• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.67-74
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• 2011

협업 추천은 전자상거래 기업들이 고객별로 개인화 된 상품추천을 하기 위하여 널리 활용하는 추천기법이다. 추천 행위는 고객들이 상품에 대해 가지고 있는 선호도를 분석하고 이를 프로필화 하는 것을 전제로 한다. 전통적인 명시적 평가법은 취급하는 상품이 매우 다양한 전자상거래 기업의 고객들에게 구매활동외에 추가적 부담을 준다는 점에서 한계를 가진다. 따라서 고객의 개입 없이 간접적으로 선호도를 파악할 수 있는 묵시적 평가법이 보다 바람직하다고 볼 수 있는데, 여기에도 추정된 선호도의 지표화에 주로 사용하는 카디널 척도가 추정 오차를 증가 시킨다는 점에서 문제점이 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제의 개선을 위해 웹 마이닝과 사전식 컨센서스 기법에 근간하여 서열 척도 기반의 고객 프로필을 생성, 활용하는 협업 추천 기법을 제안하고자 한다. 실제 온라인 쇼핑몰의 거래 데이터를 이용한 실험을 통해 제안된 기법의 우수성을 입증 하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.257-264
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• 2012

모바일 디바이스의 발전으로 인해 사람들에 대한 정보와 자원의 교환 및 공유를 보다 손쉽게 하였으며, 컴퓨팅 기술과의 결합으로 모바일 컴퓨팅을 이용한 서비스에 대한 관심이 증가되고 있다. 또한 이에 관한 많은 연구들이 진행 중에 있으며 특히 사용자 개개인의 성향과 상황에 맞는 추천 서비스의 필요성은 더욱 더 필요한 실정이다. 본 논문에서는 개개인의 성향과 적절한 추천 서비스를 제공하기 위해서 사용자의 현재 상황을 인식한 뒤 각각의 사용자에 따른 능동적 추천 서비스를 위해 각 개인의 프로파일을 분석하여 추론 및 분석을 통해 서비스를 도출할 수 있는 상황인식 프로토타입을 제안하였다.

• 영재교육연구
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• 제24권5호
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• pp.733-755
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• 2014

이 연구의 목적은 창의적 문제해결 이론을 토대로 창의적 사고 유형을 측정하기 위한 검사도구인 창의적 문제해결 프로파일 검사(CPSPI: Creative Problem Solving Profile Inventory)를 개발 및 타당화하는 것이다. 기존 검사들의 한계를 보완하기 위해 인지적 선호도와 더불어 인지적 능력을 평가하고, 자신의 아이디어를 타인과 공유하고 설득하는 단계(설득 및 소통)를 포함한 도구를 개발하였다. 초기에는 7단계의 요인, 82문항을 개발하였으며, 문항분석과 구성타당도를 확인하는 과정을 거쳐 최종적으로 5요인, 총 39문항의 검사가 되었다. CPSPI는 개인 내 비교를 통해 창의적 문제해결과정 내에서의 자신의 강점과 약점을 파악할 수 있다는 점에서 자기계발의 교육적 도구로 활용될 수 있을 뿐 아니라, 집단 구성원들의 프로파일을 파악함으로써 상호 간 이해를 도모하여 협력적 창의성 발현에 도움을 줄 것이다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.379-385
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• 2013

인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제14권3호
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• pp.587-594
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• 2019

본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제18권3호
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• pp.1-20
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• 2008

Based on the multi-attribute utility theory (MAUT), we present a survey method to measure consumer preferences. The multi-attribute utility theory has been used to make decisions in OR/MS field; however, we show that the method can be effectively used to estimate the demand for new services by measuring individual level utility function. Because conjoint method has been widely used to measure consumer preferences for new products and services, we compare the pros and cons of two consumer preference survey methods. Further, we illustrate how swing weighing method can be effectively used to elicit customer preferences especially for new telecommunications services, Multi-attribute utility theory is a compositional approach for modeling customer preference, in which researchers calculate overall service utility by summing up the evaluation results for each attribute. On the contrary, conjoint method is a decompositional approach, which requires holistic evaluations for profiles. Partworth for each attribute is derived or estimated based on the evaluation, and finally consumer preferences for each profile are calculated. However, if the profiles are quite new and unfamiliar to the survey respondents, they will find it very difficult to accurately evaluate the profiles. We believe that the multi-attribute utility theory-based survey method is more appropriate than the conjoint method, because respondents only need to assess attribute level preferences and not holistic assessment. We chose swing weighting method among many weight assessment methods in multi-attribute utility theory, because it is designed to perform in a simple and fast manner. As illustrated in Clemen and Reilly (2001), to assess swing weights, the first step is to create the worst possible outcome as a benchmark by setting the worst level on each of the attributes. Then, each of the succeeding rows "swings" one of the attributes from worst to best. Upon constructing the swing table, respondents rank order the outcomes (rows). The next step is to rate the outcomes in which the rating for the benchmark is set to be 0 and the rating for the best outcome to be 100, and the ratings for other outcomes are determined in the ranges between 0 and 100. In calculating weight for each attribute, ratings are normalized by the total sum of all ratings. To demonstrate the applicability of the approach, we elicited and analyzed individual-level customer preference for new telecommunication services-WiBro and HSDPA. We began with a randomly selected 800 interviewees, and reduced them to 432 because other remaining ones were related to the people who did not show strong intention for subscription to new telecommunications services. For each combination of content and handset, number of responses which favored WiBro and HSDPA were counted, respectively. It was assumed that interviewee favors a specific service when expected utility is greater than that of competing service(s). Then, the market share of each service was calculated by normalizing the total number of responses which preferred each service. Holistic evaluation of new and unfamiliar service is a tough challenge for survey respondents. We have developed a simple and easy method to assess individual level preference by estimating weight of each attribute. Swing method was applied for this purpose. We believe that estimating individual level preference will be quite flexibly used to predict market performance of new services in many different business environments.

• 한국IT서비스학회지
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• 제13권3호
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• pp.309-321
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• 2014

Recently, due to the advent of ubiquitous computing and the spread of intelligent portable device such as smart phone, iPad and PDA has been amplified, a variety of services and the amount of information has also increased fastly. It is becoming a part of our common life style that the demands for enjoying the wireless internet are increasing anytime or anyplace without any restriction of time and place. And also, the demands for e-commerce and many different items on e-commerce and interesting of associated items are increasing. Existing collaborative filtering (CF), explicit method, can not only reflect exact attributes of item, but also still has the problem of sparsity and scalability, though it has been practically used to improve these defects. In this paper, using a implicit method without onerous question and answer to the users, not used user's profile for rating to reduce customers' searching effort to find out the items with high purchasability, it is necessary for us to analyse the segmentation of customer and item based on customer data and purchase history data, which is able to reflect the attributes of the item in order to improve the accuracy of recommendation. We propose the method of recommendation system using association rule and weighted preference so as to consider many different items on e-commerce and to refect the profit/weight/importance of attributed of a item. To verify improved performance of proposing system, we make experiments with dataset collected in a cosmetic internet shopping mall.

• 한국식생활문화학회지
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• 제27권2호
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• pp.225-232
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• 2012

This study was conducted to investigate the effects of acorn ($Quercus$ autissima carruther) powder on the antioxidant activity and quality characteristics of cookies. Cookies were prepared with different amounts of acorn powder (at ratios of 0, 0.5, 1, 3 and 5% to total flour quantity). Antioxidant activity was estimated based on DPPH free radical scavenging activity and total phenol content in acorn powder and cookies. To analyze quality characteristics, bulk density, pH of the dough, spread factor, loss rate, leavening rate, color, texture profile analysis, and sensory evaluations were measured. Loss rate, a values, total polyphenol contents and DPPH free radical scavenging activity of cookies significantly increased with increasing acorn powder content (p<0.01), whereas pH of the dough, L values and b values of the cookies significantly decreased with increasing acorn powder content (p<0.01). The results of sensory evaluation (appearance, taste, flavor, texture and overall preference) demonstrate that the 3% acorn cookie group showed the highest degree of preference among all items of added acorn powder. From these results, we suggest that acorn is a good ingredient for increasing the consumer acceptability and functionality of cookies.

• Architectural research
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• 제12권2호
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• pp.53-62
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• 2010

The purpose of this study is to examine design preferences for the sales spaces of duty-free shops (DFSs) by conducting image evaluations. The results will help improve quality by influencing designs for the construction, extension or remodeling of these shops. An image measurement method, the semantic differential method, was used to measure cognitive structure using photos of shops. Photos were collected of the DFS at Jeju Island, as well as photos of brand stores designed by architects. Two sets of 16 photos (32 different photos in all) were selected according to photo classification standards and design concepts, both decided by reviewing previous studies and related materials. The evaluation and survey were done by two sets of subjects: sales employees, who have experience and special knowledge of the evaluation of sales space; and students majoring in architecture. To strengthen the evaluation results, I conducted a preliminary survey and a main survey, verifying and complementing findings. 116 surveys were conducted, of which 14 were of poor quality and rejected, leaving and 102 to be analyzed. The collected surveys were statistically analyzed, using SPSS 12.0 for Windows. Reliability, image profile, factor and multi-dimensional scaling analyses were conducted. As a result, image evaluation structure and characteristics were obtained for sales spaces of DFSs, confirming the difference between them and other spaces.