• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권1호
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• pp.81-99
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• 2010

Lately, in consumers' markets the number of new items is rapidly increasing at an overwhelming rate while consumers have limited access to information about those new products in making a sensible, well-informed purchase. Therefore, item providers and customers need a system which recommends right items to right customers. Also, whenever new items are released, for instance, the recommender system specializing in new items can help item providers locate and identify potential customers. Currently, new items are being added to an existing system without being specially noted to consumers, making it difficult for consumers to identify and evaluate new products introduced in the markets. Most of previous approaches for recommender systems have to rely on the usage history of customers. For new items, this content-based (CB) approach is simply not available for the system to recommend those new items to potential consumers. Although collaborative filtering (CF) approach is not directly applicable to solve the new item problem, it would be a good idea to use the basic principle of CF which identifies similar customers, i,e. neighbors, and recommend items to those customers who have liked the similar items in the past. This research aims to suggest a hybrid recommendation procedure based on the preference boundary of target customer. We suggest the hybrid recommendation procedure using the preference boundary in the feature space for recommending new items only. The basic principle is that if a new item belongs within the preference boundary of a target customer, then it is evaluated to be preferred by the customer. Customers' preferences and characteristics of items including new items are represented in a feature space, and the scope or boundary of the target customer's preference is extended to those of neighbors'. The new item recommendation procedure consists of three steps. The first step is analyzing the profile of items, which are represented as k-dimensional feature values. The second step is to determine the representative point of the target customer's preference boundary, the centroid, based on a personal information set. To determine the centroid of preference boundary of a target customer, three algorithms are developed in this research: one is using the centroid of a target customer only (TC), the other is using centroid of a (dummy) big target customer that is composed of a target customer and his/her neighbors (BC), and another is using centroids of a target customer and his/her neighbors (NC). The third step is to determine the range of the preference boundary, the radius. The suggested algorithm Is using the average distance (AD) between the centroid and all purchased items. We test whether the CF-based approach to determine the centroid of the preference boundary improves the recommendation quality or not. For this purpose, we develop two hybrid algorithms, BC and NC, which use neighbors when deciding centroid of the preference boundary. To test the validity of hybrid algorithms, BC and NC, we developed CB-algorithm, TC, which uses target customers only. We measured effectiveness scores of suggested algorithms and compared them through a series of experiments with a set of real mobile image transaction data. We spilt the period between 1st June 2004 and 31st July and the period between 1st August and 31st August 2004 as a training set and a test set, respectively. The training set Is used to make the preference boundary, and the test set is used to evaluate the performance of the suggested hybrid recommendation procedure. The main aim of this research Is to compare the hybrid recommendation algorithm with the CB algorithm. To evaluate the performance of each algorithm, we compare the purchased new item list in test period with the recommended item list which is recommended by suggested algorithms. So we employ the evaluation metric to hit the ratio for evaluating our algorithms. The hit ratio is defined as the ratio of the hit set size to the recommended set size. The hit set size means the number of success of recommendations in our experiment, and the test set size means the number of purchased items during the test period. Experimental test result shows the hit ratio of BC and NC is bigger than that of TC. This means using neighbors Is more effective to recommend new items. That is hybrid algorithm using CF is more effective when recommending to consumers new items than the algorithm using only CB. The reason of the smaller hit ratio of BC than that of NC is that BC is defined as a dummy or virtual customer who purchased all items of target customers' and neighbors'. That is centroid of BC often shifts from that of TC, so it tends to reflect skewed characters of target customer. So the recommendation algorithm using NC shows the best hit ratio, because NC has sufficient information about target customers and their neighbors without damaging the information about the target customers.

• 복식
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• 제56권5호
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• pp.118-131
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• 2006

Color is one of the most effective factor in visual aspect influencing consumer's choice. However, the color preference varies as time passes, society changes, new culture develops, that is variable in its nature. And the underlying meaning or accompanying color image differs in every area. We believe the study on the color preference is meaningful, especially on BRICs market, recently gathering attentions for their market competitiveness and growth potential. For this research, data collected from 5 countries(including Korea) by 1:1 interview during 3 weeks in Aug. 2005. Usable data from 923 adult urban residents were used for final data analysis. Color chart for research was categorized by using COS Color System into KS standard color 10grades plus 1 neutral, with 5 grades of tones. Through this empirical study, the data were analyzed by mean, ANOVA, Duncan-test of SPSS Win(ver.10.0). The result generated from this study are as follows : First, analysis through hue & tone system reveals that preference on principle colors (R, Y, G, B, P) is higher than intermediate colors and pale, light, vivid tones were preferred to dare and deep tones. Second, personal color preference is reflected in color preference in fashion items. Thus, we may conclude color preference in fashion item largely influenced by country characteristics. Third, biggest difference by country from hue analysis are neutral and PB colors. Neutral, widely preferred color in every county, more preferred in India, Russia, Brazil than China. We expect this result can be utilized as a basic material for developing BRICs market.

• 대한간호학회지
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• 제29권2호
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• pp.215-224
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• 1999

The study was conducted to centum the construct of individual perception and preference for work characteristics as personal factors influencing Korean nurses' job satisfaction. The subjects of the study were 231 nurses who are currently working in intensive care units and have been for a minimum of 6 months. The study used the Staff Perception and Preference Scale(Song et al., 1997) to measure the individual's perception and preference on the technical. practice. and management components of the ideal work environment. The Korean version of the Staff Perception and Preference Scale consists of 16 items on perception and 13 on preference with each item related on a scale from 1(not at all) to 4(a great deal). Psychometric testing revealed that the preference and perception scale is internally consistent with Chronbach's alphas of .83 for perception scale arid .80 for preference scale. The subscales of the perception and preference scale also showed acceptable reliability for the early stage of the development of the instruments with Chronbach alphas of .62-.76 and .69-.83 respectively. Criterion-related validity of the scale was tested by examining correlations with individual growth need that is conceptually close to individual preference. but not to individual perception. Individual growth need was significantly related to individual preference(r＝.63, p<.05), but the correlation with the perception scale was not significant. A separate factor analysis for the each of perception and preference scales was performed with a three-factor loading solution based on a previous study. The results on the staff perception scale confirmed with varimax rotation that the items were cleanly and strongly loaded on technique. practice and management components, which together explained 50.7% of the variance. The factor analysis on the staff preference scale also yielded a three factor solution that explained 56.7% of the variance. but items on technique and management components were loaded together. This phenomena may due to the current nursing delivery system in Korea where nurses never experience either shared governance nor case management, and as a results they may not be able to consider management roles as their potential extended roles. Therefore, more efforts should be given to enhance nurses' autonomy and decision making in the technique, practice and management components of their work environment. Meanwhile, there is a need for continuously confirming and developing tools for individual perception and preferences to effectively enhance job satisfaction among Korean nurses through innovative work environments.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.75-78
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• 2018

최근 디지털 음반시장의 성장으로, 들을 수 있는 음악의 양이 기하급수적으로 늘어나고 있다. 이로 인해 온라인 음원 서비스 이용자들은 마음에 드는 음악을 선택하는데 어려움을 겪고, 많은 시간을 낭비하게 되었다. 본 논문에서는 온라인 음원 서비스 이용자들이 겪는 선택의 어려움을 최소화하고, 낭비되는 시간을 줄이기 위한 추천 기법을 제안하고자 한다. 제안하는 기법은 개인정보의 이용 없이 아이템을 추천할 수 있는 아이템 기반 협업필터링 알고리즘을 사용한다. 더 정확한 추천을 위해 음원의 메타데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 예측하고 선호도가 높은 Top-N개의 음악을 최종적으로 추천한다. 실험을 통해 제안하는 기법이 메타데이터를 이용하지 않을 때보다 추천 성능이 향상되는 것을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.1-10
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• 2013

개인화는 개인적인 기호를 바탕으로 각 사용자에게 맞춤화된 컨텐츠를 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 관점에서, 개인화의 핵심적인 부분은 각 사용자의 기호에 적합한 컨텐츠나 상품을 추천할 수 있는 추천기술이라 할 수 있다. 선행연구들은 추천시스템의 중요성을 인지하고 새로운 추천기술을 제안하여 왔다. 여러 추천기술들 중에서 협업필터링은 실무에서 활발하게 연구되고 활용되어 왔다. 그러나, 협업필터링은 종종 희박성 또는 확장성 문제를 겪게 된다. 선행연구들 역시 이 두 가지 문제점의 중요성을 인지하고 그에 대한 여러 가지 해결방안들을 제안하였다. 하지만, 여러 선행연구들은 기존의 사용자-상품 매트릭스 외에 다른 원천들로부터 생성된 추가적인 정보를 이용함으로써 문제점들을 해결하려 함으로 인하여 추가적인 시간과 비용을 요하는 다른 문제를 야기하였다. 본 연구에서는 희박성 문제를 완화하고 추천시스템의 성능을 개선하기 위하여 협업필터링을 위한 새로운 내재적 평가방법을 제안한다. 즉, 본 연구에서는 기존 사용자-상품 매트릭스를 이용하여 사용자 간의 신뢰수준을 측정할 수 있는 내재적 평가법에 기반한 사용자-상품 매트릭스의 보완을 통해 희박성 문제를 완화할 수 있는 방안을 제안한다. 또한, 본 연구에서는 제안하는 방안의 유용성을 평가하기 위한 탐색적 실험 결과를 제공한다.

• 복식
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• 제2권
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• pp.73-88
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• 1978

This article is an attempt to explain, at least in part, the contemporary Korean women's consciousness of Western Dreasses. As time changes, the role of clothing undergoes varisous transitions, while values and ways of life are constantly in change. It is, therefore, proper and appropriate to recognize as among the major aspects of social psychology such phenomenon as interests, understanding of clothing, the choice of a dress, and attitudes toward clothing, etc. The purpose of this study is to discover problems concerning and their clothing and their solutions, by means of a surveying approach. The method of research used is based upon questionares distributed to parents of first-year pupils in elementary schools and to female clerks working in offices, covering the period from August through October, 1976. The number of the questionares distrubuted totalled 600, and 526 were returned to the research to be utilized for analysis. The contents of the survey included such things as values concerning clothing, kinds of clothing and their practical use, the selection of clothing and the method of purchase, fashions, etc. The classification of aquisition are self-made clothing, clothing made to order and ready-made materials. It is composed of 25 items, including affirmative reasons as well as negative ones. The processing of the material returned was made by using the computer, and based upon classifications such as ages, monthly income, occupations; thus diagraming the result in percentages. The conclusion made and the improvements proposed are as follows: 1. The values of clothing were placed on the expression of the wearer's personality (32.7) and on eauty(28. 6%). The lower age group places is stress upon the expression of personality, while the higher age group stresses beauty. About 50% of wearers are contented with their clothing, their clothing, the rest of whom them indicating their dissatisfaction with what they wear. As to designs at the time of selection, about 46% indicated their preference of personal expression, 31.8% on usefulness. In selecting material, practicality is emphasized; in selecting patterns, single color is preferred. In short, personal expression and esthetic values are primary, with consideration of practicality in mind. 2. The classification of clothing according to their uses indicates the highest numbers in normal wear (home wears) and clothings to be worn outside home. As to evening dresses, (party dress) only one or two articles were checked by many, and no such article was clamed to be possessed by most. The highest ratio of wearing was shown in the case of home wear (47.3%) and clothing to be worn outside the home, which is 55.8%. The budget for one article of clothing was greatest in the case of home wear, and clothing worn outside the home. Many used both kinds of articles for the same purpose. It is desirable, therefore, that the kinds of clothing should be varied according to the purpose for which they are worn, and that clothing appropriate for that purpose should be worn. 3. The motivation for purchasing clothing was highly chosen in the item of seasonal change, which was 55.7%; Clothing deliberately made was indicated by 45.2%. In the mothods of purchasing clothing, clothing made to order and ready-made was indicated by 44.4%, which is the highest; Clothing made to order was 25.4%, and self-sewing was 1.1%, which is the lowest. (1) In the case of self-sewing, "I like it but it is very hard," was checked by 43.6%; "It is so difficult that I cannot wear such clothing" was checked by 13.3%. From these, we can conclude that the questionees are willing to make clothing by themselves, but techniques involved in sewing and at her problems involved in the skill are complicated but when those problems are eliminated there is a possibility for practice. The response checked by questionees concerning the self-sewing was, "It's economical", which is a clear indication that many questionees are positive for self-sewing. It is generally believed that ready-made clothing is cheaper, but it is not necessarily so. In consideration of the quality of clothing, self-sewing is a necessity, and it is desirable that it should be encouraged. (3) Problems involved in ready-made clothing, such as designs, skills, size (fitting) should be eliminated. When these problems are scientifically gotten rid of, it is possible that affirmative returns will be expected. Affirmative responses such as "Ready-made clothing is economical," "You can select there on the spot," are good signs that many women expect to wear ready-made clothing. It is in this sense that the prospect for ready-made clothing is brighter when much development for ready-made clothing is on the way. 4. Much concern for fashion are checked in such item of questions as "Fashionable clothing in the show window," "Clothes worn by women." The first item was checked by 50.1 %, and the second was checked by 48.6%. The reason for following fashion is "Because many people wear them," which was indicated by 30.4%. The reason for not following fashion is "It is too expensive," which was checked by 29.6%. The 26.2% of the answers indicated that "Fashionable clothing is devoid of personality," The influences of fashion over the development of fashion over the development of clothing are two-fold: Esthetic and active. It is not to be deniable that people follow fashion more or less. 1978.9>

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.423-432
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• 2021

본 연구에서는 노인의 라이프케어 및 삶의 질향상을 위해 도입되어 시행되고 있는 통합돌봄사업의 미래 가치성 확대와 방향성 제시를 위하여 현황과 문제점들을 알아보고 이를 통해 다음과 같은 연구적 결론을 제시하였다. 첫째, 서비스 수혜 노인의 욕구분석은 조사자 중심이 아닌 환자 중심으로 구성하며, 특히 의료진의 진료방문을 통한 의학적관리 부분이 강화되어야 하며, 성별과 연령, 장애유형과 개인적 욕구취향에 따른 특화된 서비스 항목 부분이 점진적으로 강화되어야 할 것이다. 둘째, 서비스 항목에 대한 만족도 및 중복성 그리고 효과성 등을 분석하여 예산을 절감하며 수요자 중심의 서비스 항목구성과 신규 서비스 필요 항목 적용 등을 고려해 나간다. 셋째, 통합 스케줄관리시스템 도입을 통하여 서비스 제공 직역단체와 수혜자 간의 사전예약 및 방문 스케줄 관리의 전문화가 필요하다. 넷째, 재원 문제해결을 위한 노력으로, 보건의료 재정과 장기요양보험제도 그리고 사회복지재정사업 등과 합리적 재원공유 제도마련이 필요하며, 서비스 관련 산업분야와의 재원의 연계나 순환, 지방 공공의대 출신 인력투입 방안을 고려할 수 있다. 이상의 제안을 통해 통합돌봄사업은 보편적 노인 케어시스템으로의 완성과 미래 가치를 지닐 수 있게 될 것이다.

• 벤처창업연구
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• 제16권1호
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• pp.147-159
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• 2021

2020년 코로나19 팬데믹 현상 이후에 소비자들의 온라인 소비가 급증하고 있으며 무점포 온라인 소매판매채널이 높은 성장세를 보이고 있다. 특히 소셜미디어가 기업의 브랜드와 제품을 알리는 홍보수단에서 직접적인 거래가 발생하는 SNS마켓으로서 위상이 높아지고 있다. 본 연구에서는 코로나19 팬데믹 현상 이후 달라진 소비자들의 행동변화가 온라인에서 농식품을 구매하는 경우 기존 인터넷 쇼핑몰과 개방형 SNS마켓과 폐쇄형 SNS마켓 등의 온라인 쇼핑매체를 선택하는데 어떠한 차이를 보이는지, 또한 농식품 제품 선택에 있어서 어떠한 유형의 제품을 선호하는지를 알아보고자 하였다. 본 연구를 위해 독립변수로 소비자의 인구통계학적 특성, 소비자 지각위험, 식생활 라이프스타일로 설정하여 온라인 구매채널 유형과 농식품 제품 선택에 미치는 영향을 알아보았다. 실증분석 결과를 요약하면 다음과 같다. 소비자들이 온라인에서 농식품을 구매하는 경우 인터넷 쇼핑몰과 개방형 SNS마켓, 폐쇄형 SNS마켓 등의 쇼핑채널을 선택하는데 있어 인구통계학적 특성과 소비자지각위험, 식생활 라이프스타일의 세부요인에서 다음과 같은 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났다. 개방형 SNS마켓을 선택하는 소비자는 여성보다 남성이 높고, 가구소득이 낮으며 건강과 맛을 추구하는 소비자들이 높게 나타났다. 폐쇄형 SNS마켓을 선택하는 소비자는 지방에 거주하며 배송에 대한 위험인지도가 높은 소비자들로 분석되었다. 기존 인터넷 쇼핑몰을 선택하는 소비자는 학력이 높고 개인소득이 높으며 맛과 경제성을 추구하는 소비자들이 높은 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 자신의 제품특성에 적합한 온라인쇼핑매체를 선택하는데 어려움을 겪는 농업인들에게 판단의 단초를 제공하여 실무적인 도움을 주고자 하였으며, 농식품 쇼핑채널로서 소셜미디어를 단순 홍보채널이 아닌 직접적인 거래가 발생하는 마켓으로서 접근하였다는 점에서 기존 연구들과 차별화 할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.