• Proceedings of the Korean Society for Emotion and Sensibility Conference
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• 2001.11a
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• pp.55-58
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• 2001

웹사이트 및 사용인구의 폭발적인 증가와 함께 사이트의 방문자를 끌어들이기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고, 이에 따라 웹사이트의 사용편의성과 함께 사용자의 감성적 만족도를 높여줄 수 있는 방안에 대한 연구가 강조되고 있다. 특히 사용자가 웹사이트 디자인에서 느끼는 감성적 이미지가 사용 만족도와 사이트 재방문율에 미치는 영향이 강조됨에 따라 웹사이트의 특성에 따른 사용자들의 선호 감성 파악의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 웹사이트를 특성에 따라 9개의 카테고리로 분류하고 웹사이트의 임지 감성요인들을 요인분석 기법을 사용하여 10개의 대표 감성으로 축소하였다. 설문 조사를 수행하여 웹 분류별 선호 감성을 평가하였으며 MDPREF 기법을 사용하여 웹사이트의 특성에 따른 선호 감성이미지를 파악하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.368-373
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• 2006

본 연구는 다중 사용자가 존재하는 환경에서 각 사용자의 요구를 만족시킬 수 있는 서비스를 탐색하고, 선택된 서비스를 또 다른 사용자에게 제공되는 서비스와의 충돌 없이 제공하기 위한 서비스 선택 모델을 제안한다. 이 모델은 개별 사용자의 프로파일을 관리하는 사용자 에이전트(User Agent), 환경 정보를 인지하는 센서 매니저(Sensor Manager), 현 환경에 존재하는 기기들의 상태를 관리하는 장치 매니저(Device Manager), 그리고 개별 서비스들 사이의 충돌을 회피하고 서비스를 선택하는 서비스 브로커 (Service Broker) 의 4 가지 타입의 에이전트로 구성되어있다. 사용자 에이전트는 사용자의 과거 행동 정보로부터 사용자의 선호 패턴 및 프로파일을 추출해 낸다. 센서 매니저는 현재 환경에 존재하는 센서들로부터 전달받은 환경 정보를 조합함으로써, 현재 상황을 특징 짓는다. 사용자 에이전트와 센서 매니저로부터 현재 사용자의 특성과 현재 상황 정보를 전달 받은 서비스 브로커는 그 사용자가 현재 상황에서 어떠한 서비스를 필요로 하고 있는지 판단한다. 서비스 선택은 인지된 현재 상황에서 수행 가능한 서비스 목록 중에서, 사용자의 선호도 및 프로파일에 의해 적절한 서비스가 선택 된다. 이렇게 선택된 서비스는 그 서비스를 제공하기 위한 장치들의 작동을 제어함으로써 사용자에게 제공된다. 서비스를 위한 장치를 선택하고, 작업을 할당하기 위해 서비스 브로커는 장치 매니저를 통해 현재 사용 가능한 장치들의 상태와 제공하려는 서비스와 충돌을 일으킬 수 있는 장치들의 상태 정보를 받아와 서비스를 위한 최적의 장치들을 선택하고 동작에 대한 제어 정보를 작성한다. 이렇게 만들어진 서비스 제공 계획은 장치 매니저에게 전달되고, 장치 매니저는 계획에 따라 실제 장치들을 제어한다. 이상의 다중 에이전트 모델을 통해, 특정 상황에 존재하는 사용자 개개인에게 특성화된 서비스를 충돌 없이 제공할 수 있다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2006.02a
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• pp.299-304
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• 2006

기존에 개발된 사용자 선호 정보를 이용한 TV 추천 시스템은 대부분 사용자의 명시적인 요구에 따라 방송 프로그램을 추천하는 데 중점을 두고 개발되었다. 하지만, 유비쿼터스 환경이 도래함에 따라서 사용자의 요구에 따라 반응하는 수동적인 서비스 보다는 상황정보(Context)를 활용하여 능동적인 서비스를 지원할 수 있는 기술이 필요하다. 따라서 본 논문에서는 CAMUS(Context-Aware Middleware for URC Systems) 상황인식 미들웨어를 이용하여 사용자 위치 상황정보에 따라 능동적으로 추천할 수 있는 TV 추천 서비스 에이전트를 제안한다. 제안된 시스템은 CAMUS 기반 서비스 에이전트와 태스크를 구현함으로써, 상황정보에 따라 능동적으로 다채널에서 방송되는 프로그램 및 사용자의 선호도 정보를 분석하여 사용자가 원하는 프로그램을 추천한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.114-117
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• 2007

최근 UCC의 등장으로 인터넷을 이용한 멀티미디어의 활용이 생활화되고 있다. 이러한 환경에서 사진, 동영상, 음악 등 멀티미디어의 검색은 시간과 접촉 이용성을 증가시켜줄 수 있는 중요한 이슈가 되고 있다. 그러나 현재 제안되어 있는 멀티미디어 활용 시스템들은 전체 사용자를 기반으로 우선순위를 적용하여 단일화된 metric을 통한 랭킹 시스템을 제안함으로 사용자 중심의 실용적인 랭킹 시스템을 제공하지 못하고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점에 기반하여 사용자 중심의 차별화된 뷰를 제공해 줄 수 있는 사용자 선호 기반(User Favor-Based) 멀티미디어 랭킹 시스템 '포토톡'을 제안한다. 제안하는 시스템은 현실적인 랭킹시스템을 통해서 사용자 중심의 결과를 도출할 수 있는 장점을 가진다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.304-306
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• 2002

디지털 컨텐츠 산업의 성장, 전자상거래의 활성화, 기업의 흠페이지 활용 증가 등으로 온.오프라인에서 컨덴츠의 수요가 증가하면서 컨덴츠를 관리하는 컨텐츠 관리 시스템 시장의 성장 잠재성이 높아가고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포 단계에 있어 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 사용자의 관심에 따라 다른 컨텐츠를 동적으로 제공하는 컨텐츠 주천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 시스템은 규칙 기반 추천 방식을 사용하고 있으며 규칙으로는 사용자간의 연관성을 나타내는 사용자 협업적 규칙과 항목간의 연관성을 나타내는 항목 협업적 규칙이 존재한다. 또한 컨덴츠에 대한 사용자의 선호도를 측정하기 위해서 선호범위를 정의하고 있으며 취미, 관심분야와 같이 하나 이상의 값을 가질 수 있는 다중 값을 처리하친 있다. 시스템은 추천을 위한 정보 즉, 선호범위와 사용자 프로파일 그리고 규칙들을 생성하는 오프라인 작업과 이러한 정보를 이용하여 실시간으로 사용자에게 추천해주는 온라인 작업으로 나뉘어 진다.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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• v.19 no.3
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• pp.543-551
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• 2015

As the use of internet and mobile devices became generalized, users utilizing search and recommendation in order to find the information they want in the midst of various websites have become common. In order to recommend more appropriate item for users, this paper proposes a recommendation technique that reflects the users' preference change following the flow of time by applying users' activity and time information. The proposed technique, after classifying the data in categories including the tag information that is considered at the time of choosing the items, only uses the data that users' preference change following the flow of time is reflected. For the users who prefer the corresponding category, the item that is extracted by applying tag information to collaboration filtering technique is recommended and for general users, items are recommended based on the ranking calculated by using the tag information. The proposed technique was experimented by using hetrec2011-movielens-2k data set. The experiment result indicated that the proposed technique has been more enhanced the accuracy, appropriacy, compared to item-based, user-based method.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.18 no.1
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• pp.64-75
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• 2018

With the development of location-aware technologies and the activation of smart phones, location based social networks(LBSN) have been activated to allow people to easily share their location. In particular, studies on recommending the location of user interests by using the user check-in function in LBSN have been actively conducted. In this paper, we propose a location recommendation scheme considering time and user activities in LBSN. The proposed scheme considers user preference changes over time, local experts, and user interest in rare places. In other words, it uses the check-in history over time and distinguishes the user activity area to identify local experts. It also considers a rare place to give a weight to the user preferred place. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.8
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• pp.141-148
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• 2010

In mobile terminal recommend service system has general information restrictive recommend that individuality considering to user's information find and recommend. Also it has difficult of accurate information recommend bad points user's not offer individuality information preference recommend service. Therefore this paper is propose user's information individuality preference considering by user's individuality preference recommendation system using improved k-means algorithm. Propose method is correlation coefficients using user's information individuality preference when user's individuality preference recommendation using improved k-means algorithm. Restrictive information recommend to fix a problem, information of restrictive general recommend that user's information individuality preference offer to accurate information recommend. Performance experiment is existing service system as compared to evaluating the effectiveness of precision and recall, performance experiment result is appear to precision 85%, recall 68%.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2011.11a
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• pp.62-65
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• 2011

최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.

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