• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2002.04a
• /
• pp.527-530
• /
• 2002

협동적 추천은 사용자의 상품에 대한 구매 데이터를 이용하여 상품을 추천하는 방법이다. 그러나 구매 데이터가 희소한 경우 추천의 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 이러한 희소성 문제를 해결하기 위해서 클러스터링, SVD 등 다양한 방법이 제시되었으나, 근본적으로 사용자의 성향을 파악하기에는 부족한 점이 있다. 구매 데이터만을 이용했을 때의 문제점을 해결하기 위해서는 이를 보완할 수 있는 데이터의 활용이 필요하다. 웹 로그 분석을 통해서 구매 데이터의 희소성을 보완할 수 있으며, 사용자의 상품에 대한 부정적 반응을 구매 데이터에 반영할 수 있다. 본 논문에서는 웹 사이트에 접근하는 사용자들에 의해서 만들어진 웹 로그를 분석하여 추천 시스템의 성능을 개선하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.04b
• /
• pp.304-306
• /
• 2002

디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 흠페이지 활용 증가 등으로 온.오프라인에서 컨덴츠의 수요가 증가하면서 컨덴츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 주천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재한다. 또한 컨덴츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하친 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2004.04a
• /
• pp.754-756
• /
• 2004

본 논문에서는 B2B e-Marketplace에 참여하는 비즈니스 파트너들에게 새로운 상품을 추천하기 위한 웹 에이전트 기반 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 추천 시스템은 비즈니스 파트너에 대한 정보를 수집하기 위한 모니터링 에이전트, 수집된 정보를 분석하기 위한 분석 에이전트, 그리고 분석결과를 이용하여 추천 서비스를 제공하기 위한 추천 에이전트로 구성된다. 이와 같은 웹 에이전트 기반의 추천 시스템은 다수의 공급자와 다수의 비즈니스 파트너가 참여하는 B2B 환경에서 실시간으로 비즈니스 파트너의 수요나 성향에 맞는 서비스 제공을 통해 공급자와 비즈니스 파트너간의 수요/공급 예측 및 협력관계를 향상시킬 수 있다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2016.04a
• /
• pp.451-454
• /
• 2016

최근 스마트폰의 보급률이 높아짐에 따라, 사용자들이 스마트폰을 사용하여 컨텐츠를 즐기는 시간이 많아졌다. 이후 모바일 웹에서 서비스되는 만화들이 연달아 대중들의 이목을 끌게 되어 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등 웹툰 서비스 및 웹툰 플랫폼이 증가하고 있다. 또한 웹툰 데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향 기반으로 협업 필터링 방법을 적용하고, 웹툰의 방대한 데이터를 효과적으로 관리하기 위해 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하여 개인 성향에 맞게 웹툰을 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 1999.10a
• /
• pp.433-435
• /
• 1999

The Synchronized Multimedia Integration Language (SMIL) is a recommendation from the W3C that makes authoring of TV-like multimedia presentations on the Web easier. It uses the eXtensible Markup Language (XML) to define a set of markup tags to synchronize the timing and positioning relationships between multimedia objects. We present the design and implementation of JAVA-based SMIL player, SSP(Sejong SMIL Player). SSP processes different types of media objects using multiple threads. Moreover, its cache engine detects the mediatype and allocates the proper cache memory for the corresponding media object.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2003.06a
• /
• pp.222-225
• /
• 2003

웹의 급속한 성장으로 수많은 양의 정보가 매일같이 쏟아져 나오고 있다. 이는 특정 상품정보를 얻으려는 고객들에게 많은 혼란을 야기할 수 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 추천시스템이 개발되었고, 추천 시스템은 고객들이E-Commerce 상에서 상품을 구매하는 것을 도와주기 위해서 지속적인 증가추세로 사용되고 있다. 이러한 추천시스템은 다양한 고객들의 선호도에 따라 유사성과 비유사성에 대한 정보의 기초위에서 고객들의 잠재적인 관심 항목들에 대해 개인의 취향에 맞게 추천하는 기술들을 제공한다. 그러나, 추천시스템에 많은 관심을 가짐에도 불구하고 그들의 성능에 대한 공개된 기술이나 정보는 매우 제한적이다. 본 논문에서는, 과거 고객들의 구매행동, 고객정보 데이터마이닝의 연관규칙을 이용한 E-Commerce 추천시스템을 설계하고 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.552-554
• /
• 2023

웹소설 시장의 성장에 따라 웹소설 추천 시스템의 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 작품의 특성 및 선호도를 나타낼 수 있는 다양한 데이터를 활용하여 추천시스템을 구현하고 그 성능을 평가하여 표지 이미지와 작품 특성을 모두 고려한 멀티 모달 추천 시스템이 가장 효율적임을 보여주었다. 연구 결과, 단일 변수 추천에서는 작품 소개글과 표지 이미지 기반 추천이 가장 좋은 성능을 보였고, 멀티 모달 추천 시스템에서는 작품 소개글, 이미지, 키워드 순으로 성능에 좋은 영향을 끼치는 것으로 나타났다. 이번 연구 결과는 한국콘텐츠진흥원에서 조사한 웹소설 이용자 실태조사와는 조금 다른 결과를 보여주었다. 설문조사에서는 인기도를 웹소설 선택 시 가장 중요한 영향으로 봤으나, 본 연구에서는 작품 소개글이 가장 중요한 영향을 미친다는 결과가 나타났다. 이러한 연구 결과는 웹소설 추천 시스템의 개발과 운영에 있어서 중요한 참고 자료가 될 것으로 예상된다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2023.05a
• /
• pp.758-759
• /
• 2023

이 논문에서는 웹 크롤링과 인공지능의 색상 추출 기능을 사용하여 사용자에게 맞는 향수를 추천해주는 서비스를 구현한다. 웹 사이트 제작에 용이한 Java 와 웹 크롤링과 인공지능 구현에 용이한 Python 을 기반으로 구현하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
• /
• 2023.07a
• /
• pp.705-708
• /
• 2023

본 논문은 사용자의 피부 상태에 따라 사용자에게 적합한 화장품을 소개해주는 화장품 추천 웹 쇼핑몰, "PBTI"를 개발한다. 요즘 유행하는 성격 유형 설문조사인 MBTI에서 영감을 받아 피부 유형과 퍼스널 컬러를 검사하고 이를 기반으로 화장품을 추천하는 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 제작하게 되었다. 바우만 교수의 피부 유형 지표를 바탕으로 제작된 질문을 통해 사용자들의 피부 유형을 검사하고 해당 피부 유형 결과에 따른 상품을 추천해주는 알고리즘이 탑재되어 사용자에게 맞는 상품을 추천해준다. 텐서플로우 기반의 인공지능을 탑재하여 퍼스널컬러 테스트를 제작하였다. PBTI의 이러한 무료 테스트 서비스 제공은 다른 온라인 뷰티 쇼핑몰과 극명한 차별점을 만들고, 쇼핑몰 매출을 크게 증대시킬 것으로 기대한다.

• Journal of Intelligence and Information Systems
• /
• v.14 no.2
• /
• pp.157-177
• /
• 2008

Even in a single day, an enormous amount of content including digital videos, posts, photographs, and wikis are generated on the web. It's getting more difficult to recommend to a user what he/she prefers among these contents because of the difficulty of automatically grasping of content's meanings. CF (Collaborative Filtering) is one of useful methods to recommend proper content to a user under these situations because the filtering process is only based on historical information about whether or not a target user has preferred an item before. Collaborative Tagging is the process that allows many users to annotate content with descriptive tags. Recommendation using tags can partially improve, such as the limitations of CF, the sparsity and cold-start problem. In this research, a CF method with user-created tags is proposed. Collaborative tagging is employed to grasp and filter users' preferences for items. Empirical demonstrations using real dataset from del.icio.us show that our algorithm obtains improved performance, compared with existing works.