• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1226-1228
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• 2011

본 논문에서는 영화를 즐기는 이용자들에게 영화를 추천하는 추천 시스템 개발에 대해 논한다. 본 논문에서는 유저 기반 협업 필터링 기술을 적용한 영화 추천 웹 서비스를 개발하였고, 웹 크롤링 기술을 이용하여 추천된 영화의 상세한 정보를 제공할 수 있도록 하였다. 유저 스터디를 수행한 결과 이 영화 추천 시스템을 이용한 사용자들의 만족도는 대체로 높았다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권4호
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• pp.101-124
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• 2023

도서관의 도서 추천은 막연한 요구를 가진 이용자들의 도서 탐색 및 선택을 지원하기 위한 하나의 도구로 활용될 수 있다. 이에 도서관은 이용자들에게 다양한 자료를 소개하고 적합한 도서를 추천하기 위해 많은 시간과 노력을 기울이고 있다. 한편 도서관 이외의 다양한 기관에서도 추천도서 목록을 발간하고 있으며, 이러한 목록에는 추천도서를 선정하는 주체의 의도가 반영된다. 이에 이 연구에서는 도서관의 추천도서 목록이 도서관 이외 기관에서 발간하는 추천도서 목록과 어떤 차이가 있는지 알아보고자 하였다. 그리하여 많은 기관에서 도서 추천의 주요 타겟층으로 삼는 '청소년'으로 범위를 한정하여 ① 추천도서의 선정 기준, ② 추천된 도서의 특징, ③ 추천도서 목록의 제공방식의 측면에서 도서관과 도서관 이외 기관의 추천도서 목록을 상호 비교하였다. 이를 통해 도서관 추천도서 목록이 갖는 특징과 한계를 도출하고, 개선이 필요한 부면에 대해 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.571-572
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• 2016

현재 모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때 친구들의 직접적인 추천이나 SNS에서의 추천을 이용하여 선택한다. 이러한 이유는 기존의 추천 시스템에서 제공하는 정보가 적합하지 않기 때문이다. 이에 본 연구에서는 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 계층적 분석 방법을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 제안하였다.

• 정보관리연구
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.77-96
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• 2021

최근 인터넷과 모바일 플랫폼에서 AI 기술을 도입하여 서비스 이용자 및 제공자의 효용 가치를 증가하고자 하는 관심이 증대되고 있다. 본 연구는 지역경제, 특히 외식 산업의 활성화에 있어서 AI 기술이 어떤 역할을 가져오는지에 대해 살펴보고자 한다. 국내 최대 인터넷 포털과의 협업을 통해 서비스 이용자 수가 가장 많은 서울시 강남구 지역의 7,035개의 지역 외식 업체들을 대상으로 상점 검색과 선택과 같은 이용자의 참여도에 미치는 AI 추천 서비스의 영향을 실증분석을 통해 확인하였다. 연구결과 AI 검색 및 추천 시스템의 사용은 이전에 덜 주목을 받던 상점의 노출을 증가시키며 서비스 이용자들에 의한 전반적인 상점 선택수와 전환율을 향상시키는 것으로 밝혀졌다. 본 연구의 주요 시사점은 지역 경제에 대한 AI 기반 정보시스템의 가치를 이론화하여 기존 연구를 확장하였다는 점과 지역 상점 및 검색 서비스 제공자들에게 효과적인 AI 기술의 사용이 지역경제 활성화에 이바지할 수 있다는 시사점을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.281-283
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• 2021

국내 OTT(Over-the-top media service) 시장의 추천 서비스에서 거론되는 대표 업체는 Youtube와 Netflix이다. Youtube는 여러 방법을 거쳐 2016년부터 이용자의 시청 시간을 기록하여 이용하는 알고리즘을 머신러닝에 도입하면서 개인화된 추천을 본격화하였고, Netflix는 사용자의 선택한 영상, 시청 시간대, 영상 시청 기기 등 정보 수집을 통해 이용자를 분류하고 비슷한 시청 패턴을 가진 사람들을 같은 그룹에 묶는 방식과 영상을 직접 시청 후 사람이 태그(메타데이터)를 직접 기록하여 사용자로부터 수집한 정보와 영상에 붙은 태그 정보를 이용한다. 본 논문에서는 수기로 작성하던 영상 미디어의 메타데이터를 자동으로 생성하여 영상미디어의 추천을 개선하기 위한 방법을 제안하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.437-438
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• 2019

스마트폰을 중심으로 한 모바일 기기의 보급과 온라인 소셜 네트워크 서비스의 이용자들이 증가하면서 사용자들은 많은 콘텐츠를 소비하고 공유한다. 이는 콘텐츠 사용자들의 개별적 기호에 맞지 않거나 만족도가 떨어지는 콘텐츠를 소비하게 한다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 소셜 네트워크 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천하기 위한 기법에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 상에 존재하는 다양한 정보 중에서 공연과 관련한 콘텐츠들을 중심으로 사용자 성향별로 추천을 해줄 수 있는 협업필터링 방법에 대하여 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.147-167
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• 2020

본 연구의 목적은 선행연구에서 도출된 대학도서관 서비스 품질요소를 대상으로 재이용과 추천의향에 영향을 미치는 요인이 무엇인지 구조방정식 모형을 적용하여 분석하고자 하는 것이다. 2020.4.30.부터 2020.5.10.까지 11일간 이용자 그룹(학부생, 대학원생, 교수/강사) 총 127명을 대상으로 재이용과 추천의향에 대한 설문 조사를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. '자료'와 '서비스 고객화'는 재이용에 영향을 미치는 품질 차원으로 나타났으며, 재이용은 추천의향에 영향을 미치는 것으로 나타나 '자료'와 '서비스 고객화'가 재이용 뿐만 아니라 추천의향에도 영향을 미치는 것으로 분석되었다. 또한 '서비스 고객화'는 추천의향에 직접적으로 영향을 미치는 요인으로 나타났다. 이를 바탕으로 이용자의 요구가 다변화하고 개인화되고 있는 도서관 환경에서 도서관 서비스와 마케팅에 고객화 개념을 적용하는 방안을 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.77-85
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• 2022

유튜브 콘텐츠의 다양성에 주목한 기존 연구와 달리 본 연구는 이용자들의 유튜브 추천 시스템에 대한 만족도에 영향을 미치는 요인을 밝히고자 하였다. 구체적으로 기술수용모델에 이용자들의 인식 변인인 콘텐츠 선호 적합성, 프라이버시 염려를 추가하여 이러한 변인들이 유튜브 AI 추천 시스템의 만족도에 어떠한 영향을 미치는지 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 20~30대의 대학생을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 주요 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 본 연구의 응답자들에게 있어서 기술수용모델의 주요 변인인 유희성, 유용성은 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 유의미한 요인으로 나타난 반면에 용이성의 영향력은 발견되지 않았다. 둘째, 유튜브 콘텐츠의 선호적합성은 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 프라이버시 염려는 유튜브 AI 추천 시스템 만족도에 영향을 미치지 않았다. 이러한 연구결과를 바탕으로 연구의 시사점과 후속 연구의 과제를 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권1호
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• pp.418-426
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• 2015

스마트폰 사용자들은 맛집 추천 앱을 통해 음식점을 선택하며, 이용자 후기를 중요한 의사결정 정보로 활용한다. 이러한 변화 속에서 앱 서비스 제공자와 광고주는 이용자 후기의 중요성을 인식하고는 있으나, 다양한 이용자 후기가 실제적으로 고객의 구매행동에 어떠한 영향을 주는지에 대해서는 이해가 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 부정적 이용 후기를 중심으로 음식점 방문의도에 미치는 영향의 정도가 의사결정 유형에 따라 차이가 있는지를 확인하고자 하였다. 이를 위해 맛, 서비스, 분위기의 부정적 이용 후기 속성에 따른 3가지 시나리오를 개발하여 실험을 진행하였다. 그 결과, 부정적 이용 후기의 속성에 따라 음식점 방문 의도에 미치는 영향이 다른 것을 확인하였으며, 의사결정 유형에 따라 부정적 이용 후기의 영향이 다른 것을 부분적으로 확인하였다. 본 연구 결과는 맛집 추천 앱 서비스 제공자와 광고주가 부정적 이용 후기에 대한 적절한 관리 방안 수립 시에 활용할 수 있을 것으로 기대한다.