• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.122-125
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• 2010

사용자와 취향이 비슷한 사용자를 찾고, 이 유사 사용자가 선호한 아이템을 추천하는 협력적 필터링방식은 일반적으로 많이 사용되는 추천 방식이다. 하지만 협력적 필터링 방식은 어떤 상황적 요소도 고려하지 않아 모든 상황에서 동일한 추천 결과를 제시하게 된다. 반면, 상황을 고려한 추천 방식은 다른 상황에서 그 상황에 적합하다고 판단되는 추천 리스트를 보여주는 다양성을 가지지만 개인의 선호를 반영하지 못하는 한계를 가진다. 이에 협력적 필터링 방식과 상황에 따른 추천 방식을 함께 고려하려는 시도가 있다. 본 논문에서는 시간 상황에 따른 음악 추천 시, 전체 상황에서 가장 유사한 사용자를 찾고 이 유사 사용자의 현재 상황에서의 선호 아이템을 추천하는 모델을 제시하고 실험을 통하여 이 모델의 한계와 실용 가능한 상황을 제시한다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.10 no.6 s.38
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• pp.219-226
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• 2005

This paper describes the open API with integration of semantic web service with PARLAY X based open API in 4G mobile network. It can be expected that the intelligence such as the context-awareness, adaptation and personalization in 4G mobile network will be deployed. But the existing PARLAY based network lacks in considering context-awareness, adaptation and personalization. Therefore, the object of this paper is to support the architecture and the Application Programming Interface (API) of the network service for the context-awareness, adaptation and Personalization in 4G mobile network The open API is to provide users with the adaptive network service to the changing context constraints as well as detecting the changing context and user's Preference. For instance, the open API can Provide users with QoS in network according to the detected context and user's preference, after detecting the context such as location and speed and user's preference.

• Journal of Korean Society for Geospatial Information Science
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• v.20 no.4
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• pp.67-75
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• 2012

For the last few years, LBS has attracted considerable attention from many industries and societies as a result of propagated smart devices. LBS has a high utilization of mobile users as it uses user positions as a significant factor. Current LBS has only taken user position into account and it makes some limits. So, it is necessarily suggested that support for personalized services which consider user's motion, traffic condition, weather condition, time, personal information and preferences that have a huge impact on the accuracy. The purpose of this study is to design the inference systems with user's motion, preferences and schedules and provide users with the personalized information. To achieve this, Movement Ontology, User Profile Ontology, Schedule Ontology and Work Ontology should be constructed and based on this, smart applications were developed. Developed applications induced appropriately recommended results according to user's preference, motion and directions.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2001.11b
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• pp.9-14
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• 2001

디지털 방송의 등장과 더불어 지상파, 위성, 케이블 등을 통한 다매체 다채널 방송 시청환경에서 시청자가 선택해야 되는 프로그램의 수는 폭발적으로 증가했으며 다양한 시청자의 요구에 부응할 수 있는 시청자 중심의 방송 서비스가 요구되고 있다. 특히 이러한 다채널의 디지털 방송 환경에서는 시청자가 일일이 채널을 바꿔가며 자신이 원하는 프로그램을 찾는 것이 매우 번거롭고 어려워짐에 따라 시청자를 대신하여 시청자의 선호도에 기반한 프로그램을 자동으로 찾아 제시해 줄 수 있는 지능형 프로그램 가이드(intelligent program guide)의 필요성이 대두되었다. 기존의 전자 프로그램 가이드(EPG:Electronic Program Guider)는 단순히 프로그램 관련 정보를 패널별로 정렬된 형태로 사용자 인터페이스를 통해 제시하는 수준에 불과하였다. 본 논문에서는 사용자 선호도 정보에 기반하여 프로그램 정보를 사용자에게 제시하고, 사용자의 프로그램 시청에 대한 액션을 모니터링하여 자동적으로 시청자의 변화하는 선호도를 갱신하는 지능형 프로그램 가이드(IPG:Intelligent Program Guide) 에 대한 연구 결과를 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.115-117
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• 2001

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 필터링 기술은 사용자의 취향에 맞는 아이템을 예측하여 추천하며, 비슷한 선호도를 가진 다른 사용자들과의 상관관계를 구하기 위하여 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 이용한다. 그러나, 피어슨 상관계수를 이용한 방법은 사용자가 평가를 한 아이템이 있을 때에만 상관관계를 구할 수 있다는 단점과 예측의 정확성이 떨어진다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 본 논문에서는 피어슨 상관관계 기반 예측 기법을 보완하여 보다 정확한 사용자 유사도를 구하는 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 사용자들을 대상으로 사용자가 평가를 한 아이템의 선호도를 사용해서 엔트로피를 적용하였고, 사용자가 선호도를 표시하지 않은 상품에 대해서는 Default Voting 방법을 이용하여 보다 정확한 헙력적 필터링 방식을 구현하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.418-419
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 상품에 대한 평점 정보와 상품의 컨텐츠 정보를 모두 이용하는 하이브리드 추천 모델에 대해서 논의한다. 기존 논문들과는 다르게, 본 논문은 추천의 정확도를 높이기 위해 사용자가 상품의 컨텐츠 (예를 들면, 영화의 장르 또는 상품의 카테고리 등) 에 가질 수 있는 선호도를 예측하고, 이를 추가적으로 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 추천 모델을 제안한다. 실세계의 데이터를 이용해서 제안하는 방법의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.11a
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• pp.287-290
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• 2003

퍼지값을 크기 순서에 의해 나열하는 연구는 많이 이루어져 왔다. 그러나 기존의 방법들은 퍼지값을 제안된 기준에 의해 독자적으로 해석하여, 비교결과를 산출하는 것이 대부분이다. 본 논문에서는 사용자의 의견 또는 선호도를 반영한 학습데이터를 신경망을 이용하여 학습하는 방법을 제안한다. 이 학습이 끝난 후 얻어지는 신경망은 주어진 학습데이터를 이용하여 사용자의 퍼지값에 대한 모델을 생성하게된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.640-642
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• 2004

네트워크 환경이 발전하면서 사용자가 원하는 때에 서비스를 받을 수 있는 미디어 스트리밍 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 미디어 스트리밍 서비스는 특정 시간대 선호되는 미디어들에 대한 서비스가 집중되는 현상을 발생한다. 특정한 미디어에 대한 집중적 요구를 하는 다수의 사용자들을 만족시키기 위해서는 미디어 서버내의 메인 메모리를 효과적으로 사용할 수 있는 버퍼 관리 기법이 필요하다. 본 논문에서는 미디어 서버내의 버퍼 성능 향상을 위하여 사용자 선호도를 반영한 정책을 제안하고 평가한다.

• Journal of Advanced Navigation Technology
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• v.15 no.5
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• pp.925-930
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• 2011

In this paper, we propose a method to apply the purchase preference of a user in on-line shopping mall. To analyze the preference, we use topic preference vector. The topic is purchase count of products. In this structure, we construct the association the four factors; Purchase Hit meaning the purchase count of product, Count meaning the purchase count by other users in interesting product, Preference meaning product preference, and product meaning information of the product. By this structure and the method, we could show that proposed method displayed the product applying user preference, effectively.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2004.05a
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• pp.553-556
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• 2004

복합 스케줄링 작업은 탐색 공간이 방대하므로 단순 스케줄링을 통한 방법으로는 최적해를 찾는 것은 쉽지 않다. 복합 스케줄링 문제를 해결하는 기법들 중에서 사용자의 선호도를 고려한 기법은 제약만족문제와 객체지향개념을 스케줄링에 적용하여 복합 스케줄링 문제를 해결하고자 하였다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 기법을 예약 문제에 적용하여 예약 시에 일어날 수 있는 문제점들을 해결하고자 하였다. 특히 고객들의 만족도를 높이기 위해서 고객들의 선호도를 고려하여 스케줄링을 한다. 고객의 선호도를 고려한 예약 스케줄링 기법은 객체 지향 개념을 기반으로 하여 각 객체들이 사건들을 가지고서, 이 사건들을 주어진 제약들에 만족하도록 보드에 배정하는 기법이다. 각 객체들은 전체적인 만족도를 고려하면서 그 객체들의 우선순위에 따라서 자원을 배정하고, 자원에 대한 객체의 선호도 차이를 가질 수 있게 하였다. 예약 스케줄링을 할 때 제약은 전역제약과 지역제약으로 구성된다. 보드에 대한 정의와 모든 사건들에 대한 정보를 전역제약으로 사용하고, 각 객체가 가지는 보드의 슬롯들에 대한 선호도를 지역 제약으로 사용한다. 사건의 배정을 실패하지 않고 백크래킹을 최소화하도록 앞을 보는(look-ahead) 백트래킹 기법을 사용하여 전체 객체들의 만족도를 높였다.