• Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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• 2003.09b
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• pp.114-117
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• 2003

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.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2007.02b
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• pp.645-650
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• 2007

게임 개발 방향은 주로 많은 비중을 차지하는 10대 및 20대의 남성을 대상으로 이루어져왔다. 그러나 최근 여성게이머의 증가와 여성을 대상으로 하는 게임의 등장 등 게임소비자의 구성이 다변화되어가고 있다. 이러한 상황에 비해, 게임이용자에 대한 연구나 실태조사는 성별간의 차이를 감안하여 분석한 사례가 매우 드물고, 이와 함께 새로이 유입되어 증가 추세에 있는 여성 게이머들이 선호하는 게임 개발은 여전히 활성화되지 못하고 있다. 본 연구는 게임장르별 게임이용 방식 및 선호에 대한 견해를 남성과 여성으로 구분하여 살펴보고, 더 나아가 남성과 여성 각각의 주요 게임장르별 이용방식 및 견해의 차이를 분석함으로써, 게임콘텐츠의 개발 방향이 타겟이 되는 소비자의 성별에 차별적인 요인을 감안하는 것이 필요함을 보여주고자 하였다. 특히 각 장르별로 선호하는 게임 요소에도 차이를 보이고 있어 보다 세분화된 콘텐츠 구성방식에 대한 고민이 요구된다.

• Korean journal of communication and information
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• v.36
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• pp.374-398
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• 2006

This paper attempts to identify motivations of the satellite DMB use and to examine the relationship between user motivations and structure of genre consumption. Firstly, this paper identified motivational dimensions for satellite DMB usage. The results of the factor analysis revealed three dimensions: information-seeking, entertainment-oriented and social communication. It accounts for 69.9% of the variances found within this data. Secondly, the results of the regression analyses suggested that both information seeking and entertainment-oriented motivations were closely related to genre preferences of satellite DMB contents. In addition, these two motivations predicted genre repertoires and similarity in genre consumption. In conclusion, motivations of the satellite DMB use were the best predictors for explaining the structure of genre consumption.

• Journal of rehabilitation welfare engineering & assistive technology
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• v.12 no.1
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• pp.20-28
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• 2018

In this research, for the smooth cultural life of seniors, we recruit 92 smart seniors (male: 22, female: 70) and survey their preferred content sub-genre. The survey is mainly based on the two devices (PC, Smartphone) to be used. As a result of the study, there was a little difference in preference on the web pages between both devices, the video contents showed the similar preference, regardless of the device. Also, sub-genres surveyed show higher correlations with similar sub-genres in other content genres. So, If the result of this study is reflected in the development of cultural contents and the composition of content pages, it will be helpful for senior to enjoy the improved cultural life by lowering entry barriers accessing digital media contents.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.16 no.4
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• pp.159-168
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• 2011

As e-commerce and social media service evolves, studies on recommender systems advance, especially concerning the application of collective intelligence to personalized custom service. With the development of smartphones and mobile environment, studies on customized service are accelerated despite physical limitations of mobile devices. A typical example is combined with location-based services. In this study, we propose a recommender system using movie genre similarity and preferred genres. A profile of movie genre similarity is generated and designed to provide related service in mobile experimental environment before prototyping and testing with data from MovieLens.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2016.05a
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• pp.29-30
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• 2016

시청자들의 성격유형에 따른 TV 방송프로그램의 장르선호의 차이는 다양하다. 시청자들이 갖는 기질적 자기의 성향이 결국 방송프로그램의 장르선택과 시청률의 증가로 이어질 수 있어 방송프로그램 편성에 있어서 중요한 의미를 지닌다. 따라서 다양한 인구사회학적 요인들에서도 개인의 성향이 TV시청의 선호에 중요한 선택적 요인과 관련이 있어 캐릭터의 행위 선택 동기와 성향의 관계의 유의미한 차이를 확인할 수 있었다. 이러한 관련성을 토대로 방송프로그램의 기획과 편성에 관한 전략적 활용 지표를 마련하는데 목적이 있다.

• 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 the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.16 no.1
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• pp.62-69
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• 2015

This study examined the effects of the level of narrativity of a culture content on the level of preference of a related culture content. The culture contents were categorized into novels, cartoons and TV programs according to the content type, and into dramas, comedies, and actions by the contents genre because previous studies found a high level of narrativity in novels and dramas. Based on the survey data on the movie preference, the following were found. First, when people prefer novels with high-level narrativity, rather than TV programs, which have low-level narrativity in a certain genre, they prefer watching movies in the same genre. Second, this relationship is even more reinforced when the genre of the original of the movie is drama, which has high-level narrativity, rather than comedies or actions, which have low-level narrativity. Narrativity plays an important role in the movie preference, especially when it comes to movie originals.

• 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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2019.10a
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• pp.503-505
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• 2019

본 논문에서는 기존 웹툰 장르 검색 시스템의 단점을 보완하기 위해 키워드 기반 유사 장르 검색 시스템을 제안한다. 기존 웹툰의 장르와 키워드를 분석하여 44개의 장르를 설정하고 해당 장르에 적합한 웹툰을 수집한다. 나무위키와 위키피디아 문서로 학습된 Word2Vec모델에 기반하여 계산한 사용자 입력 키워드와 44개의 장르간 유사도로 사용자 입력에 가장 유사한 장르를 찾는다. 유사 장르에 포함되는 웹툰을 결과로 출력하여 사용자가 선호하는 장르의 웹툰을 제시한다. 실험 결과에서는 나무위키에서 '장르'로 검색하여 얻는 작은 크기의 문서 집합에서 Word2Vec을 학습한 모델에서 가장 높은 검색 성능을 보였다.