• 제목/요약/키워드: 선호도 산출

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학습 선호도에 의한 학습 콘텐츠 제안 시스템 (The Propose System of Learning Contents using the Preference of Learner)

  • 정화영;이연호;홍봉화
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제10권1호
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    • pp.477-485
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    • 2010
  • 웹 기반 학습시스템은 다양하고 방대한 학습 콘텐츠가 운용되고 있다. 그러나 학습자가 학습을 위해 학습 콘텐츠를 선택할 때 이를 자신에 맞도록 효율적으로 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자 프로파일의 학습 히스토리 정보를 기반으로 선호도를 산출하여 학습 콘텐츠를 학습자에게 제안하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출은 토픽 선호도 벡터 값으로 산출하여 적용하였다. 학습의 적용 결과로 학습 모집단을 선별하여 학습을 진행하였으며, 학습후의 학습 만족도가 매우 높게 나타남으로서 본 제안방법이 학습자 스스로의 학습 진행에 많은 도움을 줄 수 있음을 제시하였다.

토픽 맵을 이용한 학습 선호도 기반의 자기주도적 학습 시스템 (The Learning Preference based Self-Directed Learning System using Topic Map)

  • 정화영;김윤호
    • 한국항행학회논문지
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    • 제13권2호
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    • pp.296-301
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    • 2009
  • 자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.

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시간 기반의 전역 선호도와 지역 선호도를 고려한 개인화된 TV 프로그램 추천 (Personalized TV Program Recommendation Considering Time-based Global and Local Preference)

  • 오성탁;이지형
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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    • 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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    • pp.47-50
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    • 2015
  • TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

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거리측정속도에 의한 대안의 전체적 유사순서결정 (Complete preordering of alternatives by metric distance measure)

  • 김영겸;이강인;이진규
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 한국경영과학회 1993년도 추계학술대회발표논문집; 서강대학교, 서울; 25 Sep. 1993
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    • pp.63-65
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    • 1993
  • 전통적 의사결정 이론에 입각한 기존의 다기준 의사결정 모형은 명확하게 정의된 문제에 대해서 실함수로 표현된 사전의 선호정보에 의하여 모호함이 없이 확실한 선호의 판별을 산출하는 true-criterion 모형이다. 그러나 현실적인 의사결정 환경하에서 선호정보가 사전에 명확하게 하나의 실함수로 얻어지기는 매우 어렵다. 이는 곧 선호의 불확실성(fuzziness)이나 선호판별을 할 수 없는 비교불가능성(incomparability)등이 있을 수 있음을 의미한다. 1980년대 이후의 다기준의사결정 이론에 대한 연구는 불명확한 문제의 정형화나 선호의 불확실성을 인정하고, 이를 fuzzy 이론을 이용하여 모형의 설정에 반영하고 있다. 심지어는 선호관계의 비추이성(intransitivity)이나 비교불가능성까지도 인정하는 등 모형의 강건성(robustness)을 고려하는 연구가 활발하게 이루어지고 있다.

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웹 사이트 이용 고객의 행동 정보를 기반으로 한 고객 선호지수 산출 방법 (Method for Preference Score Based on User Behavior)

  • 서동렬;김두진;윤정기;김재훈;문강식;오재훈
    • CRM연구
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    • 제4권1호
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    • pp.55-68
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    • 2011
  • 최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.

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개인 식품섭취 선호도에 따른 만성질환 발생 위험도 분석 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Chronic Disease Risk Analysis System according to Personalized Food Intake Preferences)

  • 전소혜;김남현
    • 전자공학회논문지
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    • 제51권3호
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    • pp.147-155
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    • 2014
  • IT 기술의 발달로 인터넷에 다양한 콘텐츠가 늘고, 다양한 정보에서 개인의 적합한 정보를 제공받고자 하는 요구가 급증하면서 다양한 개인화 서비스를 제공 방법에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 구매 선호도에 따른 상품 추천시스템의 분석방법을 개인 식품섭취 선호도에 따른 고혈압 및 당뇨 발생위험도를 분석하는 시스템에 적용하는 방법을 제안하고자 한다. 개인의 식품섭취 선호도 분석을 위해, 피어슨 상관계수를 이용하여 참조데이터와 샘플데이터의 유사도 가중치를 계산하고, 개인과의 유사도에 따른 집단을 구성하여 고혈압과 당뇨의 발생 위험도를 산출한다. 시스템의 유의성 검정을 위해 1,021명의 샘플을 시스템에 적용하였다. 고혈압과 당뇨병의 유병군에서 정상인군에 비해 더 높은 발생 위험도가 산출되는 통계적으로 유의한 경향을 확인할 수 있어 식품섭취 선호도와 고혈압/ 당뇨의 발생 위험도의 관련성이 있음을 확인하였다. 본 연구에서는 개인의 식품섭취 선호도에 따른 고혈압 및 당뇨 발생 위험도 분석 시스템의 유효성을 검증하였다.

인공신경망을 이용한 사용자의 퍼지값 선호도 학습방법 (A method for learning a user's preference over fuzzy values using neural network)

  • 나현종;이지형
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (상)
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    • pp.287-290
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    • 2003
  • 퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.

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흑임자죽 재료배합비의 최적화 연구 (A study on the optimum ratio of the ingredients in preparation of black sesame gruels)

  • 박정리;김종군;김정미
    • 한국식품조리과학회지
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    • 제19권6호
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    • pp.685-693
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    • 2003
  • 본 연구는 보양식으로 이용해 왔던 흑임자죽의 제조 조건을 최적화하기 위해 적정한 표준 조리법의 재료배합비에 따른 품질적 특성을 비교하여 최적 recipe를 산출하였다. 이로써 흑임자죽 제조를 위해 주재료인 깨의 첨가량과 쌀의 종류 및 첨가형태에 따른 죽의 물성 특성과 전체적인 선호도를 분석한 결과는 다음과 같다. 1 깨의 첨가량에 의한 흑임자죽의 품질 특성으로, 색도 변화는 깨의 첨가량이 증가할수록 명도는 감소하였고, 적색도와 황색도는 증가하였다. 또한 점도(p<0.05), 색상(p<0.01), 고소한 맛(p<0.01), 쓴맛(p<0.01), 외관(p <0.01), 전체 선호도(p<0.05)에서 깨의 첨가량에 따라 유의적인 차이를 나타내었다. 점도, 색상, 고소한 맛과 외관에 대한 선호도의 평가는 흑임자 함량 33g(40%)일 때 높은 것으로 나타났으며, 흑임자 함량 44g(52%)일 때 쓴맛에 대한 선호도가 가장 높았다. 전체적인 선호도는 흑임자 함량 40%일 때 가장 좋은 것으로 나타났다. 2. 쌀의 종류에 따른 흑임자죽의 특성으로, 색도 변화는 찹쌀 50g(60%) 첨가한 것이 명도, 적색도, 황색도 모두 높게 나타났다. 쌀의 형태에 의한 변화로는 찹쌀가루 60%를 첨가한 것이 명도가 높게 나타났고 적색도는 멥쌀가루 15g(18%), 황색도는 멥쌀가루 25g(30%)를 첨가하였을 때 높게 나타났다. 또한 점도, 색상, 고소한 맛, 쓴맛, 외관, 전체 선호도에서 유의적인 차이가 없었다. 점도에 대한 선호도의 평가는 멥쌀만 50g (멥쌀 : 찹쌀=100% : 0%) 첨가했을 때 높은 것으로 나타났으며, 색상과 고소한 맛에 대한 선호도 평가는 멥쌀 50g(60%)일 때 가장 높았으며, 쓴맛에 대한 선호도는 멥쌀 50g, 멥쌀:찹쌀=35g : 15(7:3)g과, 멥쌀 : 찹쌀=15g : 35(3:7)g일 때 가장 높았다. 외관에 대한 선호도는 멥쌀 : 찹쌀=35g:15g, 전체적인 선호도는 멥쌀 50g일 때 가장 좋은 것으로 나타났다. 쌀의 형태를 달리하여 첨가하였을 때 점도(p<0.05), 색상(p<0.01), 고소한 맛(p<0.01), 쓴맛(p<0.01), 외관(p<0.01), 전체 선호도(p<0.01)에서 유의적인 차이를 나타내고 있다. 점도, 색상, 고소한 맛, 쓴맛, 외관, 전체적인 선호도에 대한 평가는 모두 결과가 멥쌀가루 50g(60%) 첨가했을 때 가장 좋은 것으로 나타났다. 3. 소금 첨가량에 의한 흑임자죽의 색도 변화는 소금의 첨가량이 7g(9%)일 때 명도가 높게 나타났고, 적색도와 황색도는 소금함량 5g(6%)일 때 높았다. 또한 점도(p<0.01), 색상(p<0.01), 고소한 맛(p <0.01), 쓴맛(p<0.01), 외관(p<0.01), 전체 선호도(p<0.01)에서 유의적인 차이를 보였다. 점도, 색상, 고소한 맛, 쓴맛, 외관, 전체적인 선호도에 대한 평가는 모두 소금 함량 2.5g(3%)일 때 가장 좋은 것으로 나타났다. 4. 흑임자죽의 점도 특성으로는 재료의 첨가량에 비례하여 전반적으로 증가하였고, 온도 변화에 따라 온도가 높아질수록 낮은 점도를 나타내었고, 온도가 낮아질수 록 점도 값이 높았다. 5. 당도와 퍼짐성의 특성으로는 첨가재료의 첨가량에 비례하여 전반적으로 증가하는 경향을 나타냈다. 흑임자죽 제조의 최적화를 위해 첨가재료와 배합비에 따른 흑임자죽의 물성 특성 변화와 선호도 분석 결과를 통하여 흑임자죽의 최적 배합 조건이 산출되었다. 즉 흑임자죽 제조를 위한 최적 재료 배합 비는 주재료에서는 흑임자 첨가량 33g(40%), 쌀의 형태와 종류별 첨가량은 멥쌀(가루) 50g(60%), 소금 2.5g, 물 500$m\ell$ 첨가가 최적 비율로 산출되었다.

실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동 산출을 위한 요소기술 선정방안에 관한 연구 (A Study on the Selection of key Enabling Technologies for Automation of Real-time Ground Shape Recognition and Soil Volume Estimation)

  • 유병인;안지성;오세욱;한승우;김영석
    • 한국건설관리학회:학술대회논문집
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    • 한국건설관리학회 2007년도 정기학술발표대회 논문집
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    • pp.347-352
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    • 2007
  • 건설 산업의 숙련공 부족현상, 고령화 문제, 임금 상승으로 인한 채산성 악화, 품질의 균일성 및 안전성 확보 등은 향후 국내 건설 산업이 해결해야 할 당면 과제이다. 이러한 문제를 해결하기 위한 하나의 기술적인 접근방법으로써 국${\cdot}$내외에서는 건설 자동화에 대한 연구가 활발히 진행 중에 있으며, 최근 국내에서는 토공사 작업의 안전성을 확보하기 위해 백호(backhoe)를 대상으로 지능형 굴삭로봇을 개발하기 위한 연구가 진행 중에 있다. 본 연구에서는 지능형 굴삭 로봇을 개발하기 위해 필수적으로 요구되는 기반기술 중 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동산출을 위한 최신 요소기술을 분석하고 최적 대안을 제시하였으며, 이를 위해 국내외 문헌고찰 및 다양한 최신요소 기술의 분석을 통해 지반형상을 실시간으로 인식할 수 있는 5가지 요소기술들에 대한 분석을 선행하였다. 또한 로컬영역의 실시간 지반형상 인식 및 토공량 자동 산출을 위해 3차원 모델링 장비가 갖추어야할 주요 고려요소를 분석하고, AHP 기법을 이용하여 주요 고려요소별 가중치를 산정하고 각 요소기술별 선호지수를 도출하였다. 도출된 선호지수를 바탕으로 최신 요소기술 간의 우선순위를 선정함으로써 3차원 모델링 장비에 적용 가능한 최적 대안을 선정하였다.

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사용자 행동 기반 음악 선호도 측정에 관한 연구 (Measurement of music preference based on user behavior)

  • 양원우;김유경;전미영;정구민
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
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    • 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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    • pp.340-343
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    • 2014
  • 현대에 많은 사람들이 스마트폰, mp3 player와 같은 휴대기기에 많은 음원 파일을 넣어 음악을 듣는다. 그 음악 중에는 잘 듣지 않는 것도 다수 존재하지만 사용자는 그런 파일을 즉시 지우지 않을뿐더러 자기 자신조차 어떤 음악을 즐겨듣는지 아닌지 모두 파악하지 못한다. 본 논문에서는 사용자들이 음악 재생기를 조작할 때 발생하는 행동 패턴을 기반으로 음악의 선호도를 산출하고, 이를 이용하여 음악 선호도 순위 정보를 사용자에게 제공하여 음악 관리를 편하게 할 수 있도록 해주는 시스템을 제안한다.