• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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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.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.14 no.9
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• pp.835-840
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• 2008

This paper proposes an enhanced recommendation technique for personalized e-commerce portal analyzing various attitudes of customer. The attitudes are classifies into three types such as "purchasing product", "adding product to shopping cart", and "viewing the product information". We implicitly track customer attitude to estimate the rating of products for recommending products. We classified user groups which have similar preference for each item using implicit user behavior. The preference similarity is estimated using the Cross Correlation Coefficient. Our recommendation technique shows a high degree of accuracy as we use age and gender to group the customers with similar preference. In the experimental section, we show that our method can provide better performance than other traditional recommender system in terms of accuracy.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.10 no.8
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• pp.26-31
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• 2010

This research does focus on realization of customizing recommendation service that all of formal, or informal learning is accomplished at real time according to worker's current situation or business context corresponding with the individual ability and the learning progress at industry or education field. For this, we designed the customizing intelligent recommendation system based on compound knowledge that workers can listen to coaching advices at real time and to retrieve and recommend multidimensional relation easily. Also, we constructed the repository based on compound knowledge and process engine for efficient management of compound knowledge. In specific industry, expert solution or coaching service will be created using the knowledge which is accumulated in long-term.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.7
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• pp.127-135
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• 2011

It is required that an e-learning system has a content recommendation component which helps a learner choose an item. In order to predict items concerning learner's interest, collaborative filtering and content-based filtering methods have been most widely used. The methods recommend items for a learner based on other learner's interests without considering the knowledge level of the learner. So, the effectiveness of the recommendation can be reduced when the number of overall users are relatively small. Also, it is not easy to recommend a newly added item. In order to address the problem, we propose a content recommendation method based on the similarity and the difficulty of an item. By using a recommendation function that reflects both characteristics of items, a higher-level leaner can choose more difficult but less similar items, while a lower-level learner can select less difficult but more similar items, Thus, a learner can be presented items according to his or her level of achievement, which is irrelevant to other learner's interest.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10d
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• pp.390-393
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• 2007

사용자들은 분산 P2P 환경을 통해 대량의 멀티미디어 콘텐츠를 쉽게 제공 밭을 수 있는 환경이 되었다. 또한 고용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 P2P 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추천을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 #분산 P2P 환경에서 모바일 동기화 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠 추천 시스템#을 설계하고 실험하였다. 제안된 시스템은 사용자 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 분산 P2P 환경에서 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 모바일 기기로 저장되며. 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 사용자 모바일 기기의 콘텐츠를 관리한다. 이처럼 제안된 시스템은 콘텐츠 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하여 사용자에게 효율적인 콘텐츠 관리 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10d
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• pp.385-390
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• 2006

모바일 환경이 언제, 어디서든지 원하는 서비스나 콘텐츠에 접근할 수 있다는 장점에도 불구하고, 모바일 단말기는 여러 가지 취약한 단점들을 가지고 있다. DMB, 인터넷, 모바일 등에 대한 콘텐츠 또는 정보의 양이 거대하게 증가하면서 사용자는 때때로 자신이 원하는 콘텐츠를 찾는데 어려움을 겪게 되며, 많은 시간을 소비하게 된다. 발전하는 모바일 환경 및 단말기의 장점을 최대한 이용할 뿐만 아니라 모바일 단말기가 가지는 제약 사항들의 한계를 극복하여 사용자가 원하는 정보 및 콘텐츠를 언제 어디서나 빠른 시간에 이용할 수 있는 모바일 환경에 적합한 추천시스템의 필요성은 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 서버 중심의 추천시스템을 개선하여 클라이언트와 서버간의 데이터 교환을 통하여 추천 정확도를 높일 수 있는 추천시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 히스토리를 이용하며, 클라이언트에서는 모바일 단말기 사용자만의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였고, 서버에서는 협업 필터링을 통해 다른 사용자의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과는 서버 중심의 추천시스템 보다 더 높은 정확도를 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.701-702
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• 2023

코로나 진행중에 오른 집값들과 월세는 학생들 또는 직장인들에게 크나큰 부담으로 다가오고 있다. 따라서 본 논문에서는 '구해줘 룸메즈' 플랫폼을 통하여 사용자들이 경제적 부담을 룸메이트와 나누며 추가로 성향 분석을 사용해 제약사항을 줄여주려 한다. User-based 협업 필터링의 문제점을 보완하고자 본 논문에서는 Item-based 협업 필터링을 통한 방식을 제안한다. 본 논문은 많은 2,30 대 청년들의 자취 혹은 독립 생활에 대한 금전적 부담감을 덜어줄 것으로 기대한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.13 no.2
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• pp.69-80
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• 2007

The preferences of customers change over time. However, existing collaborative filtering (CF) systems are static, since they only incorporate information regarding whether a customer buys a product during a certain period and do not make use of the purchase sequences of customers. Therefore, the quality of the recommendations of the typical CF could be improved through the use of information on such sequences. In this study, we propose a new methodology for enhancing the quality of CF recommendation that uses customer purchase sequences. The proposed methodology is applied to a large department store in Korea and compared to existing CF techniques. Various experiments using real-world data demonstrate that the proposed methodology provides higher quality recommendations than do typical CF techniques with better performance.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.26 no.6
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• pp.19-28
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• 2021

Nowadays, interest in health care is increasing due to Coronavirus (COVID-19), and a lot of people are doing home training as there are more difficulties in using fitness centers and public facilities that are used together. In this paper, we propose a personalized exercise recommendation algorithm using personalized propensity information to provide more accurate and meaningful exercise recommendation to home training users. Thus, we classify the data according to the criteria for obesity with a k-nearest neighbor algorithm using personal information that can represent individuals, such as eating habits information and physical conditions. Furthermore, we differentiate the exercise dataset by the level of exercise activities. Based on the neighborhood information of each dataset, we provide personalized exercise recommendations to users through a dimensionality reduction algorithm (SVD) among model-based collaborative filtering methods. Therefore, we can solve the problem of data sparsity and scalability of memory-based collaborative filtering recommendation techniques and we verify the accuracy and performance of the proposed algorithms.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.37-38
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• 2016

온라인 소셜 네트워크(OSN)의 활성화로 인해 다양한 정보가 생성됨에 따라 사용자에 적합한 정보를 선택적으로 제공하기 위한 개인 추천 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크에서 사용자 신뢰성을 고려한 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 향상시키기 위해 신뢰성 있는 사용자를 선별한다. 사용자 신뢰성을 기반으로 유사 사용자를 선별하고 이를 기반으로 협업 필터링을 수행한다.