• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1338-1341
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• 2011

인터넷이 발달함으로써 기존에 아날로그 콘텐츠들을 디지털 콘텐츠로 이용하게 되고, 오프라인의 불편한 점을 온라인으로 이용함으로써 해결하게 되었다. 디지털 콘텐츠의 발달로 인해 다양한 분야에서 디지털 콘텐츠를 이용하여 오프라인 시스템을 대체하게 되었다. 기존의 오프라인 온라인 도서관의 경우 사용자가 직접 도서관을 방문하여 이용해야 하고 도서관이 보유하고 있는 책의 종류가 적고, 부족한 장서로 인한 불편함이 있다. 이를 디지털 콘텐츠화하여 e-Book으로 이용하게 되었으며, 온라인으로 디지털화된 콘텐츠를 이용함으로써 편리하게 도서관을 이용할 수 있게 되었다. 하지만 디지털 콘텐츠의 공유가 쉽다는 특성으로 인해 무분별한 유포로 출처를 찾기 어렵고, 해당 콘텐츠의 저작권 문제, 무단 복제로부터 안전한 시스템이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하고자 디지털 콘텐츠 서비스를 이용하고, 콘텐츠를 암호화하여 DRM 시스템을 이용하여 무단 배포를 방지하고 저작권을 보호할 수 있는 안전하고 편리한 온라인 도서관을 이용하도록 하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1013-1023
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• 2019

수많은 채널과 VoD 콘텐츠, 웹 콘텐츠들이 존재하는 콘텐츠 소비 환경에서의 추천은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 현재 OTT서비스나 IPTV서비스에서도 많은 사람들이 선호하는 콘텐츠를 추천하거나 사용자가 시청한 콘텐츠와 유사한 콘텐츠들을 추천하는 등, 다양한 종류의 추천 서비스들이 제공되고 있다. 하지만 TV, IPTV와 같이 대체로 한 가구당 하나의 가입정보와 하나의 TV, 셋탑박스를 공유하는 TV를 통한 콘텐츠 시청환경의 경우, 하나의 가입정보에 1명 이상의 사용 이력이 쌓여 특정 사용자에 대한 추천을 제공하기에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 가족의 개념을 {사용자, 시간}으로 해석하여, 기존의 {사용자, 콘텐츠}로 정의하는 추천 관계를 {사용자, 시간, 콘텐츠}으로 확장하고 이를 딥러닝 기반으로 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 추천 성능을 정성적 정량적으로 평가하였으며, 기존의 시간대를 고려하지 않은 방법과 비교하여 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.690-701
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• 2013

소셜 네트워크 서비스(SNS)가 점점 널리 사용되면서 문화예술 콘텐츠 산업에서도 중요한 마케팅 수단으로 인식되고 있다. 사용자들은 SNS를 통해 다양한 문화예술 경험을 쉽게 공유할 수 있으며, 또 기업들은 SNS를 분석함으로써 사용자들을 잘 이해하고 이를 바탕으로 효과적인 마케팅을 수행할 수 있다. 본 연구에서는 SNS 이용 유형에 따라 사용자들의 영화 콘텐츠에 대한 행동과 태도를 분석하였다. 설문과 군집분석을 통해 SNS 사용자들을 '정보 추구형', '흥미 추구형', '관계 추구형'의 세 가지 유형으로 분류하였다. 그 다음 각각 사용자 유형에 따라 영화에 대한 정보 수집 채널, 선호 광고 유형, 영화 관람 후 활동을 분석하였다. 분석 결과, SNS 이용 유형은 영화 콘텐츠 관련 행동과 태도에 유의한 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 영화산업에서 SNS 사용자 유형을 분석함으로써 효과적인 온라인 마케팅 전략을 수립할 수 있음을 시사한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.14-20
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• 2012

셀룰러 이동 통신 시스템에서 협력적으로 신호를 전송하는 CoMP(Coordinated Multi-Point transmission and reception) 방식은 기지국 간 간섭을 매우 효과적으로 제어하여 시스템의 전송률을 증가시킨다. 그러나 협력적 전송에 참여하는 기지국의 개수가 증가할수록 기지국 간 공유가 요구되는 채널 상태 정보 및 전송 데이터의 교환으로 인한 오버헤드가 비약적으로 증가하는 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 제한적 궤환량을 고려하여 전송 효율이 높은 기지국들만을 협력적 전송에 참여시키는 부분적 CoMP 전송 방식을 제안한다. 이를 위해 시스템 내 코어 망은 사용자가 선호하는 기지국 정보를 반영하여 협력 기지국 조합을 구성한다. 또한, 사용자들의 채널 환경에 따라 선호하는 협력 기지국 조합이 상이할 수 있으므로 코어 망은 구성된 협력 기지국 조합을 다이나믹하게 변형하여 적용한다. 컴퓨터 시뮬레이션을 이용하여 제한적 궤환량 사용 시 기존의 비협력적 기지국 전송 방식과 협력적 기지국 전송 방식과의 평균 전송률 성능을 비교하고, 이를 통해 제안 방식의 우수성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권6호
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• pp.269-276
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• 2015

최근 스마트폰 발달로 인터넷 접근이 쉬워짐에 따라 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 이용이 손쉬워졌다. 하지만 현재 SNS는 개인의 일상 또는 관심사 공유에 그치며 여러 사용자 간의 공통관심사 파악은 어렵다. 본 논문에서는 SNS를 통해 개인이 아닌 여러 사용자 간의 공통관심사를 파악하여 스마트폰을 통해 원하는 것을 추천해주는 콘텐츠 추천 시스템을 제안한다. 추천 시스템은 그룹 내 사용자들의 선호도와 편차를 고려하여 제안한 공식을 포함한다. 시뮬레이션 후 공식에 대해 나올 수 있는 경우는 4가지로 간추려졌다. 그 결과 개인의 선호도를 나타내는 '좋아요' 수가 많으면서 페이스북 사용자들 간 선호도 편차가 적은 콘텐츠를 추천한다. 제안한 방법은 공식에 대한 4가지 경우의 시뮬레이션과 실제 페이스북 사용자들의 '좋아요' 데이터로 증명한다. 제안 시스템은 그룹 내에서의 선호도와 편차를 고려하여 공통관심사를 추천해주기 때문에 양질의 맞춤형 콘텐츠를 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 한국병원경영학회지
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• 제27권2호
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• pp.16-33
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• 2022

연구목적: 적절한 동선 파악과 동선 추적은 코로나19 역학조사를 위해서 매우 중요하다. 동선 추적 앱 도입을 활발히 하기 위해서는 사용자들의 앱에 대한 기대, 선호 그리고 우려하는 부분에 대한 이해가 필요하다. 본 연구는 동선 추적 앱의 사용률을 높이고, 데이터 공유를 원활히 할 수 있게 해주는 자발적 앱 서비스에 대한 기본적 특징과 적절한 서비스를 찾고자 하였다. 또한 사람들이 왜 동선 추적 앱을 사용하려고 하는지에 대한 주요요인을 확인하였다. 연구방법: 이 연구는 2020년 11월 11일부터 12월 6일까지 온라인 서베이를 실시하였고, 통 1,048명의 응답 데이터를 수집하였다. 응답 데이터 중 2020년 가장 많은 코로나19 확진자가 나온 지역의 883명의 응답자 데이터를 분석에 사용하였다. 결과: 코로나 19 관련 앱을 사용해본 경험자들은 동선 추적 앱에 대한 높은 사용의도를 가지고 있는 것으로 나타났다. 응답자들은 보건소와 같은 공공기관에서(74%), 무료(93.88%)로 앱을 제공해주기를 원했다. 동선 추적 앱 사용의도에 영향을 미치는 요인으로는 예방적 가치, 기대성과, 인지된 위험, 촉진기능, 노력기대 등으로 나타났다. 또한 개인정보 보호 및 개인정보 노출에 대한 사용자들의 우려를 해결하고 자발적 앱 사용이 필요한 것으로 분석되었다. 함의: 본 연구 결과는 동선 추적 개발에 있어, 적절한 서비스와 사용자들의 니즈를 파악하는데 유용할 것이다. 사람들의 앱 참여율과 데이터 공유를 높일 수 있는 자발적 앱 개발을 위한 기반을 제공해준다. 또한 본 연구는 역학조사에 협조가 가능한 신뢰 가능한 동선 추적 앱 개발의 근간을 마련할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.139-146
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• 2014

본 논문에서는 옥외 광고 매체로 성장하고 있는 디지털 사이니지와 스마트폰의 연동을 통한 개인 맞춤형 모바일 광고 서비스를 제안한다. 광고 콘텐츠 제공업체가 디지털 사이니지에 제공하는 광고 콘텐츠에 광고 메타데이터를 추가로 전송하면 디지털 사이니지 주변에 위치하는 스마트폰은 사용자가 선호하는 광고에 대한 메타테이터만을 수신할 수 있다. 스마트폰앱에서는 수신된 광고 메타데이터를 활용하여 개인 맞춤형 전자잡지를 자동 생성하게 된다. 사용자는 이 전자잡지를 통해 제품 정보를 검색하고, 내용 수정 및 공유할 수도 있다. 디지털 사이니지에서 제공되는 광고 도달 범위를 사용자의 스마트폰까지 확장함과 동시에 개인이 원하는 광고만을 제공할 수 있다는 측면에서 조만간 실용화가 가능할 것으로 예상된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 추계학술대회
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• pp.1047-1050
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• 2015

IoT(Internet of Things)에 대한 관심과 함께 웨어러블 디바이스 또한 차세대 융합 기술의 핵심으로 그 관심이 증가하고 있다. 특히, 초기 단계인 스마트워치 시장의 선점을 위하여 여러 기업들이 경쟁하고 있으며, 사용자들은 이러한 경쟁 속에서 각 기기에 대한 의견을 SNS를 통하여 공유하며 그에 대한 선호도를 표출하고 있다. 따라서 본 논문에서는 스마트워치에 관련된 속성과 감성단어들에 대한 감성사전을 먼저 구축한 뒤 이를 토대로 의견 데이터 모델을 통하여 수집된 SNS의 데이터를 속성별로 분류한다. 이후 수집된 데이터를 자연언어 처리 기법을 이용하여 전반적 극성 및 속성별 극성을 판단하고 이를 통하여 각 스마트워치 리뷰에 대한 분석을 수행하고자 한다. 그리고 수집된 자료 분석을 통하여 사용자들이 선호하는 스마트워치의 속성을 파악할 수 있도록 하고 이를 통해 각 기기별 발전방향을 판단하는데 기여하도록 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제9권6호
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• pp.355-368
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• 2011

네트워크중심전(NCW: Network Centric Warfare) 환경 하에서 효과적인 전쟁수행을 위해서는 각종 시스템 간 데이터 공유가 필수적이며, 이를 위해서는 국방아키텍처(MND-EA) 고도화 및 국방 통합정보관리소 구축 등과 연계한 데이터 공동 활용을 위한 표준화와 통합관리 등이 필요하다. 본 연구의 목적은 현재 각 기관에서 주요 이슈로 등장하고 있는 데이터 공동 활용을 위한 마스터 데이터관리(Master Data Management: MDM)를 국방 분야에 도입하기 위해 기술수용모델을 활용하여 사용자의 이용의도에 영향을 미치는 요인들을 분석하고자 하였다. 또한 현재 총괄적인 기업 형태에 따라 보편적으로 적용되고 있는 가트너사(社)의 MDM 구현아키텍처를 대상으로 국방 업무환경과 특성을 고려한 선호아키텍처를 선정하고 이용의도에 미치는 영향을 분석함으로서 효과적인 국방 MDM(MND-MDM) 구축 방안을 제안하고자 한다. 자료조사는 국방정보화 시스템의 개발 및 유지보수와 자료를 관리하는 정 보화분야 담당자들과 국방정보시스템 개발 사업경험을 가진 주요 SI업체의 국방사업팀 담당자들을 대상으로 2011년 9월 19부터 10월 7일까지 3주간에 걸쳐 실시하였다.