• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.347-350
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• 2004

전자상거래와 고객관계관리에서 고객의 개인화를 위해 사용되는 협동적 필터링 방안은 고객이 상품에 대해 표시한 선호도에 기반을 두어 선호도가 유사한 사용자를 찾고, 유사한 사용자의 선호도를 활용하여 추천할 상품을 선정하는 방안이다. 고객간의 유사도 계산과 상품에 대한 선호도 계산을 위한 다양한 방안들의 계산식에 대해서는 명확하게 정의되어 있으나, 이에 활용되는 데이터의 선정에 대해서는 명확한 규정이나 가이드라인이 존재하지 않는다. 즉, 몇 번 이상의 선호도를 표시한 사용자를 대상으로 추천을 수행할 것인지, 혹은 몇 번 이상 선호도가 표시된 상품을 추천에 활용할 것인지와 같은 데이터 선정에 활용되는 계수와 협동적 필터링의 추천 성과간의 관계에 대한 연구는 아직 부족하다. 본 연구에서는 협동적 필터링의 연구에 많이 활용되는 EachMovie 데이터를 가지고 협동적 필터링의 계수와 추천 성과간의 관계에 대해 실험적으로 연구하였다. 첫 번째는 몇 번 이상 선호도를 표시한 사용자를 협동적 필터링에 활용하는 것이 추천 성과를 높일 수 있는지에 대해 연구하였으며, 두 번째는 몇 번 이상 선호도가 표시된 상품을 고객에게 추천하는 것이 협동적 필터링의 추천 성과를 높일 수 있는가에 대한 연구를 수행하였다. 계수와 추천 성과간의 관계에 대한 두 가지 실험에서 선호도 표시의 한계가치(marginal value)가 점진적으로 감소하는 것을 볼 수 있었다. 본 연구의 결과는 협동적 필터링의 수행을 위한 효과적인 데이터의 선정에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• CRM연구
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• 제4권1호
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• pp.55-68
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• 2011

최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
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• pp.301-303
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• 2005

최근 자동차에서 위치$\cdot$지리정보를 제공하는 CNS(Car Navigation System)분야로 많은 개발이 되고 있으며, 이를 휴대용 단말기에 적용해 개인화하여 서비스를 제공하고 있는 추세이다. 휴대 단말기에 적용해 개인화 서비스를 제공하는 것을 PNS(Personal Navigation System)라 하며, 이 시스템은 이동 중인 사용자가 휴대용 기기에 공간 데이터를 저장하고 사용자의 위치를 기반으로 목적지까지의 경로를 안내하는 서비스 유형으로 사용자가 휴대하는 기기에 의해 정보가 제공되기 때문에 개인화 정보 제공이라는 특징을 가지고 있다. 또한 위치기반 PNS 서비스는 단순 위치 정보의 활용만이 아니라 위치 정보를 근간으로 POI(Poin of Interest)가 제공되어야 한다. 이를 위해서는 위치에 부가되는 다양한 POI의 정보와 함께 개인의 성향 정보가 적용되어야 한다. 그러나 아직까지 개인의 성향이나 특성에 따른 정보를 포함하지 않고 있다. 본 논문에서는 사용자가 선 입력한 성향정보와 History 정보로부터 추출되는 사용자 선호 특성 정보를 데이터베이스로 구축하고, 개인 선호 특성 정보를 반영하여 웹 또는 모바일 기기를 통해 POI 서비스를 제공 받을 수 있는 PNS시스템을 제안하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
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• pp.514-516
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• 2016

사람은 개인마다 선호색이 다르다. 때문에 색채를 통해서 개인의 성향을 분석하기도 한다. 일반적으로 난색은 밝고 따뜻한 색으로 활기와 적극성을 띄며 한색은 차갑고 냉정함, 차분함 등과 같은 의미를 지닌다. 이러한 색채가 가지는 의미는 개인의 환경, 성향, 성별, 연령 등에 따라 다르게 나타난다. 색채 선호는 일반적으로 개인이 색채에 대해 좋아하는 정도를 의미하는 것으로 개인의 성향이나 상황, 경험 등에 의해 형성된 지극히 개인적인 색을 말한다. 본 논문에서는 색채 선호를 분석하는 심리 검사 CRR와 Flood Fill 알고리즘을 적용하여 그림에 색채를 채워서 주조색과, 보조색을 각각 Decision Tree에 적용한다. Decision Tree의 결과를 기반으로 데이터베이스와 연동하여 개인의 심리 상태를 분석할 수 있는 방법을 제안한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.569-572
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• 2010

맞춤형 이러닝은 학습효과의 증진을 위한 방안으로 개인 맞춤형, 개인화 혹은 적응화 등의 개념이 제안되고 확장되었다. 본 논문에서는 초기 선호도, 흥미도 혹은 검색습관을 고려하는 방식으로부터, 특정한 학습객체를 자율 선택하여 반복 학습할 수 있도록 개념단위를 적용한 방식, 학습자의 능력을 고려한 최적 난이도 학습객체를 제공하는 방식 등 다양하게 제안되고 있는 현대적 개인 맞춤형 이러닝 체계들을 비교 분석한다. 개별 시스템에 따라 '평가'에 국한되거나 '평가'와 '학습'을 연계하는 경우가 존재하며, 이에 따른 적용에 의하여 학습환경과 맞춤형 제공방식 및 학습효과를 상호 연계할 수 있음을 밝힌다.

• 한국게임학회지
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• 제6권1호
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• pp.28-32
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• 2009

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1998년도 가을 학술발표논문집 Vol.25 No.2 (2)
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• pp.156-158
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• 1998

정보의 가치 증대와 사용자의 정보획득 욕구가 증대됨에 따라 개인 위주의 정보검색 시스템의 필요성이 대두되고 있다. 따라서 본 논문에서는 특정 개인의 관심(interest)과 선호도(preference)를 반영하여 최적의 검색결과를 제공하기 위하여 사용자 프로파일을 구축하고, 통계적 분석 방법 이용하여 문서순위결정을 수행하는 방안을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.219-226
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• 2005

본 논문은 4G 이동 네트워크 환경에서 재구성성을 제공하기 위한 방안으로 PARLAY X기만의 개방형 API에 관하여 서술하였다. 4C이동 네트워크 환경에서는 망 수준에서 문맥인식성, 적응성, 개인화 등과 같은 지능성이 요구된다. 그러나 기존의 PARLAY 기반 서비스 네트워크는 문맥인식성, 적응성, 개인화 등의 지능성에 대한 고려가 부족하다. 그러므로 본 논문의 목적은 4G이동 네트워크 환경에서 문맥인식성, 적응성, 개인화 등이 지원 가능한 개방형 APl를 개발하고자 하는 것이다. 본 논문에서 개방형 API는 사용자 주변에 변화하는 문맥 제약조건 및 사용자 각 개인의 선호도 정보을 파악하여, 변화하는 문맥 제약 조건 및 사용자의 선호도에 따라서 각 개인에게 적합한 적응성 있는 망 서비스를 제공하는 것을 의미하며, 개방형 API를 이용하는 예로 위치와 속도 등의 문맥정보와 사용자의 선호도 정보를 파악한 후에, 사용자에게 망에서 문맥정보 및 사용자 선호도에 따라서 각 개인에게 적합한 차별화된 QoS를 지원하는 경우를 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제27권6호
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• pp.1565-1571
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• 2016

이 논문에서는 중국소비자들을 대상으로 휴대폰의 원산국 효과에 따라 라이프스타일에서 어떤 차이점이 있는지 실증 분석해 보고자 한다. 분석 데이터는 Kim 등 (2006, 2007)에 의해 선행연구 된 바 있다. 그룹 멤버십은 휴대폰의 원산국 효과에 대한 응답을 바탕으로 응답자를 4개 그룹으로 분류하였다. 즉, 4개 그룹은 한국산 휴대폰을 선호하는 그룹 K, 일본산 휴대폰을 선호하는 그룹 J, 미국산 휴대폰을 선호하는 그룹 U, 그리고 중국산 휴대폰을 선호하는 그룹 C이다. 이러한 그룹 멤버십을 바탕으로 일원배치 분산분석과 단계적 판별분석을 이용하여 89개 라이프스타일 변수와 2개 개인정보로 이루어진 학습표본 (training sample)을 4개 그룹으로 분류하였다. 그 결과 한국산 휴대폰을 선호하는 그룹 K는 중국산 휴대폰을 선호하는 그룹 C에 비해 개방적이고, 진보적이고, 적극적이고, 그리고 개성이 강한 것으로 보였다.

• 한국지리정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.139-151
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• 2017

본 연구에서는 제주도에 서식하는 노루의 출현확률을 기반으로 제주노루의 서식지 선호도를 분석하고자 하였다. 제주노루의 출현확률 분석을 위해 MaxEnt 모델을 활용하였고, 노루의 출현정보는 제주지역에서 이루어진 노루흔적조사 및 위치추적정보를 토대로 총 490개의 위치정보를 취합하였다. 환경변수로는 지형과 관련된 변수 4개, 거리변수 6개, 위성영상으로부터 얻은 변수 4개, 영급 등 총 15개의 변수가 선정되었는데, 그 중 변수 간 상관분석을 통하여 서로 간에 상관성이 높은 6개의 변수를 제거한 후 최종적으로 9개의 환경변수를 설명변수로 활용하였다. 분석에 의하면 제주노루가 출현 혹은 서식을 위해 선호하는 지역은 고도와 숲의 경계, 오름 등에 의존적인 것으로 나타났고, 특별히 선형적인 관계는 아니지만 고도에 따라 제주노루의 출현이 가장 크게 영향을 받는 것으로 나타났다. 제주노루는 해발고도 200~700m 사이의 지역과 1,500m 이상의 지역에서 가장 높은 출현확률을 보인 반면, 700~1,500m 구간에서는 높지 않은 출현확률을 보였다. 이는 해발고도 700~1,500m 구간은 한라산에서 가장 밀도가 높은 숲이 우거져 있는 지역이며, 이 지역에서 우점하고 있는 식생의 수관(crown)이 태양광을 차단하여 하층식생의 생육을 방해하므로 초식동물인 노루가 선호하는 연한 잎의 생산이 부족한 것이 그 원인인 것으로 판단된다. 반면 해발고도 200~700m 구간과 1,500m 이상의 정상부가 제주노루에 선호되는 배경은 우점하는 식생의 밀도가 매우 낮아 하층식생이 발달하여 있고, 이로 인해 제주노루가 구하기 쉬운 연한 잎을 생산하는 초본과 관목이 많이 생육하기 때문인 것으로 판단된다. 제주노루의 생태적 특성, 서식지 선호도 분석, 행동생태 등의 모델링을 위해서는 보다 세밀하고 심도있는 위치정보 및 현장조사가 필요하지만, 본 연구를 통하여 제주노루의 서식지 선호경향을 예측하였다는 점에서 그 의미가 있다고 사료된다.