이 연구에서는 기존의 과학기술학회마을에서 제공하고 있는 일반 검색서비스에 대해서 분석하고 이를 기반으로 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 검색서비스들을 개발하였다. 즉, 질의어 기반의 개인화 검색시스템, 논문의 공동 저자 기반의 내비게이션 시스템, 논문의 저자 키워드 기반 주제어 자동 추천 시스템과 유사한 사용자 자동 추천 시스템들이 있다. 이 연구에서는 설문 조사를 통해서 KISTI 과학기술학회마을 논문 서비스에 적합한 개인화 서비스를 모색하였다.
한국건설기술연구원에 운영하고 있는 해외건설엔지니어링 정보시스템(OVICE)에서는 국내 건설엔지니어링 기업들의 해외 업무수행에 필요한 정보를 서비스하기 위해 해외건설정보서비스 분류체계를 사용하고 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링(collaborative filtering)을 통한 추천시스템의 적용을 통해 실제 사용자의 주제간 연관성을 파악하여 현재 서비스 중인 해외건설정보 분류체계의 적정성을 검증하였다. 이를 통해 실제 정보서비스 제공에 있어서 실제 사용자 수요가 반영된 정보서비스 분류 체계를 제안하였다.
정보의 폭발적인 증가로 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 개인에게 맞는 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요하게 부각되면서 개인화 추천 시스템이 매우 중요하게 되었다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 추천 시스템에서 널리 사용되고 있고 개인화 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법이다. 협업 필터링 방법은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 희박성 문제와 cold-start 문제가 있다. 본 논문에서는 개인에게 더 정확하게 추천하기 위해 협업 필터링 기법과 상황기반 기법을 함께 이용하는 방법을 제안한다. 상황기반 기법은 사용자를 둘러싼 시간, 감정, 장소 등과 같은 환경을 고려하여 사용자에게 맞는 아이템을 추천하는 방법으로 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 본 논문에서는 상황기반 기법을 활용하기 위해 상황정보로 감정을 이용하며 이를 위해 개인의 주관적인 정보를 파악하는 데 효과적인 영화 리뷰를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 협업 필터링 방법보다 성능평가 결과, 향상된 성능을 보였다.
이동통신 시장의 경쟁이 격화됨에 따라 이미 포화상태에 다다른 음성 서비스보다는 데이터 서비스를 증가시키기 위해 통신사들이 노력하고 있다. 그러나 단말기의 한계로 인해 자신이 원하는 서비스를 검색하는 것이 쉽지 않고, 시간 역시 많이 소모되는 문제점으로 인해 데이터 서비스 시장이 기대한 만큼 성장하지 않고 있는 상황이다. 본 논문에서는 이와 같은 문제점을 극복하기 위하여, 이동통신사에서 보유하고 있는 위치정보와 무선인터넷 이용로그를 기반으로 개인이 처한 상황에 맞게 무선 서비스를 추천하는 개인화 서비스 방안을 제시하고자 한다. 이를 위해 무선통신사의 실제 데이터를 기반으로 기지국의 위치정보와 해당위치에서의 서비스 이용 정보를 이용하여 군집 분석을 실시하고, 이를 기반으로 협업 필터링를 이용한 무선 서비스의 개인화 서비스 방안을 제안한 후 이를 검증하였다. 또한 분류된 군집의 특성을 분석하고, 이를 기반으로 한 무선 서비스 추천 방안을 제시하였다.
본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.
정보추천 서비스를 위한 선호도는 상황에 따라 달라질 수 있으므로, 정보추천 서비스를 제공하기 위해서는 먼저 사용자의 컨덱스트 정보를 알아야 한다. 본 논문은 모바일 환경에서 다수 사용자의 선호도를 고려한 추천 시스템을 제안하며, 음식점 추천에 이를 적용하고자 한다. 모바일 환경에서 개별 사용자의 선호도를 모델링하기 위해 베이지안 네트워크를 사용하였으며, 음식점 추천은 많은 경우 개별 사용자가 아닌 다수 사용자의 선호도를 고려해야 하므로, 본 논문에서는 개별 사용자의 선호도를 바탕으로 다수의 선호도를 획득하기 위해 다기준 의사결정방법인 AHP를 이용하였다. 실험을 위해서 10가지 서로 다른 상황에서 추천을 수행하였으며, 마지막으로 SUS 사용성 평가를 통해 제안하는 시스템의 사용성이 높게 평가되었음을 확인하였다.
이 논문은 개인별 개인화 서비스 활용 로그를 추적조사 하여 개인별로 얼마나 많이 추천된 서비스를 사용하였는지 분석하고, 개인화가 적용된 시스템의 서비스 활용도에 영향을 주는 요인이 개인화 서비스 알고리즘외 다른 요인이 있는지 분석하였다. 또한, 분석 내용을 기반으로 단순히 많이 이용하는 서비스 및 콘텐츠를 추천하는 방법에 따른 사용자 이용패턴 분석을 통해 인센티브를 부여하였을 때의 행동변화에 따른 추천방법을 제안한다.
비콘(Beacon)은 근거리에 있는 스마트 기기를 자동으로 인식하여 필요한 데이터를 전송할 수 있는 무선 통신장치이다. 4차 산업혁명 시대에 대표적인 사물인터넷(IoT) 설비로 근거리 정보 전달, 모바일 위치서비스, 쇼핑, 마케팅 등 다양한 분야에 활용되고 끊임없이 진화하고 있다. 본 논문에서는 관광위치 기반 추천 정보 제공 서비스를 바탕으로, 비콘 기술을 접목하여 사용자의 관심 또는, 선호도 등에 따라 맞춤형 정보를 추천하는 시스템을 제안한다. 즉, 관광객인 사용자가 원하는 정보를 알려 주는 정보 대행자의 역할을 한다. 관광객의 니즈를 충족시키기 위해서는 지능형 관광 추천 시스템 구축이 필요하다. 본 논문에서 제안한 비콘 기술을 활용한 개인 맞춤형 한식과 관광지 추천 관리 시스템은 한국을 찾는 외국인뿐 아니라 내국인 관광객들에게 양질의 서비스를 제공할 수 있을 것으로 예상된다.
정보통신 기술의 급속한 성장 및 발전에 따라 유비쿼터스 네트워크 컴퓨팅 및 이용자 맞춤 서비스에 대한 관심이 증폭되고 있다. 또한 최근 스마트폰(Smartphone)을 매개체로 모바일 관련 기술들이 급속도로 발전하며 큰 각광을 받고 있다. 이러한 환경 및 인프라의 발전에 따라 최근 모바일에서 각 종 정보 및 서비스를 제공하는 다양한 응용소프트웨어들이 출시되고 있는 추세이나 그 대부분이 공급자 위주의 정보시스템으로 단순히 다량의 정보들을 불특정 다수의 이용자들에게 제공하는데 목적을 두고 있으며 이용자 개개인에 대한 맞춤화 혹은 개인화된 정보 및 서비스의 제공은 거의 이루어지지 않고 있다. 이에 따라 본 연구에서는 모바일환경에서 개인화 및 맞춤화를 위한 추천시스템을 설계 및 구현 한다. 각 종 정보필터링 기법의 장점만을 결합한 하이브리드 필터링(Hybrid Filtering)을 이용하여 추천 시스템을 구성하며 추천의 질을 향상시키기 위해 정보 필터링 단계에 앞서 사용자의 목적행위, 위치의 상황정보(Context-information)를 이용하여 추천대상 아이템의 범위를 결정함으로써 이용자 상황에 따른 효과적인 정보의 추천을 가능하도록 한다.
The use of appropriate fonts is not only an aesthetic point of view, but also a factor influencing the reinforcement of meaning. However, it is a difficult process and wastes a lot of time for general users to choose a font that suits their needs and emotions. Therefore, in this study, keywords and fonts to be used in the experiment were selected for emotion-based font recommendation, and keyword values for each font were calculated through an experiment to check the correlation between keywords and fonts. Using the experimental results, a prototype of a keyword-based font recommendation system was designed and the possibility of the system was tested. As a result of the usability evaluation of the font recommendation system prototype, it received a positive evaluation compared to the existing font search system, but the number of fonts was limited and users had difficulties in the process of associating keywords suitable for their desired situation. Therefore, we plan to expand the number of fonts and conduct follow-up research to automatically recommend fonts suitable for the user's situation without selecting keywords.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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