• The Journal of Society for e-Business Studies
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• v.12 no.3
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• pp.269-282
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• 2007

We propose a personalized concept-based retrieval technique that uses domain ontology. Proposed system consist or representative concept extraction, user profile construction, and concept-based retrieval stages. First, we extract representative concept with using technique form contents and create the domain ontology. We compose user profile analysis that uses domain ontology for personalized concept-based retrieval. To verify the efficiency of the proposed technique, we perform experiment for Internet site in the engineering area. The results of experiment show that the proposed technique using the domain ontology and user profiles is more efficient than the existing techniques. Hence, the proposed concept-based retrieval technique can be expected to contribute to the development of an efficient personalized recommendation system or e-Commerce system.

• The Journal of Bigdata
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• v.3 no.1
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• pp.21-32
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• 2018

Currently, Webtoon Industry is promising as high potential market from it's high growth trend. The best advantage webtoon propose is that webtoon can provide appropriate service to customers with various needs. For this feature, webtoon industry is expanding throughout the world. This situation may give a great chance for authors and webtoon service corporation to export webtoon contents. Also, this situation could be an opportunity for webtoon to become a new "Korean Wave" contents. For successful advance to market, a close analysis for customers of exporting countries. In this research, we collected the data from Naver Webtoon and analyzed the features of webtoons and webtoon subscribers according to countries. With this research, it would be possible to find out specific methods and variables which affect the preference of webtoon subscribers.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.14 no.4
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• pp.201-216
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• 2008

Nowadays various new items are available, but limitation of searching effort makes it difficult for customers to search new items which they want to purchase. Therefore new item providers and customers need recommendation systems which recommend right items for right customers. In this research, we focus on the new item recommendation issue, and suggest preference boundary- based procedures which extend traditional content-based algorithm. We introduce the concept of preference boundary in a feature space to recommend new items. To find the preference boundary of a target customer, we suggest heuristic algorithms to find the centroid and the radius of preference boundary. To evaluate the performance of suggested procedures, we have conducted several experiments using real mobile transaction data and analyzed their results. Some discussions about our experimental results are also given with a further research area.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.24 no.4
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• pp.443-449
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• 2014

Preferences of users on movies are observables of various factors that are related with user attributes and movie features. For movie recommendation, analysis methods for relation among users, movies, and preference patterns are mandatory. As a relational analysis tool, we focus on the Infinite Relational Model (IRM) which was introduced as a tool for multiple concept search. We show that IRM-based co-clustering on preference patterns and movie descriptors can be used as the first tool for movie recommender methods, especially content-based filtering approaches. By introducing a set of well-defined tag sets for movies and doing three-way co-clustering on a movie-rating matrix and a movie-tag matrix, we discovered various explainable relations among users and movies. We suggest various usages of IRM-based co-clustering, espcially, for incremental and dynamic recommender systems.

• Journal of Korean Society of Transportation
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• v.27 no.4
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• pp.7-16
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• 2009

Provision of advanced warning information is one of the useful countermeasures to prevent traffic accidents. Analysis of user's preference for any information contents would be a backbone in designing more effective warning information systems. This study aimed at deriving more comprehensive and valuable warning information that leads to user's safer driving by conducting a questionnaire survey. In total, 258 people including various age groups and driving experiences participated in the survey. Preferable warning information contents were identified by this study. It is expected that the results would be useful data for providing warning information to drivers.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.116-121
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• 2009

In the design of mobile entertainment systems for historical heritage sites, it is important to not only overcome technical challenges imposed by power requirements, computation limits, and connectivity, but to support group experiences and consider users preferences for situated media consumption. Cultural heritage sites provide an opportunity to entertain and educate the public through the use of mobile media. The proposed system implemented on a Java-enabled mobile phone provides both audio and visual content that is tailored by tracking user movement with GPS, collecting various user inputs and demographics, and allowing for socially acceptable eavesdropping via wireless networking. By designing for the spatial, personal, and social considerations of the environment, we aim to help users navigate the diverse topology of the space and consume the vast quantities of historical media.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2001.11a
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• pp.321-324
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• 2001

인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 고객화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 고객화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동생성 에이전트 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.05d
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• pp.1099-1103
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• 2002

인터넷의 급속한 발전으로 매우 많은 정보와 다양한 컨텐츠가 개인 사용자들에게 제공되고 있다. 또한, 개인을 고객으로 하는 각종 포탈 사이트들이 많이 생성됨에 따라 고객 개인을 위한 고객화된 정보가 매우 중요한 하나의 컨텐츠로 작용하고 있다. 하지만, 현재 국내외 전자상거래를 주목적으로 하는 포탈 사이트의 시스템들은 고객에 관한 정보를 단순한 개인 프로파일로 활용하고 있을 뿐 고객 정보를 이용하여 더 많은 개인화된 새로운 정보를 창출하지 못하고 있다. 본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석하여 제3의 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별 고객에게 개인화된 정보를 제공해 줄 수 있는 시스템을 설계 및 구현하고자 한다. 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객에게 고객의 관심정보 및 관심 컴포넌트를 생성한 후 관심정보와 관심 컴포넌트를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 양식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 푸쉬해 주는 개인화 메일 자동 생성 에이전트 시스템을 개발하고자 함이 본 논문의 목적이다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.06a
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• pp.112-114
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• 2006

기존의 컴퓨터 그래픽이 추구하던 사실적 모사와는 다른 비사실적 기법(Non-Photorealistic Rendering)을 3차원 그래픽에 적용함으로써 사용자에게 보다 원활한 커뮤니케이션을 제공할 수 있게 되었다. 이러한 NPR 기법 중 카툰 렌더링은 사용자에게 친숙한 환경을 제시함으로써 수용자가 관련 컨텐츠에 집중을 할 수 있도록 해 많은 분야에서 사용되고 있는 실정이다. 특히 NPR 기법을 최근 증가하고 있는 모바일 컨텐츠에 적용하는 연구들도 활발히 진행되고 있다. 그러나 기존 모바일 연구에서의 연구는 전처리를 위한 카툰 렌더링 처리 정도 밖에 없었다. 본 논문은 모바일 기기에서의 사용자 정의에 의한 쉐이딩 기법 구현을 위해, 모바일 NPR 전처리 파일 대체 기법과 음영 단계를 위한 역학적 기법을 제안한다. 이 기법을 사용함으로써 사용자는 자신의 선호도에 따라 3D 모델을 보다 예술적으로 표현할 수 있어 다양한 모바일 분야에 적용이 가능하게 된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2006.11a
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• pp.697-700
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• 2006

오늘날 인터넷 광범위한 보급은 무선 이동 통신 기술로 급발전하고 무선 단말기의 보급과 폭발적인 증가로 인해 m-commerce가 차세대 상거래의 형태가 될 것으로 예상된다. 현재 m-commerce의 컨텐츠는 m-commerce와는 호환되지 않으며, 질적으로나 양적으로 그 내용이 매우 빈약하다. 따라서 m-commerce의 상품정보 컨텐츠를 m-commerce를 위해서 활용하는 방안이 요구되는데, 여기에는 무선 단말기의 제한된 처리 능력이 고려되어야 한다. 논문에서는 먼저 인터넷 상의 방대한 상품정보를 사용자의 선호도에 기반하여 효과적으로 여과시켜서 사용자가 관심있는 정보만을 간추려서 제공할 수 있는 시스템을 설계하고 구현한다. 다음에 구현된 시스템을 인터넷 쇼핑몰에 대해서 적용한다.