• 지능정보연구
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• 제13권4호
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• pp.65-78
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• 2007

추천시스템은 개인화 서비스를 구현하는 방법 중의 하나이다. 추천시스템은 다양한 기법을 통해 구축될 수 있는데, 최근 전자상거래 분야에서 사용되는 기법들 중에서 대표적인 것이 협업필터링이다. 협업필터링은 영화나 음악 같이 명시적인 속성만으로 그 특성을 기술하는데 한계가 있는 아이템의 추천문제에 효과적으로 적용되어 왔다. 하지만, 이 기법은 희박성, 확장성 및 투명성 등의 문제점을 가지고 있는데, 본 연구에서는 희박성과 확장성 문제를 극복하는 방안으로 장르별 협업필터링 방법을 제안한다. 장르별 협업필터링 방법은 아이템을 최종적으로 추천하기 전에 아이템의 상위 카테고리, 즉 장르에 대한 정보를 활용하는 방법이다. 본 연구에서 제안하는 방법의 실용성을 보이기 위하여, 영화 추천시스템인 GenreWise_CF를 개발하여, 공개 데이터인 MovieLens Data에 적용하여 평가하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안한 GenreWise_CF가 전통적인 협업 필터링을 적용하여 개발한 추천시스템인 Basic_CF보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제26권12호
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• pp.1709-1715
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• 2002

신사복 정장은 일상의 관습으로 착용되는 가장 중요한 항목으로서, 사무직, 관리 직, 전문직 등의 정신노동자들에 게 폭넓게 수용되는 매우 중요한 의복항목이 다. 따라서 소비자의 감성에 부합되는 신사복 개발을 위해 신사복 디자인에 대한 감성연구가 필요하다. 이에 본 연구에서는 신사복 상의 디자인 개발을 위해서 소비자의 감성에 적합한 신사복 상의를 적절하게 표현해 줄 수 있는 감성 어휘를 추출하고 그 인자를 분석하였다. 요인분석 결과,7개 의 요인과 67개 의 감성 어휘 가 채택되었다. 선택된 감성어휘는 인자별로 대별하여 7개의 요인으로 묶어서 대표적인 요인명을 붙인 결과, 요인 1은 품위성 요인. 요인 2는 매력성 요인. 요인 3은 실용성 요인, 요인 4는 체형성 요인. 요인 5는 외관성 요인. 요인 6은 남성미 요인. 요인 7은 활동성 요인이라고 하였다.

• 대한인간공학회:학술대회논문집
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• 대한인간공학회 1996년도 춘계학술대회논문집
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• pp.136-140
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• 1996

제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.

• 지식경영연구
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• 제21권3호
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• pp.27-44
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• 2020

사용자의 정보 과부하 문제의 해결을 목표로 하는 추천 시스템은 개인의 선호를 추론하여 이에 부합하는 아이템을 필터링하여 제공한다. 추천 시스템 관련 기법 중 가장 성공적으로 알려져 있는 협업 필터링은 최근까지 다양한 성능 개선 시도가 이루어지고 있으며 여러 분야에 적용되고 있다. 본 연구에서는 이와 같은 협업 필터링의 성공에 기반하여 소비자의 구매 의사결정에 영향을 미칠 수 있는 시각 정보를 추천 시스템에 반영할 수 있는 VizNCS를 제안한다. 이를 위하여 먼저, 비정형 데이터인 시각 정보에서 특징을 추출하기 위해 합성곱 신경망을 사용하였다. 다음으로, 합성곱 신경망으로 부터 도출된 이미지 특성 정보를 추천 시스템에 반영하기 위하여 기존의 딥러닝 기반의 추천 시스템 중 다른 정보로 확장이 용이한 NCF 기법을 응용하였다. 본 연구에서 제안한 VizNCS의 성능 비교 실험 결과 기본 NCF보다 더 높은 성능을 보였으며 카테고리별 성능 비교 실험을 통해 시각 정보에 영향을 받는 카테고리와 그렇지 않은 카테고리를 발견하였다. 결론적으로 본 연구에서 제안한 VizNCS는 시각정보를 개인화된 추천에 직접 활용함에 따라 시각 정보에 영향을 받는 소비자들의 구매의사결정 행태를 반영할 수 있어 추천 시스템 성능 향상에 기여하였다. 또한, 지금까지 활용이 미미했던 이미지 데이터로 추천 시스템의 원천 데이터 영역을 확장함에 따라 다양한 원천 데이터의 활용 방안을 제시하였다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권1호
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• pp.1-6
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• 2013

스마트폰을 비롯한 다양한 스마트 디바이스들은 이제 사용자의 일상에서 필수적인 아이템으로 자리 잡았다. 스마트 디바이스 내에 센서정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 필요정보를 파악할 수 있으며, 이를 통해 지능적인 서비스 추천이 가능해진다는 의미이다. 본 논문에서 사용자의 상황정보를 토대로 지능적인 서비스 추천을 위한 퓨전(Fusion) 상황인지 모델을 제안하고자 하다. 서비스 추천 모델은 스마트 디바이스로부터 획득한 시간, 장소, 행동 및 디바이스 정보를 중심으로 퓨전 처리과정을 거쳐 사용자 시나리오를 생성된다. 시나리오란 사용자의 상황을 예측하는데 가장 핵심이 되는 단서이며, 본 시나리오에 맞춰 서비스를 제공 및 추천할 수 있다. 이 뿐만 아니라, 콘텐츠의 카테고리와 더불어 콘텐츠 미디어 형식까지도 사용자 맞춤형을 지향한다. 그러므로 본 논문에서 제안하는 퓨전 상황인지 모델은 하이브리드 센싱(Hybrid Sensing)을 이용하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.373-380
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• 2017

게임엔진이 급격히 발전하면서 3차원 게임 개발에의 진입장벽이 점점 낮아지고 있다. 그러나 게임성을 보다 증대시키기 위해 필수적인 3차원 아바타 캐릭터를 생성하는 데에는 아직도 상당한 시간과 노력이 필요하다. 이에 본 논문에서는 상용 3차원 게임엔진 기반의 아바타 생성 시스템, SoMA(System of Making Avatars)를 제안한다. 제안된 시스템은 기본 아바타 캐릭터를 각 구성품으로 분해하고, 이후 다시 이를 조립하거나 조정하여 커스터마이제이션(customization)된 캐릭터를 생성할 수 있다. 이를 위해 캐릭터의 조립 구조를 계층적으로 구현하였고, 상위 계층은 카테고리화 하여 조립할 수 있도록 정의하고, 하위 계층은 파라미터화(parameterization) 하여 커스터마이제이션 할 수 있도록 정의하였다. 특히 계층별 아이템의 명명 방법(naming convention) 또한 정의하여 이의 효과적인 액세스가 가능하도록 구현하였다. 마지막으로 이러한 캐릭터 조립 구조를 바탕으로 신체, 의상, 부착물(악세사리) 시스템을 구현하여 다양한 캐릭터를 손쉽게 저작할 수 있도록 SoMA를 개발하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.445-456
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• 2021

본 연구는 소비자의 구매행동에 영향을 미치는 거시경제변수와 소비자 판매가격을 변수로 여성 골프웨어 판매량에 영향을 미치는 변수의 중요도를 확인하고 골프웨어의 판매 증진을 위한 가격전략을 제안하는 것을 목적으로 한다. 국내 여성 골프웨어 브랜드의 매출자료를 의사결정나무 알고리즘과 앙상블을 이용해 분석하였다. 티셔츠, 팬츠와 니트류는 소비자 판매가격이 판매량에 가장 중요한 영향을 미치는 요인인 것으로 밝혀졌으며, 스커트와 원피스의 경우 소비자 판매가격 외에 카테고리가 중요 요인인 것으로 밝혀졌다. 이러한 연구 결과는 아이템에 따라 소비자의 구매 행동에 영향을 주는 경제 변수가 다르다는 것을 의미하는 것으로 적절한 가격전략을 통해 매출 및 이윤을 극대화할 수 있음을 시사하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.87-107
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• 2016

융합을 통한 기술과 제품의 혁신을 이해하는 것은 중소기업의 생존을 위한 필수가 되었다. 특히, 이종 산업간 융합을 통한 제품 혁신과 성공을 위해서는 융합 가능한 아이템 즉, 제품과 기술, 아이디어를 탐색하고 대안을 찾는 것이 중요하다. 기존의 융합연구는 크게 두 가지의 한계를 갖는다. 첫째, 특허와 논문 등 기술정보를 기반으로 하는 기술융합 발굴은 시장의 수요를 인식하는데 한계가 있다. 본 논문은 중소 창업기업에 적용할 수 있는 시장융합(Market convergence)의 관점에서 새로운 융합 기회를 식별하려고 시도하였다. 이를 위해 세계 중소 수출입 기업이 이용하는 글로벌 B2B e-마켓플레이스의 제품 데이터베이스를 활용하였다. 둘째, 기존의 융합기회 발굴 연구는 이미 융합되어 존재하는 제품 또는 기술 기반의 연관성 및 관계를 파악하는데 집중하였다. 본 연구에서는 융합 가능한 새로운 사업기회의 발굴을 목적으로 구조적공백(Structural Hole) 이론을 적용하여, 상이한 산업군에서 서로 직접적인 연결 관계가 없는 키워드 간의 네트워크를 분석하여 융합의 가능성이 있는 새로운 융합 사업 테마를 도출하고자 한다. 이를 위해 제품명과 제품 기술서를 기반으로 제품 및 기술 용어 사전과 텍스트마이닝 을 활용하여 제품과 서비스의 특성을 추출하고, 이들 특성간 연관관계분석을 수행한 후, 네트워크 분석을 진행 하였다. 실험 데이터는 시장의 최신 동향을 파악하기 위해 2013년 1월 부터 2016년 7월까지 등록된 24만건의 e-카탈로그를 대상으로 하였으며, 분석의 효율성을 높이기 위해 기술 범위를 IT로 제한하고, IT 기술을 매개로 한 "Health & Medical"과 "Security & Protection" 카테고리 간의 융합 기회를 도출 하였다. 실험을 통하여 융합연관규칙 1,729을 추출하였으며, 지지도를 기반으로 100개의 규칙을 샘플링 하여, 구조적 공백을 분석하였다.