• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.559-565
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• 2012

정보통신의 발달로 스마트폰은 대중화를 이루었으며, 스마트폰의 대중화는 앱스토어라는 새로운 영역을 생성하였다. 스마트폰에서 사용되는 응용소프트웨어인 앱은 앱스토어를 통해 편리하게 거래될 수 있다는 장점으로 빠른 성장을 이루었다. 앱스토어에서 거래되는 앱들의 수량이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 앱을 정확히 추출하기란 매우 어렵다. 앱스토어에서 사용하는 일반적인 앱 추천 방식은 사용자가 입력한 질의어에 따라 앱을 추천하는 방식이다. 이러한 내용 기반 방식은 디지털 형태로 이루어진 앱을 추천할 때는 효과적인 기법이 아니다. 앱 추천의 정확성을 높이기 위해 본 논문에서는 특성 유사도 기반 앱 추천 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 앱의 장르, 기능성, 다운로드 수 등을 이용하여 앱에 대한 속성을 생성한 후, 사용자의 앱 사용에 대한 성향과 비교하여 앱을 추천하는 방식을 따른다. 다양한 실험에서 본 논문에서 제안한 기법이 기본적인 앱 추출 기법보다 평균 33%의 성능 향상을 보였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제24권3호
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• pp.129-142
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• 2019

블록체인기술에 대한 관심은 지속적으로 증가되고 많은 분야에 활용되고 있다. 블록체인기술은 타인이 함부로 데이터와 거래를 제어할 수 없게 하는 분산 환경을 제공한다. 모바일앱 추천은 모바일 사용자에게 적당한 앱을 추천하는데 사용된다. 예를 들어, 사용자의 선호도 및 모바일 환경에 따라 서로 다른 모바일앱을 추천하는 복수의 안드로이드기반 추천앱이 개발되어왔다. 앱 추천은 사용자가 다른 사용자의 경험을 참조하여 앱을 발견하는 데 도움을 준다. 수집된 많은 양의 데이터 및 사용자 정보는 외부 공격에 대한 취약성과 사용자 개인 정보 보호 문제를 내포한다. 이 문제를 해결하는 방법으로 암호화 안전을 보장하는 블록체인 기술을 적용할 수 있다. 본 서베이 논문에서는 모바일앱 추천 기술과 전자상거래 기술 동향을 살펴본다. 개인화된 앱 추천에 대한 사용자의 개인 정보 선호 중요성 측면에서, 블록체인기술과 협업필터링 기술의 접목이 사용자에게 안전한 데이터 환경을 제공할 수 있는지도 살펴본다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2013년도 제25회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.64-69
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• 2013

스마트폰의 대중화로 인하여 앱 마켓 시장이 급속도로 성장하였다. 이로 인하여 하루에도 수십개의 새로운 앱들이 출시되고 있다. 이러한 앱 마켓 시장의 급격한 성장으로 인해 사용자들은 자신이 흥미를 가질만한 앱들을 선택하는데 큰 어려움을 겪고 있어 앱 추천 방법에 대한 연구에 많은 관심이 집중되고 있다. 기존 연구에서 협력 필터링 기반의 추천 방법들을 제안하였으나 이는 콜드 스타트 문제를 지니고 있다. 이와는 달리 컨텐츠 기반 필터링 방식은 콜드 스타트 문제를 효율적으로 해소할 수 있는 방법이지만 앱설명에는 광고, 공지사항등 실질적으로 앱의 특징과는 무관한 노이즈들이 다수 존재하고 이들은 앱 사이의 유사관계를 파악하는데 방해가 된다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위하여 앱 설명에서 노이즈에 해당하는 설명들을 자동으로 제거할 수 있는 모델을 제안한다. 제안하는 모델은 모바일 앱 설명을 구성하고 있는 각 문단을 LDA로 학습된 토픽들의 비율로 나타내고 이들을 분류문제에서 우수한 성능을 보이는 SVM을 이용하여 분류한다. 실험 결과에 따르면 본 논문에서 제안한 방법은 기존에 문서 분류에 많이 사용되는 Bag-of-Word 표현법에 기반한 문서 표현 방식보다 더 나은 분류 성능을 보였다.

• 정보보호학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1499-1506
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• 2017

스마트폰의 사용 및 다양한 앱 들의 출시 등이 기하급수적으로 증가되면서 악성 앱 또한 동시에 증가됐다. 기존의 앱 추천 시스템들은 온라인상에서 보이는 다른 사용자들의 평점, 댓글 및 인기 카테고리 등의 정적인 정보 분석을 기반으로만 동작한다는 한계가 있었다. 본 논문에서는 처음으로 스마트폰에서 실제로 사용되는 앱의 동적인 정보들을 현실적으로 사용하여 정적인 정보와 동적인 정보를 동시에 고려하는 견고한 앱 추천 시스템을 제안한다. 즉, 본 논문에서는 앱의 사용되는 시간, 앱의 사용 빈도수 및 앱과 앱 간의 상호 작용과 안드로이드 커널과의 접촉 횟수 등을 측정 가능한 수준에서 부분적으로 반영하여 견고한 안드로이드 앱 추천 시스템을 제안한다. 성능평가 결과 제안하는 기법이 견고하고 효율적인 앱 추천 시스템임을 증명했다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.19-20
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• 2013

본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 일차 논리 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1147-1148
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• 2013

장애인들의 불편함을 도와주기 위해 스마트폰을 이용하여 장애인을 위한 음식 추천 시스템을 구현하였다. 장애인들은 시각 장애인, 청각 장애인, 지체 장애인들이 있으며 모든 장애인들이 스마트폰을 이용하여 음식점을 추천해주는 앱이다. 사회 약자들에게 많은 도움이 될 것이라 생각된다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.235-238
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• 2016

본 논문은 사기업들의 개방 데이터를 바탕으로 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자의 음식 기호를 맞추는 앱 어플리케이션 '눈치코칭_음식'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치코칭_음식'은 사용자가 쉽게 음식점을 추천 받을 수 있도록 만들어진 앱 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 유사한 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 행동패턴 분석을 통해 문제해결에 대한 도움을 줌으로써 시간 절약을 할 수 있다. 사용자의 별도의 입력을 받지 않고 앱에서의 간단한 클릭과 나의 음식 저장과 같은 기능을 활용할 때의 주변 위치나 날씨와 같은 상황정보를 함께 저장한 후 다음 앱 사용 시기의 상황정보와 비교하여 기존 데이터를 바탕으로 사용자에게 다시금 피드백 되는 앱이다. 사용자의 행동패턴에 따라 알림 기능을 활용하기 위해서 사용자 식사 시간 설정 기능을 통해 매일 식사하는 시간에 알림 설정을 할 수 있도록 만들었다. 또한 사용자의 편의성을 위해서 음식선택 시간의 평균을 내서 해당 설정 식사시간을 추적할 수 있도록 구성하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.11-20
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• 2015

본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 Jena의 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 구축한다. 본 논문에서는 제안하는 앱스토어 시스템 모듈은 기존의 소비자 중심의 앱스토어에 비해 소비자의 상황정보에 따른 서비스 전달 및 정확성 면에서 기존의 앱스토어 보다 우수함을 보인다.