• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.701-702
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• 2008

A large amount of efforts are required to search user's preferred contents for the program contents being provided by IPTV services. In this paper, using collaborative filtering, an automatic recommendation method of IPTV program contents is presented by reasoning similar group preferences on IPTV program contents which constitutes personalized IPTV environments. The proposed method models the user's preference of IPTV program contents with the program attributes such as content, genres, channels actor/actress, staffs and calculates it using the watching history of program contents in different genres and watching times. Also, the proposed method considers timely changing user's preference and the preference oon the content itself, which improves the traditional collaborative filtering methods that can not recommend the non-consumed items.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제16권2호
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• pp.29-38
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• 2010

As the Internet is more embedded in people's lives, Internet users draw on new Internet applications to express themselves through "user-created content (UCC)." In addition, there is a noticeable shift from text-centered contents mainly posted on bulletin boards to multimedia contents such as images and videos on UCC web sites. The changes require different way of recommendations comparing to traditional products or contents recommendation on the Internet. This paper aims to design UCC recommendation methods with user behavior data and contents metadata such as tags and titles, and compare performances of the suggested methods. Real web logs data of a major Korean video UCC site was used to empirical experiments. The results of the experiments show that collaborative filtering technique based on similarity of UCC customers' preferences performs better than other content-based recommendation methods based on tag information and content metadata.

• 정보관리학회지
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• 제26권1호
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• pp.81-105
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• 2009

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.

• 수산해양교육연구
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• 제17권1호
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• pp.67-75
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• 2005

Mobile devices compared with personal computers on the desktop have low bandwidths, small screens, and relatively slow speeds. These systems have practical problems with information searches in a web environment. Information searching of various web contents on the small size screen has especially severe limitations. We propose a filtering technique of web contents which can overcome the limitations of small size screens and meet the user requirements in a PDA environment. For these constructions, we first divide the screen into segment blocks and then extract content blocks according to the user requirements, so that only filtered web contents will be shown. The performance evaluation of the proposed technique saves an average time of about 30% by displaying only the extracted information instead of the whole web page.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.475-486
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• 2010

콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권4호
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• pp.463-474
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• 2008

정보 기술과 인터넷의 발전은 멀티미디어 컨텐츠의 양에 있어서 폭발적인 성장을 가져 왔으며 이러한 멀티미디어 컨텐츠 양의 증가는 이용자의 요구에 맞는 멀티미디어 컨텐츠 추천에 대한 필요성을 더 증가 시켰다. 현재까지 일반상품과 멀티미디어 컨텐츠 추천을 위한 기법에는 협업필터링 (CF: Collaborative Filtering)이 있다. 하지만 기존의 CF 기법은 이미지가 갖고 있는 시각적 특징을 제대로 표현하지 못하고 있으며, 입력 데이터의 희박성 (Sparsity) 문제와 신상품 추천 문제 그리고 선호도의 동적인 변화 문제를 포함하고 있기 때문에 이미지 컨텐츠 추천에는 적합하지 않다. 이와 같은 기존의 CF기법의 단점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 새로운 이미지 추천 방법으로 FBCF (Feature Based Collaborative Filtering) 기법을 제안한다. FBCF 기법은 시각적 특징을 선호도에 따라 군집화한 새로운 사용자 프로파일 구성방법을 제시하며, 선호도 피드백을 통하여 구매자의 현재 성향을 추천에 반영할 수 있다. 실제 모바일 이미지 데이터를 사용한 실험에서 FBCF 기법이 기존의 CF 기법보다 400% 향상된 성능을 보임을 확인할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제12권3호
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• pp.277-285
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• 2007

본 연구에서는 웹 뉴스 채널 컨텐츠의 키워드 분석을 이용한 개인화된 모바일 웹 컨텐츠 생성 방법에 대해 제안한다. 기존의 웹 사이트의 뉴스기사 검색에서 제공하는 RSS와 연계된 웹 컨텐츠에서 빠르게 데이터를 획득하고, 키워드 분석을 통한 개인화 기법을 적용하여 컨텐츠를 필터링한다. 제안한 방법을 사용함으로써 수많은 뉴스 채널에서 보다 빠르고 쉽게 모바일용 웹 컨텐츠를 생성할 수 있어 컨텐츠 제작비용을 줄일 수 있다. 또한 키워드 분석을 이용하여 무선 인터넷 사용자들의 보다 세밀한 관심영역에 대응할 수 있으며 컨텐츠 필터링과 컨텐츠 접근에 대한 만족도를 향상시킬 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.614-621
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• 2008

사용자에게 제공될 수 있는 정보의 양이 많아졌을 뿐 아니라 정보의 유형도 매우 다양하며 정보를 사용하는 사용자의 환경과 유형이 매우 다양하기 때문에 사용자에게 적합한 최적의 정보를 필터링하는 것은 오늘날 매우 중요한 문제가 되었다. 이러한 필요성에 따라 본 연구는 다양한 단말기와 서비스 환경에 부합하는 콘텐츠 제공을 위한 사용자 적응형 콘텐츠 서비스를 위한 플랫폼을 설계한다. 정보 이용의 효율을 높이고자 사용자의 정보유형의 선호도 및 사용자의 정보사용 이력에 따라 정보를 필터링하고 사용자의 정보사용 환경을 고려하여 정보를 재구성하여 정보를 제공하는 사용자 적응형 콘텐츠 서비스를 제안한다. 선사박물관의 자료를 중심으로 사용자 콘텍스트에 따른 웹 서비스를 구현한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.332-342
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• 2004

엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 다른 사람들의 의견을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교하였다. 실험 결과, 본 방법이 예측 질 면에서 상당한 성능 향상이 있었고 새로운 사용자에게도 보다 나은 추천을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.147-156
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• 2003

협업여과는 흥미 있어하는 제품이나 개인화된 자료, 항목을 제공하기 의해 전체 집단의 의견을 반영하는 전자상거래에서 일반적으로 이용되는 기술이다. 협업여과는 정확하고 신뢰할 수 있는 도구로 입증되어 여러 분야의 전자상거래 영역에서 활용되고 있으나 아직까지 교육분야에는 한정적으로 적용되고 있다. 본 논문에서는 교육용 컨텐츠 추천에 사용자의 평가 점수를 이용하는 협업여과 방식의 추천시스템을 설계하였으며, 사용자 정보를 이용하여 추천의 정확도를 향상시키기 위한 유사도 보정기법을 도입하였다. 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC)값을 이용하여 제안한 시스템이 기존의 협업여과방식보다 추천 효율이 우수함을 검증하였다.