• Journal of Internet Computing and Services
• /
• v.11 no.6
• /
• pp.1-11
• /
• 2010

While a supply of GPS-enabled smartphone is increased, LBS which is studied and developed for special function is changed to personal solution. In this paper, we propose and implement on personalized method of individual LBS using collaborative filtering-based recommend system. Proposed personalized LBS system recommends contents which is expected to be interest for individual user, by predicting location-based contents within a user's setting radius. To evaluate performance of proposed system, we observed prediction accuracy with various experimental condition using our prototype. As a result, we confirmed that the convergence of collaborative filtering and LBS is effective for personalized LBS.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
• /
• v.21 no.1
• /
• pp.211-221
• /
• 2010

The purpose of this study is to verify if there is any difference on researchers' language preference for citing documents in different subject fields. 8 scientific journals were selected one of each from 8 main categories, given by National Research Foundation of Korea. Five variables including the rate of citing domestic and foreign documents for each journals were choose, and the differences on language preference among researchers of different subject fields were checked by implementing ANOVA. As a result, there are some differences on language preference, in terms of the average number and percentage of foreign documents, among researchers, based on their subject background. It also found that 8 subject categories divided into 4 small clusters.

• Journal of Information Management
• /
• v.42 no.1
• /
• pp.157-171
• /
• 2011

The purpose of the study is to develop mobile support services areas and detail mobile support service items according to their convention activities and analyze user preference. For this aim, a qualitative to extract mobile support service areas and detail mobile service items targeted to convention participants and a expert survey to analyze user preference are used. Firstly, based on a precedent study and expert review 20 mobile service areas and 43 detail service items are extracted. Secondly, results from expert survey are presented exploring user preferences for detail service items designed for convention participants.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2003.04c
• /
• pp.371-373
• /
• 2003

웹 문서를 분류하는 목적은 특정 주제별로 중요한 문서들을 구분하려는 것과 사용자의 선호도를 바탕으로 개인화를 하려는 것으로 나누어 볼 수 있다. 특히, 웹의 효율적인 탐색을 위해 사용자가 관심 있어 할 웹 문서를 분류하는 것은 중요하다 일반적으로 하나의 웹 문서는 특징 추출방법에 의해 문서 벡터로 표시되며 사용자의 선호여부나 주제번호를 클래스로 삼는다. 사용자가 선호도를 표시한 웹 문서를 사용하여 새로운 웹 문서의 선호 여부를 예측하기 위해 자기 구성지도(SOM)를 사용하면, 시각적으로 구조를 보여주어 데이터 사이의 관계를 효과적으로 이해할 수 있다. 그러나 SOM은 노드의 개수와 구조를 자동적으로 결정하지 못하는 단점이 있기 때문에, SOM의 장점을 활용하면서 자동적으로 구조를 결정하기 위해 구조적응 자기구성지도(SASOM)를 이용한다. 보다 나은 성능과 다양한 해석을 위해, 여러 개의 SASOM을 서로 다른 특징추출 방법을 이용하여 학습시킨 후 사용자가 주관적으로 분류기의 중요도를 결정할 수 있는 퍼지적분을 사용하여 결합하였다. UCI Syskill & Webert 데이터에 대한 실험결과 기존의 DT, MLP, naive Bayes 분류기 보다 향상된 성능을 보였다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
• /
• v.28 no.2
• /
• pp.149-156
• /
• 2001

정보의 가치와 사용자의 정보획득 요구가 증대됨에 따라 특정 개인 위주의 서비스를 제공하는 정보검색 시스템의 필요성이 증대되고 있다. 그러나 현재의 정보검색 시스템들은 사용자의 선호도를 반영하고 편의성을 제공하는 면에서 매우 미흡한 점들이 많다. 따라서 본 논문에서는 적합성 정도에 따라 최적의 문서를 제공하기 위하여 사용자 위주의 문서순위결정 기법을 제안한다. 특정 개인의 선호도(preference)를 반영하기 위하여 사용자 프로파일(User Profile)을 구성 및 갱신하고, LSA(Latent Semantic Analysis)를 적용하여 적합율에 따라 문서의 순위를 결정한다.

• Proceedings of the KAIS Fall Conference
• /
• 2012.05a
• /
• pp.137-140
• /
• 2012

본 연구는 갤럭시 폰을 선호하는 사용자의 감성경험디자인 요소의 주관적 관점을 밝히는데 초점을 두었으며 주관성 연구를 위해 Q 방법론을 통해 3개의 유형을 발견할 수 있었다. 제 1 유형은 합리적 행동 추구 유형으로 갤럭시 폰에 대한 직 간접 체험을 통해 감성품질에 대한 높은 기대치를 가지고 있으며 휴대성과 사용성을 중요시 하고 외형의 형태와 재질에 관해서는 낮은 선호도를 가지고 있음을 알 수 있었다. 제 2 유형은 계획된 행동 추구 유형으로 주관적인 개인의 지각을 중요시하며 기능, 물리적 느낌 그리고 사용성 모두를 중요하게 생각하고 사용함으로써 얻어지는 즐거움과 효율을 선호하는 유형으로 구분되었다. 제 3 유형은 차별적 개성 추구 유형으로 개인이 소유한 제품을 통해 다른 이에게 전달하고자 하는 메시지를 중요하게 여기며 심미적 요소의 차별을 통한 개성 표출을 중요시하는 유형으로 파악되었다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2013.11a
• /
• pp.1176-1178
• /
• 2013

협업 필터링(Collaborative Filtering)이란 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하여, 아이템에 대한 목표 사용자의 선호도와 다른 사용자의 선호도를 비교 분석하여 목표 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 기법이다. 그러나 협업 필터링 기법은 고객 정보와 평가 정보가 충분히 많아야 정확성이 높은 추천 결과가 나타난다. 본 논문에서는 영화를 한 번도 평가하지 않은 사용자들에게 영화를 추천 해주기 위한 즉, 협업 필터링의 희박성 문제(Sparsity Problem)를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 개인의 감정 정보를 이용하여 문제를 해결하는 방법을 소개한다.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
• /
• 2010.09a
• /
• pp.65-67
• /
• 2010

위치기반서비스(LBS)는 사용자의 위치를 기반으로 다양한 정보제공 서비스를 하고 있다. 최근 연구에서는 단순한 정보제공이 아닌 사용자의 상황인식(Context-Aware)을 통하여 사용자에게 적합한 정보를 제공해주는 지능화된 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재 연구들은 사용자의 기본정보와 선호도정보를 이용한 단일기준 추론을 통하여 사용자에게 정보를 제공해주고 있으며, 이것은 사용자의 다양한 기준의 의사결정을 반영하지 못하는 한계점이 있다. 이러한 한계점을 극복하기 위하여 본 연구에서는 사용자의 정보, 선호도, 공간지리선호도 정보 Ontology를 구축하고, 의사 결정 기준에 가중치를 부여하는 Cost Value Ontology를 구축하여, 다 기준 의사추론을 통해 사용자에게 적절한 추천 결과가 도출되는 Ontology 추론시스템을 제안한다. 사용자들의 개인적인 특성 지식과 공간지리 선호도 지식을 구축할 수 있으며, 이러한 특성으로 구축된 지식 기반 하에 입력된 사용자 정보와 추론을 통하여 이 시스템을 통해 사용자의 선호도 Ontology를 구축할 수 있으며 이를 이용한 추론을 통하여 사용자의 현재상황에 적합한 결과를 도출함을 보였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
• /
• 2011.04a
• /
• pp.1478-1480
• /
• 2011

경제가 발전할수록 디자인의 중요성이 높아지고 있으며 디자인을 이루는 여러 요소들 가운데 색이 차지하고 있는 비중은 매우 높다. 하지만 일반인은 조화로운 색을 선택하는데 어려움을 겪고 있다. 이를 위해 기존의 연구들은 다양한 색상 추천 방법을 제안하고 있지만 개인이 어떠한 배색을 더 선호하는 가에 관한 사용자 선호도는 고려되지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 협업필터링의 유사도 측정 방법을 컬러조화 추천 방법에 적용함으로써 사용자의 성향을 고려한 맞춤형 색 조화 추천 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 색상별로 선호하는 색 조화 간의 유사도를 가중치로 사용하기 때문에 새로운 사용자의 선호도 예측 및 추천이 가능하며 이를 통해 향후 색과 조화를 선정하는 기본 적인 자료로 활용할 수 있으며 저장된 선호도는 유사한 성향을 지닌 사용자의 선호도 예측 및 각종 제품 마케팅 등에 적용이 가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
• /
• v.14 no.1
• /
• pp.1-8
• /
• 2009

Learning user's preference is a key issue in intelligent system such as personalized service. The study on user preference model has adapted simple user preference model, which determines a set of preferred keywords or topic, and weights to each target. In this paper, we recommend multi-perspective user preference model that factors sentiment information in the model. Based on the topicality and sentimental information processed using natural language processing techniques, it learns a user's preference. To handle timc-variant nature of user preference, user preference is calculated by session, short-term and long term. User evaluation is used to validate the effect of user preference teaming and it shows 86.52%, 86.28%, 87.22% of accuracy for topic interest, keyword interest, and keyword favorableness.