• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.109-112
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• 2007

온라인 음악 시장이 점차 커지고 있다. 이에 따라 사용자를 위한 다양한 서비스가 요구되고 있다. 하지만 현재 적용되는 서비스는 통계적인 수치에 기반하는 순위권 나열 혹은 테마나 장르별 음악 소개에 그치고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 성향에 가까운 음악을 분석하고 이를 추천하는 방법을 제시한다. 음악 추천 시스템을 위해 우선 사용자의 성향을 분석하기 위하여 사용자가 청취했던 음악의 음파를 분석하여 특성을 추출하여 벡터로 나타낸다. 하지만 추출된 성향과 다른 음악의 성향을 비교해야 하는데 음악의 양이 방대하기 때문에 시간이 오래 걸릴 수 있다. 따라서 이 문제를 해결하기 위해 공간 분할을 통해 검색의 범위를 축소시키고, 음악을 빠르게 추천한다. 실험 결과, 사람의 주관적인 해석이 아닌 음파의 해석을 통해 보다 객관적이고 자동화된 추천 방법을 구현할 수 있었다. 그리고 같은 성질의 음악이 추천되어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.814-817
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• 2007

사용자 행위 학습에 따른 지능적 자동 제어 시스템 구축에서 먼저 고려해야 할 사항은 사용자 행위학습에 따른 지능적 자동 제어에 대한 기준을 마련하는 것이다. 홈 네트워크 내의 정보가전기기들 환경에 대한 정보를 지속적으로 수집하고 학습 알고리즘을 통하여 분석하며, 분석되어진 정보를 바탕으로 사용자의 성향을 파악하여야 한다. 본 논문에서는 사용자 친화적 지능형 공간 제어 시스템을 제안하였다. 또한 사용자의 성향이 파악되면 지속적으로 홈 네트워크를 모니터링하여 사용자의 성향에 따라 항상 최적의 환경을 제공할 수 있도록 홈 네트워크 제어 시스템을 구축하였다. 사용자의 행동 패턴을 분석하고 이를 기반으로 지능적인 서비스를 제공함으로써 사용자 중심의 능동적 서비스 효과들을 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.507-513
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• 2007

기존의 영화정보제공 시스템에서는 사용자에게 영화에 대한 정보를 전달할 때 단순히 새로운 영화에 대한 정보를 전달하는데 그치고 있다. 이러한 정보시스템은 사용자에 대한 기호나 성향을 고려하지 않기 때문에, 사용자에게 필요하고 적절한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 정보 제공의 효율성을 높이기 위하여 사용자의 영화 선호도가 반영된 영화추천시스템을 설계 및 구현한다. 다양한 사용자로부터 수집한 기본정보에 데이터 분류도구를 적용하여 사용자에 대한 일정한 기호 또는 성향을 추출한다. 결과적으로 추출된 정보를 대상 사용자들에게 SMS로 제공하여 각자의 기호나 성향을 고려한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권9호
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• pp.93-99
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• 2014

본 연구의 목적은 iOS와 안드로이드 운영체제를 중심으로 스마트폰 사용자의 성향을 두 가지 관점(구매성향과 이용성향)에서 탐색적으로 분석하는 것이다. 구매 성향에 대한 연구결과, 두 운영체제 사용자에 따라 스마트폰 선택의 우선순위와 성별 비율에서 통계적으로 유의한 차이가 존재했다. 그러나 스마트폰 교체주기에는 차이가 없는 것으로 나타났다. 이용 성향에 대한 연구결과, 두 운영체제 사용자에 따라 설치된 애플리케이션과 가입한 SNS(social network service)의 갯수, 월평균 요금, 그리고 만족도에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다. 그러나 두 운영체제 간 인터넷 사용시간에는 유의한 차이를 보이지 않았다. 본 연구의 결과는 운영체제 개발자, 스마트폰 제조기업, 그리고 애플리케이션 개발자들에게 유의한 함의를 제공할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.16-26
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• 2012

사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 그러나 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천받는 경향이 있다. 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.1-10
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• 2012

HCI 분야의 기존 연구들은 개인 사용자들의 문화적 성향을 국가 수준에서 일반화하여 설명하는 경우가 대부분이다. 그러나 HCI 분야의 연구 대상이 되는 기기나 온라인 서비스의 사용은 개인 수준에서의 행동인 경우가 대부분이기 때문에 개인 사용자의 문화적 성향을 국가 수준에서 일반화하여 파악하는 것은 개인 수준의 행동을 정확하게 설명하지 못하는 한계를 가질 수 있다. 이는 문화적 성향이 한 국가 내의 사용자들에게서도 개인에 따라 다양한 양상을 나타낼 수 있고, 더 나아가 한 개인 안에서도 사용 대상에 따라 다른 양상을 나타낼 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구는 사용자들이 가지고 있는 문화적 성향에 있어 국가 간 차이의 존재 뿐만 아니라, 특정 기기나 온라인 서비스와 같은 사용 대상에 따라서도 차이가 존재할 수 있음을 탐색적으로 제시하는 것을 기본 목적으로 한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.526-529
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• 2003

추천 시스템 또는 협업 필터링은 특정 사용자에게 잠재적으로 흥미가 있거나 가치가 있는 항목을 분류하는 방법이다. 유사한 성향을 갖는 사용자는 유사한 형태의 항목을 좋아하리라는 가정 하에, 이 방법은 사용자들의 성향에 관한 데이터베이스를 이용하여 아직 평가되지 못한 항목에 대한 평가값을 예측하는데 사용된다. 보통 추천하고자 하는 사람의 성향은 시간에 따라 변할 수 있고 이러한 시간적인 변화는 사용자 성향에 대한 분류 혹은 예측에 대한 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 향상하기 위해서 사용자 성향의 시간적 변화를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 통계적 협업 필터링의 일반적인 형태인 GroupLens 시스템의 상관 가중치가 최근 사용자의 유사성을 반영하기 위해 변형되었다. 제안된 방법은 EachMovie 데이터셋을 이용해 평가하였고 GroupLens 시스템과 비교하여 더 나은 예측 결과를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
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• pp.449-450
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• 2009

사용자의 인터넷 소비성향을 파악하고 그에 적응적인 인프라 리소스를 제공하는 일은 네트워크 설계/관리자나 인터넷 서비스 공급자(ISP)들에게는 주요 관심사이다. 이러한 분석은 한정된 네트워크 자원을 보다 적절한 지점에 효율적인 방식으로 투자하도록 도와준다. 본 논문은 각종 인터넷 서비스를 활용하는 사용자들의 서비스(각종 인터넷 어플리케이션) 소비성향을 네트워크 트래픽 관찰만으로 파악할 수 있는 성향분류 척도를 제안한다. 아울러 베이지안 분류기를 사용하여 제안 척도를 활용한 사용자 성향 분류 방법을 함께 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.504-512
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• 2016

본 논문에서는 협업 필터링을 통한 개인 맞춤형 이벤트 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위 및 관계성 분석, 협업 필터링을 통해 사용자의 평가되지 못한 속성 값을 예측한다. 또한, 사용자의 성향을 보다 정확하게 파악하기 위해 사용자의 최근 방문 기록이나 상황 정보를 고려하여 사용자의 최신 성향을 관리한다. 이를 통해 새로운 이벤트가 발생하였을 때 참여할 확률이 높을 것으로 예상되는 사용자에게만 이벤트를 추천하여 무분별한 추천을 방지한다. 제안하는 이벤트 추천 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.56-64
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• 2016

정보 기술의 발전 및 스마트 기기의 활성화로 인해 소셜 네트워크 서비스의 사용자 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 성향을 파악하고 유사한 사용자를 추천하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자의 이동 패턴 분석을 통해 유사한 성향을 가지는 소셜 네트워크 친구를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 정확한 성향을 판별하기 위해 동행인 여부, 방문 시간이 짧은 궤적, 반복적으로 나타나는 궤적을 고려하여 의미 없는 궤적을 제거한다. 의미 있는 궤적 정보만을 이용하여 사용들 사이의 유사도를 계산하여 유사한 성향을 가지는 사용자를 친구를 추천한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.