• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2021.10a
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• pp.277-280
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• 2021

Recently as various contents are mass produced based on high accessibility, the media contents market is more active. Users want to find content that suits their taste, and each platform is competing for personalized recommendations for content. For an efficient recommendation system, high-quality metadata is required. Existing platforms take a method in which the user directly inputs the metadata of an image. This will waste time and money processing large amounts of data. In this paper, for media hyperpersonalization recommendation, keyframes are extracted based on the YCrCb color model of the video based on movie trailers, movie genres are distinguished through supervised learning of artificial intelligence and In the future, we would like to propose a utilization plan for generating metadata.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.28 no.4
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• pp.501-518
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• 2017

Reducing the time it takes for researchers to acquire knowledge and introduce them into research activities can be regarded as an indispensable factor in improving the productivity of research. The purpose of this research is to cluster the information usage patterns of KOSEN users and to suggest optimization method of personalized recommendation service algorithm for grouped users. Based on user research activities and usage information, after identifying appropriate services and contents, we applied a Spark based big data analysis technology to derive a personal recommendation algorithm. Individual recommendation algorithms can save time to search for user information and can help to find appropriate information.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.04a
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• pp.521-524
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• 2017

최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.11
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• pp.5856-5865
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• 2013

The demand for Mobile Web Services has increased to overcome the issue of Mobile Application's platform dependencies and device resource's limitations. The method to improve productivity of the development and operation of the Mobile Web Services is to provide a low-coupling between Mobile Webs. In this paper, we propose the Recommendation Technique of dynamic Mobile Web integration to reduce the coupling. The Mobile Web Recommendation Technique is proposed based on XPDL.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.11a
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• pp.88-91
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• 2012

최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 동향에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠의 소비를 바탕으로 이를 소셜 네트워킹화하고 이를 통해 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 에이전트를 개발하였다. 방송/통신망 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2017.11a
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• pp.434-437
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• 2017

웹툰은 플랫폼 별 웹툰 데이터가 매우 다양하기 때문에, 데이터 수집이 용이하여 추천 시스템에 적합하다. 반대로 사용자들은 너무 많은 웹툰이 있어 자신에게 맞고 즐길 수 있는 웹툰을 일일이 찾아보기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 불편함을 해소하고자 웹툰 데이터를 기반으로 Node.js Async 모듈을 사용하여 비동기적 웹툰 추천 시스템을 개발하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.10a
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• pp.1180-1183
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• 2015

최근 스마트폰 사용자의 증가와 함께 무선 인터넷 보급률이 높아지면서, 언제 어디서나 위치에 구애받지 않고, 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등으로 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 각종 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 이용하여 협업필터링 방법을 적용하고, 기존에 웹툰에 대한 리뷰를 개인 감정에 관련된 온톨로지를 이용하여 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1112-1115
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• 2011

웹 2.0 시대의 웹에는 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 인터넷 사용의 트렌드에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 개인화된 맞춤형 콘텐츠 추천 에이전트를 개발하였다. 웹 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다. 또한, 사용자들이 웹 상에서 콘텐츠들을 등록하고 생성하여 각 사용자들의 그룹과 친구와의 공유가 가능하다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.239-240
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• 2022

본 논문은 안드로이드 플랫폼의 내장 센서 중 만보기 기능을 구현할 수 있는 걸음 횟수 센서(Step Counter Sensor)와 걸음 감지 센서(Step Detector Sensor), GPS 센서, Google Map API, 공공 데이터 포털 Open API를 활용하여 국내 여행지 및 국내 지역 축제 정보를 제공하는 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 특정 걸음 수를 달성했을 때 국내 여행지를 무작위로 추천하여 추천 지역까지의 걸음 수를 카운트하는 방식으로 사용자에게 목표를 부여하고, 추천 국내 여행지 방문 및 축제 참여 기회와 성취감을 얻도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.11a
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• pp.1202-1203
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• 2023

본 논문은 스팀(Steam) 게임 플랫폼을 기반으로 약 1000개의 게임 데이터를 활용하여 사용자들에게 알맞은 게임을 추천해주는 시스템을 제안한다. 게임 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 구현했다. 선호도 정보는 게임 선택의 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문에 답하는 방식으로 수집된다. 게임 추천 결과를 시각화하여 신규 유저를 게임에 유입하고 몰입을 촉진하고자 한다.