• Information Systems Review
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• v.9 no.1
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• pp.85-103
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• 2007

The purpose of this study is to evaluate the performance of collaborative filtering recommender algorithms for better prediction accuracy of the customer's preference. The accuracy of customer's preference prediction is compared through the MAE of neighborhood based collaborative filtering algorithm and correspondence mean algorithm. It is analyzed by using MovieLens 1 Million dataset in order to experiment with the prediction accuracy of the algorithms. For similarity, weight used in both algorithms, commonly, Pearson's correlation coefficient and vector similarity which are used generally were utilized, and as a result of analysis, we show that the accuracy of the customer's preference prediction of correspondence mean algorithm is superior. Pearson's correlation coefficient and vector similarity used in two algorithms are calculated using the preference rating of two customers' co-rated movies, and it shows that similarity weight is overestimated, where the number of co-rated movies is small. Therefore, it is intended to increase the accuracy of customer's preference prediction through expanding the number of the existing co-rated movies.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.2 no.2
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• pp.11-16
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• 1999

본 연구는 한국인들이 선호하는 열차용 시트 디자인에 대한 감성특성을 파악하고 이를 실제 디자인으로 구체화하고자 실시되었다. 시트 디자인의 감성평가를 위해 형용사들을 추출하였고, 이를 이용하여 한국인들이 기대하는 열차용 시트 디자인의 감성특성을 조사하였다. 여기서 추출된 감성특성을 실제 디자인으로 보다 쉽고 구체화시키기 위하여, 특징적인 시트 디자인들을 시각적인 그림으로 제시하고, 각각에 대한 감성특성 및 선호도 평가를 실시하였다. 이러한 결과들을 종합하여 선호되는 시트 디자인의 감성특성과 이러한 감성특성과 관련을 가지는 실제 디자인 특징에 대하여 분석하였다. 이를 토대로 새로운 시트들을 디자인하여 2차 디자인 평가를 실시하였고, 가장 선호되었던 디자인을 최종 디자인 대안으로 결정하였다.

• Journal of the Society of Cosmetic Scientists of Korea
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• v.26 no.1
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• pp.125-138
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• 2000

화장품의 개발에서 기계적인 측정결과 뿐만 아니라 소비자가 실제 사용할 때 느껴지는 감성적인 요인의 중요성이 높이 인식되어감에 따라, 관능적인 특성평가의 필요성이 대두되고 있다. 그런 관점에서 트원케익에 대한 사용성 테스트의 한 방법으로 기호형 관능평가를 시도하였고, 본 실험에서는 동일한 소비자(28 명)가 9개의 트윈케익을 일정한 시간에 비슷한 화장 조건하에서 사용하여 비교 평가하도록 하여, 평가의 재현성과 신뢰성을 꾀하였다. 평가는 트윈케익의 세부 관능적 특성에 대한 강도 조사와 선호도 조사 및 전체적인 만족도에 대한 것이었다. 수집된 테이터를 주성분분석에 의해 데이터를 분석하였고, 그 결과 크게 커버력 요인과 입자감 요인이라는 2 가지 요인으로 트원케익의 특성을 평가할 수 있음을 알았다. 일반적인 트윈케익의 분류 방법인 촉촉함과 매트함의 경우, 매트함에 있어서는 트원케익의 공통적 속성으로 제품간 차이를 느끼지 못하였고, 촉촉함에 있어서는 트원케익제품간 차이를 약간 느끼는 것으로 나타났다. 또한 트윈케익의 관능적 특성별 강도와 선호도의 상관관계를 분석하였고, 그 결과에 따른 트윈케익의 (+)매력품질과 (-)매력품질을 분석하였는데, 선호도가 높은 제품이 되려면 여러 가지 (+)매력품질을 고루 갖추고,(-)매력품질을 적게 가져야 할 것으로 사료된다. 본 실험의 평가자들이 대부분 25∼30 세인 점을 감안하면 이 연령 대에서 선호도가 높은 트윈케익 제품의 특성은 커버력이 있으면서 고운 입자감을 느낄 수 있으며, 너무 촉촉하지도 매트하지도 않은 중간 상태와 자연스러운 화장상태를 유지하는 것으로 나타났다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.109-111
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• 2001

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법(Nearest-Neighborhood Method)을 사용하고, 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 연관 사용자 군집과 베이지안 분류를 이음한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성(Sparsity)문제를 해결하기 위하여 ARHP 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도출 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• Journal of KIISE
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• v.44 no.6
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• pp.621-627
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• 2017

Collaborative filtering is a technique that effectively recommends unrated items for users. Collaborative filtering is based on the similarity of the items evaluated by users. The existing top-N recommendation methods are based on pair-wise and list-wise preference models. However, these methods do not effectively represent the relative preference of items that are evaluated by users, and can not reflect the importance of each item. In this paper, we propose a new method to represent user's latent preference by combining an existing preference model and the notion of inverse user frequency. The proposed method improves the accuracy of existing methods by up to two times.

• The Journal of the Acoustical Society of Korea
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• v.27 no.6
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• pp.296-302
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• 2008

This study investigated that the preference model of soloist performers for both vocal and instrumental types in terms of a stage support parameter, ST1. The test was carried out on a stage of a fan-shaped multi-purpose hall with orchestra shell. Objective measurements were carried out at 15 positions on the stage to evaluate various stage condition. The results showed that ST1 varies between -19.9 and -11.3 dB. Vocal and instrumental players participated in performance evaluation test as they played at 5 selected positions according to ST1 values. Players' preference was evaluated by 5-point rating and rank ordering method. As a result, it was found that the preference model of vocalist is different from that of instrumentalist. It was also found that the ST1 does not correlate well with the performer's preference.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.14 no.5
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• pp.59-67
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• 2013

In this paper, we propose the LAR_CF, latent attribute rating-based collaborative filtering, that is robust to data sparsity problem which is one of traditional problems caused of decreasing rating prediction accuracy. As compared with that existing collaborative filtering method uses a preference rating rated by users as feature vector to calculate similarity between objects, the proposed method improves data sparsity problem using unique attributes of two target objects with existing explicit preference. We consider MovieLens 100k dataset and its item attributes to evaluate the LAR_CF. As a result of artificial data sparsity and full-rating experiments, we confirmed that rating prediction accuracy can be improved rating prediction accuracy in data sparsity condition by the LAR_CF.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.6 no.2
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• pp.49-58
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• 2003

In this study, there is main purpose to provide useful data in order to use the Hangul as a design factor. Also, there are two subordinate goals. First, to analyze standards as people estimate Hangul characters. Second, to understand people's preferences about Hangul characters and then, to catch formal features about that characters. In first result, It is known that people estimate Hangul characters based on four standards. They are neat, soft, cyber and plain standards. As second consequence, preferential Hangul characters have pretty, intimate, refined, soil, elaborate, forthright, tidy image. And they are square shape as a whole, less decorative, round edge style.

• Asia Marketing Journal
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• v.5 no.2
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• pp.1-18
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• 2003

본 연구는 소비자의 제품 평가에 중요한 영향을 미치는 감각속성에 대하여 이를 평가할 수 있는 평가기준이 주어졌을 경우와 주어지지 않았을 경우 소비자의 선호도가 얼마나 일관적으로 형성되는지를 살펴보고, 이를 통해 형성된 선호도가 새로 유입되는 불일치 시장정보에 대해 어떠한 저항을 보이는지를 세 가지 유형의 시장정보를 통해 살펴보았다. 연구결과 감각속성을 평가할 수 있는 평가기준 정보가 주어진 경우 소비자들의 감각속성에 대한 지각이 제시된 평가기준을 활용하여 유사하게 이루어지고, 이에 따라 대상에 대한 선호도의 분산이 감각속성에 대한 평가기준을 제시하지 않았을 때보다 작음을 알 수 있었다. 또한 감각속성에 대한 평가기준이 제시되는 집단이 평가기준이 제시되지 않은 집단보다 평가기준을 활용함으로써 판단에 대한 확신을 가지게 되어 이후에 제시되는 불일치 시장정보에 대해 보다 저항하는 것으로 나타났다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.11 no.8
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• pp.68-76
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• 2011

Due to the high interests of image quality by consumers, the concerned market becomes more heated. Recent digital camera development tendency shows to perform the higher image quality to meet consumers demand of quality satisfaction. However it is hard to confirm that development of objective image quality performance means positive subjective image quality preference. And also, we cannot find out the previous researches concerned on correlation between objective and subjective image quality comparison. Therefore, it is necessary to analyze the consumers preferred images based on objective image quality performance. Throughout this paper, we analyze statistical correlation between the objective and subjective image quality assessment methods by using ISO standards. In these results, we try to find attributes that enhance image quality. We suggest not only to analyze and reflect on customers' preferences, but also to pursue the high quality image performance practically. We expect the results of this paper to positively influence product development.