• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.111-118
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• 2014

현재 트위터에서 제공되는 친구추천 시스템은 영향력이 높은 사용자를 우선적으로 추천해준다. 하지만 사용자정보의 유사성이 높은 다른 사용자는 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로 팔로어 추천 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 데이터는 SNAP(Stanford Network Analysis Platform)에서 제공하는 데이터로, 팔로어의 수가 10,000명이상인 트위터의 사용자정보와 노드간 연결 데이터로 구성된다. 이 데이터를 트레이닝 데이터로 활용하여 팔로어간의 관계를 분류해줄 수 있는 분류자를 생성하고, 10-Fold Cross Validation을 활용하여, 분류자의 정확도를 판단한다. 두 트위터의 정보가 주어지면 그들 사이에 친구 관계, 팔로우 관계, 비연결 관계를 추천한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.571-572
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• 2016

현재 모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때 친구들의 직접적인 추천이나 SNS에서의 추천을 이용하여 선택한다. 이러한 이유는 기존의 추천 시스템에서 제공하는 정보가 적합하지 않기 때문이다. 이에 본 연구에서는 불확실한 상황이나 다양한 평가 항목들에 대한 중요도 및 선호도를 순위화하여 우선순위가 높은 항목을 선택하게 하는 계층적 분석 방법을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 제안하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.36-38
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• 2012

최근 사용자들의 궤적 분석을 통해 사용자의 성향에 적합한 정보를 추천해주는 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들은 여행지 추천, 친구 추천 등과 같은 응용 서비스를 위해서 클러스터링 기법과 패턴 매칭 기법을 많이 사용하고 있다. 그러나 클러스터링 기법은 추천 받는 사용자의 선호도가 반영되지 않고, 다른 사용자들의 선호도에 따라 추천을 해주는 단점이 존재한다. 또한, 패턴 매칭 기법은 다른 사용자와의 POI(Point of Interest)의 유형과 거리를 비교하여 추천을 수행하기 때문에 사용자의 세부적인 선호도를 반영할 수 없는 단점이 존재한다. 이러한 기존 연구들을 보완하기 위해 본 논문에서는 POI의 속성 정보와 사용자의 이동 패턴을 고려한 POI을 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 크게 사용자의 속성 정보를 이용해서 선호도를 계산하고 선호도가 다른 궤적을 필터링하는 부분과 패턴 매칭 기법을 사용하여 근접한 궤적을 찾는 부분으로 구성된다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해서 추천된 POI 궤적과 사용자 POI 궤적을 비교하여 두 궤적의 이동 패턴이 유사함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.1466-1469
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• 2011

최근 1년 사이에 급격하게 증가한 스마트폰의 보급률과 그 기반의 서비스 중 많은 인기를 끌고 있는 분야의 하나가 소셜네트워크서비스(SNS)이다. 본 논문에서는 사용자들의 생각을 자유롭게 등록하고 의견을 나누는 토론을 바탕으로 서로 공감하는 의견을 많이 내주는 사람들 사이에 관계를 형성할 수 있도록 해주는 모바일 SNS 시스템에 대해 논하고자 한다. 토론 커뮤니티 기능, 친구 관리 기능, 개인 마이크로 블로그 기능, 메시지함 기능, 친구 분석 및 추천, 토론 의견 알림 서비스를 서버와 스마트폰 기반으로 시스템이 구성되어 있다. 본 모바일 SNS는 안드로이드 플랫폼을 기반으로 제공되는 프레임워크의 장점들을 이용하여 각 기능들을 제공하도록 구현하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 6호통권97호
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• pp.72-73
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• 2001

최근들어 바이러스마케팅이 유행하고 있다. 바이러스마케팅이란 컴퓨터 바이러스에서 유래했다. 즉, 컴퓨터 바이러스에 감염된 PC에서 이메일을 통해 다른 사람에게 배달되는 최근의 바이러스와 마찬가지로 바이러스마케팅은 광고를 본 사람이 친구나 다른 사람에게 전달하는 형식을 취하고 있는데서 붙여진 이름이다. 기업이 자사의 제품을 홍보하기 위해서 자사의 제품광고를 본 사람들에게 제삼자에게 추천을 부탁하는 형식을 취하는 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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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.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.953-964
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• 2006

협력 필털링은 그 유용성으로 인해 현재 학문적으로나 상업적으로 널리 사용되고 있지만 확장성 문제, 평가 데이타의 희박성 문제, 초기 평가 문제 둥을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 일부 해결하기 위해 에이전트 간 협력에 기초한 분산 협력필터링 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사용자의 평가정보를 에이전트가 지역 데이타베이스에 보관하고 이 정보를 친구들에게만 전파하는 방법을 사용함으로써 사용자 증가에 따른 확장성 문제를 해결하고자 하였다. 그리고 평가 데이타 부족에 따른 추천질 저하를 줄이기 위해 친구 에이전트의 의견을 반영하는 방법을 사용하였고 새로운 사용자에 대해서도 추천이 가능토록 하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 협력필터링 방법을 사용하였다. 실험결과, 본 제안 방법이 확장성뿐만 아니라 데이타 희박성 문제 및 새로운 사용자 문제에도 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.427-433
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• 2017

모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.19-20
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• 2014

스마트폰의 확산과 그에 따른 모바일 앱 산업의 괄목할 성장과 발맞추어 대학생들의 스마트폰 어플리케이션 선택 이유에 대한 조사를 실시한다. 본 연구에서는 스마트폰 어플리케이션의 선택 이유에 대한 양적인 조사를 연구 범위로 하고 조사방법론으로는 대전의 한 대학교의 학생들에게 설문을 통하여 어플리케이션을 선택하는 이유를 파악하는 방법을 취한다. 또한 어플리케이션 선택 이유에 있어 성별에 따른 차이와 학년에 따른 차이를 SPSS 20 통계패키지를 이용하여 검증한다. 조사 결과는 어플리케이션 선택 이유로 "포털 등에서 정보를 취득하는 경우"와 "친구 등 타인의 권유"가 근소한 차이로 1, 2위로 꼽히고 "앱스토아의 추천"이 가장 낮은 비중을 나타난다. 성별 어플리케이션 선택 이유는 여자가 남자에 비해 친구 등 타인의 권유에 훨씬 크게 영향을 받는 등 통계적으로 유의한 차이를 보인다. 반면 학년별 선택 이유는 통계적으로 유의한 차이를 보이지 않는다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.159-185
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• 2016

여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.