• 한국실내디자인학회논문집
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• 제25권2호
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• pp.83-91
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• 2016

This study is a basic research to suggest user-centered healthcare environmental color, which aims to analyze tendency of color consciousness and preference depending on the user characteristics (generation, gender, residential area, and environment). For this purpose, this study constructed an analysis tool through the literature review with regard to environmental color of healthcare facility and influential factors of color preference. Besides, an online survey regarding general usage and satisfaction, health related color consciousness, and color preference tendency of healthcare facility was conducted targeting from 20s to 60s, total 1,500 persons. The results of this study are as follows: (1) The usage and satisfaction of healthcare facilities were higher for older generation and accessible urban area. (2) The respondents were aware that color and health are related, recognizing 'green' as healthy and stress relieving color. Besides, 'natural' and 'clear' was the highest in health related color image. 'Light' which relates to vitality was high as well for older generation. (3) In the color preference tendency survey, hue PB was generally the most highly preferred, in details, younger generation preferred B and R while older generation preferred G. The survey also showed high value and chroma were preferred, while female and younger generation preferred high value of 9.0 and low chroma close to achromatic color, which presented older generation preferred vivid color.

• 한국문헌정보학회지
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• 제54권3호
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• pp.41-69
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• 2020

이 연구의 목적은 이용자 선호도 및 관심분야 정보 수집을 위한 웹 기반의 프로파일링 모델을 활용하여 이용자 선호도 기반의 대체자료 추천 시스템의 개발과 정보 추천 모델의 핵심이 되는 도서자동분류엔진을 설계하고 시범 구축하는 것이다. 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정 방법론을 개발하기 위해 국가대체자료공유시스템인 DREAM의 이용자 대체자료 이용 내역을 분석하여 KDC의 10개 주제 분야별 대체자료에 대한 이용자 선호도를 조사하였다. 이용 내역 데이터의 표제 정보를 분석하여 주제 분야별로 그리고 조사대상 기간별로 관심 키워드를 도출하였으며, 도출된 키워드를 주제 분야별로 순위화하였다. 주제별과 기간별로 순위화된 키워드는 이용자 선호도를 나타내는 것으로 출판된 도서 가운데 대체자료 제작 대상을 선정하는데 활용할 수 있다. 또한 이용자 선호도 기반의 대체자료 선정을 위하여 국립장애인도서관의 내부 데이터뿐만 아니라 타 도서관이나 다양한 유관 기관의 서비스 및 이용 내역을 반영하기 위한 연계방안을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제17B권2호
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• pp.169-176
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• 2010

본 논문은 사용자 취향 학습 방법으로 대화형 유전자 알고리즘을 이용한 감정 기반 영상의 색 변환을 제안한다. 색 변환은 주로 조화로운색상의 범위를 정의한 기존의 템플릿을 기반으로 영상의 채도와 명도를 제외한 색상만을 변환하는 방법으로 수행되어 왔다. 색상의 조화를 조절함으로써 부자연스러운 영상을 자연스럽게 변환하여 영상을 감상하는 사용자의 만족도를 높였다. 한편, 색은 사람의 감정과도 밀접한 관련이 있기 때문에, 색과 감정의 관계를 정의 하면, 감정 기반 콘텐츠와 기술 등에서의 상호 작용을 높일 수 있다. 감정에 의한 색 변환은 콘텐츠 감상에 있어서 사용자에게 콘텐츠와 자신이 교감하고 있다는 느낌을 주어 흥미와 몰입을 높일 수 있다. 이에 따라, 본 논문은 감정 기반 색 변환을 위한 각 감정 별 색의 범위를 정의하고, 색상, 채도, 명도에 대한 색 변환을 수행한다. 하지만 색과 감정의 관계는 개인의 취향, 환경 등에 따라 다양하게 정의 된다. 이러한 특성을 반영하기 위해, 사용자 취향을 학습함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 취향 학습 방법으로는 대화형 유전자 알고리즘을 사용한다. 사용자 취향에 의한 색변환 영상의 만족도를 분석하기 위해 설문조사를 실시하여, 원본 영상에 비해 색변환 영상에 대한 선호도가 높음을 확인한다. 이를 통해 템플릿을 동일하게 적용하는 것보다 사용자 취향을 반영한 템플릿에 의한 변환이 사용자의 감성을 만족시킴을 보인다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 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 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1205-1212
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• 2004

전자상거래 시스템의 보급이 활성화되기 시작하면서, 사용자의 필요와 욕구에 밀착한 적응형 전자상거래 에이전트의 필요성이 증대되고 있다. 이와 같은 적응형 전자상거래 에이전트는 사용자의 행위를 모니터하고 자동 분류하여 사용자의 취향을 학습하는 기능을 요하게 되었다. 이러한 기능을 가지는 적응형 전자상거래 에이전트를 구축하기 위해서, 본 논문에서는 사용자 개인의 관심정보와 선호하는 상품에 대한 호감도를 고려한 적응형 전자 상거래 에이전트 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공 할 수 있도록 한다. 본 시스템에서는 모니터링을 통하여 사용자 의도를 파악하는 모니터 에이전트, 사용자의 행동성향을 학습 한 후 행동 패턴이 유사한 그룹을 참조하는 유사도 참조 에이전트, 사용자의 행위의 변화에 따른 개인화된 행동 DB를 구축할 수 있는 관심 추출 에이전트로 구성하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제16B권1호
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• pp.55-62
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• 2009

협업여과는 추천시스템에서 널리 사용되는 기법으로 다른 사용자의 평가를 기반으로 아이템을 추천하는 기법이다. 사용자 데이터베이스를 이용하는 메모리기반 협업여과에는 사용자기반 기법과 아이템기반 기법이 있다. 사용자기반 협업여과는 유사한 선호도를 가지는 이웃사용자들의 선호도를 바탕으로 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하는 반면, 아이템기반 협업여과는 아이템들의 유사도를 바탕으로 특정 사용자의 선호도를 예측한다. 본 논문에서는 추천의 성능을 향상시키기 위하여 이웃사용자와 이웃아이템 크기의 비율을 가중치로 하여 사용자기반 예측값과 아이템기반 예측값을 결합함으로써 최종 예측값을 생성하는 결합예측기법을 제안한다. MovieLens 데이터 셋과 BookCrossing 데이터 셋을 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제안한 결합예측기법이 영화와 책에 대하여 사용자기반과 아이템기반보다 예측의 정확성을 향상시킴을 보인다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 봄 학술발표논문집 Vol.29 No.1 (B)
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• pp.238-240
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• 2002

If there is an Information Retrieval system which comprehends the semantic content of documents and knows the preference of users. the system can search the information better on the Internet, or improve the IR performance. Therefore we propose the IR model which combines semantic based indexing and fuzzy relevance model. In addition to the statistical approach, we chose the semantic approach in indexing, lexical chains, because we assume it would improve the performance of the index term extraction. Furthermore, we combined the semantic based indexing with the fuzzy model, which finds out the exact relevance of the user preference and index terms. The proposed system works as follows: First, the presented system indexes documents by the efficient index term extraction method using lexical chains. And then, if a user tends to retrieve the information from the indexed document collection, the extended IR model calculates and ranks the relevance of user query. user preference and index terms by some metrics. When we experimented each module, semantic based indexing and extended fuzzy model. it gave noticeable results. The combination of these modules is expected to improve the information retrieval performance.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권4호
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• pp.195-200
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• 2015

최근 한국에서는 대부분의 사람들이 안드로이드 기반의 스마트폰을 사용하고 있고, 뮤직플레이어는 어느 스마트폰에서나 찾아볼 수 있다. 그러나 뮤직 플레이어들 중 사용자의 취향이나, 음악을 듣는 성향에 맞춰진 개인화된 애플리케이션은 찾아보기 힘든 실정이다. 본 논문에서는 음악을 분석하여 감정에 따라 자동으로 분류하고, 사용자가 입력한 감정에 따라 추천하며, 사용자의 선호도를 반영하는 기능을 제공할 뿐만 아니라, 음악을 색채를 통해 시각화함으로써 사용자가 음악을 보다 쉽게 느낄 수 있도록 구현된 감성 뮤직 플레이어를 제안한다. 이를 통해 사용자는 선곡의 어려움을 해소하고 자신에게 최적화된 애플리케이션을 사용할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.183-193
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• 2006

본 논문은 흠 네트워크 환경에서 무선 센서 네트워크를 이용하여 홈 네트워크 서비스를 제공하는 서비스 모델을 제안한다. 제안된 서비스 모델은 댁내에 홈 서버와 고정 센서노드들을 배치하고 사용자에게 부착 가능한 사용자 식별노드로 무선 센서 네트워크를 구성한다. 홈 서버에는 등록된 사용자 선호도 프로파일과 센서 노드들로부터 수집된 데이터를 데이터베이스로 구축하고, 상황정보로 등록 분석하여 사용자 개개인의 선호도에 따라 댁내 가전기기들을 자동 설정하고 자동 제어하는 서비스를 제공한다. 제안된 방식은 리눅스 환경에서 MySQL 데이터베이스가 내장된 홈 서버와 TinyOS가 탑재된 센서 노드들을 사용하여 구현하고 서비스를 테스트한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2001년도 정기총회 및 학술대회
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• pp.29-33
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• 2001

사용자에게 적합한 프로그램을 추천하거나 필터링을 수행하는 지능형 방송 단말 응용 소프트웨어 에이전트에서 필수적으로 사용되는 사용자 선호도 (User Preference)를 추출하는 알고리즘을 연구하였다. 시청자 선호도 추출 알고리즘으로는 시청자의 프로그램 장르나 출연 배우 등에 대한 선호도, 프로그램 시청 시간 등에 대한 선호도나 시청 프로그램에 대한 사용자의 인터랙션 습성 분석에 의한 프로그램 선호도 등을 probabilistic framework과 rule-based framework을 근간으로 추출하는 알고리즘 연구에 대한 결과를 본 논문에서 제시한다.