• 정보보호학회논문지
• /
• 제28권1호
• /
• pp.241-248
• /
• 2018

추천시스템(Recommender System, RS)는 정보 과잉 공급 상태에서 사용자들에게 최적화된 정보를 제공하는 시스템이다. RS의 핵심은 사용자의 행동 결과를 정확하게 예측하는 것이다. 이러한 예측을 위해 Matrix Factorization (MF) 방식이 초기에 사용되었으며, 최근 SNS의 발달에 따라 Social Information을 추가적으로 활용하여 예측 정확도를 높이고 있다. 본 논문에서는 기존 연구에서 간과 되었던 RS 내부 trust cluster를 이용하여 추가적으로 성능을 향상시키고, trust cluster의 특성에 대하여 분석한다. 기존 방법론 3가지와 비교한 결과 본 논문에서 제안하는 방식이 가장 높은 정확도를 보임을 확인하였다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제13권4호
• /
• pp.668-676
• /
• 2017

Recently, the importance of big data has been emphasized with the development of smartphone, web/SNS. As a result, MapReduce, which can efficiently process big data, is receiving worldwide attention because of its excellent scalability and stability. Since big data has a large amount, fast creation speed, and various properties, it is more efficient to process big data summary information than big data itself. Wavelet histogram, which is a typical data summary information generation technique, can generate optimal data summary information that does not cause loss of information of original data. Therefore, a system applying a wavelet histogram generation technique based on MapReduce has been actively studied. However, existing research has a disadvantage in that the generation speed is slow because the wavelet histogram is generated through one or more MapReduce Jobs. And there is a high possibility that the error of the data restored by the wavelet histogram becomes large. However, since the wavelet histogram generation system based on the MapReduce developed in this paper generates the wavelet histogram through one MapReduce Job, the generation speed can be greatly increased. In addition, since the wavelet histogram is generated by adjusting the error boundary specified by the user, the error of the restored data can be adjusted from the wavelet histogram. Finally, we verified the efficiency of the wavelet histogram generation system developed in this paper through performance evaluation.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제14권1호
• /
• pp.140-149
• /
• 2018

Social data such as users' comments are unstructured in nature and up-to-date technologies for analyzing such data are constrained by the available storage space and processing time when fast storing and processing is required. On the other hand, it is even difficult in using a huge amount of dynamically generated social data to analyze the user features in a high speed. To solve this problem, we design and implement a topic association analysis system based on the latent Dirichlet allocation (LDA) model. The LDA does not require the training process and thus can analyze the social users' hourly interests on different topics in an easy way. The proposed system is constructed based on the Spark framework that is located on top of Hadoop cluster. It is advantageous of high-speed processing owing to that minimized access to hard disk is required and all the intermediately generated data are processed in the main memory. In the performance evaluation, it requires about 5 hours to analyze the topics for about 1 TB test social data (SNS comments). Moreover, through analyzing the association among topics, we can track the hourly change of social users' interests on different topics.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권8호
• /
• pp.601-605
• /
• 2009

최근 사진 공유 기반의 소셜 네트웍 서비스의 발달로 수백만 명의 사람들이 인터넷 공간에서 온라인 커뮤니티 활동에 참여하고 있다. 본 논문에서는 이러한 소셜 네트웍 서비스 환경에서 얼굴 사진에 주석 정보를 부여하고 이를 검색할 수 있는 효과적인 방법론을 제안한다. 지속적으로 이용자와 이미지가 증가하는 방대한 데이터베이스를 취급해야하기 때문에 인식률 뿐만 아니라 계산 복잡도가 매우 낮아야 한다. 본 논문에 이러한 문제를 해결하기 위해 온라인 학습과 사회적 관계를 이용한 다중 분류기를 제안한다. 실험결과를 통해 제안된 방법은 보편적으로 사용되는 서포트 백터 머신과 비교해 향상된 인식률과 낮은 계산 복잡도를 보여줌으로써 사용자의 주석 횟수를 줄이고, 사용자에게 빠른 응답을 할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1470-1473
• /
• 2015

최근 빠른 인터넷 속도를 이용하여 SNS (Social Network Service), 인터넷 방송 등의 엔터테인먼트를 즐기는 사용자가 증가하였다. 이와 함께 직접 사진, 동영상 등의 멀티미디어를 직접 제작해 제공하는 사례도 크게 증가함에 따라 영상처리 기술이 발전하였다. 이에 따라 셀프촬영이 점점 증가하고 있지만, 동영상의 경우는 셀프촬영을 하는데 있어 한계가 있다. 이 문제를 해결하기 위한 한 방법으로 영상처리를 이용할 수 있다. 하지만 현재의 기술은 고성능에 초점이 맞춰있기 때문에 시스템 구현을 위해 비용 낭비가 발생할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 셀프 동영상 촬영 분야의 적외선 영상처리 기반 저비용 사용자 추적 시스템을 제안한다. 실제 단순히 인식률을 측정한 결과 80%를 보였으며, 속도에 따라 1.5m/s에서 76%의 인식률을 보였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제9권2호
• /
• pp.72-79
• /
• 2021

This study is to develop a strategy to prepare an improvement strategy according to the environmental change of the hotel. Currently, domestic hotels are implementing marketing through food and beverage as a countermeasure against the sales decrease, and in order to develop effective marketing plan, 5 Force Model environmental analysis and STP analysis are analyzed. 5 Force Model Environmental Analysis showed that domestic hotels are facing various difficulties such as the expansion of accommodation sharing system, the decrease of Chinese tourists due to the THAAD problem, the increase of hotels, the introduction of PMS, the increase of minimum wage, the introduction of 52 hours work week, and the increase in product preference As an STP response strategy to correspond these difficulties, it is necessary to develop products for the main customers of the hotel food and beverage, such as those in the 20s-30s, the workers, smartphones and SNS users. And also hotels should seek ways to lower price of the product to the level desired by the user to compete against substitutes. In conclusion we suggest that hotels are committed to fulfilling their role by meeting guest safety and COVID-19 compliance requirements, but a focus on immediate cleanliness and quarantine against infectious diseases, like Airbnb, will enable greater growth.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제32권2호
• /
• pp.177-190
• /
• 2023

Purpose Recently, as a new business marketing tool, short form content focused on fun and interest has been shared as hashtags. By extracting positive and negative keywords from media audiences through comment analysis of social media news, various stakeholders aim to quickly and easily grasp users' opinions on major news. Design/methodology/approach YouTube videos were searched using the YouTube Data API and the results were collected. Video comments were crawled and implemented as HTML elements, and the collection results were checked on the web page. The collected data consisted of video thumbnails, titles, contents, and comments. Comments were word tokenized with the R program, comparing positive and negative dictionaries, and then quantifying polarity. In addition, social network analysis was conducted using divided positive and negative comments, and the results of centrality analysis and visualization were confirmed. Findings Social media users' opinions on issue news were confirmed by analyzing and visualizing the centrality of keywords through social network analysis by dividing comments into positive and negative. As a result of the analysis, it was found that negative objective reviews had the highest effect on information usefulness. In this way, previous studies have been reaffirmed that online negative information has a strong effect on personal decision-making. Corporate marketers will analyze user comments on social network services (SNS) to detect negative opinions about products or corporate images, which will serve as an opportunity to satisfy customers' needs.

• Asia pacific journal of information systems
• /
• 제30권4호
• /
• pp.741-757
• /
• 2020

The outbreak of COVID-19 has changed our lifestyle. People spend much more time on YouTube, SNS and online shopping than before. Accordingly, the number of product review videos are steeply increasing in YouTube platform. When people watched the review videos, they might search additional information if they liked the videos. This study aims to investigate how the informativeness and the degree of attention gathering of product review videos influence on the product information sourcing intention and persuasion knowledge. We also try to find whether prior YouTube experience affects the relationship between the degree of attention gathering and persuasion knowledge. We conducted an online survey on 499 participants and analyzed using partial least square methods. Results show that 1) informativeness and the degree of attention gathering towards product review videos influence on the product information sourcing intention and user's persuasion knowledge. 2) Viewers' YouTube experiences moderate the increase of the viewers' persuasion knowledge caused by increasing the degree of viewers' attention gathering. This study implies that YouTube product review videos could be created in strategic manners. Also, it could be inferred that consumers' prior YouTube experiences may reduce negative potentials of the degree of attention gathering onto persuasion knowledge.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제10권7호
• /
• pp.133-139
• /
• 2019

본 연구는 Facebook에 게시된 여행지 사진 중 어떤 유형의 사진이 더 여행지에 호감을 느끼도록 만들고 떠나고 싶은 의향을 불러일으키는지 알아보고자 하였다. 이 때 사용자의 개인차 특성인 공적 자기의식이 영향을 미칠 것으로 예상되어 여행지 사진유형(여행자 존재 여부)과 공적 자기의식 정도(고/저)에 따라 여행지 태도와 여행지 방문의도 및 추천의도에서 어떤 차이가 나타나는지 알아보았다. 연구결과, 여행자의 모습이 여행지 풍경 속에 존재하는 경우, 여행지에 대한 호감이 인물이 없는 경우보다 높게 나타났다. 또 여행자 모습이 존재하는 경우에 공적 자기의식이 높은 집단이 낮은 집단에 비해 더 높은 여행지에 대한 호감도, 방문의도 및 추천의도를 갖는 것으로 나타났다. 하지만, 공적 자기의식이 낮은 집단에서는 이와 같은 차이가 나타나지 않았다. 본 연구는 페이스북에 게시되는 여행지 사진에서 인물 존재 여부와 사용자의 공적 자기의식 수준이 여행지 광고효과에 미치는 영향을 실험적으로 검증했다는 데 학술적 의의가 있으며, 여행지 홍보에 있어서 사진제시 방식과 사용자의 심리적 특성을 함께 고려해야 함을 시사한다는 점에서 실무적 가치를 지닌다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.45-57
• /
• 2014

본 연구는 소셜미디어 사용자들의 시선경로의 흐름을 통하여 SNS 사용자들의 감성적 경험을 이해하고 사용자 중심의 사용자 환경(UI)에 암시점을 주는데 그 목적이 있다. 또한 페이스북에 노출된 광고에 대한 사용자들의 응시시간 및 태도 분석을 통하여 소셜미디어 마케팅영역에 사용자경험(UX) 중심의 이론적, 실무적 공헌점을 제시하고자 한다. 시선추적 장치인 아이트래커(eye-tracker)를 활용하여 페이스북 사용자들의 UX를 추적한 결과 사용자들의 시선경로는 기존 웹에서의 사용자들이 가지고 있던 시선경로인 F-shape pattern과는 다른 H-shape pattern을 확인하였다. 또한 페이스북에 노출된 광고에 대해 4부분의 관심영역(AOI.1, AOI.2, AOI.3, AOI.4)을 설정하고 페이스북 사용자들이 가장 오래 응시하는 광고의 위치를 분석한 결과 사용자들은 페이스북 오른쪽 상단에서 두 번째 구역인 AOI.2에 가장 오랜 시선을 두었다. AOI.1, AOI.4, AOI.3의 순서로 응시순서를 추적한 실험에서도 페이지 오른쪽 상단에서 두 번째 광고에 대한 태도가 가장 좋았으며 처음과 마지막 그리고 세 번째 광고의 순으로 광고태도가 긍정적인 것으로 조사되었다.