• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.223-228
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• 2023

정보통신정책연구원에 따르면 OTT 서비스가 처음 등장한 2017년도로부터 4년간 33.4%라는 성장률을 보였다. 또, 한국수출입은행은 지난 2020년 국내 OTT 시장이 7801억원 규모라 발표하였다. 이런 OTT 시장의 발전은 OTT 서비스 플랫폼 간의 경쟁을 부추겨 OTT 서비스의 영상 추천 등과 같은 편의 기능에 대한 이용자 만족이 OTT 서비스 시장 경쟁에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다. 현재 OTT 시장은 사용자의 맞춤형 추천을 위해 여러 데이터를 사용하고 있지만 앱 내부에서의 데이터만을 사용했다는 한계가 있다. 이에 개개인의 맞춤형 추천을 위한 앱 외부의 사용자 개인 데이터 활용을 제안하였으며, 설문 조사 결과 사용자의 만족도는 넷플릭스 추천 콘텐츠 대비 제안한 방법을 토대로 한 추천 콘텐츠가 23.72% 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.242-247
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• 2017

논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.242-247
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• 2017

본 논문은 공공 데이터 Open API와 사용자의 과거 행동과 주변 상황정보를 토대로 사용자가 선호하는 문화를 맞춤 추천하는 어플리케이션인 '눈치 코칭_문화'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. '눈치 코칭_문화'는 사용자가 쉽게 문화를 추천 받을 수 있도록 만들어진 어플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 사용자가 검색하는 방식의 어플리케이션들과 달리 사용자의 주변 상황과 사용자의 취향 분석을 통해 최적의 문화 Contents를 어플리케이션을 통해 제공한다. 사용자의 별도의 상세검색이나 검색, 좋아요 기능, 주변 위치와 같은 상황 정보를 어플리케이션 사용 로그를 저장 후 데이터 전처리를 하여 사용자에게 다시금 피드백 되는 어플리케이션이다. 지속적인 알림을 통해 사용자에게 문화를 추천하도록 만들었다. 또한, 사용자에게 문화의 날 정보와 사용자 주변 위치의 문화센터를 추천하여 사용자의 문화 활동을 지향한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2021년도 제33회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.467-472
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• 2021

본 연구는 패션앱 후기글에 나타나는 구매자의 의견에 대한 '평가분석(Evaluation Analysis: EA)'을 수행하여, 이를 기반으로 상품의 검색 및 추천을 수행하는 의류 검색추천 챗봇을 개발하는 LICO 프로젝트의 언어데이터 구축의 일환으로 수행되었다. '평가분석 트리플(EAT)'과 '평가기반요청 쿼드러플(EARQ)'의 구성요소들에 대한 주석작업은, 도메인 특화된 단일형 핵심어휘와 다단어(MWE) 핵심패턴들을 FST 방식으로 구조화하는 DECO-LGG 언어자원에 기반하여 반자동 언어데이터 증강(SSP) 방식을 통해 진행되었다. 이 과정을 통해 20여만 건의 후기글 문서(230만 어절)로 구성된 EVAD 평가주석데이터셋이 생성되었다. 여성의류 도메인의 평가분석을 위한 '평가속성(ASPECT)' 성분으로 14가지 유형이 분류되었고, 각 '평가속성'에 연동된 '평가내용(VALUE)' 쌍으로 전체 35가지의 {ASPECT-VALUE} 카테고리가 분류되었다. 본 연구에서 구축된 EVAD 평가주석 데이터의 성능을 평가한 결과, F1-Score 0.91의 성능 평가를 획득하였으며, 이를 통해 향후 다른 도메인으로의 확장된 적용 가능성이 유효함을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.457-460
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• 2022

코로나 바이러스 감염증-19(COVID-19)의 감소 추세로 방역 해제되면서 점차 일상생활로 돌아오게 되었다. 매출 감소로 큰 피해를 겪은 소상공인이 다시 사업체 운영을 정상적으로 하게 되면서 손님 수가 증가하였다. 본 연구는 앞으로 맛집을 찾는 사용자들이 점차 증가하면서 그 추세에 맞는 앱 개발을 하기 위해 요식업을 대상으로 하였다. 사용자들의 맛집을 공유하고 기록하기 위한 리스트 작성을 주기능으로 개발하였다. 이를 바탕으로 맛집을 추천하고 정보를 공유하며 지역 경제의 활성화에 기여할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.277-278
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• 2024

일반적으로 한국인은 식사를 위해 음식 메뉴를 고를 때 쉽게 결정하지 못하는 비율이 50% 이상으로 높다고 알려져 있다. 이러한 단순 고민 해결을 위해 다양한 음식이나 맛집을 추천해 주는 모바일 앱이나 서비스가 존재한다. 그러나 이들은 사용자가 평소 많이 검색했던 음식이나 맛집들을 위주로 찾아주거나, 랜덤으로 지정된 카테고리 내의 음식들 중 하나를 추천해주는 방식, 혹은 사용자 리뷰 점수가 높은 음식점을 우선적으로 추천해 주는 방식 등을 사용하고 있다. 따라서 기존의 추천 방식은 음식을 추천에 있어 사용자의 의도나 실질적인 연관성이 매우 낮고 평소 먹던 음식의 종류를 크게 벗어나지 않는 경우가 많아 음식 추천이라는 본래의 취지와는 멀어진다. 본 논문에서는 음식 메뉴를 선정하는데 있어 실질적인 영향을 주는 환경 요소인 계절, 기후 등의 날씨 정보를 기반으로 생성형 AI를 통해 적절한 음식을 추천하고 해당 음식을 판매하는 음식점과 그 위치를 알려주는 앱을 개발한다. 개발하는 앱은 바쁜 직장인들이나 매 끼니를 고민하는 학생 등의 메뉴 고민을 해결하는데 도움을 줄 수 있으며, 각종 배달 서비스 앱의 음식 추천 기능의 고도화에 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.107-113
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• 2021

본 논문에서는 안드로이드 앱 설명이 애플리케이션 품질 측정에 충분한 권한 사용을 제공하는 지에 대해 연구하였다. 안드로이드 애플리케이션 설명은 품질측정, 기능추천(functionality recommendation), 말웨어감지와 같은 다양한 목적으로 분석된다. 그러나 많은 앱들이 설명에서 실수 혹은 고의로 권한 사용을 공개하지 않는다. 이전 연구에서는 가장 중요한 것은 애플리케이션 설명에서 권한 사용에 대한 내용이 없거나 부족하면 애플리케이션 설명을 정확하게 분석할 수 없었다. 권한과 앱 설명 간의 일관성을 평가하기 위해 29,270개의 애플리케이션 설명에 대한 안드로이드 권한을 예측하는 방법을 구현했다. 결과로 앱 설명의 25%는 권한에 대한 의미를 포함하지 않았으며 앱 설명의 57%는 권한 사용에 대한 내용을 정확하게 반영 할 수 없다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.635-636
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• 2014

최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권4호
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• pp.125-133
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• 2021

체험의 시대를 맞아 사용자 체험은 다양한 분야에서 주목받고 있으며 사용자 체험의 중요성을 강조하기 시작하였다. 본 논문은 스마트폰 의료 앱의 사용자 체험에서 중요한 요인이 무엇인지 분석하며 이러한 요인들의 상대적 중요도를 평가함으로써 의료 앱을 개발 시 우선시해야 할 사항에 대하여 제의를 하며 의료 엡 디자인의 최적화 및 서비스 품질 개선에 참고로 체공하고자 한다. 우선 사용자 체험 이론, 스마트폰 앱의 사용자 체험과 모바일 의료 앱에 관한 연구를 바탕으로 스마트폰 의료 앱 사용자 체험 요인을 정리한다. 다음으로 스마트폰 앱 다운로드 경험이 많고 의료 앱을 사용하는 20~40대 200명을 대상으로 설문조사를 실시하며 18가지 영향요인에 대하여 점수를 매긴다. 마지막으로 개발자가 새로운 앱을 개발할 경우 제품자원, 의료 광고 추천, 의사와 환자의 상호 작용성, 정서적 재미 유발, 응용 프로그램 학습 용이성 등의 영향요인이 사용자가 앱을 사용한 경우 좋은 체험을 얻게 하는 데 큰 영향을 미친다는 것을 알았다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

스마트 폰에서 활용할 수 있는 다양한 앱 (Apps)들의 개수가 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 맞춤형 앱들을 추천해주는 시스템이 각광받고 있다. 하지만, 다양한 목적으로 악성 앱 (Malware)을 제작하여 구글 플레이(GooglePlay) 사이트에 등록 후 배포하는 경우가 동시에 증가함에 따라 사용자들은 만족도 하강의 단순 피해부터 개인정보 노출 및 금전 탈취 등 심각한 수준의 많은 피해까지 겪고 있다. 또한, 소셜 네트워크가 발전함에 따라 물리적인한 사용자가 많은 거짓 계정들을 만들어서 구글 플레이 사이트의 각 앱의 평점 (rating)들을 조작하는 시빌 공격(Sybil)도 존재할 수 있다. 이때까지 악성 앱과 시빌 공격 연구는 독립적으로 진행되어 왔다. 하지만 실시간으로 발전하고 있는 지능화된 공격 종류들을 고려했을 때 악성 앱 제작자가 구글 플레이 사이트에 노출 된 평점까지 조작 후 인지도를 높여서 결국 악성 앱을 다운받도록 유도하는 지능화된 공격의 유무를 판단하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 구글 플레이어 사이트를 직접 크롤링하고 시빌 공격과 악성 앱의 상관관계를 실험적으로 밝힌다. 실험결과, 구글 플레이어 사이트에서는 아직 시빌과 악성 앱의 상관관계가 낮음을 알 수 있었다. 이는 악성 앱 배포자가 인지도 및 평점까지 다수 조작하여 많은 사람들에게 노출되면 다양한 Anti-Virus (AV) 벤더들에게 오히려 더 빨리 탐지되어 목적을 달성할 수 없기 때문에 이를 고려하지 않았거나, 악성 앱 배포자가 악성 앱을 만들고 배포하는 것에만 초점을 두고 사이트 인지도 및 평점 조작까지는 아직 동시에 고려하지 않음으로 해석될 수 있다.