• 한국디지털정책학회:학술대회논문집
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• 2005.11a
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• pp.351-364
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• 2005

오늘날은 정보의 홍수라고 표현이 될 만큼 많은 양의 정보를 어디서나 얻을 수 있다. 이러한 많은 양의 정보 중 사람들은 그들이 필요한 정보를 얻기 위하여 인터넷을 사용하며 대부분의 사용자들이 포털 사이트의 검색 서비스를 통하여 그들이 원하는 정보를 검색하고 얻고 있다. 그러나 전통적인 여과 과정을 통해 검증된 인쇄 자원과는 다르게 인터넷상에 있는 자원은 대부분 여과되어 있다고 볼 수 없다. 인터넷상에서 발견되는 정보가 주로 여과되지 않은 상태라는 점을 이해하는 것도 정보를 얻는 사용자 입장에서 매우 중요하다. 그런 의미에서 웹에서는 제공되는 정보에 대한 선정, 조직화, 검색에 대한 표준화가 아직 없기 때문에, 단순히 웹 검색 엔진을 이용한 검색의 결과만을 통해서 원하는 정보를 찾는 것은 쉽 지가 않다(Spink et al, 1999). 비록 원하던 정보를 얻었다 해도 획득한 정보가 신뢰할 만한 것인지를 판단하기가 어렵다. 본 연구에서는 그러한 요구에 부응하기 위해 검색 서비스에 대한 사용자 선호 요인을 선별하고 설문 조사를 통해 검증하고자 한다. 본 연구는 크게 문헌 연구와 실증 연구로 구별되며, 실증 분석에서는 검색 서비스를 사용해 본 경험이 있는 인터넷 사용자를 대상으로 설문을 인터넷 사이트와 설문지를 배부하는 형식으로 진행하여, 통계 패키지를 이용 결과를 분석하였다. 문헌 연구에 따르면 인터넷 사이트를 사용하는데 있어서, 사용자 선호에 영향을 미치는 요인으로 정보 품질, 서비스 연계성, 인지된 유용성, 흥미성, 시스템 품질, UI의 편의성이 있으며 본 연구에서도 이러한 요인을 중심으로 연구 모형을 정하였다. 이러한 요인들에 대하여 가설을 정해 실증 분석을 한 결과, 기본적으로 검색 서비스에 대한 인지된 유용성과 UI의 편의성은 사용자 선호에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 반면에 정보 품질, 서비스 연계성, 흥미 성, 시스템 품질은 사용자 선호에 영향을 미치지 못하는 것으로 나타났다. 그러나 정보 품질과 시스템 품질의 결과는 유의 수준에서 크게 넘어가지 않는 결과가 나와 반드시 영향을 미치지 못하는 것은 아니라고 조사되었다. 본 연구는 검색 서비스라는 특정 서비스에 대해서 사용자 선호에 영향을 미치는 요인에 대해서 알아보고자 하였다. 이는 학문적인 측면에서 기존의 통합적인 웹사이트 평가에 대한 연구의 확장을 가능케 하였고, 개인사용자 측면에서는 좀더 좋은 정보를 제공하는 검색 서비스에 대한 이해를 높일 수 있는 계기가 되었다고 할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2015.05a
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• pp.423-425
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• 2015

최근 대형 마트 및 백화점에서는 옴니채널 형식의 유통전략이 급부상하고 있으나, 소상공인 및 전통시장은 고비용의 옴니채널 형식을 도입하기가 어렵다. 이를 해결하고자 소자본으로 구축 가능한 니즈 분석을 활용한 모바일 플랫폼이 고안되었으나, 단순히 사용자의 행동 및 후기를 활용한 니즈분석은 개인만의 선호도 분석으로서 타인의 선호도를 알 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 앞서 언급한 내 외부 소셜 네트워크 서비스를 활용하여 타인의 상품 선호도 또한 분석하고 결합하여 보다 효과적으로 상품 선호도 분석을 하였으며 사용자 지정 선호도 분석을 지원한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.07b
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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.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.10 no.10
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• pp.1356-1366
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• 2007

Many personalized Services that provide users with adaptive information according to users' requirements and preferences have been researched and developed. However, existing approaches are difficult to share a user's information among heterogeneous services because these approaches manage users' preferences in a single system. In this paper, we propose a user preference sharing model based on the Semantic Web as a solution to resolve the problem. Our model enables user preferences to be described and shared over service-specific ontologies which are affected by the feature of each service. Our model is analyzed and evaluated with an implementation of the middleware that supports our model. Our approach has the advantage of providing more efficient personalized services than existing approaches because it can describe users' preferences centering around each service and share these information among heterogeneous personalized services.

• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2008.04a
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• pp.56-59
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• 2008

현재의 음악 서비스들의 대부분은 음악을 가수 이름이나 장르와 같은 키워드들로 구분하여 사용자에게 제공한다. 하지만 음악의 장르가 다양해지고, 장르별로 음악의 유형도 다양해짐에 따라 키워드 기반은 음악 제공 방법만으로는 사용자가 원하는 음악을 제공하는데 한계가 있다. 이런 한계점을 극복하기 위하여 음악 자체의 성질을 기반으로 음악을 분석하는 컨텐츠 기반의 음악 분석 방법이 필요하다. 또한 사용자가 원하는 음악을 제공 받을 수 있도록 사용자의 음악 선호도를 분석하여 그에 맞는 음악을 제공하는 방법도 필요하다. 본 논문에서는 음악의 시퀀스 정보와 특징을 추출하여 음악 모델을 구축하고, 이를 사용하여 사용자의 음악 선호도를 분석하는 방법을 제안하고, 사용자의 선호도에 맞는 음악을 제공하기 위하여 선호도 분석 방법을 통해 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2012.07a
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• pp.431-434
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• 2012

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

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

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11a
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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.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.343-345
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• 2001

전자상거래 시장의 규모 및 상점 수의 증가로 인하여 상품 구매자의 상품 구입을 보조해 줄 수 있는 에이전트 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 사용자의 선호도를 반영하여 상품을 추천해주는 지능형 에이전트 모델을 제안한다. 상품 정보 및 사용자의 선호도 정보를 관리하기 위하여 계층적 퍼지 그래프를 이용함으로써, 제안된 모델은 기존에 비해 더 나은 융통성과 효율성을 보일 수 있다. 에이전트에 의한 추천 상품은 사용자 선호도와 상품 기술서 사이의 비교순위에 의해 결정되며, 사용자와 에이전트 사이의 상품검색과 상품구매에 관한 정보는 지속적으로 사용자의 선호도 정보를 갱신하고 새로운 선호도 정보를 추론하는 데 사용된다. 이러한 방법에 의하여 사용자 선호도에 대한 적응성이 뛰어난 상품 추천 에이전트를 제공할 수 있으며, 전자상거래에서 구매자의 편의성을 증대시키는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2012.04a
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• pp.142-145
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• 2012

모바일 환경에서의 상황인지는 사용자 현재의 상황, 의도 등을 고려하여 사용자 중심의 적합한 정보를 추천하는 것이다. 이러한 정보는 불확실성을 내포하기 때문에 단순한 규칙기반 모델로는 정확한 추론이 어렵다. 본 논문에서는 사용자의 상황에 따른 선호도를 추론하고 사용자에게 적합한 정보를 제공해 줄 수 있는 모바일 소셜 네트워크 기반의 선호도 추천 시스템을 제안한다. 이 때 사용자의 선호정보를 추론하기 위해 기존의 나이브 베이지안에서 개선된 가중치가 부여된 나이브 베이지안을 새롭게 제안한다.