• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.93-100
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• 2022

인터넷 상의 정보 과부하 시대에 필수 불가결한 기능인 추천 시스템은 사용자가 선호할 만한 상품을 추천하는 서비스로서 여러 상업용 사이트에서 성공적으로 제공되고 있다. 최근 대표적인 추천 기법인 협력 필터링의 성능 개선을 위하여 항목 평가 시간을 반영하려는 연구가 활발하다. 이 연구들의 핵심 아이디어는 과거에 평가한 항목일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 두어 추천 결과를 산출하는 것이다. 그러나 이는 항목의 특성에 따른 사용자들의 선호도 변화를 고려하지 않고 모든 항목들에 대하여 일률적인 시간 함수를 적용한다는 단점을 가진다. 본 연구는 시간에 따른 항목 간의 유사도값 변화를 가중합으로 통합하는 새로운 유사도 척도를 개발함으로써 기존과 전혀 다른 관점의 시간 인지 협력 필터링 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법의 예측 성능과 추천 성능은 기존의 대표적 시간 인지 방법과 전통적 방법들에 비해 월등하게 우수하였다.

• 한국소프트웨어감정평가학회 논문지
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• 제16권1호
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• pp.81-88
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• 2020

디지털 콘텐츠를 사용자 개인별로 차별화하여 서비스하는 방법들이 다양하게 연구되고 있다. 연관규칙 탐색은 디지털 콘텐츠 서비스에서 각 개인의 선호도를 발견하는데 유용한 방법이다. Apriori 알고리즘은 빈발항목집합을 이용한 연관규칙 알고리즘으로 유용하게 사용되고 있다. 그러나 Apriori 알고리즘은 각 콘텐츠의 참조횟수만을 고려하기 때문에 상용 콘텐츠 서비스에서 나타나는 개인의 실제적인 선호도를 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 콘텐츠별 구매이력과 사용시간을 기반으로 연관규칙을 탐색하는 Apriorir기반의 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 빈발항목을 선택할 때 구매여부에 따른 가중치 값을 가지는 사용시간을 활용한다. 이러한 방법을 통하여 실제 사용자의 정확한 선호도를 파악할 수 있다. 제안된 알고리즘을 구현하고, 실제 콘텐츠 서비스 시스템에서 나타난 실제 데이터를 통하여 성능을 검증한다.

• 스마트미디어저널
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• 제12권4호
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• pp.27-40
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• 2023

많은 추천 시스템 연구에서는 다양한 이종 데이터를 상호 호환적으로 통합하여 추천 시스템의 고질적인 데이터 부족 문제를 해결하고자 한다. 하지만, 지식 그래프를 활용하여 이종 데이터의 통합을 달성한 추천 시스템 연구는 거의 없으며, 대부분 연구에서는 기구축된 지식 그래프 상의 개체 간 연결이 명시적 관계로만 구성되어있다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 이종 데이터의 통합을 위해 다중 지식 베이스로부터 추출한 데이터 간 관계 모델링을 수행하고, 이를 통해 지식 그래프를 확장하는 방법을 제안한다. 또한, 딥러닝 기반의 잠재적 관계 모델링을 통해 지식 그래프 상 개체 간 관계 정보의 신뢰성을 높이고자 한다. 본 논문에서 제안하는 확장된 지식 그래프를 사용하면 개체의 특성 벡터 품질이 개선되고, 최종적으로 예측된 사용자 선호도의 정확성을 높일 수 있다. 또한, 실험을 통해 확장된 지식 그래프 기반 추천 정확도가 기존 지식 그래프 기반 추천 정확도에 비해 향상되었음을 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권3호
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• pp.139-145
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• 2024

코로나19 이후로 사람들의 주 생활공간의 대부분이 실내로 옮겨졌다. 이러한 영향으로 많은 사람의 반려식물에 관한 관심이 지속적으로 상승하고 있다. 반려식물을 키우는 사람들은 정서적 안정 또는 공기 정화를 목적으로 키우게 되는 경우가 많다. 실제로 식물은 사람들에게 심리적인 안정감을 주는 효과가 있을 뿐만 아니라 어떤 식물이냐에 따라 실내 공기 정화 능력 또한 탁월하다. 하지만 식물에 대한 지식이 없다면 어떤 식물이 공기 정화 효과가 탁월한지 알 수 없고 키우더라도 금방 시들어 버리는 문제를 마주하게 된다. 따라서 본 논문에서는 사전 지식이 없는 사용자들에게 데이터베이스와 MBTI를 활용하여 사용자의 MBTI 정보 및 회원 정보를 데이터베이스에 저장하여 관리하고, 이를 바탕으로 사용자와 성향이 맞는 식물 데이터를 추천하고 캘린더를 통해 일정을 관리할 수 있는 기능을 제공하는 애플리케이션을 개발하고자 한다.

• 감성과학
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• 제18권1호
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• pp.59-66
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• 2015

지금까지 멀티미디어 기기들의 대 부분의 콘텐츠 접근성은 사용자 중심으로 특화되어 있지 않고 제작자의 의도에 집중 하였다. 이런 이유에서 실제 시스템을 사용하면서 생기는 문제점과 이용자의 요구를 분석하기란 쉽지 않다. 물론 일부에서는 사용자 중심에서 UT, UI 연구를 진행 해 오고 있는 상태이다. 또한 일부 많은 혁신을 가져오지만 아직 기대만큼 많은 효과를 거두지는 못하고 있다. 이유는 개별적인 인간 본연의 욕구와 정서를 해석하고 적용하기란 쉽지 않을 것으로 생각된다. 본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 인간 본연의 심리적인 특성을 분석하고 이해하려고 노력하였으며 스마트 디바이스 의 접근성의 문제점은 단순히 기술, 기능을 향상 시키는 것이 아니라 인간의 본연의 내면을 얼마만큼 분석 하는지 와 얼마만큼 이해하는지에 따라 사용성에 도움이 될 것으로 생각한다. 따라서 본 연구는 이러한 사용자가 중심에서 스마트 디바이스를 이용함에 있어서 좀 더 나은 접근성에 도움 되고자 연구를 진행하였으며 특히 인간의 내면의 감정과 성향에 따라서 어떤 장르의 콘텐츠를 선호하며 소비하는지를 분석하고 인간과 콘텐츠의 상호작용을 집중적으로 연구 분석하였다. 본 연구 결과로 감정과 콘텐츠 사이의 관계에서 일부 유효한 결과는 기쁜(HAPPY) 감정의 정도에 따라 더욱 더COMEDY 프로그램을 선호함을 알 수 있었으며 남자가 여자 보다 더 선호도가 높은 것으로 나타났습니다. 슬픈 감정(SAD)일 때는 유효한 결과 값은 나오지 않았지만 흥겨운 콘텐츠를 미미하게 선호하는 것으로 나타났으며 여자 보다 남자가 좀 더 선호도가 높은 것으로 나타났다. 이러한 원인은 Zilinman의mood based management 이론인 슬픈 감정의 소유자는 그 감정을 감쇠하기 위해서 흥겨운 콘텐츠를 더 선호하며 추가적으로 Oliver 2009따르면 콘텐츠의 쾌락적인 요소보다는 통찰(insight), 의미(meaningfulness), 이해(understanding)및 반응(reflection)에 모두 충족이 되어야 만족도를 높일 수 있다고 제안한다. 이러한 사용자 감정과 성향에 따른 콘텐츠의 연구는 향후 새로운 스마트 디바이스 콘텐츠 접근성 측면에서 좀 더 만족도와 방향을 제시 할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.101-116
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• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권2호
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• pp.279-299
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• 2013

고객 취향에 가장 적합한 제품을 선택하는 것은 전자상거래에서 중요한 문제이다. 전자상거래 그러나 온라인 추천시스템으로서 알려진 소셜 필터링은 전자상거래에서 기술적 접근이 활발히 연구되어왔다. 온라인 추천시스템은 사용자의 개인적 취향과 관련하여 적절한 제품을 필터링하여 제공함으로서 사용자의 의사결정 품질을 향상시키는 것에 목적을 두고 있으며 그 결과 사용자의 제품 탐색과 선택에 대한 지원이 가능하다. 그러나 대다수 추천시스템의 선행연구들은 추천 알고리즘의 정확성을 향상시키는 것에 집중해 왔으며 사용자 기반의 인터페이스나 사용자 관점의 사용방식에 대한 연구는 매우 적은 실정이다. 추천시스템의 추천 상황에 대한 시스템 투명성과 사용자의 추천에 대한 피드백을 통한 추천방식 개선을 통하여 본 연구는 사용자 관점의 추천시스템 활용에 대한 시스템 투명성과 피드백의 영향력을 파악하고자 하였다. 실험을 통한 연구 결과에 따라, 시스템 투명성과 사용자 피드백 모두 추천시스템에 대한 사용자의 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 인지된 즐거움에 영향을 주는 것으로 나타났다. 특히, 인지된 신뢰, 프로세스 가치, 즐거움은 사용자가 추천시스템을 지속적으로 사용하기 위한 의도를 향상시키는 것으로 나타났다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권1호
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• pp.89-98
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• 2010

GEM(Globally Executable MHP) 기반의 MHP(Multimedia Home Platform), OCAP(OpenCable Application Platform), ACAP(Advanced Common Application Platform) 등은 현재 디지털 방송의 대표적인 미들웨어이다. 이러한 미들웨어에 사용된 MPEG-2와 DSM-CC(Digital Storage Media-Command and Control) 프로토콜 표준은 많은 부분이 유사하다는 특징을 가지고 있지만 각 DTV 미들웨어가 필요로 하는 정보와 데이터 구조가 조금씩 차이가 있다. 이는 결과적으로 미들웨어간의 비호환성을 야기한다. 본 논문에서는 다양한 미들웨어 표준을 모두 지원할 수 있는 통합 DTV 미들웨어를 개발하기 위한 노력의 일환으로써, 재구성이 가능한 범용 DSM-CC 아키텍처를 제안한다. 첫째, 모든 GEM 기반의 미들웨어가 공통적으로 필요로 하는 DSM-CC 컴포넌트를 정의하였다. 둘째, 각 미들웨어가 필요로 하는 정보와 데이터 구조를 XML 형태로 정의하여 별도의 수정 없이 정적, 혹은 동적으로 특정 미들웨어에 맞추어 적용할 수 있도록 하였다. 또한, 셋탑박스의 전체적인 성능과 연관성이 높은 어플리케이션 응답시간과 DSM-CC 모듈의 사용빈도를 향상시키기 위해 사용자의 선호도를 고려한 캐시 관리 전략을 제안하고, 제안된 캐시 관리 전략이 응답시간을 줄이는데 효과적임을 실험을 통해서 확인하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제38B권5호
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• pp.385-393
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• 2013

지난 10여 년간, 정보기술 분야의 패러다임은 기계중심에서 인간중심으로, 기술기반에서 사용자가 쉽게 정보시스템에 참여하고 활용 할 수 있는 사용자 기반으로 변화되었다. 즉 소셜 네트워크를 이용하여 정보를 상호 공유하는 소셜 검색의 형태로 변화하고 있으며, 이와 같이 사람과 사람을 연결 해 주는 소셜 네트워크 서비스는 웹서비스와 융합을 통해 친구 맺기, 친구 찾기, 유사한 관심사를 갖고 있는 사람들과의 정보공유, 선호도 검색, 정보 추천시스템 등 다양한 분야에 활용되고 있다. 본 논문에서는 토픽 기반 소셜 관계 랭크(TS_SRR : Topic Sensitive_Social Relation Rank) 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 소셜 네트워크 서비스를 웹 검색 엔진과 통합하는 것을 목적으로 하며, 소셜 관계 지수, 즉 Social Relation Rank와 검색 결과에 대한 선호도 사이의 상관관계를 분석하였다. 실험 과정에서 소셜 네트워크 안에 존재하는 일반적인 사람들은 정보 공유시 특정 분야에 대해 관심사가 유사할 경우 잘 모르는 타인들에 비해 친밀도가 높은 친구를 더 신뢰한다는 것을 확인 할 수 있었다. 따라서 제안 알고리즘은 소셜 검색의 신뢰성을 향상 시킬 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.35-42
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• 2012

본 연구의 목적은 의사소통장애인을 위한 태블릿 PC기반 한국형 하이테크 보완대체의사소통(AAC) 소프트웨어의 사용성을 평가하는 것이다. 우리나라의 언어 및 문화적 상황과 의사소통장애인의 요구에 적합한 AAC 기기를 개발하기 위해서, 본 연구에서는 과제분석을 통해 선정된 시나리오 평가를 통해 한국형 하이테크 AAC 소프트웨어의 기능들(중도 지적장애인을 위한 의사소통판, 존대, 시제, 부정, 주부와 술부 연동, 자동문장생성)의 필요성과 용이성을 평가하였고, 반구조화된 질문들과 개방형 질문들을 통하여 전반적인 기능 및 사용자 인터페이스(UI)에 대한 잠재적인 사용자의 선호도, 만족도를 평가하고 추가 요구사항을 조사하였다. 본 사용성 평가에는 특수교사 9명, 언어치료사 6명, 의사소통장애를 가진 아동의 학부모 6명으로 구성된 총 21명의 잠재적인 AAC사용자가 참여하였다. 태블릿 PC기반의 한국형 하이테크 AAC의 사용성 평가 결과, 대부분으 응답들이 5점 척도에서 4이상의 긍정적인 반응을 나타냈으나, 시제와 부정 기능의 필요성과 실행 용이성은 상대적으로 낮게 나타났는데 이는 시제/부정 기능과 존대 기능간의 비일관적인 작동방식과 관련된 것으로 보인다. 각 기능들의 UI 측면에서는 시각적인 피드백 강화, 기능키들의 작동방식의 일관화, 자연스러운 어휘 연동, 상징 내 텍스트의 띄어쓰기 등과 같은 요구가 나타났다. 본 연구의 사용성 평가 결과 및 잠재적 사용자의 피드백은 기존 AAC의 기능 및 UI의 개선과 보완을 위한 지침이 될 것이다.