• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.423-425
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• 2015

최근 대형 마트 및 백화점에서는 옴니채널 형식의 유통전략이 급부상하고 있으나, 소상공인 및 전통시장은 고비용의 옴니채널 형식을 도입하기가 어렵다. 이를 해결하고자 소자본으로 구축 가능한 니즈 분석을 활용한 모바일 플랫폼이 고안되었으나, 단순히 사용자의 행동 및 후기를 활용한 니즈분석은 개인만의 선호도 분석으로서 타인의 선호도를 알 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 내 외부 소셜 네트워크 서비스를 활용하여 타인의 상품 선호도 또한 분석하고 결합하여 보다 효과적으로 상품 선호도 분석을 하였으며 사용자 지정 선호도 분석을 지원한다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.12
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• pp.2871-2877
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• 2015

Shopping patterns are changing with the emergence of SNS. Recently, it is also interested in providing the information based on the users' needs. Generally, the provided information is obtained from the history of users' simple browsing. Best selling hot item list is also provided in order to reflect the preferences of public users. However, the provided information is irrelevant to an individual preference. In this paper, we propose a method to utilize inner and outer SNS for analyzing public preferences about goods which are interested by individual users. The inner analyzing module collects and analyzes the preferences of community members about two goods designated by individual users. The outer analyzing module supports to analyze public preferences by using the tweeter SNS. The results of implementation show that it is possible to recommend goods based on the individual users' preferences unlike the existing shopping mall.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.472-474
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• 2002

본 논문에서는 전자메일을 사용자 적합도(선호도)를 기준으로 분류하기 위한 구조를 제안한다. 분류는 1차 분류와 2차 분류로 나눠지는데, 1차 분류에서는 사용자 적합도를 판단하기 위해 사용자 관련 정보로부터 동적 시소러스를 구축하고, 구축된 시소러스와의 비교를 통해 사용자에게 유용한 메일인지 아닌지를 결정하고, 2차 분류에서는 사용자가 지정한 폴더키워드를 중심으로 사용자 시소러스로부터 유전자 알고리즘을 이용해 추출한 키워드들과의 적합도 비교를 통해서 특정 폴더로의 분류가 이뤄지게 된다 테스트에는 메일 정보값(Mail Information Word)을 추출하기 위해 HAM(Hangup Analysys Module)을 포함하는 메일정보추줄 에이전트를 사용하였고, mail의 subject와 본문(body)로부터 추출된 16개의 word정보와 시소러스 적합도 정보, 분류 적합도 정보를 하나의 데이터구조로 사용하였다. 이러한 통할된 시스템 구조와 data structure를 이용해 mail을 사용자의 선호도에 따라. 1차와 2차에 걸친 분류시 분류가 사용자 선호도에 근접하게 이루어 질 수 있음을 확인하였다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.9
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• pp.2073-2080
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• 2015

Even though users choose goods they want to buy in on-line shopping malls, real purchase is often performed in off-line shopping malls. It is called reverse showrooming. It means that users' analysis of goods based on images and description of internet shopping malls has limitation. Thus, large-scale online shopping malls provide a customized shopping information. However, in that case, the provided information is a simple list of goods users bought or retrieved. Thus, a system to analyze various needs of users and apply the result into on-line shopping mall is necessary. In this paper, an analysis system is proposed. The system contains a module to analyze user defined preference and a module to analyze users' reviews. The former designates two goods and collects preferences of individual users. the latter analyzes reviews about purchased goods based on database dictionary stored in advance for analyzing reviews. The system implemented shows that it is possible to recommend some goods that meet each users's needs

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.49-50
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• 2011

본 논문에서는 출발지부터 목적지까지 가는 도중에 슈퍼, 주유소, 식당 등과 같은 특정 장소를 경유하면서 거리와 서비스 같은 다중 속성을 고려한 최적경로를 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 최적경로는 기존 연구와 다르게 거리와 같은 단일 속성만 고려하지 않고, 사용자가 지정하는 가중치를 적용하여 다중 속성을 고려해서 사용자 원하는 경유객체들을 하나씩 포함한다. 기존 알고리즘들은 다중 속성과 사용자의 선호도를 고려한 최적경로를 탐색하는 경우에는 적합하지 않다. 이 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 필터링 기법을 이용하여 경유객체를 될 수 없는 객체들을 제거하고 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.10a
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• pp.863-865
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• 2018

본 논문에서는 피부영상을 이용한 호흡 반영 음원 조율 방법을 제안한다. 얼굴 영상으로부터 호흡 신호를 추정하기 위해 ROI(Region of Interest)를 지정하고 지정된 영역의 색상 체계를 RGB에서 YCgCo로 변환한다. 피부 관심 영역으로부터 계산된 Cg색상 데이터 평균값에 필터링을 적용하여 호흡 신호를 검출한다. 검출된 호흡 신호를 통하여 사용자의 호흡 상태를 반영한 음원 조율방법을 제안하고, 이를 구현한 응용 프로그램을 소개한다. 구현한 응용프로그램의 성능평가를 위해 피험자 15명을 대상으로 블라인드 테스트와 MOS 평가방법을 사용하였으며, 실험 결과 9명의 피실험자가 호흡을 반영한 음원과 반영하지 않은 음원에 대한 차이를 느꼈다. 또한, MOS 평가방법으로 두 음원의 선호도를 조사한 결과 총 5점 만점 중 호흡을 반영한 음원이 4점, 원음이 3.6점을 얻었으며 이를 통해 피실험자들이 호흡이 반영된 음원을 선호한다는 결과를 확인하였다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.5 no.1
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• pp.94-101
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• 2000

User adaptive reception of broadcast programs includes the functionality such as the user adaptive filtering and browsing functionality. The user adaptive filtering means that the user can limit the list of programs to include only his/her favorite programs among hundreds of available programs. The user adaptive browsing means that the user can view a short summary of his/her selection in the way that he/she prefers. When the receiving system include the random access storage device, the automatic recording functionality of users favorite programs can be included. The user adaptive reception requires support from various meta-data such as user preference data and content description data. TV Anytime forum is a standardization effort to enable user adaptive TV reception, which means that the user can watch what s/he wants when s/he want in the way s/he wants. MPEG-7 includes not only the content description for broadcast applications but also other content descriptions such as structure information. This paper addresses the relationship between MPEG-7 and TV Anytime and investigates how MPEG-7 should be designed and be used to satisfy the requirements of the user adaptive reception of broadcast program.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.24 no.2
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• pp.172-178
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• 2020

In order to recommend contents, the company generally uses collaborative filtering that takes into account both user preferences and video (item) similarities. Such services are primarily intended to facilitate user convenience by leveraging personal preferences such as user search keywords and viewing time. It will also be ranked around the keywords specified in the video. However, there is a limit to analyzing video similarities using limited keywords. In such cases, the problem becomes serious if the specified keyword does not properly reflect the item. In this paper, I would like to propose a system that identifies the characteristics of a video as it is by the system without human intervention, and analyzes and recommends similarities between videos. The proposed system analyzes similarities by taking into account all words (keywords) that have different meanings from training videos, and in such cases, the methods handled by big data clusters are applied because of the large scale of data and operations.

• Journal of the Korean Association of Geographic Information Studies
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• v.14 no.1
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• pp.49-58
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• 2011

Recently, GIS(Geographic Information System) has been developed to personalized service for providing the specialized services that is aimed to personal user based on mobile communication. The existing GIS system provides comprehensive and simple information but GIS System for personalized service must provide the adjustive information through the personal interest profile based on POI(PoInt of Interest). This paper describes the intelligent retrieval geographical information service module for providing personal oriented geographic information service. Our proposal model consists of user preference profile, acquisition of POI through hybrid network (Wireless LAN, CDMA), service platform and implementation of prototype system. Implementation model can apply to the life information service like restaurant, oil station, convenient store and etc.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.18 no.2
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• pp.379-386
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• 2014

As the use of mobile device is increasing rapidly, the number of users is also increasing. However, most of the app stores are using recommendation of simple ranking method, so the accuracy of recommendation is lower. To recommend an item that is more appropriate to the user, this paper proposes a technique that reflects the weight of user information and recent preference degree of item. The proposed technique classifies the data set by categories and then derives a predicted value by applying the user's information weight to the collaborative filtering technique. To reflect the recent preference degree of item by categories, the average of items' rating values in the designated period is computed. An item is recommended by combining the two result values. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the accuracy, appropriacy, compared to item-based, user-based method.