• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제13권3호
• /
• pp.155-162
• /
• 2021

With the global COVID-19 pandemic, the tourism sector and all consumption have contracted with the untact era. Wine will also be sold and developed in various ways non-face-to-face in the future. Therefore, it is necessary to develop apps and web servers that focus on health in the era of single-person households and non-face-to-face. This study used facial recognition data based on photos of adult men and women in their 40s and 50s to analyze the Sasang constitution through a mobile app and web server, and suggested wine recommendations suitable for their constitution. First, the user's body information is entered. And through the facial recognition mobile app, recommend the right wine after analyzing the body type. if it's not like the first recommended wine, it is configured to receive another wine recommendation. In the future, the number of single-person households will increase further, and in the age of well-being, wine recommendations that fit my body will be useful. Wine recommendation suitable for Sasang constitution will be a useful mobile application to manage personal healt

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.15-20
• /
• 2023

본 논문은 캐릭터 웹드라마에 적합한 간접광고 제품을 추천하는 인공지능(AI) 시스템 알고리즘 개발에 관한 연구이다. 본 연구는 웹드라마의 대사 작성에 있어 그에 어울리는 간접광고 제품을 추천함으로써 시청자의 콘텐츠 몰입도를 높이고, 드라마의 스토리를 보다 깊게 이해하는 데 도움을 주는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 자연어처리 모델 인 GPT를 활용하여 대사, 줄거리를 분석하고, 분석 결과를 바탕으로 소품형, 배경형 등 두 가지 유형의 간접광고 제품 추천 시스템을 개발한다. 이를 통해 웹드라마의 스토리에 부합하는 제품을 적절히 배치함으로써 간접광고가 자연스럽게 노출될 수 있도록 하고, 그로 인해 시청자들의 몰입도가 증가하며, 상품 홍보의 효과 또한 높인다. 숨겨진 뜻이나 문화적 뉘앙스를 완벽하게 이해하기 어려운 인공지능 모델의 한계와 학습에 필요한 충분한 데이터 확보가 어렵다는 한계가 있다. 그러나 본 연구는 AI가 창작물 제작에 어떻게 기여할 수 있는지에 대한 새로운 인사이트를 제공하고, 창의적 산업 분야에서 자연어 처리 모델의 활용 가능성을 넓히는 중요한 발판이 될 것이다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권11호
• /
• pp.201-206
• /
• 2019

온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• Journal of Information Processing Systems
• /
• 제15권3호
• /
• pp.616-631
• /
• 2019

With the rapid increase of information on the World Wide Web, finding useful information on the internet has become a major problem. The recommendation system helps users make decisions in complex data areas where the amount of data available is large. There are many methods that have been proposed in the recommender system. Collaborative filtering is a popular method widely used in the recommendation system. However, collaborative filtering methods still have some problems, namely cold-start problem. In this paper, we propose a movie recommendation system by using social network analysis and collaborative filtering to solve this problem associated with collaborative filtering methods. We applied personal propensity of users such as age, gender, and occupation to make relationship matrix between users, and the relationship matrix is applied to cluster user by using community detection based on edge betweenness centrality. Then the recommended system will suggest movies which were previously interested by users in the group to new users. We show shown that the proposed method is a very efficient method using mean absolute error.

• 한국섬유공학회:학술대회논문집
• /
• 한국섬유공학회 2003년도 The Korea-Japan Joint Symposium
• /
• pp.112-112
• /
• 2003

A Web-based fabric information system has been developed. Recently the numbers of textile companies that have their own homepage to advertise their product fabrics for apparel through the Web-based E-commerce rapidly increase.(omitted)

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제8권4호
• /
• pp.521-529
• /
• 2007

본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제8권1호
• /
• pp.282-289
• /
• 2008

협력적 필터링을 개선하기 위하여 많은 기술들이 개발되고 실용화되었으나 아이템의 연관 관계를 정확하게 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 단어 빈도와 ${\alpha}$-cut에 의한 연관 웹문서 분류를 이용한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 방법은 형태소 분석을 통한 웹문서에서 단어를 추출하고 빈도 가중치를 계산한다. 추출된 단어를 Apriori 알고리즘을 이용해서 연관 규칙을 생성하고 신뢰도에 단어 빈도 가중치를 적용한다. 그리고 연관 규칙 하이퍼그래프 분할을 이용하여 연관 단어간의 유사도를 계산한다. 마지막으로 유사 클래스를 기반으로 연관 웹문서를 ${\alpha}$-cut을 이용하여 분류하고 개선된 코사인 유사도를 이용하여 유사도를 계산한다. 실험 결과 제안한 방법이 기존의 방법들보다 우수함을 확인하였다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권9호
• /
• pp.908-917
• /
• 2017

웹 서비스 기술이 각광받고 그 사용이 확대됨에 따라, 복잡하고 동적인 서비스 환경에서 사용자에게 적절한 서비스를 추천하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 효과적인 서비스 매쉬업 개발을 위해 서비스를 추천하는 방법이 제안되었으나, 기존의 매쉬업 단위 서비스 추천 방식은 여러 매쉬업 개발자의 성향을 분석하여 그에 맞는 서비스를 추천하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 매쉬업 개발자들이 만든 서비스 매쉬업의 집합들과 추천 대상 개발자의 매쉬업 집합 사이의 유사도를 측정하고 유사한 매쉬업 집합들로부터 서비스를 추천하는 방법을 제안한다. 그리고 ProgrammableWeb에서 수집된 매쉬업 데이터로 실험한 결과를 비교 분석하여 본 연구의 방법이 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘보다 높은 정확도와 재현율을 보임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제11D권7호
• /
• pp.1537-1542
• /
• 2004

디지털콘텐트는 복제가 용이하고 원본과 복사본이 동일하다는 특성 때문에 불법적인 복제와 유통의 방지를 통한 저작권의 보호에 어려움이 있다. 근래에는 웹을 기반으로 한 각종 디지털콘텐트 서비스 시스템이 상용화되고 있으며, 이것이 안정된 수익 모델로서 발전하기 위하여 적절한 저작권 보호 기술이 요구된다. 일반적으로 웹 기반의 저작권 보호를 위해서는 디지털 콘텐트의 암호화를 통한 안전한 전송 방법을 사용한다. 이때 암호화된 디지털 콘텐트의 크기는 증가하여 실행과정에 필요한 시간을 증가시킨다. 따라서 실행시간과 안전성을 고려한 시스템의 설계가 필요하다. 본 연구에서는, 디지털콘텐트의 저작권 관리 기술을 기반으로 부분 암호화를 통해 수행시간과 안전성을 고려한 디지털콘텐트 전송 시스템을 설계하였다. 또한 분석을 통해 제안시스템의 성능을 평가하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제22권4호
• /
• pp.23-28
• /
• 2022

최근 스마트폰 또는 타블렛 PC와 같은 스마트기기가 정보의 창구 역할을 하게 되면서 다수의 사용자가 웹포털을 통해 웹 뉴스를 소비하는 것이 더욱 중요해졌다. 하지만 인터넷 상에 생성되는 뉴스의 양을 사용자들이 따라가기 힘들며 중복되고 반복되는 폭발하는 뉴스 기사에 오히려 혼란을 야기 시킬 수도 있다. 본 논문에서는 뉴스 포털에서 사용자의 질의로부터 검색된 뉴스후보들 중 KoBART 기반의 문서요약 기술을 활용한 뉴스 추천 시스템을 제안한다. 실험을 통해서 새롭게 수집된 뉴스 데이터를 기반으로 학습한 KoBART의 성능이 사전훈련보다 더욱 우수한 결과를 보여주었으며 KoBART로부터 생성된 요약문을 환용하여 사용자에게 효과적으로 뉴스를 추천하였다.