 선호도에 긍정적인 영향(+)을 미쳤고, 자민족중심주의성향이 글로벌브랜드의 선호도에 영향을 미치지 않았으며, 글로벌브랜드의 선호도와 구매의도 간에도 관계가 없는 것으로 나타났다. 중국(상해)의 경우, 브랜드원산지이미지와 지각된 품질이 글로벌브랜드의 선호도에 긍정적인 영향(+)을 미쳤고, 자민족중심주의성향이 글로벌브랜드의 선호도에 영향을 미치지 않았으며, 글로벌브랜드의 선호도와 구매의도 간에는 긍정적인 상관관계(+)가 존재하고 있음을 확인하였다.

• 한국항해항만학회지
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• 제28권3호
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• pp.193-198
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• 2004

본 연구에서는 항만의 주요고객인 선사를 대상으로, 국외선사와 국내선사로 세분화하여 속성의 중요도와 항만 선호도 차이를 비교분석하였다. 컨조인트 분석 결과 국내선사와 국외선사 간의 항만선호도에서 분명한 차이를 보였으며, 이러한 차이는 기항지와 환적항에서 동시에 나타났다. 국외선사들은 환적항으로서 상하이항을 가장 높게 평가했지만, 국내선사들은 부산항을 상하이항보다 높게 평가했다. 또한, 기항지 선호도 비교에서도 비슷한 결과를 나타냈다. 이러한 연구결과는 국내외 선사에 따라 항만 선호도가 다르기 때문에 집단별로 구분하여 평가할 필요가 있음을 의미한다. 또한, 이를 바탕으로 타항만에 비해 경쟁위위에 있는 부산항의 선호도를 유지하기 위해서는 지속적인 목표(Target) 마케팅이 필요하며, 주요 목표(Target)는 항만의 주요 고객인 선사임을 암시한다.

• 감성과학
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• 제6권2호
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• pp.17-20
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• 2003

판매직에 종사하는 여성을 대상으로 100%의 Basil oil, Lavender oil, Lemon oil, Jasmin oil, Ylang-ylang oil (KIMEX co. Ltd), Skatole의 총 6가지 종류의 천연향을 사용하여 자극하였을 때의 상호 정보량을 분석, 비교하였다. 그 결과, 선호도가 낮은 Basil과 Skatole을 자극할 때 무향에 비해 상호 정보량이 많고, 향간의 비교에서도 선호도가 낮은 향에 대한 상호 정보량이 선호도가 높은 향에 비해 더 많음을 보여주었다. 이는 뇌에서 상호 정보량이 향에 대한 선호도와 관련이 있고, 특히 선호도가 낮은 향의 경우, 정보량의 증가 경향이 확인되었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.36-38
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• 2012

최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.