• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권3호
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• pp.25-38
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• 2019

Purpose This study aims to empirically analyze which factors affect image and preference of YouTube beauty channels. Some practical and academic implications are presented through empirical research. Design/methodology/approach For this purpose, the six affecting factors were suggested on the basis of previous studies. We proposed image quality, user attitude, empirical value, economics, and awareness as independent variables and channel image and channel preference as dependent variables in order to investigate the causal relationships among the research variables. We surveyed 311 users who had experience in using YouTube Beauty channel and analyzed the data by using a statistical package. Findings This study showed that the channel image has a partial mediating effect between the affecting variables and the channel preference. The results provided some insights and information to increase the number of subscribers and site views. Several suggestions were carefully made.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.55-60
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• 2020

As personalized customer services create a society that emphasizes the personality of an individual, the number of product reviews and quantity of user data generated by users on the internet in mobile shopping apps and sites are increasing. Such product review data are classified as unstructured data. Unstructured data have the potential to be transformed into information that companies and users can employ, using appropriate processing and analyses. However, existing systems do not reflect the detailed information they collect, such as user characteristics, purchase preference, or purchase priority while analyzing review data. Thus, it is challenging to provide customized recommendations for various users. Therefore, in this study, we have developed a product recommendation system that takes into account the user's priority, which they select, when searching for and purchasing a product. The recommendation system then displays the results to the user by processing and analyzing their preferences. Since the user's preference is considered, the user can obtain results that are more relevant.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.174-190
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• 2010

In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.149-156
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• 2002

제품성공은 제품에 대한 소비자선호를 바탕으로 해서만 가능하며 제품에 대한 소비자선호는 그 디자인에 의해 가장 큰 영향을 받는다. 디자이너는 소비자선호에 대해 이해하고 그 선호를 특정 디자인요소들의 조합으로 전환하여 그들이 원하는 이미지의 제품을 디자인해야만 제품을 성공시킬 수 있다. 즉, 디자인 측면에서는 소비자선호구조 즉, 디자인선호도-디자인 이미지-디자인요소와의 관계를 명확하게 규명할 필요가 있다. 본 연구에서는 기존 연구들이 간과했던 소비와 디자인간의 상호관계를 확인할 수 있도록 디자인 선호도-디자인 이미지-디자인 요소들간의 명확한 인과관계를 규명하여 디자인 계획시 체계적인 지침을 제공하고자 한다. 이를 위해 디자인에 대한 소비자반응 프레임웍인 선호정도-이미지-디자인 요소들간의 명확한 인과관계를 규명할 수 있는 실마리를 제공하는 Bloch(1995)의 제품디자인에 대한 소비자반응이론을 고찰하여 연구모델을 구축하고 실증분석을 통해 디자인 선호도-디자인 이미지-디자인 요소들간의 관계를 분석하여 디자인할 수 있는 방법을 제공한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.689-691
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• 2011

Due to the rapid development of Information and communication, the technology of multimedia presentation technology is evolving into the service that user can actively, realistically enjoy and play based on user's preference and taste not only for User's passive service. Especially, the industry related the realistic multimedia service that supports targeting Human emotion with the property of Human hearing is expected to be formed of the high value-added premium market. Audio technology is affected on human's emotion and the viewing environment around than video technology. Also the audio technology compared to video technology is a research part that appeals to human emotion and emphasize on psychological aspects. With this viewpoint, the development of intelligent and realistic audio technology needs highly specialty. In this study, "intelligent real-sound presentation technology" that support high quality and realistic audio and the "core technologies" that are composing of this will be introduced.

• 디자인학연구
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• 제12권3호
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• pp.105-114
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• 1999

최근 전자기술의 발달과 함게 제품들이 인간의 지적 면을 지원하는 스마트한 제품으로 변하면서 OSD는 이런 제품의 입출력을 담당하는 사용자 인터페이스의 중요한 부분으로서 본체의 외형 못지않게 제품개발의 핵심적인 요소가 되고 있다. 특히 영상기기와 정보기기의 경우 그 중요성은 더 커진다. 이런 중요성에도 불구하고 단순히 하드웨어 본체에 탑재하는 부속물로서 취급되어 많은 검증과 평가를 통해 개발되는 하드웨어 본체에 비하여 단순하고 개별적인 사용성평가만을 통해 개발되고 있다. 즉 얼마나 빨리 주어진 그능을 수행하는지 사용하는데 애로는 없는지 등 개별적인 속성에 대한 수행도 위주의 사용성평가에 그치고 있다. 이에 본 연구에서는 수행도 위주의 사용성평가에서 탈피하여 사용자 인터페이스에 대한 주관적 선호도를 바탕으로 사용자의 입장에서 중요한 속성은 무엇이며 또 그러한 속성의 각 수준에 사용자가 부여하는 가치는 어느정도인가를 파악하기 위하여 실제 제품을 사용하는 것과 동일한 환경하에서 사용하게한 후 선호도를 측정하였으며 컨조인트분석에 의하여 각 속성의 중요도 및 각 수준의 만족도를 분석하였다. 리허한 사용성평가 및 분석은 사용자 인터페이스 디자인 프로세스의 최종단계로서 진행되는 것이 아닌 초기단계부터 그 방법과 내용, 또 어떻게 디자인에 피드백할 것인가 등을 계획하여 반복적으로 실시되야 한다.시되야 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.88-95
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• 2002

최근 방송의 디지털화에 따라 지상파, 위성 등의 방송 매체는 다채널 서비스가 가능하게 되었고, CATV 및 위성에서는 수백 채널의 수용이 가능하게 되었다. 이에 따라 시청자의 채널에 대한 선택의 폭이 넓어지게 되었으나 수백 개의 채널중 시청자의 취향에 맞는 채널을 선택한다는 것은 어려운 일이다. 이에 본 논문에서는 Set Top Box(STB)와 같은 다채널 방송 수신 장치에서 자동적으로 개인의 취향에 맞는 방송 프로그램을 추천해 주기 위한 효과적인 방법을 제시한다. 사용자가 시청한 프로그램에 대한 정보를 MPEG-7 MDS를 이용해 user history data로 작성하고, 이 user history data를 이용해서 시간대별 사용자의 취향과 유사한 장르의 프로그램을 추천하고, 추천된 장르에서의 채널 선호도를 고려하여 채널을 선택한다. 실험한 결과에 따라 본 논문에서 제안하는 방법이 사용자 취항의 채널을 선택하는데 효과적임을 알 수 있다.

• 한국환경과학회지
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• 제28권12호
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• pp.1101-1110
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• 2019

This study investigated Post-Occupancy Evaluation (POE) of cherry blossom trails 'Cherry Road' in Daegu Catholic Univ. campus, at Gyeonsan-city, Korea. The evaluation focused on image preference and satisfaction of users i.e., students, using questionnaire surveys. A total 201 questionnaire samples were analyzed and most of the respondents were in the age group of 20. Frequency analysis was conducted on demographics, use behavior, reliability, and means. Factor analysis and multiple regression analysis were conducted for user satisfaction and image preference. Over 80% of visitors came with companions during daytime. The most common motives for use were strolling and walking, event and meeting, passing. For user satisfaction the mean scores were highest for landscape beauty (4.22), image improvement (4.14), campus image (4.08). Night lighting facility received the lowest score (3.32). Factor analysis concerning user satisfaction was categorized into environment-human behavior and physical factors. Multiple regression analysis showed that the overall satisfaction of user was significantly influenced by five independent variables: 'harmonious' (β=.214), 'night lighting facility' (β=.173), 'landscape beauty' (β=.208), 'lawn care' (β=.154), and 'walking trails' (β=.123). The mean scores of image variables were highest for 'beautiful' (5.81), 'bright' (5.67), and 'open' (5.64). The lowest scores was for 'quiet' (4.47). Exploratory factor analysis led to three factors being categorized: aesthetics, comforts, and simplicity. Result of multiple regression analysis indicated that the preference of space image was significantly influenced by five variables: 'bright' (β=.397), 'refreshing' (β=.211), 'cool' (β=.219), 'clean' (β=.182), and 'natural' (β=.-142). Hence, Cherry Road has a high level of user satisfaction and image evaluation, which is interpreted as having various cultural events and value for students on campus. To improve the satisfaction of Cherry Road in the future, it is necessary to secure night lighting, to manage trash cans, and to secure rest space.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.526-529
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• 2003

추천 시스템 또는 협업 필터링은 특정 사용자에게 잠재적으로 흥미가 있거나 가치가 있는 항목을 분류하는 방법이다. 유사한 성향을 갖는 사용자는 유사한 형태의 항목을 좋아하리라는 가정 하에, 이 방법은 사용자들의 성향에 관한 데이터베이스를 이용하여 아직 평가되지 못한 항목에 대한 평가값을 예측하는데 사용된다. 보통 추천하고자 하는 사람의 성향은 시간에 따라 변할 수 있고 이러한 시간적인 변화는 사용자 성향에 대한 분류 혹은 예측에 대한 정확성을 떨어뜨릴 수 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 향상하기 위해서 사용자 성향의 시간적 변화를 이용한 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 기존의 통계적 협업 필터링의 일반적인 형태인 GroupLens 시스템의 상관 가중치가 최근 사용자의 유사성을 반영하기 위해 변형되었다. 제안된 방법은 EachMovie 데이터셋을 이용해 평가하였고 GroupLens 시스템과 비교하여 더 나은 예측 결과를 보였다.