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.
인터넷 기술과 다양한 정보 기술의 융합을 통해 광대한 정보를 수집 및 가공하여 사용자 취향에 맞는 다양한 지식을 서로 주고받을 수 있게 되었다. 특히, 영화 미디어 속에 내포된 감정 변화의 흐름을 통해 사용자의 취향과 연결된 밀접한 콘텐츠를 선호하는 경향이 있다. 사용자는 스크립트에 나타난 정보를 바탕으로 전체적인 감정의 흐름이나 특정한 등장인물, 또는 특정한 장면에서의 감정의 흐름을 보다 빠르게 이해하기 위해 시각화하고자 한다. 본 논문에서는 영화 웹페이지로부터 정제되지 않은 데이터를 획득한 후, 정제 과정을 거쳐 표준화된 스크립트 형식으로 변환한다. 정제된 데이터를 XML 문서로 변환하여 다양한 정보를 쉽게 획득한 후, 감정 예측 시스템에 각 문단을 입력하여 다양한 감정을 예측한다. 예측된 감정들의 흐름과 스크립트에 포함된 정보량을 혼합하여 사용자가 필요로 하는 다양한 감정의 전체적 또는 특정 부분에서 캐릭터들 간의 감정 상태의 변화를 시각화를 통해 쉽게 이해할 수 있는 시스템을 제안한다.
As the number of personal computers installed in vehicles increases, a touchpad often used in a labtop computer can be used for the control of an in-vehicle information system (IVIS). Using a touchpad to control the system allows the user to select among large amount of information with a single touch of dragging. For safety and convenience of a driver, the touchpad could be placed on a steering wheel. This research is designed to calculate the most efficient Control-Response Ratio (C/R ratio) for the menu interaction of a touchpad on a steering wheel. Since the menu pointer's rate of movement and proper C/R ratio is determined by the amount of selected information, the amount of displayed information and the movement of a menu pointer was chosen to be independent variables. The dependent variables are a user's preference and task completion time. Two factor full factorial within subject design was used 16 subjects. The investigation revealed that the amount of selected information increased with increasing C/R ratio. The movement of the pointer became slower as the amount of information increased. The best C/R ratio was calculated for each amount of information and preference regression of the user's preference was drawn accordingly. Through this research, the automobile interior designer can benefit from the guidelines suggested for the touchpad control.
최근 전 세계적으로 사회적 여건 변화와 소비자의 욕구 변화에 따라 여가 중심으로의 가치관이 변화하면서 다양한 레저스포츠의 수요가 점차 증가하고 있다. 특히 여름철 수상 레포츠에 대한 관심과 참여율이 증가하고 있는 실정이며, 정형화되어있는 수상레저용 보트의 다양한 선체 디자인에 대한 욕구도 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 소비자들의 선체 디자인에 대한 다양한 욕구의 변화에 적극적으로 대응할 수 있도록 협력적 필터링 기법을 이용한 수상레저용 보트 디자인 설계를 위한 추천시스템을 개발하고자 한다. 이를 위하여 소비자 설문조사를 통해 보트 디자인 관련 감성을 선정하고, 요인분석과 평가로 감성을 도출하여 고객 감성 선호측면에서의 보트 디자인 배열을 제시하였다. 또한 사용자의 선호도를 반영한 보트 디자인에 따른 감성 어휘 선정을 위해서 보트의 선체, 바디, 추진 장치 등의 요소에 따라 분석하여 사용자의 선호도에 맞는 수상레저용 보트 모델을 제시하였다.
본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.
This study aims to design user-oriented children's hospital by examining the user needs, especially the mothers of child inpatients and the nurses. The subjects participated in a questionnaire survey including the user's characteristics, awareness of patient's room, the preference on ward size, demands, satisfaction and hospital environment assessment. The survey was conducted of the mothers of child inpatients and the nurses in A children's hospital, and the data were analyzed by the SPSS WIN 18.0 Version software. A total of 115 copies of the questionnaire were finally analyzed. The results and conclusions are as follows. 1) The mothers' demand on family-centered space and private spaces were higher than the nurses. 2) The mothers preferred 1-bed-room to 4-bed-room due to safety and privacy. 3) The items of hospital environment assessment was categorized into four factors; 'Aesthetics', 'Accessibility', 'Comfort', and 'Lighting'. The most positive factor was 'Aesthetics', whereas 'Comfort' was the negative factor. 4) The mother's satisfaction was lower than the nurse's. The most influential factors on the satisfaction was 'Accessibility'. To improve the satisfaction of the mothers of child inpatients and the nurses, safety, privacy, accessibility should be considered.
This study begins to make inquires about user's opinion of introducing Interior Landscape into Apartment Housing to the problems of contemporary Interior Landscape and suggest the fundamental data to improve it. The city-ward drifting of population drawn from industrial development and aggravation of living condition bring about exclusion of nature and lack of green space. Furthermore, it increases the length of stay of urban liver in indoor space. Thus, dweller's desire to Interior Landscape increase but housing can't follow it. The purpose of this study is to understand characteristics of Interior Landscape, derive essential factors, study plans, establish radical data, and suggest better plans including Interior Landscape through making inquires about user's opinion.
대화식 드라마는 사용자의 자유로운 선택과 참여가 요구되는 상호작용성을 가진 이야기를 말한다. 본 논문에서는 이러한 대화식 드라마의 특성을 이용하여 훈련 데이터를 만들어 사용자의 선호도를 파악한다. 그 후 파악된 선호도 특성에 맞게 새로운 사용자들에게 스토리의 경로를 추천하는 시스템 구현 과정을 기술한다. 선호도 특성을 추출하기 위하여 Principal Component Analysis(이하 PCA)와 Non-negative Matrix Factorization(이하 NMF)를 사용하였다. PCA를 이용하여 추천한 결과 성공률은 75%, NMF을 이용하여 추천한 결과 성공률은 62.5%를 나타냈다.
This paper suggests the way that it could improve the reliability about preference of user's feedback by adding weighting factor on sentiment analysis, and efficiently make a sentiment analysis of users' emotional perspective on the big data massively generated on twitter. To solve errors on earlier studies, this paper has improved recall and precision of sensibility determination by using sensibility dictionary subdivided sentiment polarity based on the level of sensibility and given impotance to sensibility determination by populating slang, new words, emoticons and idiomatic expressions not in the system dictionary. It has considered the context through conjunctive adverbs fixed in korean characteristics which are free to the word order. It also recognize sensibility words such as TF(Term Frequency), RT(Retweet), Follower which are weighting factors of preference and has increased reliability of preference analysis considering weight on 'a very emotional tweet', 'a recognised tweet from users' and 'a tweeter influencer'
User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer's consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method. The performance of recommendation system using RFM technique is better.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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