• The Journal of the Korea Contents Association
• /
• v.10 no.11
• /
• pp.10-19
• /
• 2010

The progress of computers and Web has given rise to a rapid increase of the quantity of the useful information, which is making the demand of recommender systems widely expanding. Like in other domains, a recommender system in a digital library is important, but there are only a few studies about the recommender system of research papers, Moreover none is there in korea to our knowledge. In the paper, we seek for a way to develop the NDSL recommender system of research papers based on the survey of related studies. We conclude that NDSL needs to modify the way to collect user's interests from explicit to implicit method, and to use user-based and memory-based collaborative filtering mixed with contents-based filtering(CF). We also suggest the method to mix two filterings and the use of personal ontology to improve user satisfaction.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2015.10a
• /
• pp.247-249
• /
• 2015

본 논문에서는 하둡 플랫폼의 맵리듀스 모델에 기반하여 도서관 이용자들이 자주 대출하는 도서와 키워드 매칭을 통해 연관성이 높은 도서들을 추출하고 추천해 주는 도서 대출 추천 시스템을 구현 개발한다. 구현 개발된 시스템은 빅데이터의 특징을 갖는 도서관의 대출 로그 데이터로부터 타겟 도서와 유사한 키워드를 갖고 자주 대출되는 도서를 찾아 이용자에게 제공해 준다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
• /
• 2014.05a
• /
• pp.443-446
• /
• 2014

최근 인터넷을 이용한 의류 관련 쇼핑몰이 증가되고 있다. 그에 따라 이용자들도 오프라인 매장뿐만 아니라 온라인 쇼핑몰 매장을 즐겨 찾고 있으며, 이에 따라 온라인 쇼핑몰의 차별성이 중요시 되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 쇼핑몰의 차별성을 극대화하기 위해서 오프라인 매장의 장점을 살리고자 하였다. 오프라인 매장에서는 매장 직원에 의한 상의 하의 추천이 가능하고 이에 따라 매출향상 및 이용자의 만족도를 이끌어내고 있다. 이러한 오프라인 매장의 장점을 온라인에서도 그대로 실현하기 위해서 의류의 색상을 계산하여 나오는 색상 값을 색조합표를 기반으로 하여 가장 어울리는 의류에 대해 자동으로 추천해주는 시스템을 설계하였다.

• Journal of the Korean Society for information Management
• /
• v.31 no.4
• /
• pp.161-178
• /
• 2014

Recently, many information services allow users to collaborate to produce and use information. Sharing information is also important for users who have similar taste or interest. As various channels are available for users to share their experiences and knowledge, users' data have also been accumulated within the information services. This study collected movie lists made by users of IMDB service. Co-word analysis and ego-centered network analysis were adapted to discover relevant information for users who chose a specific movie. Three factors of movies including movie title, director and genre were used to present related movie information. Movie title is an effective feature to present related movies with various aspects such as theme or characters and the popularity of directors affects on identifying related directors. Genre is not useful to find related movies due to the complexity in the topic of a movie.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
• /
• v.43 no.3
• /
• pp.353-384
• /
• 2012

This study was conducted on the observation that the filter bubble and privacy violation problems are related to the personalized services provided by libraries. This study discussed whether there is the possibility for invasion of privacy when libraries provide services utilizing state-of-the-art technology, such as location-based services, context aware services, RFID-based services, Cloud Services, and book recommendation services. In addition, this study discussed the following three aspects: whether or not users give up their right to privacy when they provide personal information for online services, whether or not there are discussions about users' privacy in domestic libraries, and what kind of risks the filter bubble problem can cause library users and what are possible solutions. This study represents early-stage research on library privacy in Korea, and can be used as basic data for privacy research.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.303-308
• /
• 2022

A chatbot is a responsive chatting program that can communicate with people through text or voice. 'Siri' and 'Bixby' installed in smartphones are also representative artificial intelligences that use the chatbot system. With the rapid development of chatbots, users in various fields have also begun to pay attention to the food service industry. As machine learning technology developed, it became possible to use more flexible conversations, and it soon expanded to the realm of education. Userㄴs interact through conversations with chatbots, and active interactions stimulate users' desires and at the same time have a positive effect on learning motivation. Recommendation system programs using chatbots not only recommend products according to users' preferences, but also provide various additional information. This study planned a program that combined the chatbot system and tourism service. The chatbot curator will develop into a form of inducing interest and curiosity to users through learning, and then facilitating the desire for tourism. The purpose of this study is to lay the foundation for a chatbot curator based on previous studies.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
• /
• v.8 no.6
• /
• pp.843-848
• /
• 2022

A chatbot is a responsive chatting program that can communicate with people through text or voice. 'Siri' and 'Bixby' installed in smartphones are also representative artificial intelligences that use the chatbot system. With the rapid development of chatbots, users in various fields have also begun to pay attention to the food service industry. As machine learning technology developed, it became possible to use more flexible conversations, and it soon expanded to the realm of education. Userㄴs interact through conversations with chatbots, and active interactions stimulate users' desires and at the same time have a positive effect on learning motivation. Recommendation system programs using chatbots not only recommend products according to users' preferences, but also provide various additional information. This study planned a program that combined the chatbot system and tourism service. The chatbot curator will develop into a form of inducing interest and curiosity to users through learning, and then facilitating the desire for tourism. The purpose of this study is to lay the foundation for a chatbot curator based on previous studies.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2014.04a
• /
• pp.344-347
• /
• 2014

국내 스마트폰 보급의 폭발적인 증가와 더불어 수많은 애플리케이션이 개발되어 안드로이드 마켓 등을 통해서 제공되고 있다. 사용자의 스마트 기기 상에 많은 애플리케이션이 쌓여지고, 이에 따라서 특정 애플리케이션을 찾는데 많은 번거로움과 시간이 소요된다. 스마트 기기 상에서 애플리케이션 관리를 위한 기존 애플리케이션은 현재 사용 중이지 않으나 활성화되어 있는 애플리케이션을 삭제하거나 단순히 이름, 날짜, 혹은 이용 빈도에 기준하여 애플리케이션을 정렬하거나 추천하는 수준이다. 그러나 일반적으로 사용자에 따라서 특정 요일과 시간에 이용하는 애플리케이션이 있다. 논문에서는 요일, 시각, 시간, 이용 빈도를 고려한 애플리케이션의 사용 가중치 기반으로 동적으로 애플리케이션을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천된 애플리케이션은 스마트 기기 시작 화면에 배치하여 애플리케이션에 대한 이용자 접근성을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.636-638
• /
• 2023

Covid19의 세계적 유행 이래로 긴 일정의 해외여행이 감소하고 국내 여행의 수요가 꾸준히 증가하는 추세이다. 현재 다수의 국내 여행 숙박 플랫폼은 가성비 측면으로 이용자가 숙박업소를 선택하고 소비자와 업체를 연결해주는 과정에서 수수료를 얻는 상업적 모델이다. 본 논문에서는 가격 경쟁 중심의 기성 시스템이 아닌, 여행자 개인의 가치를 맞춤화하고 공익의 목적으로 업체를 홍보하는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 웹 기반의 시스템을 구현하여 여행자에게 개인 가치에 맞는 업소를 맞춤형으로 추천하고 해당 업소에 대한 평가 지표를 시각화하여 제공한다. 본 시스템은 맞춤형 업소 추천과 평가 지표 제공을 위해 소비자의 리뷰 데이터를 사용한다. 텍스트 데이터를 분석하고 해당 데이터를 다중 분류를 통해 업소에 대한 평가 지표별 점수를 산정한다. 본 시스템은 여행자에게 다양한 관광지와 관광 업소를 추천함으로써 지역 관광을 유도하고 해당 여행지 업소와 지역 경제에 도움을 줄 것이라고 기대된다. 본 논문에서 제안된 기법은 오픈소스로 공개되었다[1].

• Journal of the Korea Convergence Society
• /
• v.10 no.1
• /
• pp.141-148
• /
• 2019

In this study, the Technology Acceptance Model (TAM) was applied to explore the process of using card news. Card news users are found to be active in searching and selecting appropriate news for themselves, information seeking style and news literacy were established as antecedent variables that can influence card news usage. A survey of 400 university students with experience of using card news was conducted. For statistical analysis, SEM was conducted. The analysis showed that information seeking style significantly affects perceived ease of use (PEU) and that news literacy influences neither PEU nor PU. PEU was found to have a significant effect on PU, and both PEU and PU had a significant effect on recommendation intention.