• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2004년도 ICEIC The International Conference on Electronics Informations and Communications
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• pp.395-399
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• 2004

We present modality conversion as an effective means for QoS management. We show that modality conversion, in combination with content scaling, would give a wider range of adaptation to support QoS at media level. Here, we consider modality conversion with respect to resource constraint and human factor. To represent modality conversion as well as content scaling, we present the overlapped content value (OCV) model that relates the content value of different modalities with resources. The specification of user preference on modality conversion is divided into qualitative and quantitative levels. The user preference is then integrated into the OCV model so that modality conversion correctly reflects the user's wishes. For the conversion of multiple contents, an optimization problem is formulated and solved by dynamic programming. The experiments show that the proposed approach is efficient to be applied in practice.

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.198-199
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• 2005

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권4호
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• pp.127-133
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• 2009

최근 멀티미디어 정보의 양이 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 자료에 대한 효율적 관리는 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 특히 비디오는 대용량적인 특성과 비정형적인 특성을 가지고 있어 신속하고 효율적으로 비디오 검색을 하기 위해서는 정확한 특징 정보를 추출하여 비디오 색인 구조를 구축해야 한다. 그리고 비디오 색인 구조는 사용자의 선호도가 반영되어 관심있는 콘텐츠를 효과적으로 검색할 수 있도록 지원되어야 한다. 이를 위해 본 논문에서는 사용자 선호도를 고려한 의미기반 비디오 검색 방법을 제안한다. 기존의 방법의 사용자 선호도를 고려하지 않는 단점이 있고, 사용자의 질의에 대하여 단순히 텍스트 매칭한 결과를 보여주기 때문에 의미적 검색을 지원하지 못한다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 사용자 선호도 분석 방법을 개발하고, 의미적 검색을 위한 비디오 온톨로지 구성 방법을 제시한다. 실험 결과 사용자 선호도를 정확히 분석하고, 장면에 포함된 객체와 움직임 단위의 의미적 인덱싱 구조를 구성하므로, 기존의 방법 보다 더 나은 검색 성능을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.111-121
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• 2009

본 논문에서는 사용자의 재생 시간을 이용한 멀티미디어 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자에 의해 요청된 멀티미디어 콘텐츠와 그것이 재생된 시간을 기록하고, 기록된 데이터를 가지고 퍼지 연관규칙 탐사 방법을 이용하여 사용자가 관심을 보일 만한 멀티미디어 콘텐츠와 사용자에 의해 재생된 시간에 기반하여 선호 등급을 예측한다. 제안하는 방법은 사용자의 선호 정보를 별도로 입력 받지 않고도 예측된 선호 등급에 따라서 추천 목록에 대한 선호정도를 예측할 수 있으며, 거짓된 선호 정보의 유입을 방지하는 장점이 있다. 유효성 검증을 위해 제안하는 시스템을 구현하고 실험한 결과, 사용자로부터 입력 받은 선호 정보를 포함하지 않은 트랜잭션으로부터 사용자가 높은 선호도를 보일 것이라 예상되는 추천 목록을 선별하여 추천 시스템에 적용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권10호
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• pp.1453-1462
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• 2010

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 추천 알고리즘으로는 협업 필터링 기법을 사용하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자와 유사한 취향의 이웃 사용자들의 프로그램 선호도와 중분류 선호도 그리고 사용자 유사도를 감안하여 1주 단위로 갱신하였다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨 리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다. 실험결과 사용자 유사도 가중치를 사용하며, 그룹 크기가 5명 그리고 추천 프로그램 수가 5개 일 때 최적의 성능을 나타내었다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.651-658
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• 2006

사용자의 이동성으로 인하여 이동컴퓨팅 환경에서 안정된 서비스 품질(QoS)로 사용자가 원하는 정보를 제공받는데 많은 한계점이 있다. 이동성과 더불어 무선 네트워크의 낮은 대역폭, 높은 전송지연 등의 고유 특성을 부분적으로 보완하기 위해서 유효 데이터의 캐슁 혹은 프리페칭 기법의 적용이 심도 있게 연구되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도(Preference) 즉, 관심도(Interest)와 인기도(Popularity)를 고려한 IP기반 프리페칭 기법을 제안한다. IP기반 프리페칭은 사용자의 선호도를 사용자별 특정 정보에 대한 개인적인 성향을 관심도로, 특정 정보의 일반적인 성향을 인기도로 분리, 적용함으로써 프리페칭의 유효성을 높인다. 제안된 방법은 기존의 방법들보다 높은 정보의 활용률과 정보검색 실패율을 최소화시키는 성능을 보이고 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.799-805
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• 2010

본 논문은 사용자의 운행 정보를 이용하여 사용자의 선호도 및 성향과 주변의 환경을 판단하고 적용하여 사용자에게 적합한 경로를 추천하는 지능형 네비게이션 시스템을 제안한다. 이 네비게이션 시스템은 센서 정보와 지능형교통시스템의 정보를 이용하여 추천된 경로의 환경 상태와 지형상태를 평가하고 사용자의 감정 상태와 사용자에게 심리적인 영향을 주는 도로의 환경 상태도 고려한다. 또한 소프트 컴퓨팅 기법을 사용하여 인간의 선호도와 성향을 추론 및 학습하며 제안한 알고리즘은 시뮬레이션을 통해 검증한다.

• 디자인학연구
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• 제17권3호
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• pp.61-70
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• 2004

본 연구는 가상공간의 아바타 캐릭터에 대한 사용자인식에 관한 연구이다. 연구수행에 있어서 우선 아바타에 대한 호감 도를 살펴보고 그에 따른 아바타에 대한 인식을 검증하였다. 아바타 인식은 자기인식척도를 응용하고 모리스 와그너(Maurice Wagner)가 표현한 소속감, 가치관, 자신감등의 건전한 자기인식 3요소에 동일시를 추가하여 요인별로 살펴보았다. 분석결과는 성별과 연령에 대해서는 반응평균간의 유의미한 차이가 거의 나지 않았고 성별에 따라 아바타의 호감도 그리고 연령에 따라 가치관에 차이가 유의미하게 나타났다. 아바타의 인식에 대한 각각의 측정개념들간에는 높은 상관관계를 보였으며 그 중에서 소속감과 호감도 사이의 상관관계가 가장 높게 산출되었다. 회귀분석에서도 아바타에 대한 호감 도에서 소속감이 가장 많은 영향을 받고 있었으므로 가상공간의 아바타에 대한 인식은 사용자의 호감도가 높음에 따라 아바타에 대한 자기인식이 높은 것으로 나타났다. 따라서 사용자들은 자기의 아바타를 하나의 시각적인 형상으로 인식하는 것이 아니라 자기를 동일시 할 정도의 몰입현상으로 자기개념을 형성하고 있다는 연구결과가 도출되었다.

• 방송공학회논문지
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• 제9권4호
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• pp.305-321
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• 2004

디지털 방송의 시작과 함께, 지상파, 위성, 케이블과 같은 다양한 매체를 통한 다채널 방송 시청 환경의 도래는 사용자에게 많은 방송 프로그램 시청 정보를 전달하게 되었다. 이와 더불어, 방송 단말에 전송된 다양한 방송 프로그램 정보를 탐색하고 선호 방송 프로그램을 선별하기 위해서는 사용자에게 많은 노력이 요구된다. 따라서, 사용자로 하여금 자신의 취향 및 자신이 원하는 방송 프로그램 정보에 자동적으로 근접할 수 있도록 하는 개인화된 방송 서비스가 요구되고 있다. 이러한 요구에 따라, 본 논문에서는 다채널 방송 시청 환경 하에서 사용자의 방송 프로그램 시청 히스토리를 분석하고, 특정 시간에 따른 사용자의 방송 프로그램 시청 패턴윽 추출하여 방송 프로그램 장르에 대한 사용자 선호도를 자동으로 계산하는 알고리즘을 제안하고. MPEG-7 MDS 구조에 따른 사응자 선호토 서술과 이를 이용하여 사용자의 선호도에 따라 방송 프로그램을 자동적으로 추천하는 TV 프로그램 추천 어플리케이션을 소개한다. 본 논룬의 실헐을 위해 AC Nielsen Korea에서 제공된 실제 연령대별, 성별, 시간대별로 사용자의 TV 시청 자료를 사용하였으며, 실험결과를 통해 본 논문에 제안된 베이시안 네트워크 기반 사용자 자동 학습 알고리즘이 효과적으로 사용자 선호도를 학습한 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권3호
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• pp.25-38
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• 2019

Purpose This study aims to empirically analyze which factors affect image and preference of YouTube beauty channels. Some practical and academic implications are presented through empirical research. Design/methodology/approach For this purpose, the six affecting factors were suggested on the basis of previous studies. We proposed image quality, user attitude, empirical value, economics, and awareness as independent variables and channel image and channel preference as dependent variables in order to investigate the causal relationships among the research variables. We surveyed 311 users who had experience in using YouTube Beauty channel and analyzed the data by using a statistical package. Findings This study showed that the channel image has a partial mediating effect between the affecting variables and the channel preference. The results provided some insights and information to increase the number of subscribers and site views. Several suggestions were carefully made.