• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.472-474
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• 2001

웹 기반의 쇼핑몰 사이트의 수가 많아지고 그 이용량이 증가하면서, 차별화된 고객 서비스를 위해 다양한 데이터마이닝 기술들이 적용되고 있다. 특히 고객의 취향에 부합하며 그의 필요를 만족하는 상품을 고객에게 제안하는 추천 시스템을 위해 정보 필터링(information filtering) 알고리즘들이 사용되고 있다. 많은 추천 시스템들은 고객들이 상품에 대해 부여한 선호도 정보를 기반으로, 현재 사용중인 고객에게 그와 취향이 비슷한 고객들이 선택했으며, 아직 그가 선택한 적이 없는 상품을 추천하는 협력적 필터링(collaborative filtering) 방법을 사용하고 있다. 본 연구에서는 보통의 협력적 필터링 방법에 내용기반 필터링(content-based filtering) 방법을 적용하고, 고객의 상품에 대한 선호도 점수를 자동으로 계산할 수 있도록 하는 방법을 제안하여 적용함으로써 협력적 필터링 방법을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10c
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• pp.186-188
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• 1998

본 논문에서는 웹에서 사용자의 취향에 부합하는 정보를 지속적으로 수집하여 추천해주는 지능적인 개인용 웹 정보 수집 에이전트의 구현에 대하여 기술한다. 본 논문에서 구현한 에이전트 시스템은 자바언어로 구현되었으며, 인터넷에서 페이지를 모아오는 수집 단계, HTML 문서 색인 단계, 필터링 단계, 사용자가 모니터링 단계, 학습 단계 등 다섯 단계로 구성되어 있다. 웹 페이지는 기존의 검색 엔진으로부터 수집하도록 하였으며, 사용자의 관심에 부합되는 웹 페이지들을 추천하고, 추천된 페이지들에 대한 사용자의 행동을 모니터링하여 사용자의 취향을 학습함으로써 사용자 프로파일을 재구성한다. 본 웹 에이전트 시스템은 암시적인 피드백에 의한 학습을 수행하고 백그라운드에서 동작함으로써 사용자에게 기존의 검색 작업에 따른 시간과 수고를 덜어 주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.04b
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• pp.280-282
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• 2000

인터넷과 멀티미디어 기술의 급속한 성장에 따라 웹을 기반으로 한 전자상거래가 많은 관심을 받고 있다. 구매자들은 보다 합리적이고 현명해졌고 또한 개성화 경향의 심화로 구매자 자신에 맞는 특별한 서비스를 원하고 있다. 그러나 현재의 대부분의 전자상거래 서비스는 구매자가 물건의 모습이나 사양을 보고 선택하는 상품 카탈로그 수준의 상태에 있다. 구매자의 욕구를 만족시키기 위해서는 단순한 상품정보를 제시하는 것에서 벗어나 판매점원의 지식을 이용한 판매점원 에이전트가 필요하다. 이러한 판매점원 에이전트를 이용하면 고객은 상품 탐색 시간을 급격히 줄일 수 있고 구매자 취향에 맞는 쇼핑을 할 수가 있으며 판매자 입장에서는 차별화 된 고객관리를 할 수가 있다. 따라서 본 논문에서는 실제 상점에서 존재하는 판매점원의 일을 대신해 주는 사이버상의 판매점원을 지능형 에이전트, 즉 지능형 판매점원 에이전트(ISCA : Intelligent Sale Clerk Agent)를 이용하여 구매자의 취향에 적합한 상품들을 쇼핑할 수 있도록 하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.399-400
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• 2018

해마다 방대한 양의 콘텐츠가 쏟아져 나오는 현재의 콘텐츠 시장은 '즐길 거리'가 차고 넘치는, 수요보다 공급이 많은 시장이다. 이러한 환경에서 소비자가 자신의 취향에 맞는 콘텐츠를 쉽고 빠르게 찾을 수 있게 하는 맞춤형 콘텐츠 제공의 측면에서 빅데이터의 효율적인 활용은 중요하다. 더 나아가 콘텐츠의 소비 단계 뿐만 아니라 기획 및 제작 단계에서도 빅데이터는 소비자가 흥미를 느낄만한 콘텐츠를 미리 예측하며, 성공 가능성 높은 콘텐츠를 기획 및 제작할 수 있게 하는데 기인하는 중요한 핵심 요소이다. 이미 게임, 영상, 음악 등의 분야에서는 개인의 기호와 취향에 맞춤화된 콘텐츠를 제공하거나 소비자에게 더 인기를 얻을 수 있는 콘텐츠 기획 및 개발에 빅데이터를 활용하고 있으며, 앞으로는 더욱 다양한 장르에서 빅데이터 활용 사례가 증가할 전망이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.122-125
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• 2010

사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.

• Journal of Sericultural and Entomological Science
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• v.32 no.1
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• pp.68-72
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• 1990

The color fastness of Korean silk fabrics was measured in this investigation. The sample fabrics under examination were divided into four groups, according to the processing cycle: 1) Plain dyeing(A-C) : 2) Yarn dyeing(D;E=Knitted fabric) ; 3) Direct printing(F-H) ; 4) Discharge Printing(I-P) : The following result can be obtained. Among the samples examined, both the plain-dyed(brilliant colours) and discharge-printed (put-in colours) fabrics show lower values of water, perspiration and ironing color fastness compared with those recommended by International Organization for Standardization(I. S. O.)

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2022.05a
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• pp.106-109
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• 2022

대한민국 일인당 연간 평균 술 소비량은 매년 증가하는 추세를 보이며 음주문화는 어느새 우리의 여러 문화중 하나로 자리매김하였다. 그만큼 우리나라에서는 여러 종류의 술을 판매하는 사업장이 늘어났고 해외에서 수입해온 칵테일,위스키 등을 쉽게 접할 수 있었다. 하지만 다양한 종류의 주류들이 늘어나면서 자신의 취향에 맞는 주류를 찾기에는 쉽지 않았다. 그래서 본 어플리케이션을 통해 제공되는 여러 선택지 중에서 사용자는 선택을 하여 도출되는 결과로 사용자는 자신의 주류 취향을 알아보고, 그에 맞는 주류 리스트를 크롤링하여 추천해주는 어플리케이션 시스템을 제안한다

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.408-413
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• 2020

본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.

• Product Safety
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• s.261
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• pp.44-47
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• 2015

소셜미디어가 부상하면서 과거의 브랜딩 방식으로는 소비자의 마음을 얻기가 점점 어려워지는 환경이 되고 있는 가운데, 취향을 추구하는 소비자들로부터 인상적인 소비체험을 이끌어내고 있는 '작은 브랜드' 들이 부상하고 있다. 소비자들의 적극적인 호응을 이끌어내고 있는 '전염성 있는 브랜드'들의 속성을 살펴본다.

• The Korean Publising Journal, Monthly
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• s.224
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• pp.6-6
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• 1997

감각적인 신세대 취향이 주제를 앙증맞은 디자인과 톡톡 튀는 편집으로 만들어낸 '미니화.슬림화.팬시화'한 책들이 서점 한켠을 장악하기 시작했다. 작고 가벼운 이들 책이 다양한 출판경향의 하나임에 틀림없지만 청소년들을 가벼운 책 읽기로 이끌 우려가 있다.