• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.398-400
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• 2003

추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2002.11a
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• pp.133-137
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• 2002

네트워크상에서 멀티미디어 컨텐츠(디지털 아이템)를 다양한 전송 매체(인터넷, 방송 무선전화 등)를 통해 전달하고, 서로 다른 기능의 단말기(PDA, PC, TV, Phone 등)를 통해 디지털 아이템을 소비하는데 있어 상호호환성(Interoperability)을 제공하기 위해 디지털 아이템의 생성, 전달, 소비 단계에 이르기까지 디지털 아이템의 규격을 제정하고자 MPEG-21(멀티미디어 프레임워크)이라는 이름의 국제 표준화 작업이 진행 중이다[1]. 본 논문에서는 MPEG-21의 디지털 아이템 선언 언어인 DIDL(Digital Item Declaration Language)을 이용하여 컨텍스트 디지털 아이템(XDI: conteXt Digital Item)을 XML 문서형태로 생성하고, 이를 컨텐츠 디지털 아이템(CDI: Content Digital Item)의 종류(영화, 음악, 도서, 게임 등)에 구애받지 않고 웹 브라우저를 통해 소비할 수 있는 디지털 아이템 브라우저를 구현하였다. 디지털 아이템의 다양한 형태에 적절히 대응하기 위해 XSLT(XML Stylesheet Language Transform)를 이용하여 디지털 아이템 정보를 표현하고 웹 브라우저를 통해 소비자의 환경에 적합한 디지털 아이템을 소비 및 이용할 수 있는 어플리케이션을 제공하는 환경에 대한 연구 결과를 제시한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.

• Korean Journal of Cognitive Science
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• v.18 no.2
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• pp.193-221
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• 2007

This study explored the efficient hierarchical data structure of mobile interfaces. The first experiment demonstrated the effects of grouping(clear/unclear), depth level(2/3/5), and the number of items(32/64/128) on the search time and the number of errors. The results indicated that participants spent less time and made fewer errors to perform the task when the clear mobile interfaces, low depth level, and fewer items were provided. In addition, the results indicated that there were no effects of the depth level and the number of items on the search time and number of errors in clear mobile interfaces conditions. As depth level and the number of items changed, on the other hand, participants spent longer time to complete the task and made more mistakes in unclear mobile interfaces conditions. The second experiment investigated the effects of grouping(clear/unclear), the number of items(32/64/128), and spacial cues(colors/ windows/ number of cues) on search time and the number of errors in hierarchical data structures which had five depth levels. The results indicated that participants spent less time to complete the task and made less errors in a mobile interface when grouping is clear and the number of items are fewer. The results were identical with the first experiments. In addition, the main effect of spacial cues indicated that providing spacial cues via pictures and numbers can be helpful to reduce errors in search behaviors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.439-441
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• 2017

Matrix factorization은 사용자의 아이템 선호도를 통해 아이템을 추천해주는 성공적인 기술 중 하나이다. 이 기법은 사용자-아이템의 선호도 행렬을 채우는 것을 목표로 한다. 이 목표를 달성하기 위해 사용자-아이템의 선호도 행렬을 사용자 행렬(user latent factor)와 아이템 행렬(item latent factor)로 분해하고, 각 행렬에 대해 추론하여 완성된 사용자-아이템의 선호도 행렬을 추론한다. 하지만 Matrix factorization은 아이템의 수가 많고, 아이템에 대한 사용자들의 선호도 데이터가 적을 때 성능이 제한된다. 또한 새로운 아이템이 추가되었을 때, 새로운 아이템에 대한 사용자들의 선호도 정보가 없기 때문에 새로운 아이템이 추천되지 않는다는 문제를 가진다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 아이템에 대한 부가적인 정보인 아이템 간의 유사도 정보와 아이템의 시나리오 정보의 유사도를 모델링하여 기존의 전통적인 Matrix factorization에 추가하는 아이템 정보 기반 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the IEEK Conference
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• 2003.07d
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• pp.1443-1446
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• 2003

본 논문에서는 MPEG-21 프레임워크에서 이용되는 기본 단위인 디지털 아이템(Digital Item)의 처리에 관한 과정을 설명하고, 처리과정에 적용 가능한 디지털 아이템의 모델링에 대하여 논하였다 MPEG-21 에서 정의된 디지털 아이템 선언(Digital Item Declaration;DID)은 디지털 아이템의 정적인 선언에 그치는 반면, 디지털 아이템 프로세싱(Digital Item Processing;DIP)을 기반으로 한 디지털 아이템에는 처리 및 이용에 관한 기능이 부여된다. 모델링된 디지털 아이템의 처리를 위한 구조를 정의하고, DIP 구조와 디지털 아이템의 유효성을 입증하기 위해 교육용 멀티미디어 컨텐츠를 담고 있는 디지털아이템을 생성하였다. 또한 DIP 기반에서 모델링된 디지털 아이템을 소비할 수 있는 디지털 아이템 플레이어의 구현과 테스트 결과에 대해서도 설명하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.11a
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• pp.438-441
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• 2011

본 논문에서는 게임연구의 초기 과정에 속하는 2D엑션 게임을 기획, 연구, 개발한 결과물을 기술하였다. 2D 횡 스크롤 게임방식인 액션게임으로 획득하는 아이템을 통해 새로운 기술(무기)를 얻으며 소환수가 동반된다. 또한 기존 프로그램은 한 화면 당 출연하게 되는 적군의 수가 제한적이었으나 본 연구에서 개발한 게임은 플레이어가 적군을 섬멸할 때의 쾌감을 높이기 위하여 한 화면당의 적군의 수를 평균 적군 출현 수 보다 높게 조정하여 타격감을 높였다. 그리고 아이템을 획득하게 되면 미량의 아이템을 사용한 후 아이템의 사용이 바로 중단되어 플레이어들에게 아쉬움을 주었으나 본 프로그램에서는 한번 획득한 아이템은 다음 아이템을 획득하기 전까지 영구적으로 사용할 수 있게 제작되어 그 아쉬움을 줄였고, 스테이지의 끝에서는 보스를 파괴하는 스테이지 게임의 구현 결과물이다.

• Vending industry
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• v.8 no.3
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• pp.42-45
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• 2008

자판기 관련사업의 경기가 말이 아니다. 대외적인 경기침체의 악재와 더불어 "정말 힘드네..."하는 신음소리가 곳곳에서 들린다. 더욱 심각한 문제는 자판기 사업 메리트가 과거보다 점점 떨어진다는 점이다. 돈 될만한 아이템도 드물고, 기존 아이템의 사업성도 점점 떨어지는 현실. 정말 답답하기 그지없는 상황에서 '어떻게 하면 돌파구를 찾을 수 있을까?'에 골몰하지 않을 수 없다. 기존 아이템의 시장이 막히면 어떻게든지 다른 사업모델을 찾는 일이 불황 타파의 좋은 해법이 될 수 있다. 예주테크코리아의 손민호 사장은 이 부분에 주목하고 있는 사람이다. 그는 기존 자사의 주력 사업영역인 껌볼 캔디 자판기 사업이 부진해지는 양상을 보이자 발빠르게 다른 사업 모델을 찾아 나섰다. 도대체 최근 사업에 무슨 일이 있기에 "사업 다각화를 해야 살아남는다"고 주창하고 있는 것일까?

• Journal of Korea Game Society
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• v.12 no.6
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• pp.59-70
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• 2012

There are many methods to buy and sell online items. But A lot of people use item trade sites when they want to sell or buy their items. This article analyzes the price structure of item trade, and finds why gamers use item trade sites in spite of the brokerage. We analyze the difference of item prices between in the market of item trade sites and in the market of other trade methods. And we find that the prices of item trade sites is higher than those of other markets. Buyers pay about 6% higher prices to seller. The higher prices are for the safe trading what item trade sites supply. And sellers take about 0.7% higher prices than in other markets. There is a sufficient motive when gamers use item trade sites in spite of their high prices.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.