• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.443-450
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• 2005

본 논문에서는 웹 사용자의 선호도를 추출하기 위한 지능적 모델을 제안하고 이에 대한 평가결과를 제시한다. 이를 위해 현재 정보검색엔진의 문제점을 분석하고, 선호도 가중치를 학습기에 반영한다. 이것은 키워드에 의한 단어별 빈도수에 의존하지 않고 지능적으로 사용자의 행동유형을 학습하게 함으로써 질의에 대한 결과집합을 사용자의 의도에 맞게 제공하는 메커니즘이다. 다음으로 선호도 유행성에 대한 개념과 고려요소를 제안하며, 선호도 추출 알고리즘과 이에 대한 예를 제시한다. 또한 행동유형 추출을 위한 지능모델을 설계하고 HTML 색인과 선호도 결정 지능학습과정을 제안한다. 마지막으로 선호도를 적용한 후의 문서 랭킹 측정결과를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 모델의 타당성을 검증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.1-8
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• 2009

개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제16권4호
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• pp.405-412
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• 2003

본 연구는 이용자 중심의 버스정류장 쉘터를 계획, 설계함에 있어서 필요한 시각적 선호요인을 파악하기 위하여 “주변 환경이 일정할 때 쉘터는 어떠한 요인에 의해 선호되어지는가？”에 대한 연구의문에서 출발하여 버스정류장 쉘터 형태에 영향을 미치는 선호요인을 구명하였다. 본 연구는 등간척도의 점수부가체계를 적용하여 이용자에 의한 쉘터 형태의 시각적 선호를 평가한 후 시각적 선호와 이에 영향을 미치는 선호요인들과의 관계를 다중회귀분석방법으로 검정하였다. 이상의 연구 결과를 통하여 버스정류장 쉘터 형태의 시각적 평가에 의한 요인분석 결과는 이용자 중심으로 한 버스정류장 쉘터 디자인에 큰 영향을 미칠 것이다. 그러므로 본 연구 결과는 버스정류장 쉘터의 계획 및 설치에 필요한 지식을 제공해 주고 이용자의 만족을 극대화할 수 있는 쉘터 디자인과 버스정류장 조성에 기여할 것이다. 또한 버스정류장 시설물 관리에 있어서 이용자 중심의 쉘터 관리를 전략적으로 마련하는데 유용한 지침을 제공할 것으로 판단된다. 특히 일상생활에서 대중교통 이용자의 시각적 평가에 의한 선호요인 분석은 버스정류장 계획에 요체가 될 것으로 판단된다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권12호
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• pp.1101-1110
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• 2019

This study investigated Post-Occupancy Evaluation (POE) of cherry blossom trails 'Cherry Road' in Daegu Catholic Univ. campus, at Gyeonsan-city, Korea. The evaluation focused on image preference and satisfaction of users i.e., students, using questionnaire surveys. A total 201 questionnaire samples were analyzed and most of the respondents were in the age group of 20. Frequency analysis was conducted on demographics, use behavior, reliability, and means. Factor analysis and multiple regression analysis were conducted for user satisfaction and image preference. Over 80% of visitors came with companions during daytime. The most common motives for use were strolling and walking, event and meeting, passing. For user satisfaction the mean scores were highest for landscape beauty (4.22), image improvement (4.14), campus image (4.08). Night lighting facility received the lowest score (3.32). Factor analysis concerning user satisfaction was categorized into environment-human behavior and physical factors. Multiple regression analysis showed that the overall satisfaction of user was significantly influenced by five independent variables: 'harmonious' (β=.214), 'night lighting facility' (β=.173), 'landscape beauty' (β=.208), 'lawn care' (β=.154), and 'walking trails' (β=.123). The mean scores of image variables were highest for 'beautiful' (5.81), 'bright' (5.67), and 'open' (5.64). The lowest scores was for 'quiet' (4.47). Exploratory factor analysis led to three factors being categorized: aesthetics, comforts, and simplicity. Result of multiple regression analysis indicated that the preference of space image was significantly influenced by five variables: 'bright' (β=.397), 'refreshing' (β=.211), 'cool' (β=.219), 'clean' (β=.182), and 'natural' (β=.-142). Hence, Cherry Road has a high level of user satisfaction and image evaluation, which is interpreted as having various cultural events and value for students on campus. To improve the satisfaction of Cherry Road in the future, it is necessary to secure night lighting, to manage trash cans, and to secure rest space.

• 디자인학연구
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• 제12권3호
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• pp.105-114
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• 1999

최근 전자기술의 발달과 함게 제품들이 인간의 지적 면을 지원하는 스마트한 제품으로 변하면서 OSD는 이런 제품의 입출력을 담당하는 사용자 인터페이스의 중요한 부분으로서 본체의 외형 못지않게 제품개발의 핵심적인 요소가 되고 있다. 특히 영상기기와 정보기기의 경우 그 중요성은 더 커진다. 이런 중요성에도 불구하고 단순히 하드웨어 본체에 탑재하는 부속물로서 취급되어 많은 검증과 평가를 통해 개발되는 하드웨어 본체에 비하여 단순하고 개별적인 사용성평가만을 통해 개발되고 있다. 즉 얼마나 빨리 주어진 그능을 수행하는지 사용하는데 애로는 없는지 등 개별적인 속성에 대한 수행도 위주의 사용성평가에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 수행도 위주의 사용성평가에서 탈피하여 사용자 인터페이스에 대한 주관적 선호도를 바탕으로 사용자의 입장에서 중요한 속성은 무엇이며 또 그러한 속성의 각 수준에 사용자가 부여하는 가치는 어느정도인가를 파악하기 위하여 실제 제품을 사용하는 것과 동일한 환경하에서 사용하게한 후 선호도를 측정하였으며 컨조인트분석에 의하여 각 속성의 중요도 및 각 수준의 만족도를 분석하였다. 리허한 사용성평가 및 분석은 사용자 인터페이스 디자인 프로세스의 최종단계로서 진행되는 것이 아닌 초기단계부터 그 방법과 내용, 또 어떻게 디자인에 피드백할 것인가 등을 계획하여 반복적으로 실시되야 한다.시되야 한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권2호
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• pp.27-49
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• 2015

The purpose of this study is to suggest an appropriate index for evaluating preferences of Web contents by examining the h-index and its variants. It focuses on how successfully each index represents relative user preference towards topical subjects. Based on data obtained from a popular IT blog (engadget.com), subject values of the h-index and its variants were calculated using 53 subject categories, article counts and the 'Likes' counts aggregated in each category. These values were compared through critical analysis of the indices and Spearman rank correlation analysis. A PFNet (Pathfinder Network) of subjects weighted by $h_T$ values was drawn and cluster analysis was conducted. Based on the four criteria suggested for the evaluation of Web contents, we concluded that the $h_T$-index is a relatively appropriate tool for the Web contents preference evaluation. The $h_T$-index was applied to visually represent the relative weight (topic preference by user 'Likes' count) for each subject category of the real online contents after suggesting the relative appropriateness of the $h_T$-index. Applying scientometric indicators to Web information could provide new insights into, and potential methods for, Web contents evaluation. In addition, information on the focus of users' attention would help online informants to plan more effective content strategies. The study tries to expand the application area of the h-type indices to non-academic online environments. The research procedure enables examination of the appropriateness of the index and highlights considerations for applying the indicators to Web contents.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.81-93
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• 2022

As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.271-277
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• 2013

질의 의미 해석에 대한 대표적인 시맨틱 검색은 논리적으로 표현된 지식 베이스를 사용하여 현재의 키워드 기반 검색보다 더 정확한 결과를 제공할 수 있다. 기존의 키워드 기반 검색 시스템은 사용자 키워드의 의미가 상호 연결이 되어 있지 않아서 사용자의 질의 의미 해석을 위한 선호도 검색을 할 수가 없다. 본 논문에서는 사용자의 검색 의도에 부합하는 정확한 검색 결과를 제공할 수 있는 사용자 검색 선호도 기반으로 평가하여 랭킹하는 기법을 제안한다. 제안한 기법은 온톨로지 기반으로 구축된 지식 베이스의 정형화된 구조에 의미 해석 과정이 통합된 온톨로지 지식 베이스 기반 검색 시스템이다.

• 대한인간공학회지
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• 제20권3호
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• pp.47-60
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• 2001

The purpose of this paper is propose an analytical method for evaluating user satisfaction of Internet website and identifying casual relationships between user satisfaction of Internet website and performance measures as like revisit intention and complaints using the structural equation model (SEM). This paper is intended to identify critical evaluation factors of user satisfaction for Internet website to determine criteria for evaluating the website. and use the criteria to develop a SEM model for quantitatively evaluation of each factors effects of user preference. The SEM model used 5 latent variables for the evaluation factors of website user satisfaction and 2 latent variables for performance evaluation. 2 portal sites were evaluated to construct the SEM model. and 74 subjects participated the website evaluation using the walk-through and face-to face survey method. Analysis results showed that the SEM model was statistically significant for all the 2 websites evaluated.

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