• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.389-391
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• 2023

In the era of Big Data, humanity is facing a huge overflow of information. To overcome such an obstacle, many new cutting-edge technologies are being introduced. The movie recommendation system is also one such technology. To date, many theoretical and practical kinds of research have been conducted. Our research also focuses on the movie recommendation system by implementing methods from Social Network Analysis(SNA) and Parallel Programming. We applied the Girvan-Newman algorithm to detect communities of users, and a future package to perform the parallelization. This approach not only tries to improve the accuracy of the system but also accelerates the execution time. To do our experiment, we used the MovieLense Dataset.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.549-558
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• 2007

협력적 여과 시스템의 사용자-아이템 행렬은 사용자들이 아이템에 대하여 평가할 경우 사용자들의 감정 상태가 일정하지 않음으로 인하여 평가 결과에 잡음을 포함할 가능성이 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 산포도를 이용하여 추천 정보로서 이용하기에 부적당한 평가값들을 제외시킴으로써 사용자-아이템 행렬을 최적화시키고, 아이템 정보와 사용자 정보를 반영하여 고유의 사용자의 평가값을 기반으로 선호도를 예측하였을 때 발생하는 잡음을 감소시킨다. 산포도의 변이계수가 갖는 단점을 보완하기 위하여 백분위수를 이용하여 극한적인 평가값을 제거하고, 사용자의 변이계수와 아이템의 중위수를 병합하여 가중치가 부여된 사용자-아이템 행렬을 구성한다. 마지막으로 이를 기반으로 새로운 사용자의 선호도를 예측한다. 제안된 방법은 영화에 대해 평가한 MovieLens 시스템의 데이터베이스를 이용하여 평가되었으며, 기존의 방법보다 성능이 높음을 보인다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.267-273
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• 2016

모바일의 확산과 더불어 정형화된 자료뿐만 아니라 다양한 형태의 비정형화된 자료로부터 정보가 생성되고 정보 전달 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 다양한 SNS 매체들로부터 생산 및 배포되는 많은 자료들 중에서 유의미한 정보를 추출하는 기술로 빅데이터 기술을 많이 사용하며, 빅데이터 분석 기법 중 하나인 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 특히, SNS로부터 수집된 방대하고 다양한 자료들을 이용하여 대중의 집단지성에 표출된 일반적인 감정을 분석하여 다양한 분야에 활용한다. 본 논문에서는 SNS를 통해 작성된 짧은 문단 내 함축된 키워드와 키워드들 간의 연관성을 이용하여 문단에 나타난 감정을 예측하고 사용자별 감정에 따른 적절한 답변이나 예측된 감정과 유사한 상품이나 영화 등 다양한 추천시스템에 사용될 수 있도록 형태소 분석과 변형된 n-gram방법을 혼합하여 효율적인 감정 예측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 평균 82.25%의 재현율을 보여 기존의 시스템에 비해 더욱 향상된 성능을 보여 주었고, 형태소분석을 통해 의미 있는 키워드 추출에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.537-542
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• 2021

스마트 TV는 인터넷을 기반으로 기존의 TV에 비해 다양한 서비스와 정보를 제공하고 있다. 보다 개인화된 서비스나 정보를 제공하기 위해서는 사용자의 시청 패턴을 분석하고 이를 기반으로 맞춤형 서비스나 정보를 제공해야한다. 제안하는 시스템은 사용자의 TV 시청 패턴을 입력받고 이를 분석하여 사용자에게 맞춤형 정보로써 TV 프로그램이나 영화를 추천한다. 이를 위해 전처리기와 딥러닝(deep learning) 모델로 시스템을 구성하였다. 전처리기는 사용자가 시청한 TV 프로그램의 이름과 해당 TV 프로그램을 시청한 날짜, 시청한 시간 등을 입력하면 이를 정제한다. 그리고 정제된 데이터를 다중속성 LSTM 모델이 학습하고 예측을 수행하게 된다. 제안하는 시스템은 사용자에게 맞춤형 정보를 제공하는 시스템으로써 기존의 IoT 기술과 딥러닝 기술을 융합한 디지털 컨버전스(convergence)의 선도 기술이 될 것으로 사료된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제21권2호
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• pp.109-126
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• 2022

The number and variety of products and services offered by companies have increased dramatically, providing customers with more choices to meet their needs. As a solution to this information overload problem, the provision of tailored services to individuals has become increasingly important, and the personalized recommender systems have been widely studied and used in both academia and industry. Existing recommender systems face important problems in practical applications. The most important problem is that it cannot clearly explain why it recommends these products. In recent years, some researchers have found that the explanation of recommender systems may be very useful. As a result, users are generally increasing conversion rates, satisfaction, and trust in the recommender system if it is explained why those particular items are recommended. Therefore, this study presents a methodology of providing an explanatory function of a recommender system using a review text left by a user. The basic idea is not to use all of the user's reviews, but to provide them in a summarized form using only reviews left by similar users or neighbors involved in recommending the item as an explanation when providing the recommended item to the user. To achieve this research goal, this study aims to provide a product recommendation list using user-based collaborative filtering techniques, combine reviews left by neighboring users with each product to build a model that combines text summary methods among deep learning-based natural language processing methods. Using the IMDb movie database, text reviews of all target user neighbors' movies are collected and summarized to present descriptions of recommended movies. There are several text summary methods, but this study aims to evaluate whether the review summary is well performed by training the Sequence-to-sequence+attention model, which is a representative generation summary method, and the BertSum model, which is an extraction summary model.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권6호
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• pp.927-934
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• 2021

인공지능은 우리의 삶에 점차 많은 부분을 차지하고 있으며, 발전하는 속도도 빨라지고 있다. 학생들의 컴퓨팅 사고력을 인공지능이 학습하는 방법대로 길러주는 것을 ACT(AI based Computational Thinking)라고 한다. ACT 중 패턴 인식은 문제를 효율적으로 해결하기 위해 필수적인 요소이다. 패턴 분석은 패턴 인식 과정의 일부로 볼 수 있다. 실제로 넷플릭스의 개인 맞춤 영화 추천, 반복된 증상을 분석하여 코로나 바이러스로 명명하는 것 등이 모두 패턴 분석의 결과이다. 패턴인식을 포함한 ACT의 중요성이 부각되는 것에 반면, 유치원과 초등학교 저학년을 대상으로 한 소프트웨어 교육은 국외에 비해 많이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 유치원 학생들을 대상으로 하여 패턴 분석을 통한 인공지능 기반 컴퓨팅 사고력 계발을 위한 교재를 설계하고 개발하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.357-359
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• 2023

This paper proposes a hybrid recommendation system (RS) model that overcomes the limitations of traditional approaches such as data sparsity, cold start, and scalability by combining collaborative filtering and context-aware techniques. The objective of this model is to enhance the accuracy of recommendations and provide personalized suggestions by leveraging the strengths of collaborative filtering and incorporating user context features to capture their preferences and behavior more effectively. The approach utilizes a novel method that combines contextual attributes with the original user-item rating matrix of CF-based algorithms. Furthermore, we integrate k-mean++ clustering to group users with similar preferences and finally recommend items that have highly rated by other users in the same cluster. The process of partitioning is the use of the rating matrix into clusters based on contextual information offers several advantages. First, it bypasses of the computations over the entire data, reducing runtime and improving scalability. Second, the partitioned clusters hold similar ratings, which can produce greater impacts on each other, leading to more accurate recommendations and providing flexibility in the clustering process. keywords: Context-aware Recommendation, Collaborative Filtering, Kmean++ Clustering.

• 서비스연구
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• 제12권4호
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• pp.30-49
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• 2022

최근 COVID-19로 인한 언택트 시대로의 전환이 가속화되고 사람들이 실내에 머무는 시간이 증가함에 따라 개방된 인터넷을 통해서 영화, 방송 프로그램 등 미디어콘텐츠를 제공하는 OTT(Over-The-Top) 서비스 시장이 크게 확대되었으며 이는 디지털 환경과 기기에 익숙한 MZ세대에게 큰 주목을 받고 있다. 본 연구에서는 OTT 서비스의 특성이 국내 MZ세대 이용자의 몰입 및 만족도와 브랜드 충성도에 미치는 영향에 대해 대표적인 OTT 서비스 브랜드 중 하나인 넷플릭스 국내 이용자를 중심으로 살펴보았다. 본 연구를 수행하기 위해 총 216명의 넷플릭스 OTT 서비스를 이용해본 경험이 있는 사람들의 설문 조사 자료를 분석에 활용하여 수립한 가설을 실증적으로 검증하였다. 분석결과, OTT 서비스의 특성 중 콘텐츠 다양성, 편의성, 신뢰성은 몰입에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 몰입은 만족도에 정(+)의 영향을 미치고, 만족도는 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 그러나 OTT 서비스의 특성 중 추천 서비스는 몰입에 정(+)의 영향을 미치지 않았으며 몰입은 브랜드 충성도에 직접적으로 정(+)의 영향을 미치지 못하고 만족도를 통해서 브랜드 충성도에 정(+)의 영향을 미치는 것을 확인하였다. 본 연구를 통해서 OTT 서비스 관련 산업의 시장 활성화 및 점점 증가하고 있는 OTT 서비스 브랜드들의 MZ세대 소비자들을 위한 마케팅 전략 수립에 기여할 수 있을 것을 기대하며 포스트 코로나 시대에 대비한 실무적인 시사점을 제공하고자 한다.

• 대한지리학회지
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• 제42권4호
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• pp.526-539
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• 2007

이 연구는 일반 중국 단체관광객의 관광행태 분석에 기반하여 중국인의 방한관광에 대한 한류의 영향을 파악하고자 하였다. 중국은 폐쇄 정책으로 인하여 오랫동안 외부 정보에 대한 통제를 가하고 중국 공민의 지리적 이동에 대한 욕구를 억눌러 왔다. 그러나 개혁개방 이후, 특히 1990년대 중반 이후 출국관광에 대한 정책적 통제가 완화됨에 따라 해외지역으로의 관광 욕구가 폭발하면서 중국인들의 출국관광 수요가 증대되고 있다. 중국의 이러한 사회경제적 변화 속에서 최근에 나타난 한류, 특히 드라마/영화는 허구와 현실을 넘나들며 우리나라의 국가경관을 생생하게 그리고 있다. 이러한 특성으로 인해 한류는 외부세계와 오랫동안 단절되었던 중국인들의 우리나라에 대한 지리적 상상력을 확대 또는 재구성하는 계기를 제공하였다. 즉, 이전에는 중국인들이 주로 지정학적 또는 경제적 요인들로 우리나라의 국가경관을 상상하였으나, 한류에 의해 우리나라 사람들의 생활양식을 이루는 문화적인 요인들로 지리적 상상력을 재구성하거나 확대하게 되었다. 한류에 의해 새로이 구성된 지리적 상상력은 중국인들의 방한관광 선택에 중요한 흡인 요인 중의 하나로 작용하며, 방한관광의 동기 형성과 친척/친구에게 추천할 만한 주요 매력물 선택에 영향을 미쳤다. 즉, 방한관광 선택에 미친 한류의 영향이 클수록 방한 동기와 추천 매력물이 문화적 요인인 경우가 더 높게 나타났다. 그리고 이번 방한관광 선택에서 한류의 영향을 많이 받을수록 만족도와 향후 재방문 의향이 상대적으로 더 높게 나타나는 경향을 보였다. 이는 중국관광객들이 일반 패키지 단체관광 형식으로 방한했음에도, 한류의 영향을 더 많이 받을수록 관광목적지로서 우리나라에 대해 더 큰 애착을 가지게 됨을 의미한다. 이를 통해 한류가 중국인 방한관광 수요의 양적인 증가뿐만 아니라 질적인 변화, 즉 태도의 변화에도 영향을 미치고 있음을 알 수 있다.있는 가능성이 높은 것으로 해석된다. 지반운동의 공간적인 차별성은 GPS 자료를 통한 지각의 이동방향에 의해서도 간접적으로 증명될 수 있었다. 이러한 해석은 기존에 알려져 왔던 한반도의 지진발생 메카니즘과는 차이를 보이는 것으로, 한반도의 지형발달과 지진예측에 새로운 시각을 제시할 것으로 기대된다.\pm}41000\;Bq/g,\;670\;Bq/g{\pm}460\;Bq/g$이었으며 22개 저방사능폐수지에서는 각각 $4.2\;Bq/g{\pm}4.3\;Bq/g,\;6.0\;Bq/g{\pm}5.3\;Bq/g$이 검출되었다. 고방사능 폐수지의 평균 $^{14}C/^3H$비는 28로 저방사능 폐수지의 0.70에 비해 높게 나타났으며, $^{14}C$ 및 $^3H$의 농도는 서로 비례하는 경향을 보였다.보완대책이 필요하다는 사실을 이 성적을 통하여 비로소 확인할 수 있었다.가정교과교육학 문항내용의 포괄성을 살펴보면 다음과 같다. 가정과교육과정 문항내용은 제7차 교육과정 문서상에 표면적으로 제시된 내용에 한정되어 있어 구체적인 개선방안으로 교육과정의 철학적 이론적 배경, 다양한 교육과정 원리를 활용하는 문항내용 등과 같이 좀 더 이론적이고 원론적인 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교수학습법 문항내용은 특정 교수학습모형에 관련된 지식을 묻는 내용으로 주로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 특정 교수학습모형의 이론적 토대가 되고 전체적인 교수설계를 하기 위한 기본 바탕이 될 수 있는 교수학습이론에 관한 내용, 또한 현재가정과교육에 있어서 유용한 교수학습법이라고 입증되고 있는 실천적 추론 가정과 수업에 관한 내용으로의 확대를 제안하였다. 가정과교육평가 문항의 출제는 대다수의 문항이 수행평가에 관한 문항내용으로 출제되었다. 이에 구체적인 개선방안으로 문항의 변별도 여부의

• 한국조경학회지
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• 제39권3호
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• pp.64-73
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• 2011

본 연구는 영화, 소설, 풍경화와 같은 재현 매체를 이용한 경관 연구의 연장선상에서 1인 미디어인 블로그(blog)에서의 선유도 경관의 소통 방식과 내용을 검토하였다. 여기에는 정보화 사회의 영향으로 일반인들도 경관 해석과 이에 따른 결과물 생성에 적극적으로 참여하고 있다는 전제가 있었고, 조경 분야에서는 이러한 현상의 가능성과 한계점에 대해 논할 필요가 있다고 보았기 때문이다. 구체적으로 다루는 바는 첫 번째는 블로그에서 많은 호응을 얻고 있는 선유도공원의 경관은 구체적으로 무엇인가에 대한 것이다. 두 번째는 블로그에서의 경관 포착 방식과 해석의 특성이다. 여기에는 전분가 집단 내 담론과의 관계도 포함된다. 세 번째는 블로그에서 포착하고 해석한 경관을 통해 발견할 수 있는 가능성과 한계점은 무엇인가에 대한 것이다. 인터넷에서 검색된 '선유도공원' 관련 블로그 1,000건을 포스팅의 목적에 따라 세 가지로 유형화했다. 첫 번째는 '사진, 출사, 사진 찍기 좋은 곳, 풍경'이라는 키워드로 검색되는 블로그의 포스트들이다. 이들은 선유도공원 정관의 시각적 측면에 집중하고 있다. 두 번째는 '국내 여행, 서울 여행, 여행, 추천'이라는 키워드로 검색되는 것들로서, 여가시간을 보낼 수 있는 공간으로서 선유도 공원에 대한 소개를 주고 담고 있다. 즉, 공간으로서의 효용가치를 다룬다. 그리고 마지막은 선유도공원에서의 개인적인 경험을 기록한 포스트들로서 사진의 피사체는 자신이나 동반한 이들이 된다. 검색 결과, 세 번째 유형이 가장 많았다. 이 세 가지 유형을 토대로 블로그들이 경관을 다루는 방식을 살펴볼 때, 먼저 사람들은 경관을 기록하는 차원을 넘어 연출하는 등 경관 포착 능력을 향상시키고 있고, 주체적이고 능동적으로 경관을 해석하고 있다는 것을 볼 수 있었다. 이러한 일련의 과정은 경관과 장소의 재생산이라 할 수 있다. 또한 이들의 감상과 느낌의 기록은 전문가들이 평가하고 추측했던 바를 보다 구체적이고 체험적으로 제시하고 있었다. 더 나아가서 전문가 담론에서 언급되지 않았던 것들과 공원의 유지관리 및 운영에 대한 언급도 있어 전문가 실천에 대한 모니터링 자료로 활용 가능함을 보여준다. 그러나 부정적 측면도 있었다. 블로거들은 경관을 극화시키거나 비슷한 장면을 반복하는 경우가 많은데, 이는 일종의 이미지화장술이라 할 수 있다. 본 연구의 한계는 먼저 연구 대상인 블로그 자체가 주관적이고 개인적이라 해석에 어려움이 있었다는 것이다. 더불어 하나의 포스트에 다양한 사진이 포함되고 날의 범위도 넓어 내용의 유형화와 계량화에 한계가 있었다. 그러나 블로그 같은 1인 미디어를 통해 경관과 현대인의 관계를 보다 잘 이해할 수 있기에, 조경분야는 이를 어떻게 바라보고 활용해야 할 지에 대해 지속적으로 관심을 가져야 할 것이다.