• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제8권1호
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• pp.117-127
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• 2005

최근 전자상거래의 발전과 인터넷 사용자의 급증으로 온라인 상에서 수많은 광고들이 서비스되고 있다. 하지만 이러한 광고서비스는 사용자들의 성향 분석을 기초로 하기보다는 해당 광고의 일방적 서비스에 그치고 있다. 따라서 많은 웹사이트들이 해당 광고의 효율적 서비스를 위해 개인화된 광고서비스를 원하고 있고 해당 서버의 로그 분석을 통한 서비스를 연구 및 시행하고 있다. 본 논문에서는 개인화된 광고 서비스를 가능하게 하는 비교적 간단한 적응형 시스템을 설계하고, 그 성능을 실험하였다. 개인의 성향을 시스템에 가장 효율적으로 반영하기 위하여 개인 컴퓨터의 히스토리 파일을 원시 데이터로 하여 정제후 사용하여 이 파일을 이용하므로 해당 서버를 방문한 자에 한해서만 성향을 파악할수 있는 단점을 극복하여 고객이 다른 서버의 방문 기록도 활용하므로 좀더 현실성 있는 성향 파악이 가능하게 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.782-784
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• 2008

급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권5호
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• pp.710-719
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• 2016

충동구매는 대표적인 부정적인 쇼핑성향으로 특히 인터넷 쇼핑의 경우에는 충동구매가 더욱 쉽게 발생할 수 있다. 본 연구는 인터넷 쇼핑 충동구매에 대한 이해를 넓히고자 한다. 이를 위해 인터넷에서 활발하게 쇼핑활동을 하고 있는 대학생들의 인터넷 쇼핑 충동구매성향에 영향을 미치는 요인을 살펴보았다. 분석 결과, 대학생들이 가장 즐겨 이용하는 패션제품의 충동구매성향은 '기분전환', '비계획', '구매자/제품자극', '판촉자극'의 네 가지 요인으로 구분되었다. 인터넷 패션제품 충동구매성향 유형에 영향을 미치는 개인성향을 분석한 결과, 감각추구성향, 인지욕구, 체면민감성, 자아존중감 모두 충동구매성향에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히, 자아존중감이 낮고 체면민감성이 강할수록 충동구매 성향이 높아지는 것으로 보인다. 각각의 충동구매성향 유형과 개인성향의 관계에 대해서 논의하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.500-503
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• 2018

최근 스마트폰의 보급률이 높아지면서 인터넷 쇼핑몰의 접근성이 용이해지고 있고 그로 인해 사용자들의 인터넷 쇼핑의 이용이 보편적이게 되었다. 그 중 여성 의류 분야는 많은 비중을 차지하고 있으며 현재도 꾸준히 성장하고 있는 추세이다. 많은 여성 소비자들은 개인의 취향에 맞는 의류들을 추천받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링에서 발생하는 cold start 문제를 이름, 나이, 선호 스타일, 자주 사용하는 쇼핑몰 등 개인 성향을 이용하여 해결하는 협업 필터링과 개인 성향을 이용한 여성 의류 쇼핑몰 추천 시스템을 제안한다.

• 한국의류학회지
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• 제25권9호
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• pp.1539-1550
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• 2001

이 연구는 미국이라는 사회 안에서 민족적 하위문화를 형성하고 있는 재미한국인 가운데 문화 적응도가 의류관련 쇼핑성 향에 미치는 영향을 고찰하고자 수행되었다. 전 미국의 재미한국여성을 대상으로 무작위 표집 방식을 채택하여 1000명을 표집 한 후 설문지가 우편으로 발송되었다. 이 중 115명의 재미한국여성 응답자로부터 얻은 자료를 다중회귀분석과 다변량 회귀분석을 사용하여 분석하였다. 연구결과로서, 응답자의 개인적 특성 중 지리적 위치, 교육수준, 연령, 미국에 도착한 연령 등이 유의한 영 향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 문화 적응도는 의류관련 쇼핑성향에 유의한 영향을 미치고 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-506
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• 2023

본 연구에서는 기존 여행지 추천의 플랫폼에 있어 개인의 취향에 맞는 여행지 추천이 어렵다는 점을 해결하고자, 비선형적 관계를 해결할 수 있는 NCF 심층신경망 추천시스템을 이용하여 개인의 성향에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 이를 평가한 결과를 보고한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.286-297
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• 2020

본 연구는 침묵의 나선 이론의 핵심 구성요소인 소외에 대한 두려움과 공개 발언 의지가 문화적 가치에 따라 어떠한 영향을 받는지를 분석한 글이다. 그동안의 문화 간 침묵의 나선 이론 검증은 대부분 '개인주의-집단주의' 성향의 차이가 침묵의 나선 현상의 차이를 초래했다는 결론으로 이어졌다. 본 연구는 침묵의 나선 이론에 대한 문화적 가치의 영향을 살펴보기 위해 '개인주의-집단주의' 뿐만 아니라 '불확실성의 회피' 성향도 중요 변수로 검증하였다. 이를 위해 인도와 한국, 미국, 스페인 등 4개국에서 온라인 설문을 진행한 뒤 얻은 780명의 응답을 분석하였다. 그 결과, 개인주의는 소외에 대한 두려움을 낮추고, 집단주의 및 불확실성 회피성향은 소외에 대한 두려움을 높이는 것으로 조사됐다. 또 개인주의와 불확실성 회피성향은 공개발언 의지를 강화시키는 것으로, 소외에 대한 두려움은 공개발언 의지를 약화시키는 것으로 나타났다. 소외에 대한 두려움은 개인주의와 집단주의의 공개발언 의지에 대한 영향력을 매개하는 것으로 확인됐다.

• 한국심리학회지 : 문화 및 사회문제
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• 제27권3호
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• pp.217-236
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• 2021

2020년 9월 코로나19 대유행으로 인한 사회적 거리두기 수도권 2.5단계와 전국 2단계 시기에 국내 거주 성인(N = 445)을 대상으로 조사를 실시하여 개인의 집단주의 성향과 사회적 거리두기 행동 간의 관계를 사회적 거리두기에 관한 주관적 규범이 매개한다는 가설을 검증했다. 연구 결과, 집단주의 성향이 강한 사람들은 사회적 거리두기에 관한 규범을 강하게 지각했고, 그에 따라 사회적 거리두기에 참여하는 매개경로가 유의했다. 그리고 이 결과는 코로나19와 관련하여 지각하는 개인적 취약성에 관계없이 관찰되었다. 개인주의-집단주의와 행동면역, 그리고 코로나19 확산을 차단하는 효과적인 조치로서 사회적 거리두기와 관련하여 본 연구 결과가 지니는 시사점 및 장래 연구 방향을 논의하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권1호
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• pp.173-187
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• 2012

뉴스 이용 경로가 오프라인 신문에서 온라인 뉴스 매체로 이동하면서, 새로운 여론 형성의 기제로 대두된 댓글에 대한 연구가 많이 이루어져왔다. 댓글에 대한 연구는 주로 댓글의 품질이나 영향력 유무, 여론 형성 기능 등을 중심으로 이루어져왔다. 그런데, 댓글의 여론 형성 기능에 대한 연구 외에, 정치적 민감도가 높은 이슈에 대한 매체별 논조와 개인의 정치성향에 따른 연구는 찾아보기 힘들다. 특히, 이용자의 사회정체성과 정치성향이 그들의 매체선택과 해당 매체에서 접하는 댓글에 대한 인식에 어떠한 영향을 미치는지에 관한 연구는 거의 없었던 것으로 보인다. 이에 본 연구는, 이용자들이 온라인 뉴스 매체와 자신의 정치성향이 유사한 정도에 따라 해당 댓글의 신뢰도, 영향도 등을 다르게 평가하는지에 대해 사회 정체성 이론의 관점에서 살펴보았다. 이를 위해 '개인과 온라인 뉴스 매체 간 정치성향의 유사성'을 독립 변수로 놓고 '댓글에 대한 일반적인 인식'과 '정치성향이 각기 다른 매체의 댓글에 대한 인식'을 종속 변수로 하여 양 변수의 관계를 분석하였다. 동 연구는 댓글 읽기에 초점을 두고 처음으로 정치성향에 따른 매체 이용 패턴과 댓글에 대한 인식을 연구하여 분석했다는 데 학문적 의미를 찾을 수 있을 것이다. 또한, 온라인 뉴스 매체별 댓글 인식의 차이는 댓글 읽기의 중요성과 공론장으로서의 댓글이 유효함을 증명한데 그 의미가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.2133-2136
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• 2002

인터넷 특성상 방대한 양의 정보와 상품 등으로 사용자들이 원하는 정보를 찾기 위해서 많은 시간을 낭비하고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 시간 소모를 중이기 위해서 추천 시스템이 개발되었다. 현재 인터넷 상의 추천 기술 중에서 가장 많이 사용하는 기법으로는 협력적 여과(Collaborative filtering) 방법이다. 그러나, 협력적 추천 방법으로 추천 받기 위해서는 특정수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 이러한 문제점이 발생되므로 최근에는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 중 연관 규칙(Association Rule)을 이용한 추천 시스템이 개발되고 있다[1,10]. 그러나, 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점이 있다[4]. 연관 규칙은 단지 대용량 데이터 베이스에서 아이템간의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)에 근거하여 규칙을 발견하는 특징을 가지고 있기 때문이다. 즉 개인성향을 무시하고 아이템간의 연관성만을 근거로 하여 아이템을 추천하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 연관 규칙을 이용한 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서 연관 규칙과 여과 방법을 통합한 시스템을 제안한다. 본 시스템에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.