• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.331-344
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• 2003

본 연구는 정보시스템의 평가영역 및 평가지표를 개발하기 위한 것으로 선행연구에 대한 검토를 통하여 정보시스템의 주요 평가영역을 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도 및 IS의 자원관리 적정도의 총 5개 영역으로 범주화하고 각 평가영역별 세부 평가지표를 개발하였다. 본 연구에서 제시한 평가영역 및 세부 평가지표의 타당성을 검증하기 위한 실증분석 자료는 25개 정부기관에서 현재 운영중인 65개 정보시스템들을 대상으로 수집하였다. 분석결과 공공부문 정보시스템의 평가영역은 시스템영역, 사용자영역, 조직 및 경영영역, IS의 전략적 기여도, IS의 자원관리 적정도의 5개의 영역으로 이론적으로 도출된 가설적 모형과 동일한 것으로 확인되었으며, 세부 평가항목에 있어서도 시스템영역의 경우에는 시스템의 질, 정보의 질, 서비스의 질로 구성되는 것으로 나타나 가설적 모형과 일치하였다. 그러나 사용자영역은 원래 2개의 평가항목으로 즉, 인식된 유용성과 사용자 만족도로 구성되는 것으로 당초 추론하였으나 1개의 평가항목(사용자 만족도)으로 통합되는 것으로 나타났다. 아울러 조직 및 경영영역은 내부업무효율성, 고객만족도, 조직혁신, 정보화역량 향상도의 4개 평가항목을 포함하는 것으로 확인되었다. 각 평가영역 및 평가항목을 구성하는 평가지표는 요인분석과 더불어 기준 타당도 분석과 신뢰도 분석을 통해 총 57개의 평가지표가 유의적으로 도출되었다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.431-434
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• 2002

본 논문에서는 온라인 신문을 보는 사용자의 취향을 평가하고 취향에 맞는 인터페이스를 추천하는 시스템을 제안한다 신문사, 분류, 키워드 등의 평가요소에 대한 사용자 데이터의 중요도를 이용해 퍼지 측도$\square$적분으로 취향을 평가하여 해당되는 인터페이스를 제공한다. 또한 추천 받은 인터페이스에 대한 사용자의 만족도를 요소의 선택 빈도와 기사 읽은 시간 그리고 읽은 기사의 수로부터 추론하여 평가하고, 추론된 만족도에 의해 중요도를 변경시킴으로써 변화하는 사용자의 취향에 적응하는 시스템을 제안한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2007년도 학술대회 2부
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• pp.560-567
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• 2007

컴퓨터 에이전트가 우리의 일상에 미치는 영향력이 커지고 에이전트와의 상호작용이 대인 상호작용과 유사하게 변화할수록, 업무적 효율성보다 에이전트와의 상호작용에서 사용자가 겪게 되는 심리적 사회적 경험이 중요해진다. 사용자의 긍정적인 심리적 경험을 유도하기 위해 에이전트와 사용자의 상호작용에서 사회적 실재감(social presence)을 증진시키고자 하는 연구가 이루어져 왔다. 이러한 연구들에서는 에이전트의 언어적/비언어적 커뮤니케이션에 대인적 요소를 적용함으로써 사회적 실재감을 증진시키고자 하였다. 본 연구에서는 대인관계에서 매우 중요한 커뮤니케이션 요소인 상호적 자기노출(self-disclosure)이 사용자들의 사회적 실재감 인식과 에이전트 평가, 사용자 경험에 있어 어떠한 효과를 갖는지 살펴보고, 또한 개인의 성격변인인 애착유형(attachment styles)은 어떠한 영향을 미치는지 살펴보았다. 또한 사회적 실재감이 에이전트 평가와 사용자 경험에 대한 효과를 매개하는지 알아보았다. 실험 결과 에이전트와의 상호적 자기노출 교환은 사회적 실재감을 증진시키고 에이전트에 대한 호의적 평가와 긍정적인 사용자 경험을 유도하였으며, 향후 상호작용 의사를 증진시켰다. 또한 피험자의 애착유형에 따라 사회적 실재감, 에이전트 평가, 사용자 경험, 향후 상호작용 의사가 다르게 나타났다. 종속변인에 대한 자기노출 교환과 애착유형의 효과는 지각된 사회적 실재감에 의해 매개되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 에이전트 설계에 커뮤니케이션적 측면이 중요하게 고려되어야 함을 시사한다. 또한 에이전트가 사용자들에게 미치는 심리적 효과는 사용자의 성격 특성에 따라 다르게 나타날 수 있다는 것을 시사한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.299-302
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• 2010

본 논문에서는 차량 전장용 소프트웨어의 일부인 Basic Software(BSW) 모듈 설정이 AUTOSAR 표준을 따르는 지를 평가하는 도구를 설명한다. 평가 도구는 크게 평가 속성 추출 부분과 속성 평가 부분으로 구분된다. 평가 속성 추출 부분에서는 AUTOSAR에서 제공하는 BSW 메타 모델로부터 평가 속성을 정의하는 데 사용되는 정보를 자동으로 추출하며 속성 평가 부분에서는 앞에서 추출한 정보를 이용하여 평가 속성을 정의한 후 사용자가 설정한 BSW 사용자 설정 모델에 대해서 평가를 자동으로 수행한다. 한편 평가 속성을 정의하는 데 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델이 이용된다. 이 두 모델은 XML 구조를 따르고 있으며 이 두 모델로부터 필요한 정보를 얻기 위해서는 XML 탐색이 요구된다. 이를 위해서 우리는 XML 질의어 중 하나인 XPath를 사용하였으며 BSW 메타 모델과 BSW 사용자 설정 모델로부터 평가에 필요한 정보를 얻을 수 있었다. 또한 평가 속성을 정의하는 데에도 XPath 를 사용하였으며 XPath로 정의한 평가 속성을 이용하여 우리는 BSW 사용자 설정 모델을 평가할 수 있었다.

• 감성과학
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• 제1권2호
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• pp.105-111
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• 1998

인터액티브 시스템은 여러 번에 걸친 평가 와 수정을 거쳐서 사용자들에게 보다 편리한 방향으로 설계된다. 인터액티브 시스템의 인터페이스 설계자들은 사용자들의 만족도와 소프트웨어의 기능성을 평가하기 위해 표본집단을 구성하고 그들로 하여금 시스템을 사용해 보게 한 후에 QUIS(Questionnaire for User Interaction Satisfaction)와 같은 평가 양식에 따라 사용성을 테스트 해왔다. 그러나, 이러한 방식으로는 사용자가 시스템에 대해서 사용하기 전에 형성하고 있는 저신모형에 관한 평가가 이루어지지 않았다. 정신 모형은 사용자들의 배경과 경험을 통하여 얻어진 시스템에 대한 기대를 말한다. 만약 인터액티브 시스템의 인터페이스가 사용자의 정신모형과 일치하도록 만들어진다면, 사용자들은 그들의 휴리스틱(Heuristic)을 이용하여 배우는 기간을 단축할 수 있고, 보다 효율적으로 소프트웨어를 사용할 수 있다. 인터페이스의 설계가 정신 모형에 기반을 두고 이루어지면, 사용자들이 시스템에 대해 갖는 기대를 파악하면 인터페이스를 수정 보완 함으로서 소프트웨어의 사용성을 향상시킬 수 있고, 사용자들에게 보다 친숙한 인터페이스를 제공할 수 있다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.83-90
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• 2010

본 논문에서는 콘텐츠 명성 및 사용자 명성 평가를 통해 신뢰성 높은 UCC 검색을 가능하게 하는 방법에 대해 기술한다. 기존 정보검색과 달리 UCC에서는 얻을 수 있는 텍스트 정보가 한정적이기 때문에 텍스트 외적인 정보의 사용이 필요하다. 콘텐츠 명성과 사용자 명성은 비텍스트 정보를 이용하여 평가되는데, 평가된 명성을 자질로 사용하여 UCC 검색을 수행하면 기존 검색 방법보다 향상된 검색 성능을 기대할 수 있다. 콘텐츠 명성은 영상 자체 정보와 영상과 관련된 소셜활동 정보로부터 콘텐츠의 명성, 즉 가치를 평가한다. 또한 사용자 명성은 콘텐츠와 사용자, 사용자와 사용자 사이의 소셜활동 하나하나에 주목하여 네트워크를 구축하여 사용자의 명성을 평가한다. 각각의 명성을 평가하여 UCC 검색에 사용하는 두 개의 시스템을 구현하고, 유튜브로부터 수집한 UCC와 사용자 정보를 이용하여 두 시스템의 비교 실험을 수행하였다. 실험 결과, 콘텐츠 명성을 활용한 시스템에서 조금 더 높은 사용자의 동의를 이끌어 낼 수 있었으며, 이 결과는 향후 UCC 검색에 활용할 수 있을 것이라 기대된다.

• 대한안전경영과학회:학술대회논문집
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• 대한안전경영과학회 2012년 추계학술대회
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• pp.87-92
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• 2012

본 연구는 전자상거래에서 협력적 필터링 알고리즘을 통한 사용자의 선호도 예측 정확도와 사용자가 평가한 선호도 평가치의 관계를 분석하여 알고리즘의 예측 정확도에 영향을 미치는 평가치의 통계적 특성에 관하여 연구한다. 협력적 필터링 알고리즘의 예측 정확도는 상품에 대해 공통의 관심을 갖는 이웃 사용자들의 선정과 이들의 선호도 경향이 중요한 요인이지만 본 연구에서는 선호도 예측을 위한 자신의 선호도 평가치 특성이 알고리즘에 중요한 요인임을 제시한다. 이러한 평가치의 평균, 표준편차, 왜도, 첨도 등과 같은 통계적 특성이 선호도 예측 정확도와 연관성이 있음을 제시하여 차후 연구에서 선호도 예측 이전에 사용자의 선호도 예측성과에 대한 사전평가의 가능성을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.169-173
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• 2006

유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였다. 더 나아가서는 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주며, 이를 위해 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들 간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 속성정보에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제점을 개선하기 위해서 속성정보를 이용한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링 기술에 반영함으로써 추천의 정확도를 높이고자 한다. 그리고 협력적 필터링의 {연관 사용자-아이템} 행렬에서 사용자들 간의 연관 관계를 유지하면서 차원 수를 감소시키기 위해 ARHP 알고리즘을 이용하여 연관 사용자 군집을 한다. 제안된 방법의 성능 평가를 하기 위해 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 Nearest Neighbor Model과 K-Means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2002년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.435-438
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• 2002

본 논문은 웹 상에서 음악을 듣는 사용자의 음악 취향을 평가 한 후, 취향에 맞는 인터페이스를 추천하는 시스템을 구현하였다. 초기 음악 취향 평가 단계에서는 평가 요소인 장르, 가수, 최신곡에 대한 사용자 데이터와 평가 요소에 대한 실험을 통해 얻은 중요도를 이용하여 퍼지측도.적분을 수행한다. 수행 결과 값이 높은 음악의 평가 요소에 의해 인터페이스를 추천하고, 추천된 인터페이스에 대한 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 인터페이스에 대한 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 중요도를 변경시킴으로써 사용자의 취향에 맞는 인터페이스를 제공하는 시스템 을 제안한다.