• 제목/요약/키워드: User preferences

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다차원 데이터 및 동적 이용자 선호도를 위한 색인 구조의 연구 (An Index Structure for Efficiently Handling Dynamic User Preferences and Multidimensional Data)

  • 최종혁;류관희;나스리디노프 아지즈
    • 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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    • 제7권7호
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    • pp.925-934
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    • 2017
  • 다차원 색인 구조 중 대표적인 것은 R-tree에 기초한 색인으로써 공간 정보 등에 있어 강력한 성능을 보인다. 하지만 R-tree의 경우 차원의 수가 증가하거나 이용자 선호에 따라 부분 차원만을 이용하는 경우, 색인을 생성하는 시간이 크게 증가하고 생성된 색인의 효율성이 감소하는 문제를 갖고 있다. 따라서 지속적으로 차원이 증가하고 있는 최근의 다차원 데이터에는 해당 방법들은 적합하지 않다. 본 논문에서는 이런 문제를 해결하기 위해 해시 색인에 기반한 새로운 다차원 색인 구조인 다차원 해시 색인을 제안한다. 다차원 해시 색인은 해시 함수를 통해 데이터들을 유클리드 공간의 버킷들로 분류하여 색인을 생성하고 이후 탐색이 요청되었을 때 이용자 선호도에 따라 선택된 부분 차원의 공간을 탐색할 수 있는 해시 탐색 트리를 생성하여 효과적인 탐색을 수행한다. 실험 결과, 해당 기법은 R-tree와 비교하여 색인 생성에 있어 매우 큰 성능의 향상과 함께 탐색에서도 유사한 탐색 성능을 보이는 것을 확인할 수 있었다.

연관규칙과 협업적 필터링을 이용한 상품 추천 시스템 개발 (Development of the Goods Recommendation System using Association Rules and Collaborating Filtering)

  • 김지혜;박두순
    • 컴퓨터교육학회논문지
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    • 제9권1호
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    • pp.71-80
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    • 2006
  • 전자상거래가 급속도로 발전함에 따라 고객들의 행동 패턴을 어떻게 발견하느냐와 웹 마이닝 기술을 사용하는 것에 의해 어떻게 상거래를 지능화 할 것인가에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재까지 개인화와 상품 추천 시스템을 만들기 위해 가장 성공적이고 가장 넓게 사용되는 기술은 협업필터링 방법이다. 그러나 협업 필터링 방법은 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하다는 문제를 가지고 있다. 또한, 기존의 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개선된 Apriori 알고리즘을 이용하고, 아이템들 간에 상호 관계를 가진 협업 필터링 방법을 사용하여 사용자 성향이 반영된 상품 추천 시스템을 개발하였다.

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시간적 추론이 적용된 위치 기반 서비스 (Location based Service with Temporal Reasoning)

  • 김제민;박영택
    • 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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    • 제33권3호
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    • pp.356-364
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    • 2006
  • 차세대 정보통신 기술의 가장 중요한 패러다임으로 '유비쿼터스 컴퓨팅'이 새롭게 주목 받고있다. 유비쿼터스 컴퓨팅 서비스 시스템을 개발하기 위한 중요한 초점 중의 하나는 이동 객체(사용자)의 시간과 이벤트의 관계를 파악하고 이동 객체의 위치 데이타로부터 시공간 이동 패턴을 추론하는 것이다. 본 논문에서는 유비쿼터스 환경 내에서 사용자에게 시간과 관련된 서비스를 적절히 제공하기 위해서 다음과 같은 연구를 한다. 첫째, 서비스 관점에서의 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 둘째, 사용자의 취향을 기록하기 위한 시간적 추론(Temporal Reasoning)이다. 각 사용자들은 각자의 취향을 가지고 있으며 이는 시간과 밀접한 관계를 가지고 있다. 시간과 관련된 사용자의 취향이 기록된 각 사용자 프로파일을 기반으로 서비스 지원 시스템은 적절한 서비스를 제공할 수 있다.

EUCAS : 동적인 상황인식서비스 정의를 위한 사용자인터페이스 개발 (EUCAS : Development of the User Interface for Dynamic Context-aware Service Definition)

  • 강기봉;박정규;이긍해
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.346-350
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    • 2009
  • 정보통신기술의 발달로 우리의 생활에는 많은 서비스들이 등장하였다. 이런 서비스들은 우리의 삶은 편리하고 안전하게 하지만 서비스의 증가와 비례하여 우리가 이를 인식하고 활용하는데 필요한 관심과 노력도 증가하게 되었다. 상황인식서비스는 이런 문제를 해결하기 위해 사용자 주변 상황을 스스로 인식하고 적시적소에 자동으로 제공되는 서비스이다. 기존 상황인식서비스에 관한 연구들을 살펴보면 상황인식서비스는 주로 개발자에 의해 정의된다. 개발자에 의한 상황인식서비스 정의는 사용자 주변 환경이나 개개인의 생활패턴을 반영할 수 없다는 중요한 문제를 가진다. 본 논문에서는 서비스의 필요성을 느끼는 사용자 스스로가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하는 사용자인터페이스인 EUCAS(by End-User, Context-Aware Service development)를 소개한다. EUCAS는 사용자가 상황인식서비스를 직접 정의할 수 있게 하기 위해 주변 상황정보와 실행 가능한 서비스들을 객체의 형태로 표현하고 이를 쉽게 조작할 수 있는 사용자인터페이스를 제공한다. EUCAS는 사용자가 자신이 필요한 상황인식서비스를 직접 정의하고 관리할 수 있게 함으로써 개인화된 상황인식서비스 환경구축을 가능하게 한다.

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다종 무선망 환경에서 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스를 위한 체감품질기반의 망 선택 알고리즘 방법 (QoE-aware Network Selection Algorithm for Scalable Video Streaming Services in the Heterogeneous Wireless Networks)

  • 석주명;손정현;서덕영;김규헌
    • 한국항행학회논문지
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    • 제15권1호
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    • pp.76-82
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    • 2011
  • 다수의 이종 무선망들 중에서 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스에 적합한 망을 선택하는 경우, 기존에는 망 품질만을 고려하였다. 그러나 사용자 중심의 체감품질을 고려하지 않고 망 선택을 함에 따라 서비스에 대한 체감 만족이 낮아지는 문제가 있다. 이에 따라, 본 논문에서는 스케일러블 비디오 스트리밍 서비스를 위해 망의 품질뿐만 아니라 일반 사용자, 가격민감 사용자, 품질민감 사용자로 사용자의 소비성향을 구분하고 비디오 품질열화에 대한 서비스 가격 만족도 등을 고려한 체감품질기반의 망 선택 알고리즘을 제안한다. 실험결과 일반 사용자보다 가격민감 사용자와 품질민감 사용자는 각각 36%, 9% 정도 체감만족 향상을 갖는 망을 선택할 수 있었다.

사용자 클러스터별 이메일 반응 분포 계산 및 사용자 선호 스팸 메일 대응 시스템 구축 (From Computing Distribution of Email Responses for Each User Cluster To Construct User Preference based Anti-spam Mail System)

  • 김종완
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제19권3호
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    • pp.343-349
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    • 2009
  • 본 논문은 전자메일 사용자별로 제공받은 사용자 선호 정보를 클러스터링하여 사용자 클러스터를 만든 후, 사용자 클러스터들의 전자메일 반응 분포를 계산함으로써 사용자 취향에 따라 동일한 전자메일에 대해서도 다른 반응을 가질 수 있다는 사실을 보이려고 한다. 본 논문에서는 사용자 선호도를 채용하여 보통의 내용기반 방식과는 다른 스팸 메일 대응 시스템을 구축하는 접근법을 제안한다. 제안된 방법은 전자메일 내용으로부터 유도된 전자메일 카테고리 정보뿐만 아니라 사용자 선호 정보도 고려한다. 데이터마이닝 프로세스로부터 유도된 중요한 개념과 규칙들을 정형적으로 표현하기 위하여 사용자 온톨로지를 구축하고, 규칙 최적화 방법을 적용하여 불필요한 규칙들을 제거한다. 실험결과는 제시된 사용자 선호 기반 시스템이 정확률과 시스템이 유도한 규칙, 사용자 이해도 면에서 좋은 결과를 제시한다.

데이터베이스 유저 인터페이스를 위한 유저 모델 기반의 대화 시스템 (An User Model-Based Dialogue System for Database User Interface)

  • 박수준;차건회;김영기;박성택
    • 디지털융복합연구
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    • 제5권1호
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    • pp.69-76
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    • 2007
  • This paper presents a study on the introduction of User Model-Based Dialogue System. Also we present a plan-based Korean dialogue system as a natural language database user interface for product search. The system can be characterized by its support for mixed initiative to give user more control over dialogue, employment of user model to reflect user's preferences, alternative solution suggestion if there is no product matched exactly to user's requirements, handling circumlocution which frequently occurs in dialogues. The user modeling shell system BGP-MS is adapted for the system. The system provides for a user-friendly database user interface by managing dialogue intelligently. By its implementation and test, it has been shown that the user model-based dialogue system can be utilized effectively for product search.

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감정 온톨로지 기반의 영화 추천 기법 (A Movie Recommendation Method based on Emotion Ontology)

  • 김옥섭;이석원
    • 한국멀티미디어학회논문지
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    • 제18권9호
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    • pp.1068-1082
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    • 2015
  • Due to the rapid advancement of the mobile technology, smart phones have been widely used in the current society. This lead to an easier way to retrieve video contents using web and mobile services. However, it is not a trivial problem to retrieve particular video contents based on users' specific preferences. The current movie recommendation system is based on the users' preference information. However, this system does not consider any emotional means or perspectives in each movie, which results in the dissatisfaction of user's emotional requirements. In order to address users' preferences and emotional requirements, this research proposes a movie recommendation technology to represent a movie's emotion and its associations. The proposed approach contains the development of emotion ontology by representing the relationship between the emotion and the concepts which cause emotional effects. Based on the current movie metadata ontology, this research also developed movie-emotion ontology based on the representation of the metadata related to the emotion. The proposed movie recommendation method recommends the movie by using movie-emotion ontology based on the emotion knowledge. Using this proposed approach, the user will be able to get the list of movies based on their preferences and emotional requirements.

Conjoint Analysis of User Needs in Mobile Payment Interface Design

  • Qi, Meng;Seo, Jonghwan;Byun, Jaehyung
    • 스마트미디어저널
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    • 제9권4호
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    • pp.73-80
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    • 2020
  • With the advent of the Internet era, consumer lifestyles have been changed tremendously, and mobile payment has carried out an increasingly extensive coverage of the people's life trajectory. Taking the design of the mobile payment interface as an example, we use a conjoint analysis method to survey college students in Guangxi, where questionnaires are collected from 270 people in different groups according to gender. The method separates the attributes that affect consumer choice of mobile payment interface design and the utility value of the attribute level to analyze consumer needs and preferences, and then obtains consumers' potential evaluation criteria for mobile payment interface design. The results of the study show that the attributes that influence consumers' choice of mobile payment interface design are, in order of preference: page layout, identification convenience, verification, module distribution, entertainment, and information encryption. Consumer groups of different genders show differences in their preferences in the mobile payment interface design and Consumer needs reflect consumer psychology. Several findings are obtained on the consumers' preferences on the mobile payment interface design, which may be used to improve future design processes.

추천 시스템의 성능 안정성을 위한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법 (Predictive Clustering-based Collaborative Filtering Technique for Performance-Stability of Recommendation System)

  • 이오준;유은순
    • 지능정보연구
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    • 제21권1호
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    • pp.119-142
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    • 2015
  • 사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.