• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.13-21
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• 2019

웹 정보 구매자들의 성향은 가격대 성능을 중요시하는 가성비에서 구매자의 심리적 만족감을 높이는 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 음악 추천에 있어 심리적 만족감을 높이는 방법 중 한 가지는 음악의 분위기를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 가심비를 높이기 위한 방법으로 분위기 태그와 태그의 동의어를 고려한 음악 추천 방법을 제안하고, 제안한 방법의 중간 결과로 분위기 태그와 음악을 Thayer의 AV 공간으로 표현한 후 그 분포 특성을 분석하였다. 분석결과, 분위기 태그의 분포와 음악의 분위기 분포가 크게 다르지 않음을 알 수 있었는데, 이는 제안한 추천 방법이 유의한 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다. 향후 분석된 결과를 바탕으로 추천 성능을 도출할 계획이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.11-24
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• 2019

웹에서 정보 구매자들의 성향은 가성비에서 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 멀티미디어 콘텐츠 추천에도 그러한 흐름이 있는데, 바로 폭소노미 (Folksonomy) 기반의 분위기를 이용한 추천 방법이다. 하지만 이런 방법의 경우 동의어를 고려하지 못한다는 문제점이 존재한다. 이 문제를 해결하기 위해 일부 연구에서는 Thayer모델의 12 분위기를 AV(Arousal and Valence)값으로 정의하여 그 문제점을 해결하였지만, 추천 성능이 재현 수준 0.1에서 키워드 기반 검색 방법보다 떨어지는 문제점을 보였다. 본 논문에서는 재현 수준 0.1에서도 키워드 기반 검색 방법과 동일한 추천 성능을 유지하면서 동의어 문제를 해결할 수 있도록 멀티미디어 콘텐츠의 분위기 벡터를 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 추천 성능 분석을 위해 기존 AV값 기반 방법과 키워드 기반 방법과 비교 분석하였다. 추천 성능 분석결과, 본 논문에서 제안한 방법이 전체적으로 기존 방법들 보다 우수한 추천 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.505-512
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• 2021

본 연구는 서울지역 5성급 호텔 레스토랑의 경쟁력을 강화하기 위한 연구이며, 대응표본 t-test를 활용하였다. 연구 결과는 첫째, 호텔 레스토랑의 중요도 변수는 '음식의 맛과 질(4.30)', 그리고 '메뉴의 다양성(4.17)' 등이 높은 변수로 측정되었다. 둘째, 호텔 레스토랑을 방문하는 고객들이 만족한 변수는 '음식의 양(3.86)', '음식의 맛과 질(3.78)', '메뉴의 다양성(3.75)' 등이 조사되었다. 셋째, IPA 분석결과 1사분면의 변수들은 레스토랑 직원의 전문성, 레스토랑의 실내 청결도, 제공되는 음식의 맛과 질, 제공되는 메뉴의 다양성, 신속한 서비스, 음식 플레이팅, 제공되는 음식의 양, 레스토랑의 분위기, 외부환경 등이 도출되었다. 2사분면에는 레스토랑 식기류의 청결도, 음식의 신선도, 레스토랑의 전망 등이 조사되었다. 3사분면에는 주위의 평판, 레스토랑 화장실 청결도, 테이블 청결도, 주차시설, 교통 및 편의성 등이 이에 속한다. 마지막으로 4사분면에 속하는 변수는 적당한 가격, 가성비 및 가심비, 레스토랑 직원의 친절도, 레스토랑 직원의 복장 및 용모, 레스토랑의 인테리어 등이 조사되었다.