• Science of Emotion and Sensibility
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• v.1 no.2
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• pp.35-42
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• 1998

소비자의 감성적 요구를 충족시킬 수 있는 직물 및 의류의 설계 및 생산을 위해서는 직물의 접촉시에 유발되는 감성반응의 객관적이고 정량화된 평가 체계의 개발이 절실히 요구된다. 본 연구에서는 질감을 표현하는 형용사들을 추출하여 최종적으로 18개의 감각 및 감성을 구분한 Likert Scale을 개발하였으며 이 척도의 신뢰도(reliability)는 매우 높았다. 이들 18개의 형용사는 요인분석 결과 5개의 주된 요인으로 묶였으며 구성타당도가 높은 척도이다. 19종의 내의 표본에 대한 세 차례의 측정을 통해 내의 직물의 선호도(감성)에 영향을 미치는 주된 감각적 감성요인을 추출하였다. 특히 "매끄러움", "부드러움". "섹시함". "편안함". "폭신함". 등의 감성요인이 선호직물과 비선호 직물을 매우 잘 구분해 주는 소비자의 대표적 감성으로 나타났다. 본 연구의 가장 중요한 결과로, Kawabata Evaluation System을 이용하여 시료 내의 직물의 16개 역학적 특성을 분석하였으며, 이들 특성이 감성에 어떠한 영향을 미치는지를 회귀 분석을 통해 분석하였다. 본 연구의 시료직물 중 선호되는 내의류들은 폴리에스테르(속칭, 물실크)종류이었으며, 가장 비선호 되는 것들은 망사나 모시메리로 나타났다. 내의류 js호도에 가장 많은 영향을 미치는 주된 심리적 특성인 "매끄러움". "부드러움". "섹시함". "편안함" 그리고 "푹신함" 등을 결정짓는 방정식을 만들었다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2004.11a
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• pp.143-146
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• 2004

본 논문은 시청자 개개인의 선호도 정보(user preference)를 이용하여, 컨텐츠 제공자(content provider)로부터 개인화 된 비디오 요약을 제공받을 수 있는 맞춤형 방송 서비스를 제안한다. 제안하는 방송 서비스는 다채널의 디지털 방송 환경에서 시청자들에게는 채널선택의 편의성과, 컨텐츠 제공자들에게는 시청자들이 자신들의 컨텐츠에 대한 소비를 촉진시키는 기능을 제공한다. 따라서, 본 논문에서는 개인화 된 비디오 요약 서비스를 제공하기 위해, TV-Anytime에 기반한 사용자 선호도 정보를 이용하는 시스템 스킴(scheme)을 제안한다. 제안하는 방송 서비스의 유효성을 테스트하기 위해 영화 장르의 비디오에 대해서 이벤트(event)들을 세그먼트(segment)하고, 해당 선호도 정보에서 추론된 선호 이벤트 정보에 따라 비디오 요약(video skim)을 생성하고, 시청자 단말에 제공하는 실험을 수행한다.

• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 1999.11a
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• pp.153-156
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• 1999

본 연구는 시트 커버지로 선호하는 직물의 특성을 파악하고자 하였다. 직물디자인의 평가 요소 중 pattern에 초점을 맞추었으며 부수적으로 색상에 대한 선호도 평가를 수행하였다. 직물 pattern 디자인은 PP(Primitive pattern)와 RPU(Repeated pattern unit)의 세부항목에 대한 평가를 통해 전체 직물패턴에 대한 평가가 가능하다. Pattern 특징 평가를 위한 1차 설문에서 소재와 색상의 요인들의 영향을 최소화하기 위해 sample 직물을 gray-scale image로 제시하여 세부항목을 평가하였다. 1차 설문결과로써 pattern 특성을 대표하는 4개의 직물샘플을 선정하였다. 2차 설문에서 4개의 대표 sample을 열차용 시트에 rendering 하여 선호도 평가를 수행하였으며, 색상 선호도 평가는 5가지 색상 군집에 대한 선호를 평가하였다. 선호도 평가 결과 시트 커버지로 선호하는 직물의 특징은 PP의 특징에 상관없이 RPU의 돌출성이 적은 pattern이었다 또한 색상은 초록색과 파랑색을 선호하는 것을 알 수 있었다. 추후 이러한 결과를 통한 시트 커버 직물의 디자인 및 선택이 이루어져야 할 것이다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.12
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• pp.230-240
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• 2011

The personality types has been emphasized as one of the influential factors for the program selection by viewers in the multi-channel and multimedia era. However, there have been few empirical studies on this issue. The current study investigated how the audience personality influence the program preference. Specifically, this study focused on both need for cognition and sensation seeking which are related to the television viewing motivation. To examine the influence of personality on program preference, four types of drama and five types of entertainment programs were used. The results of the web survey showed that viewers personality type seem to have effect on their program preference. Indeed, it appeared that there was positive relationship between need for cognition and sensation seeking. The implications of this study's findings were discussed.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.47-50
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• 2015

TV는 타 도메인과 달리, 사전에 정해진 시간에 콘텐츠가 방영된다. 그러므로 TV 프로그램 추천 시스템은 시청자의 현재 시각(time-context)을 고려해야 한다. 시간 기반의 TV 프로그램 추천 방법이 다수 연구되었지만, 대부분의 기존 연구는 특정 시간대(timeslot)에서의 시청자의 선호도를 계산하는 데에만 집중되어 있고, 시청 내역 전체기간에서의 선호도를 고려하지 않은 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 시청자의 지역 선호도와 전역 선호도를 모두 고려한 시간 기반의 TV 프로그램 추천기법을 제안한다. 이를 위해 제안 방법에서는 시간대의 길이에 따라 여러 가지 선호도 모델을 사용한다. 여러 개의 선호도 모델로부터 산출된 선호도를 병합하여 가장 선호도가 높은 TV 프로그램을 추천한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 기준방식과 비교함으로써, 제안 방법의 효용성을 검증하였다.

• Journal of the Institute of Electronics and Information Engineers
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• v.51 no.3
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• pp.147-155
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• 2014

While variety of content on the internet has increased with the development of IT and person's needs about suitable information are increasing rapidly, studies for personalized service have been actively performed. In the study, we proposed the Hypertension and Diabetes risk analysis system according to personal food intake preference using the analysis method of buying preferences in product recommendation system. For the analysis of food intake preference, the Pearson correlation coefficient is used to calculate similarity weights between each reference analysis data and sample data and then reference data should be grouping into the similarity weights and calculating risk of hypertension and diabetes each group. To evaluate the significance of this system, 1,021 subjects are applied the system. Hypertension and diabetes groups' risk is significant higher than normal group statistically so, it is confirmed that food intake preference and the diseases were relevant. In this paper, we verify the validity of hypertension and diabetes risk analysis system using a personal food intake preference.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.11a
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• pp.895-898
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• 2021

DB로부터 위치 데이터를 추출해오면, location visiting measure를 통해 한 개인의 장소 방문 선호도를 측정한다. 이 과정에서 위치 데이터 클러스터링 및 개인의 이동성 파악을 위한 6가지 조치를 한다. 위치 데이터 분석 결과로 얻은 이동성 통계는 LBS(Location Based System)를 포함한 다양한 분야에 적용될 수 있다. 연구의 최종 목표는 새로운 위치 데이터의 수집에 따른 방문 선호도 변화를 적용할 수 있도록 하는 location visiting measure의 자동화 시스템을 구축하는 것이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.8
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• pp.522-528
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• 2008

Topic map typically provide information to user through the selection of topics, that is using only topic, association, occurrence on the first topicmap which is made by domain expert without regard to individual interests or context, for the purpose of supplementation for the weakness which is providing personalized topic map information, personalization has been studied for supporting user preference through preseting of customize, filtering, scope, etc in topic map. Nevertheless, personalization in current topicmap is not enough to user so far. In this paper, we propose a design of PTRS(personalized topicmap ranking system) & algorithm, using both user profile(click through data) and basic element of topic map(topic, association) on knowledge layer in specific domain topicmap, therefore User has strong point that is improvement of personal facilities to user through representation of ranked topicmap information in consideration of user preference using PTRS.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.28-30
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• 2001

현 인터넷상에서 취향에 맞는 항목(상품) 정보를 사용자에게 추천해 주는 개인화 기술은 대부분 특정 사용자와 유사한 선호도를 갖는 다른 사용자들의 특정 항목에 대한 선호도를 바탕으로 항목의 선호도를 추정하는 협력적 추천 기술을 적용하고 있다. 이중 최근접 이웃 방법은 적용하기가 용이한 반면 항목간의 가중치를 고려하지 못함으로써 추천의 정확도가 크게 떨어지는 문제점이 있다. 연관규칙 방법은 다른 항목에 대한 선호도 자료로부터 데이터 마이닝 기법을 적용하여 항목 선호에 대한 연관규칙을 추출하고 그 규칙을 사용하여 어떤 항목의 선호도를 추정한다. 따라서 항목들 간의 중요도가 연관규칙의 지지도나 신뢰도 등으로 나타난다고 할 수 있으나, 단순히 항목들간의 연관관계 즉 표면적인 연관관계에 의하여 선호도를 결정함으로써 항목들간의 어떤 내용적인 공통성 또는 어떤 상위개념에 의한 선호도가 고려되지 않음으로써 역시 정확도가 떨어지는 문제점이 있다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 향상시키기 위한 신경망 추천 방법에 대해 분석하고, 내용기반 추천과 협력적 추천을 병합한 신경망 추천 방법을 제안한다. 또한, 다른 협력적 추천 방법과의 비교를 통하여 본 추천 방법의 장점과 성능의 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.