Development of Apparel Coordination System Using Personalized Preference on Semantic Web

시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상 코디 시스템 개발

Internet is a part of our common life and tremendous information is cumulated. In these trends, the personalization becomes a very important technology which could find exact information to present users. Previous personalized services use content based filtering which is able to recommend by analyzing the content and collaborative filtering which is able to recommend contents according to preference of users group. But, collaborative filtering needs the evaluation of some amount of data. Also, It cannot reflect all data of users because it recommends items based on data of some users who have similar inclination. Therefore, we need a new recommendation method which can recommend prefer items without preference data of users. In this paper, we proposed the apparel coordination system using personalized preference on the semantic web. This paper provides the results which this system can reduce the searching time and advance the customer satisfaction measurement according to user's feedback to system.

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, 개인화를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 현재 사용하는 필터링 중에서 콘텐츠를 중심으로 분석하여 사용자에게 추천하는 기법인 내용기반 필터링과 사용자와 유사한 선호도를 가진 사용자 군집의 선호도에 따라 새로운 사용자가 관심을 가질 것으로 생각되는 콘텐츠를 추천해 주는 기법인 협력적 필터링 기법이 있다. 그러나 협력적 필터링 방법으로 추천 받기 위해서는 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 따라서 특정 수 이상의 선호정보가 준비되지 않은 사용자들에 대해서도 적절한 추천방법이 필요하다. 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀 더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 개인화된 선호도를 이용한 의상코디 시스템을 개발하였다. 이 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.