• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.189-199
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• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.108-118
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• 2010

본 논문에서는 사용자의 음악적 선호를 모델링하고, 사용자가 원하는 감정과 선호를 추론할 수 있게 도와주는 컨텍스트 기반 음악 추천 온톨로지 (COMUS)를 제안한다. COMUS는 제목, 연주자, 장르와 같은 음악의 일반적인 속성과 무드와 상황과 같이 도메인에 특화된 확장을 제공하는 확장성을 계층적인 방식으로 제공한다. COMUS는 음악 추천을 위한 도메인에 특화된 클래스들이 음악 온톨로지와 연동되도록 OWL 언어를 사용하여 개발된 음악 온톨로지이다. COMUS에 표현된 컨텍스트 정보를 사용하면, 컨텍스트 정보의 일관성을 체크할 수 있고, 규칙 기반의 추론을 통해 명시적인 정보 뿐만 아니라, 내재된 컨텍스트를 도출하는 상위 레벨의 추론이 가능하다고. 여기서 제안하는 온톨로지는 음악과 감정과 상황 사이의 복잡하고 자세한 관계를 표현할 수 있어서, 사용자가 음악 추론 어플리케이션을 위해 적절한 음악을 찾을 수 있게 해준다. 이와 관련된 음악 추천을 위한 사례 연구로써 수행한 몇 가지 실험을 보인다.

• 한국방재안전학회논문집
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• 제16권3호
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• pp.35-43
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• 2023

본 논문은 생활안전지수 보정 방안에 대한 연구를 소개한다. 생활안전지수는 생활안전 예방서비스 시스템에서 제공되는 서비스로써, 개인의 일상생활 안전수준을 종합적으로 평가하여 개개인의 안전상태를 수시로 파악하고, 안전사고를 사전에 예방하기 위해 종합지수 형태로 나타낸다. 이전의 선행 연구에서는 생활안전 예방서비스를 평가하기 위한 평가 기준(항목)을 기반으로 하여 AHP(Analysis Hierarchy Process)와 Likert Scale 기법을 혼용하여 개발되었다. 이에 본 연구에서는 이러한 기존의 생활안전지수를 기반으로, 개인의 특성에 따른 보정 인자를 생활안전지수에 적용하는 방안을 탐구하고자 한다. 기존의 국가 통계를 활용한 보정 인자를 개발하여 개인 프로파일에 맞는 개별화된 서비스를 제공하는 방법을 제시한다. 따라서 본 논문은 생활안전지수 개발 및 보정 방법론에 대한 응용을 통해 사용자 맞춤형 서비스를 제공하는 방법에 대하여 제안하고자 한다.