• 전기학회논문지
• /
• 제66권7호
• /
• pp.1083-1091
• /
• 2017

As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제19권4호
• /
• pp.701-709
• /
• 2018

이 논문은 개인별 개인화 서비스 활용 로그를 추적조사 하여 개인별로 얼마나 많이 추천된 서비스를 사용하였는지 분석하고, 개인화가 적용된 시스템의 서비스 활용도에 영향을 주는 요인이 개인화 서비스 알고리즘외 다른 요인이 있는지 분석하였다. 또한, 분석 내용을 기반으로 단순히 많이 이용하는 서비스 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 따른 사용자 이용패턴 분석을 통해 인센티브를 부여하였을 때의 행동변화에 따른 추천방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제6권4호
• /
• pp.55-62
• /
• 2006

유비쿼터스 시대가 시작되면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시할 것인지와 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 제공할 것인지가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 지능형 멀티 에이전트를 통해 사용자에게 도움되는 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 프로파일 모듀르 규칙 생성 모듈, 필터링 모듈, 서비스 모듈 구조로 구성된다. 추천 에이전트를 이용하여 미리 등록한 사용자의 정보를 기반으로 지능적인 사용자의 요구 파악을 가능하게 구성하였다. 이것을 응용하여 구현하고 실험을 통해 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권11호
• /
• pp.1-9
• /
• 2011

차세대 IT융합기술의 발전에 따라 개인화 건강관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 선호도 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 만성질환자가 증가함에 따라 건강관리 서비스는 특정 질병의 치료 및 관리에서 서비스 대상자에 대한 식이영양 관리로 진화하고 있다. 본 논문에서는 건강관리를 위한 혼합 필터링을 이용한 개인화 식이영양 콘텐츠 추천을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유사한 콘텐츠만을 제공하는 추천 특수화 경향을 개선하기 위해 협력적 필터링과 이미지 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링을 사용한다. 이를 웹 어플리케이션으로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도한다. 따라서 식이영양 콘텐츠를 추천하여 건강관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 연구결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용분야에 활용이 가능하다.

• International Journal of Contents
• /
• 제5권2호
• /
• pp.20-25
• /
• 2009

The purpose of this study is to seek new u-business services in restaurant management. Using the concept of business model methodology in family restaurant management domain, this study identifies customers' needs in services at the stage of management of purchase of materials, the production management, and the sales management. In addition, this study suggests two killer applications of a family restaurant management linking with the latest ubiquitous computing technologies: the service of the customer-oriented menu recommendation and the service of the inventory-oriented menu recommendation. These findings may offer practical insights in the context of ubiquitous service model of restaurant management.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.43-48
• /
• 2008

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권10호
• /
• pp.547-555
• /
• 2013

본 연구 목적은 축제서비스 평가속성이 방문객 행동의도에 미치는 영향을 규명하고, 축제의 만족도 재방문 추천의도에 관한 연구를 통해서 시장전략수립 위한 개선방향을 제시하고자 한다. 본 연구는 다음과 같다. 첫째, 연구를 위해 2011년10월14일부터 10월16일까지 총360부를 배포하고 335부를 수집하여 그중 사용하지 않은 15부를 제외한 320부를 사용하였다. 둘째, 서비스평가요인 중에서 프로그램, 시설, 공연평가요인은 만족도와 재방문의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 추천의도에 있어서도 축제평가 모든 요인에서 정(+)의 영향을 보였다. 셋째, 인구통계학적 특성이 만족도, 재방문의도, 추천의도에 미치는 영향관계에 있어서, 만족도는 친구동반에 있어 정(+)의 영향을 미쳤으나, 학력, 소득에는 부(-)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 거주지, 직업이 재방문에 정(+)의 영향을 미친 반면, 소득, 가족동반, 처음방문은 재방문에 부(-)의 영향을 미쳤다. 마지막으로 연령, 학력, 소득, 가족동반 또한 추천의도에 부(-)의 영향을 미쳤다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제16권11호
• /
• pp.91-102
• /
• 2016

본 연구는 VOD 이용 특성에 따라 유료방송 가입자의 장르 선호도가 어떻게 나타나는지 IPTV 가입자를 대상으로 8개월간 이용한 영화 VOD 구매 데이터를 중심으로 분석하였다. 분석 결과, 첫째 4000원 미만의 콘텐츠 이용 시 4000원 이상의 콘텐츠 이용시보다 장르 집중도가 더 높게 나타났다. 이는 플랫폼 사업자가 제공하는 대중에 기반한 콘텐츠 추천 서비스가 제한될 경우 가입자가 자신의 장르 선호도에 따라 구매하는 경향이 있음을 보여준다. 둘째, 해외 영화 이용시 국내 영화 이용시 보다 장르 선호도가 크게 나타났다. 셋째, 구매 횟수와 구매금액이 많은 고객이 더 다양한 장르를 이용하는 것으로 밝혀졌다. 이는 헤비 유저나 지불 의향이 높은 고객은 다양한 장르를 소비하는 경향이 있음을 보여주는 것이다. 이 결과를 통해 향후 선호 장르에 기반한 개인화 추천 서비스를 가입자에게 제공할 경우 유료방송 VOD 이용이 더 증가할 것으로 예측할 수 있다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.1561-1566
• /
• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권7호
• /
• pp.17-25
• /
• 2008

스마트 홈 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 있다. 그리고 상호 작용을 지원하는 개인화 서비스에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 메타 데이터는 물론 상황인식을 동적으로 반영하는 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용한 추천을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상황정보를 정의하였고 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용하여 사용자의 취향에 적합한 서비스를 추천하였다. 따라서 분산 처리 및 서비스 이동성을 지원하여 효율적인 추천에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 제안한 방법을 OSGi 프레임워크에서 MovieLens 데이터에 적용하여 성능 평가를 하여, 기존 연구와 성능을 비교 평가하였다.