• Information Systems Review
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• v.18 no.3
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• pp.155-183
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• 2016

Research on personalized recommender service that uses big data has gained considerable attention given the increasing volume of contents being created. This development indicates the need for service providers to collect personal information and content rating data to personalize content recommendations. Previous studies on this topic proposed algorithms to offer improved recommendations using minimal rating data or service designs and increase the number of ratings. However, limited studies have been conducted on the factors that motivate the ratings input of users, as well as the factors that influence their continuous usage of recommender service. The present study explored the factors that motivate users to enter ratings by conducting in-depth interviews with users who use recommender services. The meanings of these ratings were also explored. Results show that the meaning and usage range of ratings differed based on the stage of a user's with utilization of the service. When users input an initial rating, they treat such a rating as a database to save the impression of a past experience. Such a rating is then used as a tool to reflect the current feeling and thoughts of a user. In the end, users were not only interested in their own rating system, but they also actively sought out the meaning of the rating systems of others and utilized them. Users also expressed mistrust in the recommendations of the service because they were aware of the limitation of the algorithms. This study identified a number of practical implications regarding recommender services.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2013.08a
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• pp.129-132
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• 2013

협력추천은 이용자가 가지고 있던 지식과 경험 또는 정보를 활용하는데 사용하였던 지식을 토대로 다른 이용자들이 효율적으로 정보를 획득할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 하는 서비스이다. 이 연구에서는 음원 서비스의 기존 이용자들이 구축해놓은 공개앨범에 나타난 정보를 분석하는 과정에 동시인용분석기법을 적용하여 음원을 찾고자 하는 이용자들에게 선호할 만한 음악을 추천해주는 방안을 제시하였다. 동시출현한 정보를 기반으로 구축된 가수 네트워크에서는 연관 가수 집단이 폭 넓게 표현될 수 있었고, 동시출현한 빈도가 높은 상위 곡은 이용자에게 직접적으로 유사정보를 추천하는 방안으로 활용될 수 있는 것으로 나타났다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.6
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• pp.711-719
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• 2014

Along with the advent of ubiquitous computing environment, it is becoming a part of our common life style that the demands for enjoying the wireless internet using intelligent portable device such as smart phone and iPad, are increasing anytime or anyplace without any restriction of time and place. The recommending service becomes a very important technology which can find exact information to present users, then is easy for customers to reduce their searching effort to find out the items with high purchasability in e-commerce. Traditional mining association rule ignores the difference among the transactions. In order to do that, it is considered the importance of type of merchandise or service and then, we suggest a new recommending service using mining sequential pattern based on weight to reflect frequently changing trends of purchase pattern as time goes by and as often as customers need different merchandises on e-commerce being extremely diverse. To verify improved better performance of proposing system than the previous systems, we carry out the experiments in the same dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.5-10
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• 2010

휴대용 단말기를 활용하는 위치 기반 서비스는 기존의 단순한 위치 정보 제공 및 분석에서 보다 개인화되고 지능화되고 있다. 이러한 모바일 추천 서비스는 이동 객체의 위치 정보 뿐만 아니라 객체의 주변 환경 정보도 고려하여 보다 쾌적한 서비스를 제공한다. 이를 위해, 시간에 따라 변화하는 이동 객체의 위치추적은 물론, 온도, 습도, 미세먼지, 등의 다양한 센서 데이터도 상황에 맞게 해석하고 활용할 수 있어야 한다. 그리고 다양한 센서 종류와 함께 수많은 센서 데이터를 해석하여, 전체적인 상황을 판단하기 위해서는 센서 데이터를 적절히 표현하는 데이터 모델의 활용이 필요하다. 이 논문에서는 모바일 추천 서비스에서 환경 정보를 제공하기 위하여 활용한 경사 그리드 기반의 센서데이터 추상화 모델과 그 처리 방법을 기술한다. 추상화 모델은 경사 방향을 활용하여 간단하게 해당 지역의 데이터 경향을 나타낸다. 그리고 색인과 연산자를 활용한 처리방법을 통해 환경 정보를 제공하는 과정을 설명한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.309-310
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• 2019

최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.19 no.4
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• pp.701-709
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• 2018

Our research team implemented and operated the system by analyzing the membership information and identifying the different preferences for each group and providing the results of the recommendation based on accumulated membership information and activity log data to the individual. The utilization log was followed up. We analyzed how many people use recommended services and analyzed whether there are any factors other than the personalization service algorithm that affect the service utilization of the system with personalization. In addition, we propose recommendation methods based on behavioral changes when incentives are given through analyzing patterns of users' usage according to methods of recommending services and contents that are often used based on analysis contents.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.11a
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• pp.579-584
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• 2007

대용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추전을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천을 통해 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 '분산 모바일 환경에서 멀티미디어 콘텐츠 추전 및 검색 서비스'를 설계하고 구현하였다. 제안된 시스템은 사용자의 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기에 저장과 관리, 검색이 된다. 본 논문에서 제안된 방법은 추천과 검색을 통해 사용자 모바일 기기의 멀티미디어 콘텐츠를 효율적으로 관리 할 수 있다. 이처럼 본 논문에서 제안된 서비스 방법은 멀티미디어 콘텐츠의 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하며, 사용자에게 효율적인 콘텐츠 검색 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

• Journal of Broadcast Engineering
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• v.16 no.2
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• pp.237-246
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• 2011

In order to produce the variety of UCC, the recommendation service is required which considers the copyright of UCC producer discriminated from one for UCC consumers and the purpose of its production. The recommender system designed in this thesis enables UCC which is much similar to one UCC producer utilizes to be used with custom-made when recommending and producing based on UCC view history and production list, etc. of its producer. The recommender system is largely divided into filtering based on the preferred tag, UCC filtering used when producing the preferred UCC and creating process of recommended UCC using the Pearson formula. The recommender system in this thesis requires the data which were used when producing UCC. For that, we added the reference factor so that the data of UCC which were utilized when producing UCC into the existing metadata can be recorded. If the recommender system suggested in this thesis is used, the more effective and convenient UCC recommendation services with custom-made for producers can be provided.

• Journal of Service Research and Studies
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• v.8 no.4
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• pp.31-51
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• 2018

The objective of this study is to suggest the measures for providing the personalized recommendation service, by analyzing the effects of personalized recommendation service of OTT service on the relationship strength and customer loyalty, and also to verify the differences in meanings of personalized recommendation service in accordance with the type of contents. In the results of this study, the personalized recommendation service has significant effects on the customer loyalty with the mediation of relationship strength, and in accordance with the type of contents mainly used by customers, there are differences in the effects of personalized recommendation service on the customers. Personalized recommendation service could be used as a tool for strengthening the relationship by inducing the commitment, which could improve the customer loyalty. When the contents have more active communications with customers, personalized recommendation service could largely contribute to the improvement of loyalty.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.299-304
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• 2006

기존에 개발된 사용자 선호 정보를 이용한 TV 추천 시스템은 대부분 사용자의 명시적인 요구에 따라 방송 프로그램을 추천하는 데 중점을 두고 개발되었다. 하지만, 유비쿼터스 환경이 도래함에 따라서 사용자의 요구에 따라 반응하는 수동적인 서비스 보다는 상황정보(Context)를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 상황인식 미들웨어를 이용하여 사용자 위치 상황정보에 따라 능동적으로 추천할 수 있는 TV 추천 서비스 에이전트를 제안한다. 제안된 시스템은 CAMUS 기반 서비스 에이전트와 태스크를 구현함으로써, 상황정보에 따라 능동적으로 다채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천한다.