• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.642-644
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• 2014

정보의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 추천 시스템 중에서 영화를 추천해주는 방법에는 사용되는 알고리즘에는 협업필터링 방법이 가장 성공한 알고리즘으로 사용되고 있다. 협업 필터링 방법은 사용자가 자발적으로 입력한 선호도 평가치를 바탕으로 추천 하고자 하는 사용자와 취향이 비슷하다고 판단되는 사람들 즉, 최근접 이웃을 구하고 최근접 이웃의 선호도 평가치를 바탕으로 사용자에게 영화를 추천을 해주는 기법이다. 그러나 협업 필터링에는 몇 가지 대표적인 문제점이 있으며 희박성 및 확장성, 투명성이 있다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 협업필터링의 희박성 문제를 보완하고자 개개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 추천 방법을 제안하고 하둡에서 성능평가를 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.322-331
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• 2009

본 연구는 단양군이 개발한 3개의 고구려 음식과 19개의 향토음식에 대한 인지도와 선호도를 분석하여 향토음식 활성화의 기초자료로 제시하고자 한다. 설문지는 거주민과 관광객에게 각 150부씩 배포하고 261부를 회수하였고, 232부를 이용한 분석결과는 다음과 같다. 첫째, 22개의 향토음식에서 '올갱이 해장국', '도토리 묵밥', '소백산 산채 비빔밥', '더덕마늘구이'가 인지도와 선호도에서 높게 나타났다. 둘째, 인지도 분석에서 남성은 '올갱이 해장국'과 '남한강민물매운탕', 거주민들은 '곤드레 마늘솥밥', '올갱이 해장국', '남한강 민물매운탕과 회', '소백산 산채비빔밥'을 높게 인지하는 것으로 나타났다. 따라서 집적화 특징을 갖고 있는 향토음식은 단지가 형성되어 많은 관광객을 유인하고 있는 반면에 최근에 개발된 고구려 음식은 영화셋트장 주변에 음식점 단지를 형성하고 지리적 표시제도 도입 또는 상품명에 단양을 넣어 인지도 제고와 지역경제 활성화에 도움이 될 것이다. 셋째, 선호도 분석에서 남성은 '마늘육회', 거주민들은 '곤드레 마늘솥밥', '올갱이 해장국', '소백산 산채비빔밥', 50대는 '곤드레 마늘솥밥', '남한강 민물매운탕', '소백산 산채비빔밥을 더 선호하는 것으로 나타났다. 따라서 향토음식을 선호하는 노년층과 달리 젊은층을 어필할 수 있는 음식 맛과 각 재료의 대표적인 음식효능을 이용하여 선호도를 강화시켜야 할 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.105-110
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• 2009

기존의 TV 시청 환경은 제한된 채널과 콘텐츠들을 중에서 사용자가 스스로 채널 이동을 통해 자신이 원하는 콘텐츠를 선택하여 시청하는 형태였다. 그러나 IPTV 의 도입과 더불어 다채널/다매채 시청 환경에서는 사용자가 수많은 콘텐츠에 접근이 가능하며 그로 인해 자신이 선호하고 자신에게 친숙한 콘텐츠를 찾는 것이 많은 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 TV 시청환경에서 사용자에게 적합한 프로그램들을 시간적 순서에 따라 추천해 주는 개인화된 (IP)TV 프로그램 자동 스케줄러를 제안한다. 개인 맞춤형 프로그램 스케줄 추천 시스템은 사용자의 누적된 시청 기록을 기반으로 사용자의 시청 패턴을 추론하고 사용자 개인의 선호도 정보를 적용하여 순차적인 프로그램을 추천한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.730-732
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• 2005

디지털 방송이 본격적으로 시작되고 각 가정에 디지털 TV의 보급이 많이 이루어짐에 따라 사용자들이 시청할 수 있는 채널 및 프로그램의 수는 기존의 공중파 환경과 비교하여 폭발적으로 증가하였다. 채널의 수가 수백 개로 늘어나기 때문에 사용자가 자신이 원하는 프로그램을 찾기 위해서는 리모콘을 누르거나 방송 편성표를 검색하는 것과 같은 많은 시간과 노력을 필요하다. 따라서 이러한 문제점을 해결하기 위해서는 사용자의 프로파일과 선호도 정보를 분석하여 사용자의 취향에 적합한 프로그램을 추천해줄 수 있는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 수백 개의 채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천해주고 시청 히스토리를 분석하여 사용자 모델을 동적으로 갱신하는 기법을 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 추계학술발표논문집 2부
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• pp.564-567
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• 2010

본 논문에서는 감귤의 소비자 선호도 조사를 통하여 객관적인 품질기준을 제시하였다. 지금까지 제주감귤의 품질 등급은 선과기를 이용한 크기에 따른 상품 구별과, 농 감협과 일부 영농 법인에서 비파괴 선과기를 이용하여 선별되어진 감귤을 자체적인 브랜드에 준하여 등급을 제시하여 왔다. 그 등급설정은 과학적 객관적이거나, 소비자의 니즈에 의한 것이 아니라 편의에 위한 관행적 등급으로 판단된다. 그 등급 내용을 보면 최고등급 브랜드인 경우 당도 $12^{\circ}Bx$ 이상, 산도 1% 미만을 요구하고, 다음 등급 브랜드인 경우는 당도 $11^{\circ}Bx$, 산도 1% 미만을 요구하는 등 높은 당도와 낮은 산도를 천편일률적으로 적용하여 사용되어지고 있다. 따라서 감귤의 소비자 선호도 조사를 통한 소비자 만족도에 근거하여 당도 4등급, 산도 4등급으로 총 16개로 구분하였고, 이를 바탕으로 1등급에서 5등급까지의 5개의 등급으로 설정하였다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.55-58
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• 2012

본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.

• 디지털콘텐츠
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• 10호통권77호
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• pp.37-37
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• 1999

한국사업능력개발원 부설기관인 I&CP 소호지원센터는 최근 200여명의 IP 사업 희망자들을 대상으로 'IP창업계획'에 대한 설문을 실시했다. 이 설문에 따르면 소호창업을 꿈꾸는 예비 IP(Information Provider)들이 가장 선호하는 창업 분야는 '생활/여성'인 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.106-108
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• 2012

스마트TV는 스마트폰과 달리 가족이 사용하는 디바이스로 인식되고 있다. 그러나 스마트TV도 SNS(Social Networking Service), 웹 서비스 등 가족인 아닌 개인 단위로 사용하는 앱(application)뿐만 아니라 각 개인마다 선호하는 게임을 포함한 앱(application), VOD 리스트, TV 채널 등이 다르다고 볼 수 있다. 그리하여 스마트TV에서도 개인 맞춤형 사용자 인터페이스가 필요하다. 이에 따라 본 논문에서는 스마트TV 환경에서 기존 윈도우 로그인 시스템처럼 개인만의 맞춤형 사용자 인터페이스를 제시한다. 그리하여 각각의 사용자들은 개인만의 환경에서 앱(application)을 실행하거나 TV를 볼 수 있다. 기존 연구되고 있는 채널 네비게이션 기법을 토대로 VOD list, 게임을 포함한 앱(App)을 개인 맞춤형 인터페이스로 보다 편리하게 사용할 수 있는 방법도 제시한다. 채널 네비게이션은 로그인한 각 자신만의 환경에서 사용자가 과거에 시청한 TV 채널을 조사하여 많이 시청한 TV 채널을 보여 주게 한다. 그리하여 보다 자신이 선호하는 채널을 쉽게 시청할 수 있다. 이와 더불어 VOD 리스트와 게임을 포함한 앱(application)을 과거에 시청하거나 사용했던 패턴을 분석하고 선호하는 VOD 리스트와 앱(application)을 예측하여 보여주어 개인의 맞춤형 인터페이스에서 보다 빠르게 접근이 가능하며 편리하게 사용할 수 있다.

• 한국과학교육학회지
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• 제22권4호
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• pp.892-905
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• 2002

과학교육에서 흥미나 신념과 같은 정의적 특성에 대한 강조는 점점 부각되고 있으나 실제 학생들의 과학에 대한 흥미는 감소하는 추세이며 특히 과학 관련 진로 기피 현상은 최근 심각한 사회문제가 되고 있다. 특히 실업계 고등학생의 경우에는 과학에 대한 기피가 더욱 심하고 국가사회나 과학교육계에서 관련 연구도 별로 없다. 본 연구에서는 실업계 고등학생의 과학 관련된 정의적 특성을 과학선호도로 정의하고 이를 측정하며 과학선호도의 인과요인을 분석하여 실업계 고등학생의 과학선호도 증진을 위한 시사점을 도출하였다. 여기서 과학선호도는 다차원성을 가진 정의적 특성으로 과학과 과학학습에 대한 감정적 반응을 포함하여 과학 관련 행동 의지와 과학 관련 가치를 포함하는 개념이며, 이를 측정하기 위해 범주별로 리커트형의 설문을 개발하였다. 또, 과학선호도의 인과요인을 개인의 능력이나 성향, 가정환경과 같은 개인적 요인과, 학교안 과학교육의 내용과 보상, 학교밖 과학관련 활동과 같은 교육적 요인, 과학기술에 대한 경제적 보상이나 사회문화적 분위기가 같은 사회적 요인으로 구분하여 역시 리커트형 설문 및 자유응답형 질문을 통해 측정하였다. 과학선호도에 영향을 미치는 인과관계는 선형회귀분석과 공변량 구조분석을 통하여 확인하였다. 과학선호도 조사 결과 실업고 학생의 과학선호도는 대체로 낮은 편이다. 과학 내용에 대한 호기심과 과학에 대한 가치는 비교적 높으나 과학학습에 대해서, 특히 과제 실행이나 진로 선택 등 과학을 선호하여 행동으로 실천하려는 의지 면에서는 부정적인 태도를 보이고 있다. 이러한 과학선호도 실태에 영향을 주는 요인으로 개인적 요인은 과학에 대한 감정반응과 행동의지에 직접적인 영향을 주고, 사회적 요인은 과학에 대한 감정반응과 가치확립에 직접 영향을 준다. 한편 교육적 요인은 과학선호도에 직접적인 영향을 미치는 것이 아니라 개인적 요인과 사회적 요인에 영향을 줌으로 인해 결과적으로 과학선호도의 모든 범주에 고루 영향을 준다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.238-252
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• 2009

방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.