• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.45-52
• /
• 2010

웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
• /
• 제18권7호
• /
• pp.441-447
• /
• 2017

웹 서비스 및 모바일 서비스에서 개인화 서비스를 제공하기 위해서는 사용자에 의해 처리되는 정보를 수집하고 분석해야 한다. 일반적으로, 사용자에 의해 수집되는 정보는 시스템을 사용하는 온라인 측면에서 관리되는 정보이다. 온라인에서 수집되는 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기에도 충분할 수 있다. 그러나 현재는 온라인 서비스와 오프라인 서비스가 혼재되는 O2O 서비스 측면에서 오프라인 상에서의 사용자 정보도 중요한 개인화 서비스의 정보가 될 수 있다. 따라서 본 연구에서는 더 정밀한 개인화 서비스를 제공하기 위해 사용자 관심 정보로서 오프라인 상에서의 사용자 관심 정보를 수집하기 위한 아키텍쳐를 제안한다. 아키텍쳐의 핵심 요소로서 노드 분석기, 거리 체크기, 유지시간 체크기, 그리고 교차분석기를 기반으로 수집 아키텍쳐를 정의한다. 또한, 제안된 아키텍쳐를 구성하는 핵심 요소들의 처리 알고리즘에 대해서 제안한다. 제안된 아키텍쳐 및 알고리즘을 검증하기 위해 BLE 기반으로 오프라인 상에서 사용자 관심정보를 수집하는 사례연구를 수행한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.588-593
• /
• 2014

최근 스마트 디바이스는 성인 대다수가 보유하고 있으며, 다양한 개인화 서비스가 제공되고 있다. 본 논문은 스마트 디바이스를 이용하여 보안이 요구되는 장소에 실시간으로 침입 여부를 감지하는 경량의 지능형 영상보안 시스템을 제안하였다. 제안 영상 보안 시스템은 누적영상 기반의 차 영상과 동적 배경 갱신 알고리즘을 사용하여 침입여부를 인식하였다. 침입통지는 사용자 모바일 디바이스의 어플리케이션 단위로 메시지를 전송할 수 있는 GCM (Google cloud message) 푸시서버와 전자 메일 표준 프로토콜인 SMTP (simple mail transfer protocol) 메일서버를 이용하였다. 침입자가 발생했을 경우에, GCM 푸시서버는 실시간으로 개인 모바일 디바이스에 푸시 메시지를 전송하고, SMTP 메일서버는 침입자 사진과 침입시간 전송하였다. 제안 영상 보안시스템은 영상 처리 알고리즘과 스마트 디바이스의 성능을 융합하여 다양한 지능형 영상 보안 분야에 응용할 수 있다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제10권9호
• /
• pp.1106-1116
• /
• 2007

최근 들어 웹을 이용한 e-Commerce의 거래는 그 크기나 복잡도면에서 급속도로 확산되고 있다. 그러므로 웹사이트의 설계나 웹 서버 설계 등이 복잡해지고 있다. 또한 웹 사용자가 많은 웹 이동경로를 이용하기 때문에 웹 사용자에 대한 데이터를 분석하는 일이 쉽지 않다. 기존 논문에서는 연관 규칙 탐사는 항목들간의 상관성을 찾아내는 것으로 기존의 연관 규칙 탐사 알고리즘들은 상관성이 높은 모든 항목들을 찾아낸다. 그러나 사용자들은 종종 자신이 관심 있는 연관 규칙들만을 찾길 원한다. 하지만 기존의 알고리즘을 그대로 사용하여 찾아낸 모든 연관 규칙들 중에서 원하는 규칙들만을 찾아내는 것은 매우 비효율적이다. 본 논문에서는 웹 사용자의 이동경로의 사용자 패턴을 데이터마이닝 기법 중 하나인 연관규칙을 이용하여 사용자에게 맞는 이동경로를 구한 후 모든 경로를 이어주기 위해 시차 연관규칙을 이용하여 각 노드들을 이어주는 시스템을 제안한다. 제안한 시스템은 시차 연관규칙 기법을 통해 웹 사용자의 이동 경로를 사용자의 특성에 맞는 개인화 또는 고객 세분화된 사이트를 구축 가능하게 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권8호
• /
• pp.39-48
• /
• 2023

본 연구는 의류의 디자인 간 치수의 불일치와 비표준화로 인해 온라인 구매 시 발생하는 치수 선택의 오류 문제를 해결할 수 있는 방안을 제시하기 위해 수행되었다. 본 논문은 구매자에게 개인화된 치수를 제시할 수 있는 기계 학습 기반 추천 시스템의 구현 방안을 다루고 있다. 온라인 상거래로부터 발생된 구매 데이터를 사용하여 비음수 행렬 분해(NMF), 특이값 행렬 분해(SVD), k-최근접 이웃(KNN), 공동 클러스터링(Co-Clustering) 등 여러 검증된 협업 필터링 알고리즘을 훈련하였고, 이들 간에 성능을 비교하였다. 연구 결과, 비음수 행렬 분해 (NMF) 알고리즘이 다른 알고리즘들보다 뛰어난 성능을 보임을 확인할 수 있었다. 동일한 계정을 사용하는 여러 구매자가 포함되는 구매 데이터의 특성에도 불구하고, 제안 모형은 충분한 정확도를 보였다. 본 연구의 결과는 치수 선택의 오류로 인한 반품률을 감소하고 전자상거래 플랫폼에서의 고객 경험을 향상시키는 데 기여할 것으로 기대된다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회 2008년도 추계학술대회 및 정기총회
• /
• pp.410-414
• /
• 2008

Providing recommendations is acknowledged as one of important features of a business-to-consumer online storefront. Though there have been many studies on algorithms and operational procedures of personalized recommender systems, there is still a lack of empirical evidence demonstrating relationships between social presence and two important outcome variables of recommender systems: reuse intention and trust. To test the existence of a causal link between social presence and reuse intention, and mediating role of trust between these two variables, this study performed experiments varying level of social presence while providing personalized recommendations to users based on their explicit preferences. This study also compared these effects in two different product contexts: hedonic and utilitarian product. The results show that the provision of higher social presence increases both the reuse intention and trust of the recommender systems. In addition, the influence of social presence on reuse intention in the setting of recommending utilitarian products is less than that in the setting of recommending hedonic products.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.501-518
• /
• 2017

연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제18권2호
• /
• pp.131-141
• /
• 2012

논문에서는 협업필터링(collaborative filtering : CF) 기반한 추천시스템의 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안하고 그 효과를 분석한다. 일반적인 CF기반 추천시스템에서는 시스템 세팅(참조집단 크기, 유의도 수준 등)을 한 가지 정해서 모든 경우에 대해서 동일하게 적용한다. 본 논문에서는 개별 사용자의 특성에 따라 이러한 세팅을 최적화 해서 개별적으로 적용하는 방법을 개발하였다. 이런 개인화된 세팅의 효과를 측정하기 위해서 Netflix의 자료를 사용해서 일반적인 추천시스템과 추천 정확도를 비교하였다. 분석 결과, 동일한 세팅을 적용하는 일반적인 추천시스템에 비해서 개인화된 세팅을 적용한 경우 정확도가 월등히 향상됨을 확인하였다. 이 결과의 시사점과 함께 미래 연구의 방향에 대해서도 논의한다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제19B권4호
• /
• pp.231-236
• /
• 2012

소비자 행동이론에 따르면 사람의 성향은 향상초점과 예방초점이라는 두 가지 조절초점 유형으로 나누어지며, 이 두 가지 성향은 다양한 영역에 있어서 소비자의 의사결정에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 개인화 추천에서 Cold Start 문제의 최소화 및 추천 알고리즘 성능 개선을 위하여 조절초점이론을 적용한다. 이를 위하여, 웹쇼핑 로그로부터 소비자 별 행동변수, 정보탐색활동성 지수를 추출하고 이를 활용한 소비자 조절초점성향 분류 방법을 제안한다. 본 연구는 사회과학/IT 융합 연구로서 소비자행동 이론의 시스템화 가능성을 입증하였다는 점에 있어서 의의를 지니며, 향후 다양한 분야의 이론들을 적용한 IT 서비스에 대한 연구로 확장하고자 한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제8권9호
• /
• pp.285-292
• /
• 2017

본 논문은 자율주행 개인화를 위한 순환 최소자승 기반 융합형 종방향 주행특성 구분 알고리즘에 관한 연구이다. 최근 자율주행 기술은 Level 4 완전 자율주행 단계를 위해 다양한 연구가 수행되고 있다. 자율주행 자동차의 상용화를 위해서는 탑승자의 자율주행에 대한 이질감을 최소화할 수 있어야 하며 이를 위해 자율주행 개인화 기술이 필요하다. 이 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 운전자의 종방향 주행특성을 수학적으로 표현하고 순환 최소자승 기법 기반 실 주행 데이터를 이용하여 주행특성을 도출하는 알고리즘을 제안하였다. 두 명의 실제 운전자 데이터를 이용하여 종방향 주행특성을 도출하였으며 두 명의 운전자를 구분하기 위해 가설검정 기반 확률적 구분 알고리즘을 적용하였다. 제안된 종방향 주행특성 도출 및 구분 알고리즘은 개별 운전자의 주행특성을 합리적으로 나타낼 수 있었으며 가설검정 기반 확률적 구분기법에 의해 주행특성이 구분될 수 있음을 확인하였다.