• 제목/요약/키워드: 사용자 취향

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Facebook 취향 정보를 이용한 상품 추천 시스템 (A Recommendation System using Facebook Preference Information)

  • 이경호;김광연;김동현;이공주
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.169-172
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    • 2012
  • 본 논문은 Facebook 사용자들이 입력한 취향 정보를 협엽 필터링을 이용하여 상품추천에 활용하는 방안에 대하여 제안한다. 또한 Facebook 취향 정보에 활용되는 정보를 토대로 임의로 수집된 사용자 취향 정보와 상품 선택 결과를 이용하여 kNN 방식과 SVM을 활용하여 본 논문이 제안한 취향정보를 분석하는 방안과 실험 결과를 보인다.

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유비쿼터스 주거 환경에서의 개인화된 컨텐츠 적응 시스템 (Personalized Multimedia content adaptation system in Ubiquitous Computing Supported Residential Environment)

  • 최정화;서동준;노용만
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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    • pp.1325-1330
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    • 2006
  • 유비쿼터스 켬퓨팅 환경에서는 디지털 멀티미디어 컨텐츠를 사용자가 언제 어디서나 컨텐츠를 소비할 수 있도록 다양한 환경에 맞게 능동적으로 적응변환 시켜주는 기술이 필요하다. 본 논문에서는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경이 가능하도록 구성된 가정에서 여러 종류의 디스플레이에 색각인 사용자에게 필요한 서비스와 정보를 제공해 주는 시스템을 제안한다. 단순히 세션 정보를 이용하여서 다양한 위치의 디스플레이에 정보를 제공해주는 기능에 '사용자의 취향과 색각 유무에 따라 변형되어진 정보' 를 제공해주게 되는 시스템을 설계하였다. 제안한 시스템은 크게 사람의 위치 정보를 인지하는 센서 입력부, LCD 모니터나 TV 브라운관과 같이 영상 정보를 출력해 줄 수 있는 출력부, 사용자에 대한 세션 정보 관리와 스트리밍 서비스를 제공해주는 서버 부분으로 구성되어 있다. 사용자의 위치에 대한 정보는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경으로 구성된 테스트 베드 내부 센서를 통해 각 디스플레이의 해당 서비스 지역에 사용자가 들어가게 되면 사용자를 인지하도록 하였다. 제공되는 영상은 인지된 사용자 정보를 통해, 색각자인 경우, 색각자를 위해서 변환 되어진 영상을 사용하며, 또한 미리 설정되어진 사용자의 취향에 관련되어진 장르로 구성되어진 메뉴를 통해서 제공된다. 제안한 시스템은 가정에서 유비쿼터스 컴퓨팅이 가능하도록 한 구성한 Active Home상에 구현하였다. Active Home에서는 서버에서부터 실시간으로 사용자의 위치 정보를 제공 받으며, 사용자의 색각 유무에 따라 색각자를 위해 변환된 영상 또는 원본 영상을 보여준다. Active Home에서의 실험을 통해, 제안한 시스템은 유비쿼터스 컴퓨터 환경에서 사용자의 취향에 따라 자연스러운 인터렉션과 세션 정보를 Seamless하게 제공해주는 도구로 사용 가능함을 보였다.

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사용자 기기에서 이용한 웹 데이터 분석을 통한 사용자 취향 분석 방법 (An Analysis Method of User Preference by using Web Usage Data in User Device)

  • 이승화;최형기;이은석
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권3호
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    • pp.189-199
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    • 2009
  • 최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

사용자 선호도 기반 데이터마이닝을 통한 효율적인 메뉴 추천 시스템 (An Efficient Menu Recommendation System with Data Mining on User Preference)

  • 박병석;강성훈;조현우;정영식
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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    • pp.1549-1552
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    • 2015
  • 최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.

협업 필터링을 이용한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템에 대한 연구 (A Study of IPTV-VOD Program Recommendation System using Collaborative Filtering)

  • 선철용;강용진;박규식
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제13권10호
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    • pp.1453-1462
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    • 2010
  • 본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.

적합성 피드백에 의한 웹 에이전트의 프로파일 학습 (Profile Learning of Web Agent by Relevance Feedback)

  • 한정기;김준태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.129-131
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    • 1998
  • 웹 에이전트는 사용자가 좀 더 손쉽게 웹 상의 정보를 얻을 수 있게 하는 것을 목표로 하는 인터넷 정보 검색 도구이다. 본 논문에서는 개인용 웹 에이전트 시스템에서 적합성 피드백(Relevance Feedback)에 의해 사용자의 취향을 학습하는 방법을 제시하고, 실험을 통하여 제시된 적합성 피드백에 의한 학습 방법이 사용자의 취향을 성공적으로 학습함을 보였다. 적합성 피드백을 혼용할 때와 각각 한가지만 사용할 때로 나누어 실험하였으며, 피드백이 진행되면서 검색결과의 정확도가 변화하는 정도를 관찰하였다.

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스마트폰 멀티모달 센서 기반의 라이프로그 시스템 설계 (Design of Life-log System based on Multimodal Sensors in Smart Phone)

  • 남윤진;신동일;신동규
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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    • pp.192-194
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    • 2016
  • 스마트폰 사용자 수가 늘어남으로써 스마트폰으로 개인에 맞는 서비스를 제공하는 것은 중요한 연구 주제가 되었고 사용자 개인의 데이터를 이용하여 기호나 취향에 맞는 상품 및 서비스 제공에 대한 개발이 활발히 이루어지고 있다. 개인에게 적합한 서비스를 제공하기 위해 데이터를 수집하는 것, 정보를 추출하는 것 및 상황 행위에 대한 특정을 하고 사용자에 대한 로그(log)를 축적하고 분석하는 작업이 가장 중요하다. 본 논문에서는 안드로이드 환경 기반의 멀티모달 센서 및 문자/통화/사진/음악 이용 로그를 활용하여 라이프로그를 저장하고 사용자의 취향을 예측할 수 있는 시스템을 제안한다. 스마트폰의 향상된 성능, 추가된 다양한 기능에 따라 생성되는 방대한 양의 데이터들을 수집하고 상황인지, 행위인지 모듈을 통하여 사용자의 상황과 행위를 특정 짓는다. 결과 또는 키워드 들을 데이터와 함께 태깅하고 에피소드 형식으로 레코드를 체계적이고 정확하게 저장한다. 이러한 시스템을 이용해 저장된 라이프로그 및 개인맞춤형 정보화 모델은 개인 취향에 최적화된 서비스/상품 제공 연구에 활용 될 수 있도록 시스템 구현을 진행할 예정이다.

음악 추천 시스템에서 대표 선율을 이용한 내용 기반 필터링 기법 (Content-Based Filtering Using Representative Melody in Music Recommendation System)

  • 원재용;구경이;김유성
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.229-231
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    • 2004
  • 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자가 원하는 음악에 대해 사전 정보를 모르더라도 곡의 일부로 질의를 함으로써 원하는 결과를 얻을 수 있게 한다. 그러나 내용 기반 음악 검색 시스템은 사용자의 질의에 대해 결과에 대한 순위만을 제공할 뿐 사용자의 취향이나 선호도와 같은 개인 정보를 고려하지 않기 때문에 사용자가 충분히 만족할만한 정보를 제공받지 못해 사용자의 만족도가 떨어진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 대표 선율을 이용하여 유사한 곡들로 클러스터링을 수행하고 내용 기반 검색 시 질의가 속하는 클러스터를 찾고 해당 클러스터 안에서 거리함수를 통해 질의와 유사한 곡들을 선별한다. 선별된 곡들과 사용자의 프로파일을 통해 음악 취향을 고려할 수 있는 내용 기반음악 필터링 기법을 적용하여 사용자의 만족을 증가시키는 결과를 제공한다.

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자바 기반 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현 (Implementation of Java-based Personal Web Information Gathering Agent)

  • 박민규;한정기;유태명;김중섭;최석민;김준태
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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    • pp.186-188
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    • 1998
  • 본 논문에서는 웹에서 사용자의 취향에 부합하는 정보를 지속적으로 수집하여 추천해주는 지능적인 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현에 대하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 에이전트 시스템은 자바언어로 구현되었으며, 인터넷에서 페이지를 모아오는 수집 단계, HTML 문서 색인 단계, 필터링 단계, 사용자가 모니터링 단계, 학습 단계 등 다섯 단계로 구성되어 있다. 웹 페이지는 기존의 검색 엔진으로부터 수집하도록 하였으며, 사용자의 관심에 부합되는 웹 페이지들을 추천하고, 추천된 페이지들에 대한 사용자의 행동을 모니터링하여 사용자의 취향을 학습함으로써 사용자 프로파일을 재구성한다. 본 웹 에이전트 시스템은 암시적인 피드백에 의한 학습을 수행하고 백그라운드에서 동작함으로써 사용자에게 기존의 검색 작업에 따른 시간과 수고를 덜어 주었다.

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퍼지논리을 이용한 전자상거래 시스템에서 사용자 선호도에 관한 연구 (A Study on Users Preference on electronic Commerce Systems Using Fuzzy Logical)

  • 김영천;이성주
    • 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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    • 한국퍼지및지능시스템학회 2000년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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    • pp.28-32
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    • 2000
  • 인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로서 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.

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