• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.597-602
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• 2007

본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 논리연구
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• 제6권2호
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• pp.83-106
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• 2003

선호구조의 논리를 결정모델에 적용시킬 때 선호구조는 일반적으로 특정 수치적 순서화 조건을 만족하게끔 표현된다. 그래야 주어진 선택지들을 둘러싼 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보가 형식적으로 표출될 수 있다고 여겨져 왔다. 그러나 선호구조의 수치적 순서화에 의해서만 선호관계의 정보가 형식적으로 표출될 수 있다는 성각은 일종의 독단이다. 더욱이 다양한 선택지의 결합에 의한 선호구조의 정보 이동은 기존의 수치적 순서화 속에서 제대로 다루어질 수 없다. 하나의 대안으로서 선형대수의 그래프이론에 바탕을 둔 선호구조의 질적 순서화 방식을 제안한다. 개인 혹은 집단의 선호구조에 관한 정보는 제안될 질적 순서화에 의해 보다 포괄적으로 다루어질 수 있다.

• 복식
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• 제41권
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• pp.107-116
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• 1998

본 연구의 목적은 의복 스타일 선호에 신체만족도가 미치는 영향을 규명하는 것이다. 조사대상은 미국 여대생으로 177부의 설문지를 자료분석에 사용하였다. 신체만족도는 신체 5 부위 (얼굴, 상체, 하체, 신장, 체중) 각각에 대해 측정되었고 의복스타일 선호는 의복이 몸에 타이트하게 끼는 정도에 대한 선호, 어두운 색상에 대한 선호, 허리, 힙(hips), 가슴(bust), 목(neck), 다리에 강조점을 두는 의복에 대한 선호로 측정되었다. 결과로 특정 부위에 대한 신체만족도는 그 부위에 관련된 의복스타일 선호와 관계가 있었다. 예로 응답자가 체중부위에 만족하면 할수록 몸에 타이트하게 끼는 의복과 밝은 색상의 의복, 허리와 힙을 강조한 의복을 선호하였다. 이성적 행동이론이 이들 결과를 설명하는데 사용되었다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.27-31
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• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 기술혁신학회지
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• 제9권1호
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• pp.52-83
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• 2006

본 논문은 지상파DMB와 위성DMB 두 서비스 간의 비교 분석을 통해 소비자 수용도에 있어서 어떠한 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 이를 위해 소비자 설문조사를 실시하였고, 소비자들을 지상파DMB와 위성DMB 선호유형에 따라 비선호집단, 지상파DMB선호집단, 위성DMB선호집단, 듀얼형 선호집단 등 네 가지 유형으로 분류하여 이들 세분집단별로 소비자 특성에 있어서 어떠한 차이가 있는지 분석하였다. 분석결과 첫째, 집단별 비율에 있어서 비선호집단(60.4%)이 가장 높게 나타났으며, 그 다음으로는 듀얼형 선호집단(18.5%)이었는데 이러한 사실은 양쪽 서비스 모두를 함께 이용할 수 있는 듀얼형 서비스의 필요성을 제기하고 있다. 둘째, 인구통계학적 특성에 있어서는 특히 소득이 높을수록 위성DMB를, 중산층일수록 지상파DMB를 선호하고, 저소득층은 DMB에 대한 관심이 낮은 것으로 분석되었다. 셋째, DMB 선호유형별 기존 통신방송 이용에 있어서의 차이를 알아본 결과 케이블TV 이용자는 지상파DMB를 선호하고 위성TV 이용자는 위성DMB를 상대적으로 더 선호하는 것으로 나타났다. 넷째, DMB 선호유형별 라이프스타일 특성을 알아본 결과 대체로 위성DMB는 혁신형 고객이 선호하고 지상파DMB는 실속형 고객이 선호하는 것으로 나타났다. 마지막으로, DMB 선호유형별로 DMB에 대한 태도를 알아본 결과 대체로 위성DMB 선호자들이 DMB에 대해 가장 긍정적인 태도를 갖고 있는 것으로 분석되었다.

• 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 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.610-612
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• 2005

협동적 여과를 이용한 추천 시스템은 데이터의 희소성 문제(sparseness problem)와 초기 추천 문제 (cold-start problem)에 대해 취약점을 가지고 있다. 협동적 여과를 이용한 추천 시스템에서 사용하는 선호도 데이터에 아이템들의 전체 수량에 비해 매우 적은 양의 아이템 선호도만 존재한다면 사용자들의 유사도 측정에 문제를 발생시켜 극단적인 경우엔 협동적 추천이 불가능할 경우가 발생한다. 이와 같은 문제는 선호도 데이터에 나타난 아이템들의 총수에 비해 사용자가 선호(구매)한 아이템이 극히 적은 수량으로 존재하기 때문이며 새로운 사용자의 경우에는 아이템 선호도 정보가 전혀 없기 때문에 유사 사용자를 추출하지 못하여 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 희소성이 높은 선호도 데이터를 희소하지 않은 상태로 변형하는 희소 데이터 변형 기법을 제안한다. 희소 데이터 변형 기법은 희소데이터에 나타난 사용자와 아이템의 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 희소성이 높은 선호도 데이터를 변경하고, 변경된 선호도 데이터를 협동적 추천에 적용하여 추천 성능을 향상시킨다. 이와 같은 선호도 데이터 변경 기법을 데이터 블러링(data blurring)이라 한다. 몇가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.153-156
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• 1999

본 연구는 시트 커버지로 선호하는 직물의 특성을 파악하고자 하였다. 직물디자인의 평가 요소 중 pattern에 초점을 맞추었으며 부수적으로 색상에 대한 선호도 평가를 수행하였다. 직물 pattern 디자인은 PP(Primitive pattern)와 RPU(Repeated pattern unit)의 세부항목에 대한 평가를 통해 전체 직물패턴에 대한 평가가 가능하다. Pattern 특징 평가를 위한 1차 설문에서 소재와 색상의 요인들의 영향을 최소화하기 위해 sample 직물을 gray-scale image로 제시하여 세부항목을 평가하였다. 1차 설문결과로써 pattern 특성을 대표하는 4개의 직물샘플을 선정하였다. 2차 설문에서 4개의 대표 sample을 열차용 시트에 rendering 하여 선호도 평가를 수행하였으며, 색상 선호도 평가는 5가지 색상 군집에 대한 선호를 평가하였다. 선호도 평가 결과 시트 커버지로 선호하는 직물의 특징은 PP의 특징에 상관없이 RPU의 돌출성이 적은 pattern이었다 또한 색상은 초록색과 파랑색을 선호하는 것을 알 수 있었다. 추후 이러한 결과를 통한 시트 커버 직물의 디자인 및 선택이 이루어져야 할 것이다.

• 디자인학연구
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• 제11권
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• pp.32-37
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• 1995

본 연구는 아파트가 밀접되어 있는 서울, 부산, 광주, 천안 등의 지역을 대상으로 아파트 거주자들의 실내디자인에 대한 선호경향을 파악하여, 아파트 실내공간에 개성과 기호를 부여할 수 있는 근거를 말련하는 데 목적이 있다. 이를 위한 구체적인 연구목적은 다음과 같다. 첫쩨. 개조실태 파악을 통해 실내디자인에 대한 선호경향을 파악한다. 둘째. 실내분위기와 실내색채와 실내마감재의 선호조사를 통해 실내디자인에 대한 선호경향을 파악한다. 설문지를 이용한 실증조사가 서울, 부산,광주, 천안의 아파트에 거주하는 주부 2,609명을 대상으로 이루어졌다. 지역별로 선호하는 실내디자인을 종합하여 볼 , 서울은 우아한 실내공간을 선호하는 경향을 파악할 수 있었고, 천안은 일상적인 공간을 선호하는 것으로 나타났다. 반면, 부산은 화려한 실내공간을 선호하는 경향과 광주는 중후한 실내공간을 선호하는 경향을 파악할 수 있다. 이처럼 지역에 따라 선호가 뚜렷이 구분되는 결과는, 실내디자인 계획에 있어 지역이 중요한 변수로서 충분히 반영되어야 함을 시사한다.을 시사한다.