• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.407-414
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• 2005

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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• 대한지역사회영양학회 1999년도 추계학술대회
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• pp.646.1-646
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• 1999

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1125-1128
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• 2013

본 논문에서는 여성들의 개별 패션 선호도로부터 패션 선호 패턴을 분석하고 이를 이용하여 고객에게 맞는 의류를 추천하는 모바일 의류 추천 시스템을 제안한다. 패선 선호관련 설문조사로부터 대응표본 T-검정 방법을 이용하여 선호 특성과 의류와의 유효한 관계를 찾고, 이를 바탕으로 선호 특성에 따른 의류 분류 기준을 작성하였으며, 카이제곱 검정 방법을 통해 선호 특성과 의류 사이의 연관성을 파악하고 선호 특성에 따른 선호 의류 추천을 위한 규칙을 도출하였다. 이러한 규칙을 활용하여 각 사용자의 구입의사 및 패선 선호 특성에 따른 의류를 추천해 주는 시스템을 구현하였으며, 이에 대한 만족도를 조사한 결과 10 점 만점에 7.1 점으로 나타났다. 본 논문에서 제안한 모바일 의류 추천 시스템을 통해 사용자는 선호 의류를 추천 받을 수 있으며, 이로부터 제품의 정보 부족으로 발생하였던 모바일 쇼핑의 문제점을 해결할 수 있을 것이다.

• 대한가정학회지
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• 제39권10호
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• pp.29-37
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• 2001

The purpose of this study is to investigate the preference and the use of the bedclothes. The data were obtained from market research of 12 department stores which were located in Seoul, Daegu and Busan, and from questionnaires completed by 356 women in Daegu area whose age was 20 years and older. The SPSS package was used for data analysis which includes frequency, percentage, $X^2$test, ANOVA, and Scheffe test. Cotton was the most popular fiber for coverings and fillings. Color preference was in the order of pastel, non-chromatic, vivid, and white color and pattern preference was in order of floral, check, and stripe pattern. Practicality, color and fabric were the most important factors and price was the most unsatisfied factor when bedclothes were purchased. Also, information for bedclothes was obtained mainly through internet shopping, home shopping or catalog shopping.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제64차 하계학술대회논문집 29권2호
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• pp.323-324
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• 2021

본 연구는 애슬레저 레깅스의 주 소비층인 20대 여성의 체형에 적합한 레깅스 패턴을 개발하기 위한 선행연구로, 20대 대학생을 대상으로 레깅스의 착용실태를 알아보고 애슬레저 레깅스의 선호도를 파악하고자 하였다. 본 연구는 20대 여대생 189명을 대상으로 하였으며, 구글 설문지를 통해 조사하였다. 분석은 SPSS 26.0 프로그램을 활용하였다. 레깅스는 운동용으로 착용하고 검은색의 발목까지 오는 밀착되는 기본 레깅스 디자인에 대한 선호가 높았으며, Y존 부위에 대한 불편함을 호소하는 경우가 많았다. 동작 시에는 허리가 노출되는 것에 대한 불편함을 호소하는 경우가 많았다. 선호 브랜드는 아디다스가 가장 많았고 레깅스에 몸매 보정 기능이 추가되기를 원하였다. 선호하는 브랜드를 구매했을 경우 디자인, 치수, 소재, 활동성, 내구성 등 대부분 항목에서 만족도가 높았다. 원단을 고려하여 레깅스를 구매한 경우에는 봉제상태에 대한 만족도가 높고, 브랜드를 고려하여 구매한 경우 가격에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 본 연구의 결과를 일반화시키는 데 주의하여야 하며, 향후 연구에서는 좀 더 포괄적인 연령대와 남성에 대한 조사가 이루어져야 할 것으로 생각된다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 추계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제2호
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• pp.175-178
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• 2005

스마트 홈과 같은 유비쿼터스 환경은 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 복잡한 시스템이다. 본 논문에서는 이러한 환경하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)를 줄이고 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 사용자 행동 패턴 선호도 학습 기법을 제안한다. 이를 위해 지식 발견(Knowledge Discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지 귀납(Fuzzy Inductive)학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성있는(consisitent) 퍼지 상관 룰(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.

• 한국전자파학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.625-630
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• 2009

본 논문에서는 함정에 탑재된 탐색 레이다의 선호 왜곡 현상에 대한 분석 및 대책에 대해 소개한다. ShipEDF 프로그램을 이용하여 탐색 레이다의 주 안테나와 함정 구조물을 전자기학적으로 모델링하고, 광선 추적 기법을 이용하여 탐색 레이다의 자유공간 및 함정 탑재 상태에서의 복사 패턴을 분석한다. 분석된 복사 패턴을 통해 탐색 레이다의 선호 왜곡 현상이 마스트의 전자파 반사로 인한 복사 패턴 왜곡에 의한 것임을 알 수 있었고, 이에 대한 대책 수립을 위해 탐색 레이다에 의한 마스트 표면 전류 분포를 분석한다.

• 방송공학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.98-105
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• 2013

최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 그동안 다양한 콘텐츠 중에서 사용자가 원하는 콘텐츠만을 제공하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 콘텐츠 추천 엔진에 대한 연구가 많이 진행되어왔다. 본 연구는 사용자 프로파일 이외에 다종의 멀티미디어 콘텐츠의 소비를 바탕으로 사용자들을 소셜 네트워킹화하고 이를 통해 유사 콘텐츠 선호패턴을 가진 구성원들의 사용자 프로파일을 바탕으로 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 에이전트를 개발하였다. 개발한 추천 에이전트는 방송/통신망 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하고 소셜 네트워크상의 사용자들간의 연관성을 통해 선호도를 갱신하는 시스템이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권7호
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• pp.805-812
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• 2005

본 논문은 스마트 홈과 같이 다양한 센서 및 제어 네트워크가 밀집되어 있는 유비쿼터스 환경 하에서 복잡한 인터페이스의 사용에 대한 사용자의 인지 부담(cognitive load)을 줄이고, 개인화된(personalized) 서비스를 자율적으로 제공하기 위한 새로운 사용자 행동 패턴 선호도 학습기법을 제안하였다. 이를 위해 지식 발견(knowledge discovery)을 위한 평생 학습(life-long learning)의 관점에서 퍼지귀납(fuzzy inductive) 학습 방법론을 제안하며, 이것은 수치 데이터로부터 입력 공간에 대한 효율적인 퍼지 분할(fuzzy partition)을 얻어내고 일관성 있는(consistent) 퍼지 상관 롤(fuzzy association rule)을 얻어내도록 한다.

• 대한지역사회영양학회:학술대회논문집
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• 대한지역사회영양학회 2003년도 춘계학술대회 및 비만ㆍ다이어트 박람회
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• pp.98-99
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• 2003

본 연구의 목적은 한국인과 일본인, 중국인의 선호 음식류 및 조리법과 외식행동을 조사하여 향후 일본, 중국 외식시장 진출 시 기초 도구를 마련하고자 하였다. 연구 대상은 인천국제공항 면세구역 내 출국을 대기하는 한국인과 일본인, 중국인을 대상으로 하였다. 설문 표본 추출은 연구자의 판단에 의한 판단 표본추출법을 사용하였다. 설문방법은 연구자 외 1인이 직접 설문하였다. (중략)