• 한국음향학회지
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• 제23권6호
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• pp.437-445
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• 2004

본 논문에서는 사용자의 음장 선호도를 이용하여 오디오 콘텐츠를 사용자가 원하는 음장으로 변환하는 기술에 대하여 설명한다. 오디오 신호가 재생되는 공간의 음장을 사용자가 원하는 음장으로 변환시켜주는 음장효과 기술은 실감있고 현장감있는 음악재생에 필수적인 요소이다. 그러나, 음장효과를 실시간으로 처리하기 위해서는 막대한 연산량이 필요하므로 MP3 플레이어와 같은 휴대용 오디오 단말에서는 구현하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자로부터 전달된 음장 선호도를 이용하여 서버에서 음장효과를 처리하도록 하여, 단말의 성능에 구애받지 않고 음장효과를 제공할 수 있는 기술을 제안한다. 사용자가 선호하는 음장을 표현하기 위하여 선호하는 음장을 실내응답신호의 URI 주소를 이용하여 표현하는 방법 뿐만 아니라 음향공간에 대한 심리적 파라미터를 이용할 수 있게 하였다. 또한, 실내응답신호와 복적분 연산을 통한 음장효과 처리 방법을 실시간 응용에 적용하기 위하여 고속 복적분 알고리즘을 제안하였으며, 실험을 통하여 실시간 응용에도 적용이 가능함을 확인하였다. 본 논문에서 제안한 음장 선호도 서술구조의 효용성을 검증하기 위하여, 일반인을 대상으로 음장을 구분하는 능력과 음장효과가 처리된 음악에 대한 선호도에 대한 주관듣기평가를 실시하여 제안된 음장 선호도가 일반인들에게 적용이 가능함을 확인하였다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2008년도 하계종합학술대회
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• pp.701-702
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• 2008

A large amount of efforts are required to search user's preferred contents for the program contents being provided by IPTV services. In this paper, using collaborative filtering, an automatic recommendation method of IPTV program contents is presented by reasoning similar group preferences on IPTV program contents which constitutes personalized IPTV environments. The proposed method models the user's preference of IPTV program contents with the program attributes such as content, genres, channels actor/actress, staffs and calculates it using the watching history of program contents in different genres and watching times. Also, the proposed method considers timely changing user's preference and the preference oon the content itself, which improves the traditional collaborative filtering methods that can not recommend the non-consumed items.

• 디지털융복합연구
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• 제13권2호
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• pp.351-359
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• 2015

모바일의 기술적 발전은 인간의 삶에 있어 급속한 변화를 가져왔다. 다양한 스마트 환경 안에서 모바일은 다양한 범위 확산과 영역의 확대로 넓혀가고 있다. 모바일 환경 안에서 사용자가 커뮤니케이선의 방안으로 다양한 수단들이 활용되고 있다. 그 중 모바일 스티커는 커뮤니케이션의 수단으로 사용자가 증가하는 추세이다. 본 연구는 커뮤니케이션의 수단으로서 모바일 스티커의 사례를 분석하고, 사용하는 사용자 선호도 분석을 통해 모바일 스티커의 발전 방향을 모색하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.235-238
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• 2008

최근 모바일 Broadcasting 환경에서의 캐시 관리 기법에 관한 다양한 연구가 활발히 진행되고 있으며 가장 많이 쓰이는 기법으로는 무효화 보고(Invalidation Report) 기법을 들 수 있다. 하지만 무선 기기들의 대용량 지원 및 많은 사용자의 무선 이용으로, 사용자 요청에 대한 지연이나 Multi-Cell 환경과 대용량 갱신 등에 대한 대처 능력의 부족 등이 문제점으로 부각되고 있다. 본 연구는 이런 무효화 보고의 대처 능력을 보완할 뿐 아니라, User Preference를 추가하여 사용자의 QoS를 만족시키는 새로운 시스템을 제안한다. 본 연구는 서버 측에서의 일방적인 브로드캐스팅에 의한 데이터 전송이 아닌, 사용자로부터의 요청에 따른 캐시 데이터 관리 기법을 제안한다. 연구의 주된 효과는 사용자로 하여금 선택적 청취(Selective Listening)을 하게 함으로써 서버와의 교류를 적게 하고, 자주 사용하는 많은 양의 데이터를 한번에 가져와 빠른 시간 내에 데이터를 사용할 수 있게 한다. 또한, 자신이 필요한 데이터에 한에서만 자료 갱신(Update) 여부를 확인하여, 짧은 시간 안에 동적으로 자신의 정보를 확인 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (3)
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• pp.13-15
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• 2003

SIP(Session Initiation Protocol)는 사용자간의 멀티미디어 세션을 처리하기 위한 응용 계층의 시그널링 프로토콜로서 유연성 및 확장이 용이한 장점을 가지고 있다. Caller Preference는 이러한 SIP의 기본적인 프로토콜을 확장한 형태로서 송신자가 Preference를 명시하여 서버가 처리할 응답 기능을 선택하거나 수신자의 수신 능력(Callee Capabilities)에 따라 적절한 호처리를 진행할 수 있는 서비스이다. 본 논문에서는 SIP를 기반으로 하는 VoIP(Voice over IP) 시스템을 구현함에 있어 UA(User Agent)내에 Preference를 선택적으로 명시할 수 있는 기능을 포함시키고 또한 이의 요청에 대한 수용이 가능하고 호처리를 진행할 수 있는 네트워크 서버를 구현하였다.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권4호
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• pp.243-256
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• 2012

In this paper we present a framework for a novel kind of context-aware preference query composition whereby queries for the Preference SQL system are created. We choose a commercial e-business platform for outdoor activities as a use case and develop a context model for this domain within our framework. The suggested model considers explicit user input, domain-specific knowledge, contextual knowledge and location-based sensor data in a comprehensive approach. Aside from the theoretical background of preferences, the optimization of preference queries and our novel generator based model we give special attention to the aspects of the implementation and the practical experiences. We provide a sketch of the implementation and summarize our user studies which have been done in a joint project with an industrial partner.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제18권3호
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• pp.659-668
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• 2007

Collaborative filtering approach for recommender systems are now widely applied in e-commerce to assist customers to find their needs from many that are frequently available. this approach makes recommendations for users based on the opinions to similar users in the system. But this approach is opened to users who present their preference to items or acquire the preference information form other users, noise in the system makes significant problem for accurate recommendation. In this paper, we analyze the relationship between the standard deviation of preference ratings for each user and the estimated ratings of them. The result shows that the possibility of the pre-filtering condition which detecting the factor of bad effect on the prediction of user's preference. It is expected that using this result will reduce the possibility of bad effect on recommender systems.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권3호
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• pp.306-310
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• 2008

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.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권6호
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• pp.81-93
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• 2022

As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.

• 한국IT서비스학회지
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• 제11권4호
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• pp.181-194
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• 2012

The one of the most meaningful change in the recent ubiquitous environment is the omnipresence of public digital display device for providing ubiquitous information. It is the important issue to provide publicity as well as adaptive information to each user in the field of the public digital display device. This research proposes the idea ensuring fast response speed by the selection of user preference function. The preference function is selected by statistics using Zipf distribution in the system comprising mobile device and digital display device based on NFC (Near Field Communication). The idea is proved by CPM-GOMS model and the improvement of user response can be achieved.