• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.13-16
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• 2007

본 논문에서는 동적 추천 기능이 있는 자바 기반 음악 추천 서버를 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하며, 독립된 서버로 구성되어 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 또한 이 추천 서버는 특정 사용자나 특정 음악의 정적인(static) 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인(dynamic) 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 정적 성향이란 어떤 사용자가 가지고 있는 음악에 대한 기본적인 취향을 나타내고, 동적 성향이란 특정한 상황이나 분위기에 따라 유동적으로 변하는 성향을 의미한다. 본 논문에서 소개하는 추천 서버는 정적 성향과 동적 성향에 대하여 각각 추천할 수 있는 기능을 가지고 있으며, 이러한 기능을 바탕으로 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.301-303
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• 2005

최근 자동차에서 위치$\cdot$지리정보를 제공하는 CNS(Car Navigation System)분야로 많은 개발이 되고 있으며, 이를 휴대용 단말기에 적용해 개인화하여 서비스를 제공하고 있는 추세이다. 휴대 단말기에 적용해 개인화 서비스를 제공하는 것을 PNS(Personal Navigation System)라 하며, 이 시스템은 이동 중인 사용자가 휴대용 기기에 공간 데이터를 저장하고 사용자의 위치를 기반으로 목적지까지의 경로를 안내하는 서비스 유형으로 사용자가 휴대하는 기기에 의해 정보가 제공되기 때문에 개인화 정보 제공이라는 특징을 가지고 있다. 또한 위치기반 PNS 서비스는 단순 위치 정보의 활용만이 아니라 위치 정보를 근간으로 POI(Poin of Interest)가 제공되어야 한다. 이를 위해서는 위치에 부가되는 다양한 POI의 정보와 함께 개인의 성향 정보가 적용되어야 한다. 그러나 아직까지 개인의 성향이나 특성에 따른 정보를 포함하지 않고 있다. 본 논문에서는 사용자가 선 입력한 성향정보와 History 정보로부터 추출되는 사용자 선호 특성 정보를 데이터베이스로 구축하고, 개인 선호 특성 정보를 반영하여 웹 또는 모바일 기기를 통해 POI 서비스를 제공 받을 수 있는 PNS시스템을 제안하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1957-1968
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• 2013

본 연구는 모바일 콘텐츠 만족도에 영향을 미치는 품질요인들을 사용자의 특성에 따라서 분석하였다. 이를 위하여 유용성, 정확성, 적시성, 오락성, 경제성, 보안성 등의 품질요인을 가지고 자기효능감, 혁신성향, 몰입성향, 사회문화적 영향 등의 사용자 특성별로 실증적으로 분석을 수행하였다. 각 사용자 특성은 성향의 고/저에 따라 각각 2집단씩 총 8집단으로 분류하고, 품질요인과 만족도와의 관계의 차이를 규명하였다. 분석한 결과, 유용성은 사용자 특성에 상관없이 대체적으로 만족도에 영향을 미치는 것으로 드러났다. 자기효능감, 혁신성향, 몰입성향이 높은 집단들에서는 유용성, 오락성이 공통적으로 만족도에 유의한 것으로 나타났으며, 사용자 특성이 낮은 집단들에서는 네 개의 집단 모두 유용성, 정확성이 공통적으로 만족도에 영향을 미치는 요인으로 밝혀졌다. 선호하는 콘텐츠 유형도 사용자 특성이 높은 집단들에서는 대체적으로 적극적으로 자신이 필요한 정보 서비스 콘텐츠를 사용하며, 낮은 집단들에서는 대체적으로 기본적이고 필수적인 콘텐츠를 상대적으로 많이 이용하는 것을 알 수 있었다. 실증분석을 토대로 시사점을 논의하였고, 제한점을 함께 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1064-1066
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• 2013

공연과 전시 정보의 공연 횟수가 10년 사이에 30% 이상이 증가함에 따라서 다양한 공연 전시 정보 속에서 어떤 작품을 선택해야 할지 난해하다. 현재 스마트폰이 많이 보급되었고 IOS에 비해 적은 어플리케이션 숫자로 사용자에게 맞는 공연 전시 추천 시스템이 마땅하지 않다. 본 논문에서는 정보와 이해가 부족한 사용자에게 비슷한 성향을 가진 다른 사용자의 정보를 교차 추천함으로써 사용자의 성향에 맞춘 공연 전시 정보를 추천하는 시스템을 제안하였다. Open API 정보를 이용하여 다양한 공연 전시 데이터를 바탕으로 간단한 회원 가입 후 예약을 하고 사용자의 성향에 맞춘 공연 전시 프로그램을 추천한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.383-384
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• 2018

최근 주말의 개념이 확장되고 일상보다 여유를 우위를 두는 사람들이 많아짐에 따라 여행 산업이 발전하고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향을 기반으로 하이브리드 협업 필터링을 이용한 여행지 추천 기법을 제안한다. 사용자별 여행지 선호도를 생성하고 사용자 기반 협업 필터링을 통해 후보 여행지를 생성하고 아이템 기반 협업 필터링을 수행하여 여행지 성향 점수를 생성한다. 여행지 성향 점수와 여행지별 성향을 고려하여 최종 여행지를 추천한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1169
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• 2015

최근 전자제품들이 많이 출시되고 있다. 전자제품이 많고 특징도 매우 다양하며, 사용법도 복잡하다. 이런 이유로 쇼핑몰에서 전자 제품들을 직접 고르기는 무척이나 힘들다. 그래서 사용자가 쇼핑몰에 들어갔을 때 사용자의 성향에 따라 사용자한테 가장 알맞은 전자 제품들을 추천받고 싶다. 사용자의 성향을 나이, 성별, 지역, 소득기준, 외제/국산에 따라 협업 필터링 방법으로 전자 제품을 추천하는 시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권11호
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• pp.11-20
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• 2013

최근 SNS(Social Network Service)의 사용이 급격히 증가함에 따라 추천 기법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 추천 기법은 사용자들이 좋아하거나 필요할만한 다양한 서비스들을 실시간으로 제공하는 기법이다. 그 중 그룹 추천은 사용자의 성향 정보를 기반으로 적합한 그룹을 제공해 주는 기법이다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 사용자 프로필 및 협업 필터링을 이용한 그룹 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 최근 그룹 활동 정보를 수집하여 프로필 정보를 갱신하기 때문에 기존의 정적프로필 기반의 그룹 추천 기법의 최근 사용자의 성향을 고려하지 못하는 문제점을 해결한다. 또한, 협업 필터링을 통해 그룹 내 자신의 성향과 비슷한 사용자들의 프로필 데이터를 활용하여 그룹을 추천함으로써 사용자에게 좀 더 다양한 그룹을 제공한다. 성능 평가 결과 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 사용자의 변화하는 성향이 충분히 반영된 다양한 그룹 추천이 이루어지는 것을 확인 할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.19-20
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• 2018

전자상거래가 대중화되면서 다양한 아이템을 손쉽게 구매할 수 있는 환경이 조성되었다. 전자상거래에서 소비자의 구매율을 향상시키기 위해 개인 맞춤 추천 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향과 제품의 신뢰성을 고려한 상품 추천 기법을 제안한다. 사용자의 성향은 찜하기, 리뷰, 클릭 등과 같은 다양한 사용자의 행위 분석을 통해 추출하고 상품의 신뢰성은 SNS에서의 언급 수와 서비스내의 사용자 행위를 통해 계산한다. 계산된 성향을 기반으로 협업 필터링을 수행하여 상품별 예측 점수를 생성하고 상품의 신뢰성을 고려하여 최종적인 추천 목록을 생성한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1561-1563
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• 2011

최근 스마트폰의 이용률이 폭발적으로 증가하면서 다양한 응용이 새로운 이슈로 주목 받고 있다. 특히, 소셜 관계성을 기반으로 하는 앱은 더욱 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 개인의 주관적인 성향을 객관화시켜 사용자의 능동적인 방식을 요구하는 목적으로 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기획하여 제안하는 콘텐츠는 "윈어팩션 앱(Winaffection Application)" 이라고 부른다. 제안하는 콘텐츠는 외적인 면과 더불어 성향, 기호기능을 추가하여 사용자의 이상형에 근접한 결과를 산출하고 사용자의 개인적인 공간, 회원들 간의 공개적인 공간을 활용하여 맞춤이성을 찾는데 도움이 되도록 기획하였다. 본 연구를 통하여 사용자는 자신의 성향과 취향에 맞는 이성을 만나 사회적 상호 관계성를 형성하는 초기에 발전적으로 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
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• pp.321-323
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• 1999

본 논문에서는 사용자가 자신이 연구하고 있는 분야에 관련된 웹 문서를 스스로 찾아서 보여 주는 PReA 시스템을 구현한다. 사용자의 성향을 파악하기 위해서 미리 작성된 서지 정보데이터를 사용자가 사용하는 것을 관찰하여 사용자 모델 신경회로망을 구축한다. 사용자 모델 신경회로망은 단어의 부하와 단어 사이의 부하로 구성되어 있어서 사용자의 정보 요구의 의미를 나타낼 수 가 있다. 사용자 모델 신경회로망을 기반으로 질의어를 생성하고 웹문서를 검색하며 검색된 문서에 대해 순위를 정한다. 순위가 정해진 문서중 사용자가 선택한 문서와 선택하지 않은 문서는 각각 사용자 모델 신경회로망을 학습하는데 쓰이게 되며 오랜 시간 동안 사용함에 따라 회로망은 사용자의 성향에 적응하게 되어 보다 정확한 검색을 수행하게 된다.