본 시스템은 개인이 가지고 있는 음악의 선호에 따라 다음 번에 재생 할 음악 목록을 구성하는 것이 목적이다. 여기서 음악의 선호는 사용자가 음악을 끝까지 들었는지 혹은 음악을 끝까지 듣지 않고 다음 곡으로 넘겼는지 여부에 따라 판단된다. 또한 이 선호에 대한 누적 평가 값에 한계치를 두고 누적 평가 값과 최근 평가 값을 합산함으로써 변화하는 사용자의 취향에 맞추어 재생 목록을 구성할 수 있다. 실험을 통해 새로운 목록을 구성 할수록 평균적인 사용자의 최근 선호도에 따라 재생 목록이 구성됨을 알 수 있었다.
본 논문에서는 사용자가 음악을 직접 선곡하지 않고 락, 트로트, 댄스, 힙합, 발라드 등 5가지의 장르 중 사용자가 선호하는 음악의 장르를 추천하는 시스템을 구현하였다. 실시간으로 연주되는 음악에서 Bass Drum 신호를 추출ㆍ분석하여, 기본적으로 한 마디에 소요되는 시간, 주법, 진폭 등 세가지 파라메터를 이용하여 5가지 장르로 분류하였다 선택 곡 수와 들은 시간으로 퍼지 추론을 통해 각 장르에 대한 사용자 만족도를 평가한다. 평가된 만족도에 의해 사용자가 선호하는 장르의 음악을 제공하는 시스템을 제안한다.
본 연구에서는 한국과 중국의 휴대폰 사용자를 대상으로 무선인터넷 서비스 사용자의 특성(성, 나이, 직업)에 따라 컨텐츠 선호 유형이 달라지는가를 실증적으로 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여, 본 연구에서는 유무선 인터넷 컨텐츠와 관련한 기존문헌들을 중심으로 무선인터넷 서비스 사용자의 인구통계학적 특성 및 무선인터넷 컨텐츠 유형을 도출 및 정의하였다. 이에 따라, 본 연구에서는 한국과 중국의 휴대폰 사용자에게 설문지를 의뢰함으로써 다양한 통계분석을 실시하였다.
추천 시스템은 양질의 정보를 추천하기 위해서 사용자의 관심도를 반영해야 한다. 이를 위해 본 연구에서는 강화학습과 관련 정보, 비관련 정보를 모두 이용하는 피드백 방법을 결합하였다. 사용자의 문서에 대한 평가를 평가 값으로 사용하여 사용자가 선호하는 용어와 선호하지 않는 용어를 추출하고, 이를 이용해 사용자 프로파일을 강화학습으로 학습하게 된다. 제안된 방법으로 신문기사 추천시스템에 적용하여 실험한 결과, 관련 정보와 비관련 정보를 함께 사용한 방범이 기존의 관련 정보안물 사용한 방법보다 더 나은 성능을 보였다.
모바일 웹서비스는 점차 발전하고 있지만, 아직까지 제한된 디바이스의 성능 및 기술적인 요건, 서비스 시스템 통합화의 부재등으로 통해 최적화된 서비스를 제공해 주고 있지 못하다. 따라서 이를 지원하지 위하여 구조화된 서버환경에서 사용자에게 각각의 최적화된 서비스를 제공해 주고, 사용자의 선호나 사용방식에 따라 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공해 줄 수 있는 미들웨어 시스템을 제안한다.
퍼지 이론을 이용하면 여러 정보를 통합 요약하기에 수월하여, 웹 상에서 사용자에게 제공할 정보를 가공하는 방법으로 많이 사용되고 있다. 하지만 퍼지의 애매모호한 특성 때문에 사용자에게 맞게 퍼지 집합으로 표현된 같은 정보라 하여도 사용자마다 자신의 퍼지값 선호도에 따라 다른 선택을 할 수 있다. 따라서 애매한 퍼지값을 선택함에 있어 사용자의 퍼지값에 대한 선호도를 반영할 필요가 있다. 그러나 기존의 방법들은 정해진 기준을 획일적으로 적용하여, 사용자의 개인적인 선택 기준을 반영하지 못하는 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 학습하여, 사용자의 선호도에 맞는 정보를 선택하는 방법을 제안한다. 사용자의 선호도를 학습하기 위해서 학습 데이터가 필요한데, 이 데이터는 사용자에게 직접 물어 사용자의 선호도론 얻는데 사용된다. 이때, 사용자에게 너무 많은 데이터로 질문을 한다면, 사용자에게 부담을 줄 수 있고, 또 너무 적은 데이터를 사용한다면, 학습을 잘 못하는 경향이 생길 수 있다. 이러한 문제에 대처하기 위해서 10개 정도의 데이터를 이용하여 사용자의 선호도를 학습하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 두 퍼지값이 서로 겹칠 수 있는 모든 경우의 상대적 위치를 조사한 후 클러스터링을 이용하여 몇 가지 그룹으로 나누고, 나누어진 그룹을 이용하여 학습하였다. 이렇게 학습된 모델은 새로운 애매하게 겹치는 퍼지값에 대해 사용자를 대신해 어느 것을 어느 정도 선호하는지 추론하게 된다.
본 논문에서는 동일한 분야의 검색된 문서가 갖는 하나의 성향을 중심으로 문서들 자체가 가지고 있는 관계성을 분석하여 용어의 가중치를 결정하였다. 그리고 사용자의 관심분야와 선호도를 적절히 표현하기 위하여 질의가 아닌 사용자 프로파일을 구축하여 이용하였다. 사용자 프로파일은 관심 분야별로 용어열과 선호도 벡터로 구성하고, ‘사용자접근에 의한 갱신’, ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법을 이용하여 사용자 프로파일을 사용자 위주로 학습시킨다. ‘사용자 접근에 의한 갱신’ 방법은 주제 분야에 대한 지식이 있는 경우에 적용할 수 있는 방법으로서 실험 결과, 사용자 프로파일이사용자의 선호도를 제대로 표현하기까지의 갱신 회수를 상당히 감소시킬 수 있었다. ‘사용자 프로파일을 이용한 갱신’ 방법은 갱신초기에 수행하는 방법으로서 선호도 값의 차이를 명확히 해주는 결과를 가져온다.
본 연구는 SNS 이용환경의 변화 및 사용자 증가에 따라 SNS 사용자들을 대상으로 이용 행태를 조사하였다. 사회인구변인에 따른 사용자의 SNS 이용 동기, 선호하는 SNS 유형, 주로 이용하는 SNS 서비스에 대해서 교차 분석을 통해 살펴보았고 SNS 사용자의 특성과 주로 이용하는 SNS 서비스에 대하여 대응일치분석을 실시하였다. 분석 결과 국내 SNS 사용자들의 이용 동기는 관계형이 가장 많은 빈도를 차지했으며 선호하는 SNS 유형은 폐쇄형 SNS이고 주로 이용하는 SNS는 카카오스토리인 것으로 나타났다. 또한 연령별, 직업별로 SNS 이용 동기에 유의한 차이가 있었으며 성별, 연령별로 선호하는 SNS 유형에 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 SNS 사용자 특성별 주로 이용하는 SNS에 대한 이미지 맵을 시각적으로 고찰하기 위해 대응일치분석을 실시한 결과 연령별, 직업별, 선호하는 SNS 유형별로 주로 이용하는 SNS 서비스에는 차이가 있는 것을 발견하였다. 또한 대응일치분석 결과 SNS 서비스간의 경쟁관계가 어떠한 구도로 형성되어 있는지를 확인하였다. 이러한 결과를 바탕으로 시사점과 향후 연구 과제를 제시하였다.
본 연구에서는 모바일 인터넷 서비스를 중심으로 사용자들의 인구통계적 특성에 따라 선호하는 콘텐츠 유형이 달라지는가를 규명하고자 하였다. 또한, 이러한 모바일 인터넷 서비스 사용자의 특성과 선호하는 콘텐츠 유형간의 관련성이 국가에 따라 차이가 존재하는가를 파악하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위하여, 본 연구에서는 대가설 2개와 세부가설 8개의 연구가설을 설정하였으며 한국과 중국의 휴대폰 사용자들을 대상으로 설문지를 의뢰하여 최종적으로 505부의 표본을 대상으로 통계분석을 실시하였다. 분석 결과, 본 연구에서 설정한 모바일 인터넷 서비스사용자의 특성에 따라 선호하는 콘텐츠 유형은 달라질 것이다라는 연구가설과 모바일 인터넷 서비스 사용자의 특성과 선호하는 콘텐츠 유형간의 관련성은 국가에 따라 달라질 것이다라는 연구가설이 부분적으로 채택되고 있음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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