• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.235-238
• /
• 2008

최근 모바일 Broadcasting 환경에서의 캐시 관리 기법에 관한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있으며 가장 많이 쓰이는 기법으로는 무효화 보고(Invalidation Report) 기법을 들 수 있다. 하지만 무선 기기들의 대용량 지원 및 많은 사용자의 무선 이용으로, 사용자 요청에 대한 지연이나 Multi-Cell 환경과 대용량 갱신 등에 대한 대처 능력의 부족 등이 문제점으로 부각되고 있다. 본 연구는 이런 무효화 보고의 대처 능력을 보완할 뿐 아니라, User Preference를 추가하여 사용자의 QoS를 만족시키는 새로운 시스템을 제안한다. 본 연구는 서버 측에서의 일방적인 브로드캐스팅에 의한 데이터 전송이 아닌, 사용자로부터의 요청에 따른 캐시 데이터 관리 기법을 제안한다. 연구의 주된 효과는 사용자로 하여금 선택적 청취(Selective Listening)을 하게 함으로써 서버와의 교류를 적게 하고, 자주 사용하는 많은 양의 데이터를 한번에 가져와 빠른 시간 내에 데이터를 사용할 수 있게 한다. 또한, 자신이 필요한 데이터에 한에서만 자료 갱신(Update) 여부를 확인하여, 짧은 시간 안에 동적으로 자신의 정보를 확인 할 수 있다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
• /
• 제22권10호
• /
• pp.504-512
• /
• 2016

본 논문에서는 협업 필터링을 통한 개인 맞춤형 이벤트 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위 및 관계성 분석, 협업 필터링을 통해 사용자의 평가되지 못한 속성 값을 예측한다. 또한, 사용자의 성향을 보다 정확하게 파악하기 위해 사용자의 최근 방문 기록이나 상황 정보를 고려하여 사용자의 최신 성향을 관리한다. 이를 통해 새로운 이벤트가 발생하였을 때 참여할 확률이 높을 것으로 예상되는 사용자에게만 이벤트를 추천하여 무분별한 추천을 방지한다. 제안하는 이벤트 추천 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
• /
• pp.211-214
• /
• 2003

In this paper, we intend to find user's TV program choosing pattern and, recommend programs that he/she wants. So we suggest item dependency map which express relation between chosen program. Using an algorithm that we suggest, we can recommend an program, which a user has not saw yet but maybe is likely to interested in. Item dependency map is used as patterns for association in hopfield network so we can extract users global program choosing pattern only using users partial information. Hopfield network can extract global information from sub-information. Our algorithm can predict user's inclination and recommend an user necessary information.

• Journal of applied mathematics & informatics
• /
• 제28권1_2호
• /
• pp.439-450
• /
• 2010

In this paper, we propose a new idea to evaluate the prediction accuracy of user's preference generated by memory-based collaborative filtering algorithm before prediction process in the recommender system. Our analysis results show the possibility of a pre-evaluation before the prediction process of users' preference of item's transaction on the web. Classification functions proposed in this study generate a user's rating pattern under certain conditions. In this research, we test whether classification functions select users who have lower prediction or higher prediction performance under collaborative filtering recommendation approach. The statistical test results will be based on the differences of the prediction accuracy of each user group which are classified by classification functions using the generative probability of specific rating. The characteristics of rating patterns of classified users will also be presented.

• 방송공학회논문지
• /
• 제24권3호
• /
• pp.515-526
• /
• 2019

특정 상품에 대한 사용자의 선호도는 상품의 질 외에도 많은 요소들에 의해 결정된다. 추천시스템에 있어 이러한 외적 요소들의 반영은 데이터의 부족을 포함한 여러 가지 근본적인 문제가 존재하여 지난한 일이었다. 그러나 공공데이터의 개방과 다양하고 방대한 양의 데이터를 가진 평가 플랫폼의 등장 등 기반 환경이 갖춰짐에 따라 외적 요소들의 접근이 용이해 졌다. 이러한 변화에 따라 본 논문은 상품의 품질 외에 사용자의 선호도에 영향을 주는 요소들을 반영할 수 있는 추천시스템 구조를 제안하고 사례를 적용하여 이러한 요소가 실제 선호도에 미치는 영향을 관찰하고자 한다. 제안하는 시스템의 구조는 크게 영향요소를 선정하고 추출하는 과정과 문장 분석을 활용하여 부족한 데이터를 보충하는 과정, 평가데이터와 영향요소를 결합하고 병합하는 과정으로 나눌 수 있으며 제안시스템의 결과 그룹과 실제 사용자 선호도 그룹 간 비교를 통해 구조 변수 설정의 적절성 등을 판단할 수 있는 검증 과정 또한 함께 제안한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제9권2호
• /
• pp.109-121
• /
• 2004

본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석한 후 새로운 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별고객에게 개인화된 정보를 자동으로 제공해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객의 관심 정보 및 선호 이메일 양식을 생성한다. 생성된 관심 정보와 선호 이메일 형식를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 형식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 고객에게 푸쉬해 준다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 높은 이메일 오픈율과 사용자 만족도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.92-103
• /
• 2003

최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 서버측 로그데이터의 분석이 아닌 로컬 시스템의 로그데이터를 이용하여 사용자의 선호도와 성향을 분석한다. 또한 해당 사이트 별 분류 카테고리를 만들어 해당 분류의 가중치를 부여함으로써 개인화된 광고 시스템을 제안하려고 한다. 사용자의 선호도 분석은 웹 개인화 기법 중 협업 필터링의 대상이 되는 사용자 선호도 정보를 방문 사이트 분류에 사용하고 학습에이전트의 대상이 되는 인터넷 사용자의 행동을 해당 사이트의 방문횟수로 가정하여 사용자의 성향분석을 시도하였다. 사용자의 선호도를 벡터로 표현하고, 성향분석 결과를 단순 적용형태가 아닌 연속적 데이터로 간주하였으며 이전 데이터와 이후 데이터의 성향분석 변화를 제안하는 기법을 이용하여 새롭게 분석하고 피드백 시킴으로써 지속적인 갱신과 적용을 할 수 있도록 제안하였다. 이러한 결과를 통해 해당 분류의 광고들을 선정하고 선정된 광고에 사용자 성향분석과 동일한 과정을 적용시킴으로써 차별화된 광고 서비스를 제공할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제14권11호
• /
• pp.1467-1477
• /
• 2011

본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제11권4호
• /
• pp.181-194
• /
• 2012

The one of the most meaningful change in the recent ubiquitous environment is the omnipresence of public digital display device for providing ubiquitous information. It is the important issue to provide publicity as well as adaptive information to each user in the field of the public digital display device. This research proposes the idea ensuring fast response speed by the selection of user preference function. The preference function is selected by statistics using Zipf distribution in the system comprising mobile device and digital display device based on NFC (Near Field Communication). The idea is proved by CPM-GOMS model and the improvement of user response can be achieved.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제16권2호
• /
• pp.164-171
• /
• 2006

최근에 서비스되기 시작한 디지털 멀티미디어 방송은 다양한 종류의 수많은 컨텐츠를 제공하기 때문에 고객은 때로 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 많은 시간을 소비한다. 심지어는 선호 컨텐츠를 찾는 동안 이미 방송이 끝날 수도 있다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해서는 고객이 필요로 하는 최소 정보만을 추천하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 고객이 시청한 컨텐츠 선호도 전이 확률을 이용하여 고객이 선호하는 컨텐츠를 미리 예측하여 추천하기 위한 알고리즘과 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 클라이언트 관리자 에이전트, 모니터링 에이전트, 러닝 에이전트, 그리고 추천 에이전트 모듈로 구성된다. 클라이언트 관리자 에이전트는 다른 모듈과 상호 작용을 하면서 조정자 역할을 한다. 모니터링 에이전트는 컨텐츠에 대한 고객의 선호도를 분석하기 위해 고객이 이용했던 usage history 데이터를 수집하기 위한 에이전트이다. 러닝 에이전트는 고객으로부터 수집된 usage history 데이터를 정제하여 시간 변화에 따른 상태 전이 행렬로 모델링하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트는 고객의 상태 전이 행렬로 구성된 모델링 데이터에 본 논문에서 제안하는 선호도 전이 확률 모델을 이용하여 고객이 바로 다음에 선호하게 될 컨텐츠를 추천하기 위한 에이전트이다. 추천 에이전트 모듈에서 컨텐츠에 대한 고객의 선호도 전이 확률을 이용하는 추천 알고리즘을 제안한다. 제안하는 추천 시스템은 무선 인터넷 표준 플랫폼인 WIPI(Wireless Internet Platform for Interoperability) 플랫폼에서 프로토타입 시스템을 설계, 구현하였으며, 실험결과 제안된 선호도 전이 확률 모델의 추천 정확도가 전형적인 방법에 비해 효과적임을 보인다.