• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(하)
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• pp.656-660
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• 2003

Web환경의 발달로 인해 아바타(Avatar), 사이버캐릭터(Cyber Character), 사이버 펫(Cyber Pet), 이모티콘(Emoticon)등의 멀티미디어 캐릭터들이 등장하게 되었다. 인터넷 사용자들이 과거에는 Web의 익명성에 매료되었다면, 현재에는 이러한 멀티미디어 캐릭터를 이용하여 자신을 표현하고 나타내고자하는 욕구들이 늘어나고 있다. 따라서 본 연구에서는 다양한 멀티미디어 캐릭터 중에 아바타 캐릭터 Type에 대한 사용자들의 선호도와 선호요인을 조사하여 일반 캐릭터와 상호비교 해봄으로써 기존의 일반 캐릭터와는 다른 아바타 캐릭터만의 특성에 대해 알아보고 아바타 캐릭터 제작시 가장 효율적인 접근방법을 제시하고자 하였다. 그 결과 가장 효과적인 아바타 캐릭터 Type은 캐릭터의 형태나 성격, 느낌을 우선적으로 고려하기보다는 먼저 아바타 캐릭터의 기능적인 면을 고려한, 즉 사용자의 개성이 좀더 어필(Appeal)될 수 있어야 하며 사용자의 개성연출에 적합한 Type으로 제작되어야한다는 결론을 내릴 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.115-120
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅에서의 플랫폼 기술은 상황인지(context-awareness) 기술과 재구성형 네트워킹(reconfiguration networking) 기술이 융합되어 가면서 병행하여 발전되고 있으며 최근에는 이종간의 다른 리소스를 가지고 있는 모바일 플랫폼간의 자율적인 공유를 통한 보다 큰 개념의 유비쿼토스 서비스가 제공 되고 있다. 본 논문은 사용자의 선호도를 고려한 서비스 기술과 서비스 추론 기술을 제안한다. 특히 본 논문에서는 데이터마이닝 기법을 이용하여 사용자 선호도에 기반한 서비스를 제공한다. 본 논문은 상황인지 시스템에서 온톨로지를 활용한 고도화된 서비스 추론 엔진과 함께 데이터마이닝기법을 이용하여 사용자의 과거 이력 분석을 통해 최적의 서비스등 다른 분야의 방법들을 함께 결합시킴으로서 상황 인지 시스템에서의 새로운 사용자 선호도 기반 서비스 패러다임을 제공하는 것을 목적으로한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.901-904
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• 2015

본 논문에서는 사진의 태그정보 및 통계정보, 사용자 평점을 이용하여 여행에 앞서 본인의 취향 등에 맞는 개인화 된 여행계획을 생성할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 개인화 된 여행계획의 자동생성을 위하여, 나이, 성별, 직업, 소득, 학력에 따라 선호하는 여행의 태마를 통계자료를 통해 구분하였고, 사진의 태그정보를 이용하여 사용자가 가장 선호하는 테마를 분별하여 개인화 할 수 있도록 하였다. 이렇게 구분된 태마는 다양한 포털사이트에 등록된 사용자 평점 정보를 토대로 하여 여행계획을 생성하여 사용자에게 제공할 수 있도록 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.565-570
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• 2016

사물인터넷과 사회구조의 다변화로 사용자들은 접속과 인증의 필요성이 날로 증가하고 있다. 인증 필요성의 증가는 새로운 패스워드의 생성을 요한다. 사용자들은 암기의 편리성을 위하여 동일한 패스워드를 사용하고자 한다. 하지만 시스템 관리자들은 공격에 대한 안전성을 이유로 사용자로 하여금 서로 다른 패스워드와 특수기호를 사용한 패스워드의 사용을 요구한다. 서로 다른 패스워드와 특수기호를 포함한 패스워드는 사용자의 암기능력 범위내에서 허용치를 초과하는 것을 보인다. 이는 패스워드 관리 측면에서 매우 부정적인 결과를 가져 온다. 본 논문에서는 사용자의 암기를 요구하지 않는 선호기호 패스워드 시스템을 제안한다. 먼저 통계적 안전도를 증명하기 위한 설문조사를 하였고 이를 바탕으로 선호기호를 이용한 진화형 패스워드 시스템을 설계하였다. 선호기호 패스워드는 기존 비암기형 패스워드 시스템인 생체정보나 키스트로크, 마우스 패턴에 비해 설치비용과 사용편리성면에서 우수함을 보인다.

• 감성과학
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• 제8권3호
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• pp.203-212
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• 2005

고도로 발달되고 있는 산업 사회에서의 디자인의 의미는 기업경영전략의 핵심이며 나아가 국가 경쟁력을 결정짓는 중요한 이슈이며 지속적인 경쟁우위를 획득하기 위한 수단이 되고 있다. 그리고 이러한 현상은 제품의 기술적 기능보다는 제품의 심미성이 제품 디자인에 중요한 특성이 되고 있다는 사실을 말해주고 있다. 본 연구에서는 사용자의 제품선호도와 제품 평가에 영향을 주는 심미적 영향요소를 규명하기 위해 심미적 영향요소에 관한 선행연구를 토대로, 8가지의 심미적 영향요소를 선정하였다 선정된 8개의 심미적영향요소인 단순/복잡(simplicity), 균형(balance), 통일(unity), 율동(rhythm), 시대성/스타일(style), 독특성(novelty), 전형성(typicality), 비례(proportion)를 가지고 사용자 선호와 제품평가에 영향을 주는 심미적 영향요소를 파악하였다. 따라서 본 연구에서는 제품별로 사용자 선호에 중요한 영향을 미치는 심미적 영향요소의 중요도 정도와 고려해야 할 요소를 밝혀 제품디자인에 있어 심미적 영향요소의 가이드라인을 제시하여 제품디자인 시 활용할 수 있는 자료를 제공하고자 하였다.

• 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.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2006년도 추계학술발표대회
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• pp.51-54
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• 2006

본 논문에서는 각 사용자들의 취향에 맞는 음악을 추천하는 개인화된 음악 추천 시스템을 소개한다. 추천 시스템이란 사용자의 선호도를 분석하고 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 영화, 음악, 기사, 책, 웹 페이지 등과 같은 아이템들을 추천하는 시스템을 말한다. 추천 시스템들에서 가장 많이 사용하고 있는 협동적 추천 방식은 선호도 데이터를 기반으로 유사한 사용자들을 찾고, 유사 사용자들의 선호도를 기반으로 예측을 수행하는 것으로서, 여러 장점들이 있으나 희소성(sparsity) 문제와 확장성(scalability) 문제에 대해 취약점을 가지고 있다. 아이템들의 전체 수에 비해 매우 적은 수의 아이템 선호도 데이터만 존재한다면 사용자들의 유사도를 계산하기가 어려우며, 또한 사용자의 수가 늘어날수록 유사도 계산에 걸리는 시간이 급격하게 늘어남으로써 수백만 사용자가 있는 웹 사이트 등에서 실시간 추천을 수행하기 어렵다. 본 논문에서 소개하는 음악 추천 시스템은 이러한 문제점들을 해결하기 위해 그래프 기반 협동적 여과 기법을 사용한다. 그래프 기반 협동적 여과 기법은 기존의 협동적 여과 기법들과 달리 아이템들 사이의 연관관계를 그래프 모델로 표현하고 저장함으로써 묵시적인 선호도 정보들을 누적하여 희소성 문제를 해결하고, 추천 아이템을 선정하는데 필요한 계산 시간을 크게 단축하여 대규모 데이터에서 실시간 추천을 가능하게 한다는 장점이 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (C)
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• pp.271-276
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• 2007

모바일 기기는 기존의 음성통화와 다양한 네트워크 접속과 기능들이 결합되어 발전하고 있다. 또한 최근 등장한 다양한 휴대 인터넷 환경은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 이러한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 기존의 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 푸쉬(Push), 풀(Pull)방식의 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 푸쉬 서비스로 모바일 기기에 다운로드 된다. 추천을 통한 모바일 음악 푸쉬 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 네트워크 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 능동적으로 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 불편함과 시간을 줄여 줄 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.591-594
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• 2006

모바일 기기는 기존의 음성통화에서 다양한 네트워크 접속과 전자기기 기능들이 결합되어 무선 서비스와 보완적으로 발전하고 있다. 다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 모바일 음악 개인화 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 음악 추천과 다운로드 서비스 방법을 제안한다. 모바일 기기 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 사용자 선호 음악 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 음악은 모바일 기기로 다운로드 서비스를 수행한다. 추천을 통한 모바일 음악 다운로드 서비스는 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 음악을 미리 다운로드 해 둠으로써 사용자가 음악을 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있다.