• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.830-832
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• 2003

본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천시스템의 정확도를 향상시키고자 사용자 모델 정보를 활용하여 기존의 협업여과 방법의 유사도 재산을 보완함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안하고자 한다. 협업여과방법은 사용자의 평가와 비슷한 선호도를 가지고 다른 사용자의 평가를 기반으로 제품이나 항목을 예측하고 이를 사용자에게 추천한다. 그러나 협업여과방법은 일정 수 이상의 상품이나 항목에 대한 평가가 이루어져야 하며, 사용자의 평가가 적은 경우 희소성으로 인한 평가의 정확도가 낮아지는 단점을 기지고 있다. 본 논문에서는 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 반영하여 유사도 계산시 희소성을 낮춰 예측의 정확도를 향상시키고자 한다.

• 감성과학
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• 제26권2호
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• pp.103-116
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• 2023

본 연구의 목적은 의미 있는 대상의 선호도 판단에 영향을 미치는 것으로 알려진 원리인 내적 편향 원리와 규범적 관점 간의 상호작용 양상을 연구하는 데에 있다. 개별 개체의 친숙도가 규범적 관점에 영향을 미친다는 점 또한 고려하여 친숙도 수준에 따른 두 선호도 원리의 작용 양상을 검증하고자 하였다. 이를 위하여 이중 대안 선택 과제를 활용한 행동 반응 실험을 진행하였으며, 친숙도 수준(높음/낮음)에 따라 각 8개의 단일 개체를 실험 재료로 하여 내적 편향 원리 준수 여부와 규범적 관점 준수 여부를 조작하였다. 실험 결과, 내적 편향 원리를 준수한 상태에서 개체가 제시된 경우가 내적 편향 원리가 위배된 상태로 개체가 제시된 경우보다 더 선호되었다. 선호 판단에 걸리는 반응시간 또한 더 짧은 것으로 나타났다. 그러나 규범적 관점 준수 여부는 선택 빈도 및 반응 시간에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 더불어, 개체의 친숙도는 선호도 판단과 관련된 의사 결정에 간섭 요인으로 작용하는 것으로 나타났다. 이와 같은 결과는 개체 선호도 원리 중 내적 편향의 강도가 규범적 관점에 비해 더 우세하며, 단일 개체가 제시될 때 그에 대한 선호 판단에 있어서 그 개체가 가진 속성보다 시각적 문맥과의 상호작용이 중요하게 작용한다는 것을 시사한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.277-288
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• 2004

멀티미디어 컨텐츠의 전송은 대용량 및 비정형적인 데이터를 처리해야하는 특성을 해결하는 데 목적이 있다. 이를 지원하기 위한 멀티캐스팅 기술에 대한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다 본 연구에서는 멀티미디어 컨텐츠를 안정적이고 신속하게 전송하기 위해, 서버 그룹간의 멀티캐스트 라우팅을 지원하는 기법을 제안한다. 서버 노드의 부하에 따른 가중치에 따라 라우팅을 하여, 부하가 가중된 노드를 고려하여 컨텐츠 전송의 효율을 높이는 방법으로, 가중치는 멀티캐스트 서버의 통신 부하에 따라 계산한다. CDN(Contents Delivery Network)에서 둘 이상의 ES(Edge Server)가 존재하는 경우, 지연이 적은 라우팅을 제공함으로써 멀티미디어 컨텐츠를 효과적으로 전송할 수 있다. 멀티캐스트 서버간의 라우팅 기법을 설계하고 분석을 통해 네트워크의 부하를 줄여 네트워크 지연이 감소됨으로써 전체 네트워크 성능이 향상됨을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.604-606
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• 2004

방송과 관련된 디지털 기술과 통신 기술의 급격한 발전은 방송 산업의 다양화와 컨텐츠의 수적 증가를 유도한 반면 시청자의 시청 환경을 고려하는 편의성과 최적 정보 전달 기술의 발전은 더디게 진행되어왔다. 본 논문에서는 국내에서 최근 상용 서비스가 실시된 양방향 TV 환경에서 양방향 방송 서비스를 제공하고, 시청자의 행위, 선호도, 성향 등을 분석하여 개인화된 프로그램 채널 추천, 표적화된 광고의 제공, T-Commerce 환경을 지원할 수 있는 양방향 TV 개인화 시스템을 설계하고 구현한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2002년도 추계학술발표논문집
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• pp.729-732
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• 2002

최근에 온라인 학습 시스템으로서 다양한 학습 컨텐츠를 갖고 있는 새로운 교수 모형이 제시되고 있다. 또한, 학습자의 요구에 따른 코스웨어의 주문이 증가되고 있는 추세이며 그에 따라 웹 기반 교육 시스템에 효율적이고 자동화된 교육 시스템의 필요성이 인식되고 있다. 본 논문은 이러한 웹기반 교육 시스템에서의 개별 학습자들에게 차별적으로 개인화된 학습 자료를 제공하므로서 보다 효과적이고 효율적으로 학습에 임할 수 있도록 개인화된 학습자료 생성 시스템을 제안한다. 이는 개별 학습자들의 학습 행위에 따른 이벤트를 검출하여 데이터베이스화 시킨 후 이를 이용하여 학습 자료 선호도를 계산함으로써 개인화된 학습 자료를 생성하는 시스템이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.347-350
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• 2002

본 논문은 협업에 의한 추천 방법과 내용에 의한 추천 방법을 혼합한 하이브리드 추천 방법을 제시한다. 일반적으로 '영화'정보와 같이 아이템에 대한 설명이 부족하거나 실제 영화의 내용과는 차이가 있는 컨텐츠의 경우에는 '주연', '감독', '줄거리'와 같이 실제 아이템의 내용이 아닌 부수적인 정보를 통해 평가값을 예측하는 방법보다 협업에 의한 평가값의 예측을 통해 더 낳은 추천을 제공할 수 있다. 이에 따라 본 연구는 내용에 기반한 추천방법에 의존하지 않고 사용자의 유사 선호 경향이 있는 타 사용자의 평가값들을 사용하여 추천하며, 협업에 의해 추천될 수 없는 아이템들에 대해 내용기반 추천 방법을 사용하는 하이브리드 컨텐츠 추천 시스템을 설계, 구현하였다.

• 정보처리학회지
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• 제11권1호
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• pp.109-116
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• 2004

이동 기기와 이를 위한 기반 기술이 급격히 발달함에 따라 사용자의 요구가 다양해지면서 다양한 그래픽 컨텐츠를 선호하게 되었다. 모바일 플랫폼에서 그래픽 기술이 많이 적용되는 대표적 어플리케이션으로 모바일 게임이 있지만, 현재 하드웨어의 한계로 이차원 영상 기반의 그래픽으로만 제작되고 있다.(중략)

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2004년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.137-141
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• 2004

본 논문은 디지털방송 컨텐츠(드라마, 영화, 토크쇼)상에서 PPL(Product Placement) 간접광고를 보다 개인화 된 맞춤 광고로 구현한 어플리케이션을 기술한다. 이러한 애플리케이션은 개인의 취향에 최적화된 광고를 제공하고 방송사와 시청자간의 Interaction에 의해 전자상거래가 가능한 채널로 이동할 수 있는 기능을 제공한다. 다시 말해서 본 논문의 어플리케이션은 컨텐츠 시작 전에 개인이 선호하는 물품을 선택하여 컨텐츠 속에 나오는 PPL광고에서 시청자가 선택한 물품만이 컨텐츠 방영 중에 나타나고, 그 선택 물품의 상세 정보와 구매를 할 수 있는 DAL(Dedicated Advertisers Location)채널로 이동할 수 있도록 하였다. 따라서 시청자 측면에서는 개인화 된 방송 서비스를 이용하여 자신이 원하는 선별된 광고를 보는 효율적이고 능동적인 방송시청을 하게 되며, 방송 사업자 측면에서는 맞춤 방송 서비스로 효과적인 타겟 소비자를 정하여 효과적인 마케팅을 할 수 있다. 그리고 시청한 광고 물품들을 장바구니라는 일종의 북마크에 담을 수 있게 하였다. 시청자가 원할 때는 언제든지 광고된 물품의 T-Commerce채널로 이동 가능하도록 설계, 구현하였다. 이것은 개인화 된 맞춤형 방송과 쌍방향 Interaction이 가능한 새로운 데이터방송의 특성을 잘 보여주는 Interactive 광고로서 새로운 모델이 될 것이다. 본 논문의 어플리케이션(Xlet)은 우리나라 위성방송 데이터방송 표준인 MHP 미들웨어에 의해 구동되어지며, 데이터방송용 API인 JavaTV API, Havi & Davic API에 따라 구현되어졌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.463-466
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• 2004

최근 Device 의 대중화로 모바일 폰 사용자는 언제 어디서라도 정보서비스 및 멀티미디어 동영상 서비스를 쉽게 접할 수 있게 되었다. 하지만, 작은 화면과 불편한 User Interface 를 가진 모바일 Device 의 한계와 양적인 컨텐츠의 증가로 인하여 사용자가 원하는 정보를 Access 하기에는 너무 많은 시간과 비용이 소요되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 Accessibility 욕구를 충족하고 시간과 비용을 절감하기 위한 방법으로서 무선 인터넷 환경에서의 추천 시스템을 기반으로 방대한 분량의 뉴스 컨텐츠 가운데 개인화 된 뉴스를 선별, 제공해 주는 지능형 추천 시스템을 설계 구현하고자 한다. 본 논문은 인공 지능 분야 중 에이전트의 추천 역할과 기능면에서 Collaborative Filtering 방법이 갖고 있는 계산 속도 문제에 대한 대안으로서, 유사한 선호도의 사용자를 특성에 따라 분류하기 위해 군집분석을 이용했으며, 각 군집별로 뉴스 카테고리를 Weighting 한 후, 뉴스 컨텐츠를 Scoring, Listing하여 사용자가 읽은 뉴스에 대한 평가를 기록하고 이틀 각 군집별로 반영하는 방법을 수행하였다. 추가로 뉴스 컨텐츠의 사용자 만족도를 평가하기 위하여 뉴스를 처음부터 끝까지 읽은 완독률을 측정기준으로 제시하고 일반적인 무선 인터넷 환경하의 뉴스 메뉴체계와 비교하여 설계된 시스템의 성능에 대한 유효성을 검증하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.72-77
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• 2007

웹의 성장에 따른 기하급수적인 정보의 축적으로 인한 정보과다(Information Overload) 현상의 심화를 해결하기 위해 이루어져 온 많은 연구 중 하나인 추천 시스템은 사용자에게 고수준의 편의성을 제공하기 위한 시스템으로써 발전해 왔다. 그러나 과거에 고도로 집중화되어 관리, 구축되어 오던 정보와는 달리 Web2.0라는 새로운 웹 환경의 도래와 함께 태그, 블로그 등 새로운 형태와 특성을 가지는 점보들이 등장하게 되었다. 웹의 컨텐츠에 대한 메타정보를 사용자가 직접 입력한 Web2.0 기반의 태그 데이터론 활용해서 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 연구하였다. 추천 기법 중 가장 대표적이고 기초적인 협업 필터링 기법에 태그를 활용하며 태그에 사용자에 대한 중요도를 감안한 가중치 부여 기법에 연구한다. 유사한 성향을 가진 사용자를 식별하는데 있어 태그 집합간의 유사도를 비교하는 방법을 사용하며 사용자의 성향을 반영하기 위해서 태그와 사용자의 선호도 정수와의 연관성을 분석해서 이를 태그의 가중치로 환산하는 기법을 제안한다.