• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.419-424
• /
• 2006

본 연구는 데스크탑 PC 환경에서 사용될 수 있는 다양한 적응형 메뉴 인터페이스의 사용성을 평가한다. 선택 빈도에 따라 자동으로 변화하는 2가지 방식의 Adaptive menu와 사용자가 메뉴 내에서 원하는 항목의 위치를 직접 변경하는 Adaptable menu의 사용성을 일반적으로 많이 이용되는 Traditional menu와 비교하기 위해 사용자를 동원한 평가 실험을 수행하였다. Adaptive menu에는 선택 빈도가 높은 메뉴 항목이 메뉴의 상단으로 이동하는 Adaptive split menu와 자주 선택되는 항목이 굵은 글씨로 표현되는 Adaptive style menu가 포함된다. 각 방식의 적응형 메뉴가 자주 선택되는 메뉴 항목의 변화에 따라 얼마나 민감하게 영향을 받는지 비교하기 위해, 두 개의 각기 다른 선택 빈도 분포가 이용되었다. 각 실험 조건 별로 사용자가 메뉴 항목을 선택하는 데 걸린 시간과 오류 회수를 측정하였으며, 피실험자로 하여금 시인성, 효율성, 전반적 선호도 등의 주관적인 만족도를 평가하도록 하였다. 각각의 종속 변수들은 분산 분석(ANOVA), Chi-square test, Friedman test 등의 기법을 이용해 분석되었다. 분석 결과, Adaptable menu가 다른 방식의 메뉴들에 비해 수행도와 만족도 모두 높은 것으로 나타났으며, Adaptive split menu는 상대적으로 현실적인 조건 하에서 큰 효용을 갖지 못하는 것으로 나타났다. Adaptive style menu는 수행도 측면에서는 일반적인 메뉴와 큰 차이가 없었지만, 자주 선택되는 항목을 쉽게 파악할 수 있게 해 주고, 선택 빈도의 변화에도 민감하지 않기 때문에 사용자들에게 선호되는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 데스크탑 PC의 적응형 메뉴 설계에 대한 이용될 수 있으며, 추후 휴대용 정보기기의 적응형 메뉴에 대한 사용성 연구의 기초 자료로도 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
• /
• pp.189-193
• /
• 2006

문맥광고 또는 컨텍스트 기반 광고란 사용자들이 선택한 웹 콘텐츠 내용을 기반으로 하여 연관성 있는 광고를 자동으로 선택하여 사용자에게 제공하는 광고기법이다. 즉, 웹 사이트를 방문하는 고객을 타겟으로 하여 그들이 찾고자 하는 것과 관련된 광고를 내보냄으로써 효과적인 광고가 이루어지도록 하는 것이다. 그러나 기존의 문맥광고는 사용자가 관심을 가지는 키워드가 아닌 광고주가 선택한 키워드를 중심으로 광고 내용을 선택하기 때문에 사용자의 실제적인 관심이 반영되지 않아 광고의 효과가 떨어지는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자가 웹 콘텐츠를 선택할 때 마다 사용자의 선호도를 동적으로 학습하고, 학습된 선호도를 문맥광고에 활용하는 개인화된 문맥광고를 제안한다. 실험을 위해서 제안한 방법으로 광고를 생성해서 보여주는 웹 브라우저를 구현하여 기존의 문맥광고와 개인화된 문맥광고에 대한 사용자의 평가를 비교하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안한 개인화된 문맥광고가 ‘콘텐츠의 내용과의 연관성’, ‘사용자의 클릭여부’ 등의 항목에서 기존의 문맥광고에 비해 우수하다는 결과를 얻을 수 있었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.1565-1574
• /
• 2010

기존에 차량 내에서 음악은 사용자의 선택에 의하거나 또는 임의 추출 방식으로 제공되었다. 방식은 사용자로 하여금 운전시 선택에 따른 피로감을 유발케 하거나 또는 운전자의 기호와 관계없는 음악이 제공됨을 의미한다. 이를 개선하기 위하여 운전자의 기호를 반영하여 자동으로 음악을 제공하고자 하는 많은 시도가 이루어지고 있다. 그러나 이러한 연구의 주요한 난제들로는, 첫 째 사용자의 기호를 판단하기가 어렵다는 것이고, 둘 째 판단된 상태에 따라 어떤 음악을 연주토록 하는 것들이 있다. 본 논문에서는 위에서 제기된 난제들 가운데 두 번째 문제 해결을 위하여 Hevner의 형용사 검사표에 기초하여 서로 다른 음악 장르의 분위기를 대표할 수 있는 형용사를 도출하고 이를 국내음악의 각 장르와 연관 지음으로써 운전자 기호와 음악 장르 사이의 매핑 관계를 최초로 도출하고자 한다. 본 논문에서 도출된 매핑 관계에 대한 타당성이 모의 차량 음악 제공 실험을 통하여 검토된다. 그룹별로 임의 선정된 음악에 대한 사용자 만족도 평가와 첫 번째 실험 방식에 능동적인 피드백용 더한 경우의 사용자 만족도 평가 절과가 비교 분석된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
• /
• pp.117-120
• /
• 2012

본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권4호
• /
• pp.66-73
• /
• 2007

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.

• 산학경영연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.105-118
• /
• 2007

추천시스템은 인터넷을 기반으로 하는 전자상거래 기업에서 고객의 구매율을 높이기 위한 도구로써 이용되고 있다. 추천시스템은 전자상거래에서 거래되는 상품들에 대한 고객의 선호도를 예측하고 예측 결과를 이용하여 고객들이 원하는 상품목록을 자동적으로 제시할 수 있기 때문에 고객의 정보탐색 비용을 줄여주며 동시에 고객의 구매 특성을 파악하여 마케팅 전략의 중요 자료를 제공할 수 있다. 그러나 전자상거래에서 거래되는 상품과 고객이 증가함에 따라 추천시스템은 규모의 확장성이라는 문제점을 안고 있으며 신뢰도가 낮은 추천시스템을 이용하여 고객에게 상품을 추천할 경우 추천시스템에 대한 고객의 충성도가 떨어지게 된다. 본 연구는 추천시스템에서 고객의 선호도를 예측하기 이전에 고객이 과거에 상품들에 대해 평가한 사전정보를 이용하여 예측성과에 대한 사전평가 기준을 제시하고 이를 통해 선별된 고객들의 특성에 대하여 연구하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
• /
• 한국감성과학회 2009년도 춘계학술대회
• /
• pp.235-238
• /
• 2009

최근 생활수준의 향상으로 의복의 기능성이 중시되면서, 건강, 감성, 쾌적 등에 대한 욕구를 충족시킬 수 있는 건강 소재 개발에 대한 연구와 니트에 관한 선호도 및 감성연구는 활발히 진행되고 있다. 그러나 현재까지 건강 니트 소재의 감각 및 감성이미지에 관한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 키토산 섬유와 서스 섬유의 니트 소재를 편성한 다음 최종 소비자의 감각과 감성이미지에 미치는 영향을 연구하여 실제 건강 니트 소재를 기획하는데 필요한 정보를 제시하고자 한다. 본 연구에서 키토산 섬유와 서스 섬유를 회색계열로 변화를 주어 10 게이지의 컴퓨터 자동 횡편기로 5 종의 평편 시료를 편성하였고 20 대 남녀 대학생 69 명을 대상으로 5 종의 시료($20\;cm{\times}15\;cm$)를 랜덤한 순서로 제시하여 눈으로 시료를 보고 직접 만지면서 평가하도록 하였으며, 감각 18 개와 감성 22 개, 선호도 3 개의 총 43 개 형용사로 이루어진 7 점 척도를 사용하였다. 건강 니트 소재의 감각 및 감성 이미지를 요인 분석한 결과, 감각요인은 '부피감', '요철감', '신축감', '현시감', 변형감'의 5 가지 요인, 감성요인은 '온유감', '안정감', '고급감', '활동감'의 4 가지 요인으로 분류되었다. 색 속성 중 명도 수준별 감각요인 및 감성요인 중 '요철감'과 '안정감'의 매우 유의한 차이가 나타났다. 고명도, 저명도 수준은 울퉁불퉁하고 오톨도톨하지만 안정적이고 깨끗한 이미지로 느끼는 것으로 나타났고 중간 명도수준은 '요철감'과 '안정감'이 감소되었다. 차콜색의 키토산 100%와 연회씩의 서스 100%의 경우 울퉁불퉁하고 오톨도톨하지만 안정적이고 깨끗한 이미지로 느끼는 것으로 나타났고, 차콜색 키토산섬유와 연회색 서스섬유를 혼방하여 편성한 경우 '요철감'과 '안정감'이 감소되었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
• /
• pp.173-180
• /
• 2004

생의학 도메인에서 약어 중의성 해결이란 생의학 문서에 나타난 약어의 원래 형태(long form)를 판별하는 작업이다. 본 논문은 생의학 도메인에서 약어 중의성 해결에 적합한 자질들을 실험적으로 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해서 약어 중의성 해결에 사용할 문맥을 전역 문맥(topical context)과 지역 문맥(local context)으로 구분하고, 각각의 문맥에서 스테밍(stemming), 불용어 제거, 품사 부착 등의 과정을 통해서 다양한 자질들을 고려하도록 한다. 생의학 도메인에서 약어 중의성 해결을 위한 실험 자료의 부족을 해결하기 위해서, 학습 자료와 평가 자료를 자동으로 구축했으며, 평가를 위한 약어로는 기존 연구에서 사용된 두 가지 약어 목록을 사용했다. 또한 단순 베이지언 모델(Naive Bayesian Model)을 이용해서 각 자질들의 유용성을 평가하였다 실험 결과, 전역 문맥이 지역 문맥보다 더 좋은 성능을 보였으며, 전역 문맥에서는 불용어만을 제거한 경우가 각각의 평가 자료에서 94.2%와 96.2%로 가장 좋은 결과를 보였으며, 전역 문맥과 지역 문맥을 함께 사용하는 경우에 각각의 평가 자료에서 1.8%와 0.3%의 성능 향상이 있었다.

• 재무관리연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.147-179
• /
• 2005

모기지유동화증권(Mortgage-Backed Securities : MBS)의 도입과 변화를 주도한 근본적인 원인은 투자자 혹은 차입자의 효용 제고 및 욕구 충족에 있다. 본 연구는 이러한 사실에 주목하여 MBS의 발행 구조에 따라 그 가치가 변동할 수 있음을 이론 모형으로 정립, 증명, 분석 및 해석한다. 구체적으로 자동이체증권과 PAC-Support CMO라는 차별적 발행구조의 두 MBS의 가치를 투자자의 효용의 관점에서 파악하고 발행구조에 따라 후자가 전자보다 더 큰 가치를 창출할 수 있음을 이론적으로 보인다. 한편 모기지 및 MBS의 가치평가에 재금융(refinancing)으로 인한 조기상환 위험의 평가가 매우 중요하며, 재금융은 이자율의 등락 및 과거 이자율의 경로에 의하여 크게 영향 받기 때문에 이를 3기간 모형으로 반영하여 MBS의 가치평가를 시도하였다. 특히 소진현상(burnout)을 모형에 명확히 반영하여 이 현상이 MBS의 현금흐름, 위험 및 가치에 미치는 영향을 고찰하였다. 본 연구 결과 동일한 현금흐름 및 위험을 제시하는 MBS보다 차별적으로 설계된 MBS가 선호될 수 있으며 후자의 가치를 극대화하는 최적의 발행 구조가 존재함이 인정된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
• /
• 한국방송공학회 2015년도 하계학술대회
• /
• pp.195-198
• /
• 2015

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정 중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.