• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.55-58
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• 2012

본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.296-298
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• 2010

본 논문은 유비쿼터스 핵심기술인 RFID(Radio Frequency IDentification)를 이용하여 대형마트와 같은 오프라인 쇼핑몰에서 고객의 실시간 위치 파악과 쇼핑 동선을 분석하여 고객의 선호상품을 예측하여 적시에 효율적으로 선호 상품 정보를 서비스 할 수 있는 쇼핑동선 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그가 부착된 쇼핑카트를 이용하여 개별 고객들의 쇼핑 동선 및 쇼핑 패턴을 지속적으로 학습하여 이를 기반으로 각 고객들의 쇼핑패턴을 분석하고 분석된 쇼핑패턴 정보로 이용하여 선호 구역 및 선호 상품을 예측한다. 예측된 선호상품 정보는 고객의 휴대 단말기를 통해 실시간으로 전송된다

• 감성과학
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• 제2권1호
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• pp.95-103
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• 1999

침대에서의 체압분포는 수면 안락감에 중요한 영향을 미치는 요인중의 하나로 고려되어져 왔다. 체압분포는 사람의 몸무게에 의하여 침대와 누운사람 사이의 접촉면에서 발생하는 압력의 분포를 말한다. 안락한 체압분포 패턴을 결정하기 위하여 사용자가 침대 8부분의 높이를 조절할 수 있는 가변침대를 사용하였다. 체압분포 측정은 각 수면자세(바로 누운 자세, 옆으로 누운 자세, 엎드린 자세)에서 가변침대의 초기상태와 피실험자가 편안한 체압분포 패턴을 유지하도록 높이를 조절한 상태에서 이루어졌다. 본 연구에서는 각 수면자세에서 체압비와 선호하는 체압비의 특징을 알아보았다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. - 각 수면자세에서 엉덩이 부분의 체압비가 가장 높았으며, 바로 누운 자세는 40% 이상의 체압비가 엉덩이에 집중한다. - 각 수면자세에서 전체적으로 머리와 다리의 높이가 다른 부분보다 높은 것을 선호하는 경향을 나타난다. - 바로 누운 자세에서는 유추를 기준으로 신체가 W형이 되도록 머리, 요추, 대퇴부분의 높이를 올리는 것을 선호한다. - 엎드린 자세는 머리와 다리부분의 높이를 증가시킴으로써 신체이 곡선이 U형이 되도록 하는 것을 선호한다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 1999년도 추계학술대회 논문집
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• pp.153-156
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• 1999

본 연구는 시트 커버지로 선호하는 직물의 특성을 파악하고자 하였다. 직물디자인의 평가 요소 중 pattern에 초점을 맞추었으며 부수적으로 색상에 대한 선호도 평가를 수행하였다. 직물 pattern 디자인은 PP(Primitive pattern)와 RPU(Repeated pattern unit)의 세부항목에 대한 평가를 통해 전체 직물패턴에 대한 평가가 가능하다. Pattern 특징 평가를 위한 1차 설문에서 소재와 색상의 요인들의 영향을 최소화하기 위해 sample 직물을 gray-scale image로 제시하여 세부항목을 평가하였다. 1차 설문결과로써 pattern 특성을 대표하는 4개의 직물샘플을 선정하였다. 2차 설문에서 4개의 대표 sample을 열차용 시트에 rendering 하여 선호도 평가를 수행하였으며, 색상 선호도 평가는 5가지 색상 군집에 대한 선호를 평가하였다. 선호도 평가 결과 시트 커버지로 선호하는 직물의 특징은 PP의 특징에 상관없이 RPU의 돌출성이 적은 pattern이었다 또한 색상은 초록색과 파랑색을 선호하는 것을 알 수 있었다. 추후 이러한 결과를 통한 시트 커버 직물의 디자인 및 선택이 이루어져야 할 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.431-436
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• 2015

오늘날 수많은 TV 프로그램들이 방송됨에 따라 TV 프로그램을 추천해주는 추천 시스템에 관한 연구가 시작되었으며, 추천의 정확도를 더욱 높이기 위한 연구가 현재도 활발히 진행 중이다. 추천 시스템은 장르, 줄거리 등과 같은 메타데이터를 사용하여 TV 프로그램을 추천하거나, TV 프로그램에 대한 시청자의 선호도를 계산하여 TV 프로그램을 추천한다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 높이고자 시청비율, 종료시간과의 관계, 최근시청이력 등 시청시간의 여러 패턴을 추가로 사용하여 선호도 계산에 활용하는 협업 필터링 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 연구의 효용성을 검증하기 위해 시청시간패턴의 모든 요소를 선호도 계산에 활용한 경우와 단순히 시청자가 가장 많이 시청하는 채널을 추천하는 경우의 협업 필터링 추천 결과를 비교하였다. 실험을 통해 시청시간패턴 모든 요소를 같이 선호도 계산에 활용한 경우의 성능이 증가한 것을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.74-76
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• 2014

모바일 단말, 웨어러블 디바이스 등 개인용 단말의 이용이 확대되면서 사용자 및 사용자 그룹의 다양한 미디어 소비정보, 이용 패턴 정보 기반으로 하는 다양한 서비스가 확대되고 있다. 이러한 개인 혹은 사용자 그룹을 대상으로 하는 대표적이면서 가장 서비스 효율을 높일수 있는 서비스 가운데 하나가 타겟팅 광고 서비스이다. 이러한 타겟팅 광고 서비스는 단순한 개인의 선호도 정보만을 반영하는 것에서 개인의 미디어 소비이력, 미디어 이용패턴 정보 등 사용자가 직접적으로 정보를 입력없이 추천이 가능하도록 연구가 계속되고 있다. 본 논문에서는 고정형 및 모바일 단말에서 사용자의 미디어 콘텐츠 선호 정보 및 소비이력 정보를 통합적으로 반영하여 타겟팅 광고 콘텐츠를 자동적으로 선정하고 추천하는 엔진을 설계 구현하였다. 제안한 추천엔진은 콘텐츠 특성에 대한 선호도와 사용자의 콘텐츠 소비 패턴에서 취득된 정보를 기반으로 예측된 선호도를 결합하여 사용자의 최종 선호도를 추정하고, 이를 기반으로 광고 콘텐츠에 대한 추천을 수행한다. 사용자 메타데이터 및 콘텐츠 메타데이터는 TV-Anytime 표준을 기반으로 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.380-383
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• 2014

사람의 성격 분석에 따라 그 사람의 이동패턴을 알 수 있다. 따라서 성격 데이터를 이용하면, 사람의 행동 패턴을 유추해 낼 수 있다. 사람의 행동 패턴은 주로 그 사람이 선호하는 장소의 집합으로 규정 할 수 있다. 본 논문에서는 사람의 성격과 장소 데이터 사이의 상관관계를 알아보고자 한다. 포스퀘어에서 얻어진 장소정보와 성격요인 분석을 통해 얻어진 사람 성격과의 상관관계를 파악하기 위한 기법으로 회귀분석을 사용했다. 장소정보는 그 장소에 해당하는 업종으로 변환되었다. 위치 데이터와 업종 분류표와의 분석을 어떻게 적용 하였는지 설명하고, 회귀분석을 통해서 성격 데이터와 업종 분류 데이터를 분석한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제11권2호
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• pp.347-357
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• 2000

본 연구는 국내 전자상거래 연구에서 아직 시도되지 않은 분석방법인 컨조인트 분석(Conjoint Analysis)을 이용하여 전자상거래에서의 소비자 구매 패턴을 분석하였다. 전자상거래에서 소비자들은 종합중개형 쇼핑몰보다 종합유통업형 쇼핑몰을 선호하고 브랜드명이 있는 대기업 제품을 선호하였다. 또한 온라인 입금보다 신용카드 결제를 선호하며 즉시적 구매 만족을 위해 빠른 배달기간을, 그리고 소비자들은 제품의 하자가 발생하는 경우를 고려하여 교환 및 환불이 불가능한 경우보다 가능한 경우를 선호하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.34-37
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• 2006

디지털 방송에서의 맞춤형 서비스란 사용자가 원하는 방송 프로그램만을 사용자가 원하는 시간에 볼 수 있게 해 두는 서비스를 말한다. 본 연구는 맞춤형 방송 서비스를 위한 사용자 별 선호정보를 자동으로 추출하여 관리하는 사용자 선호정보 관리 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 맞춤형 방송 서비스를 위한 표준인 TV-Anytime에서 제안하고 있는 메타데이터를 기반으로 사용자 선호정보와 사용자 히스토리 정보를 사용하여 맞춤형 방송 서비스를 위한 선호 프로그램과 채널을 예상하여 사용자에게 제시한다. 이 과정에서 사용하는 사용자 선호정보는 사용자 별로 청취 과정에서 채널, 시간대, 방송에 따른 반응 행동기록을 토대로 자동으로 추출하고 업데이트하는 방법을 제안한다.