• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.5
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• pp.346-354
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• 2009

This paper proposes a new learning recommendation system for learning patterns that educators are applying to learners using item-based method. The proposed method in this paper first collects personal learning methods based on learning information that learners are performing through the internet contents site. Then this system recommends a learning method which is estimated most properly to learners after classifying learning elements based on these information. The students of a middle school took part in the experiment in order to evaluate the proposed system, and the students were divided into three groups according to their grades. We gave inter-attribute and intra-attribute weights to learning elements applying to each group for recommending the most efficient method to improve learning achievement. The experiment showed that the learning achievement of learners in the proposed method is improved considerably compared to the previous grades.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.04a
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• pp.956-959
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• 2014

웹 2.0 의 폭발적인 성장과 스마트기기의 대중화 및 모바일 서비스의 활성화로 인하여 다양하고 방대한 양의 멀티미디어 콘텐츠가 보편화되었다. 따라서, 최근에 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 그러나, 사용자들은 아직도 수많은 멀티미디어 콘텐츠들 중에서 자신들이 원하는 콘텐츠를 찾는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 따라, 사용자들의 올바른 의사결정을 도와주는 추천시스템에 대한 중요도가 나날이 급증하고 있다. 본 논문에서는 영화에 대해 사용자들이 남긴 리뷰로부터 감정 분석을 하고 분석된 각 사용자들의 감정 수치를 기반으로 영화추천 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자들의 리뷰를 수집하고 각 사용자들의 감정 단어를 추출한다. 추출한 감정 단어들은 센티워드넷을 이용하여 사용자의 감정이 나타내는 정도를 분석한다. 분석된 사용자들의 감정 정보들을 바탕으로 사용자들에게 적절한 영화를 추천한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.259-260
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• 2014

본 논문은 편의점, 까페 등의 창업시 많은 후보군들 사이에서 적절한 위치를 추천하는 서비스를 만들어보고자 수행되었다. 본 연구는 Skyline Query를 이용하여 사용자가 설정한 지점으로부터의 거리에 따른 예상이익을 도출해내고, MapReduce를 사용하여 많은 후보군들을 대상으로 이를 효율적으로 처리하도록 구현하였다. 본 연구의 방법을 사용하여 창업자가 설정한 한정적 자원 및 거리 제한 조건 안에서 최적의 위치를 손쉽게 추천해줄 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.20 no.5
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• pp.99-106
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• 2015

This research is focused on the development of the proprietary database embedded in the OTT device, which is used for searching and indexing video contents, and also the development of the search algorithm in the form of the critical components of the interface application with the OTT's database to provide video query searching, such as remote control smartphone application. As the number of available channels has increased to anywhere from dozens to hundreds of channels, it has become increasingly difficult for the viewer to find programs they want to watch. To address this issue, content providers are now in need of methods to recommend programs catering to each viewer's preference. the present study aims provide of the algorithm which recommends contents of OTT program by analyzing personal watching pattern based on one's history.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2007.06a
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• pp.565-570
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• 2007

네트워크의 발달은 유선 인터넷(Wired LAN)과 무선 인터넷(Wireless LAN) 시대를 지나 휴대 인터넷(Mobile LAN)으로 발전하고 있다. 이처럼 다양한 네트워크의 공존은 사용자에게 보다 빠르고 저렴한 서비스를 제공하고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 추천과 푸쉬(push) 방식의 서비스 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 모바일 기기로 푸쉬 서비스 된다. 추천을 통한 모바일 음악 푸쉬 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 네트워크 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 능동적으로 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있다.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.20 no.5
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• pp.17-27
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• 2013

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.9 no.3
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• pp.155-164
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• 2009

Digital Content Marketplace based on Interactive Media is defmed as the marketplace for content service between contents supplier and consumer through iDTV environment. This Marketplace is increasing interest to u-Life service with Digital Environment. To Interactive Media, it can contribute to enhance its effectiveness by developing various contents and service model in the initial phase of broadcasting-communication convergence. This study designed metadata using Digital Content marketplace based on Interactive Media. Specially the matadata designing include recommendation-tag for supply supplementary content. It can support self-directed action. Through basic metadata with weight value, it is designed to support supplementary content customer to want on the marketplace. Recommendation-System can be built by many method and to recommend the service content including explicit properties using collaborative filtering method can solve limitations in existing content recommendation.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.4
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• pp.66-73
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• 2007

Internet is a part of our common life and tremendous information is cumulated. In these trends, the personalization becomes a very important technology which could find exact information to present users. Previous personalized services use content based filtering which is able to recommend by analyzing the content and collaborative filtering which is able to recommend contents according to preference of users group. But, collaborative filtering needs the evaluation of some amount of data. Also, It cannot reflect all data of users because it recommends items based on data of some users who have similar inclination. Therefore, we need a new recommendation method which can recommend prefer items without preference data of users. In this paper, we proposed the apparel coordination system using personalized preference on the semantic web. This paper provides the results which this system can reduce the searching time and advance the customer satisfaction measurement according to user's feedback to system.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.15 no.5
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• pp.1097-1104
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• 2011

In this paper, we propose a semantic web approach for personalized book recommendation. Our approach takes advantage of the content-based recommendation and improves its disadvantage that users should input their interesting fields into all book search systems they use. Our approach provides the sharing of users' profile with their interesting fields by enabling user's interesting fields to be described over each book classification ontology of various book information providers. We also provide a middleware that manages users' profiles written in RDF and analizes similarity between user's interesting field and each concept over the book classification ontology. Our approach provide better performance than traditional keyword-based search by sharing the user's profile among book recommendation systems.