• 경영과학
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• 제17권3호
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• pp.19-30
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• 2000

Customization and personalization services are considered as a critical success factor to be a successful Internet store or web service provider. As a representative personalization technique, personalized recommendation techniques are studied and commercialized to suggest products or services to a customer of Internet storefronts based on demographics of the customer or based on an analysis of the past purchasing behavior of the customer. The underlining theories of recommendation techniques are statistics, data mining, artificial intelligence, and/or rule-based matching. In the rule-based approach for personalized recommendation, marketing rules for personalization are usually collected from marketing experts and are used to inference with customers data. however, it is difficult to extract marketing rules from marketing experts, and also difficult to validate and to maintain the constructed knowledge base. In this paper, we proposed a marketing rule extraction technique for personalized recommendation on Internet storefronts using market basket analysis technique, a well-known data mining technique. Using marketing basket analysis technique, marketing rules for cross sales are extracted, and are used to provide personalized advertisement selection when a customer visits in an Internet store. An experiment has been performed to evaluate the effectiveness of proposed approach comparing with preference scoring approach and random selection.

• 실천공학교육논문지
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• 제14권1호
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• pp.99-108
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• 2022

최근에 늘어가는 키오스크(KIOSK)의 수요에 따라 불편함을 호소하는 이용자가 많아졌다. 이에 음성 기반 대화형 서비스를 구현하여 손쉽게 메뉴 선택 및 주문을 가능하게 해주는 키오스크를 제작해 웹의 형태로 제공한다. Annyang API와 SpeechSynthesis API를 바탕으로 음성 기능을 구현하고 Dialogflow를 통해 사용자의 의도를 파악하는 과정을 Rest API를 기반으로 구현하는 방법에 대해 논한다. 또한 협업 필터링을 기반으로 추천 시스템을 적용하여 기존 키오스크의 낮은 소비자 접근성을 개선하였고, 음성인식 서비스 이용 도중 발생하는 비말로 인한 감염을 예방하기 위해 서비스 이용 전 마스크 착용을 확인하는 기능을 제공한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권5호
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• pp.37-45
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• 2022

2020년 기준 대표적인 온라인 동영상 플랫폼인 유튜브에는 1분에 약 500시간의 동영상이 업로드되고 있다. 이에 업로드된 다수의 다양한 동영상을 통해 정보를 획득하는 사용자의 수가 늘고 있어 온라인 동영상 플랫폼들은 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 현재 사용되고 있는 추천 서비스는 사용자의 시청 기록을 기반으로 사용자에게 동영상을 추천하는데 이는 교육용 동영상과 같이 특정 목적 및 관심사를 다루는 동영상 추천에 좋은 방법이 아니다. 최근 추천 시스템은 사용자의 시청 기록뿐만 아니라 아이템의 콘텐츠 특징을 함께 활용한다. 본 논문에서는 유튜브를 기반으로 교육용 동영상 추천을 위한 교육용 동영상의 콘텐츠 특징을 추출하고, 이를 활용하는 추천 시스템을 설계하여 웹 애플리케이션으로 구현한다. 사용자들의 만족도를 조사하여 추천 시스템의 추천 성능의 만족도 85.36%, 편의성 만족도 87.80%를 보인다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권1호
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• pp.105-115
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• 2010

검색엔진들은 사용자로부터 질의어를 전송받아 질의어와 관련이 가장 높은 웹 문서들을 보여주게 된다. 하지만 검색엔진이 사용자의 질의어만 가지고 사용자의 의도를 파악하여 정확한 웹 문서를 제공하기는 어렵다. 따라서 검식 엔진 시스템은 다양한 개인화 방법을 사용하여 각 사용자가 원하는 검색 결과를 보여주기 위해 노력한다. 본 논문에서는 개인화 검색을 위해 '폭소노미'를 기반으로 사용자에게 적합한 질의어를 추천해 주는 방법을 제안한다. 또한 이러한 개인화된 검색 결과를 제공하는 시스템이 가질 수 있는 프라이버시 침해 위험성을 제거하면서도 검색 서비스 제공자 입장에서는 사용자 정보를 활용한 다양한 서비스(개인화 광고등) 제공이 가능하도록 하는 개인화 검색 서비스 구조를 제안한다.

• 방송공학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.848-861
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• 2015

본 논문에서는 메타정보로 표현된 마케팅 및 홍보전략·의도 등을 이용하여 홍보동영상을 쉽게 제작하는 웹기반 서비스 시스템을 소개한다. 홍보영상제작 시스템은 홍보물을 제작하려는 사용자가 사진이나 동영상을 제공하면 업종정보와 잠재고객정보 등을 이용해서 관련된 홍보동영상을 자동으로 생성하는 시스템이며 IT기술에 어려움을 느끼는 사용자들을 배려한다. 이와 관련된 기존 서비스들은 사전 정의되거나 새로 추가한 테마나 범주에 맞춰 템플릿들을 제작하고, 이를 갤러리 형식의 인터페이스로 제시하면 사용자가 원하는 템플릿을 직접 선택하여 홍보영상을 완성하는 방식이었다. 통상적으로 이를 실현하기 위해서는 템플릿 등에 해당 파일을 설명할 수 있는 태그를 붙여서 분류하고 검색하는 방식을 사용하는데 정형화되지 않은 메타정보들을 포함하는 템플릿 등이 새롭게 추가될 경우 관리 및 분석을 위해 별도의 정형화 과정이 필요하다. 이 작업은 서비스 규모가 커지고 시간당 처리수가 증가할수록 부담이 된다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 장면템플릿 관련 비정형 메타정보를 주제모델링 방법을 사용해서 자동 분류한다. 또한 홍보전략 및 홍보의도를 표현하는 정형화 되지 않은 전략메타정보를 이용해서 적절한 장면템플릿을 추천하는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1-9
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• 2011

차세대 IT융합기술의 발전에 따라 개인화 건강관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 선호도 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 만성질환자가 증가함에 따라 건강관리 서비스는 특정 질병의 치료 및 관리에서 서비스 대상자에 대한 식이영양 관리로 진화하고 있다. 본 논문에서는 건강관리를 위한 혼합 필터링을 이용한 개인화 식이영양 콘텐츠 추천을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유사한 콘텐츠만을 제공하는 추천 특수화 경향을 개선하기 위해 협력적 필터링과 이미지 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링을 사용한다. 이를 웹 어플리케이션으로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도한다. 따라서 식이영양 콘텐츠를 추천하여 건강관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 연구결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용분야에 활용이 가능하다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (3)
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• pp.640-642
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• 2004

기업이 제공하는 데이터와 서비스들은 분산된 환경에서 독립적으로 관리됨으로써 데이터 공유 및 통합에 있어서 어려움이 있다. 분산 이기종 간의 시스템 통합과 데이터 통합을 공유함으로써 편리함과 효율성을 증가시키고 이런 환경에서 가맹점의 특성에 맞는 지능적 추천을 할 수 있는 연구가 필요하다. 따라서 본 논문에서는 웹 서비스 기반의 분산 이기종 환경에서 B2B e-Marketplace 시스템에서 가맹정들의 사이트를 수정 없이 통합하는 시스템과 가맹점 특성에 맞는 상품 추천과 더 나아가 온톨로지를 적응하며 공급 수요량을 예측하는 추천 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.187-189
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 점보의 양 또한 방대해 졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반 위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 웹 서비스 기반 위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹서비스의 가능성을 엿보고, 복잡한 논리적 추론을 추론엔진을 사용함으로써 효율성을 증가시키고 있다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제20권1호
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• pp.31-36
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• 2019

사용자로부터 입력되는 비정형 데이터를 대화 형태로 이해하여 사용자가 원하는 정보에 대한 맞춤 서비스를 제공하는 챗봇은 모바일 서비스의 중요한 분야로서 주목받고 있다. 그러나 사용자의 자연 언어 형태의 질의 대화를 완전하게 이해하여 서비스할 수 있는 방법은 아직 미흡한 실정이다. 따라서 본 논문에서는 사용자가 음식점 추천을 위하여 입력하는 대화 문장으로부터 지역, 음식분류, 음식점명 등의 의미 단어를 추출하고, 추출된 단어를 SNS의 음식점 추천 관련 해시태그를 기반으로 구축된 지식 데이터베이스의 내용과 대조하여 통계적으로 단어 유사성이 가장 큰 사용자 목적 정보를 제공한다. 본 논문에서 구현한 음식점 추천 챗봇 시스템의 성능 평가를 위해서 웹 기반의 모바일 환경을 구축하여 다양한 사용자 질의 정보에 대한 접근 편의성을 측정한 결과, 기존 유사 서비스와 비교하여 터치 횟수와 화면 전환 횟수에서 각각 37.2%와 73.3%의 감소함을 보였다.