• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (1)
• /
• pp.301-303
• /
• 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.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
• /
• pp.205-210
• /
• 2007

본 연구에서는 분산화된 공급체인상황하에서 효과적인 조정 메커니즘으로 제시되고 있는 공급체인계약의 유형들 중에서 서적, 음반 및 컴퓨터 산업등에서 주로 사용되는 반품계약(Return Policy)에 대한 동적 시뮬레이션 모형을 구축하고, 반품비율 및 환매가 등의 계약 파라미터들이 모형의 성과에 미치는 영향과 구매자의 판매노력 및 판매자의 위험성향이 고려되는 상황하에서 반품계약의 효과성이 어떻게 바뀌는지를 분석하고자 한다. 연구의 목적은 판매노력 및 위험성향과 같은 요인들이 반품계약의 효과성에 어떠한 영향을 미치는지를 분석하는 것이며 부가적으로는 공급체인계약에 대한 동적시뮬레이션 모형을 구축하고 연구함으로서 최근 관심이 증대되고 있는 시스템다이내믹스 접근이 공급체인관리 분야의 연구에 유의하게 기여할 수 있음을 제시하고 향후 연구를 위한 기반을 다지고자 한다. 연구결과 반품계약을 시행하는 경우에 공급체인의 성과가 높으며, 반품계약과 더불어 판매자의 판매노력이 고려되는 경우에는 성과가 더욱 향상되었다. 또한 판매자가 위험회피성향을 가진 경우에는 공급체인성과가 감소하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
• /
• pp.406-407
• /
• 2016

최근 바쁜 일상 속에서 개인의 삶의 질과 활력을 높이기 위해 여가활동에 대한 관심이 증가하고 있고 그 중에서 독서는 꾸준한 사랑을 받고 있는 여가 활동이다. 그 중 소설의 출판량은 다른 타 장르에 비해 가히 압도적이다. 하지만 소설은 개인의 취향에 영향을 많이 받는다는 특징이 있어 사용자에게 적합한 소설을 추천하기란 기존의 시스템으로는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 클라우드 컴퓨팅 시스템인 AWS(Amazon Web Service)를 이용하며 사용자의 개인 성향과 협업 필터링 방법을 이용하여 각각의 개인 성향에 적합한 소설을 추천하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
• /
• pp.271-273
• /
• 2004

최근 초고속 통신망의 보급과 World Wide Web의 눈부신 발달로 인하여 상호작용적인 웹 기반 협동학습이 활성화되고 있다. 그러나 기존 웹 기반 협동학습 시스템의 대부분은 일정한 기준이 없이 그룹이 편성되거나 오프라인에서 그룹이 편성되도록 되어있다. 또한, 협동학습 이후 평가가 없거나 오프라인에서 평가를 하도록 구성되어 있다. 그러므로 기존의 웹 기반 협동학습은 외형상으로는 협동학습을 표방하지만 완벽한 웹 기반 협동학습이 될 수 없었다. 본 논문에서는 이러한 웹 기반 협동학습의 단점들을 보완하여 학습자의 적극적 협동수행 유도와 학습효과의 증진이 가능하도록 하였다. 그룹 구성부터 시작하여 평가에 이르기까지 모든 것이 웹 상에서 가능한 시스템을 설계하였다. 일정한 기준을 통한 성향조사를 통해 교수자가 웹 상에서 동질적, 이질적 성향의 그룹 편성을 가능하게 하였으며 교수자가 학습자의 성향을 모르는 상황에서도 적당한 그룹의 편성이 가능하도록 하였다. 웹 기반 협동학습 종결 후 자기평가, 동료평가, 그룹평가, 그리고 교수자 평가와 같은 다양한 평가방법을 도입하였다. 이러한 다양한 평가에 의한 피드백을 통하여 학습자가 새로운 협동학습에서 보다 더 적극적이고 능동적인 협동학습을 하도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.500-503
• /
• 2018

최근 스마트폰의 보급률이 높아지면서 인터넷 쇼핑몰의 접근성이 용이해지고 있고 그로 인해 사용자들의 인터넷 쇼핑의 이용이 보편적이게 되었다. 그 중 여성 의류 분야는 많은 비중을 차지하고 있으며 현재도 꾸준히 성장하고 있는 추세이다. 많은 여성 소비자들은 개인의 취향에 맞는 의류들을 추천받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링에서 발생하는 cold start 문제를 이름, 나이, 선호 스타일, 자주 사용하는 쇼핑몰 등 개인 성향을 이용하여 해결하는 협업 필터링과 개인 성향을 이용한 여성 의류 쇼핑몰 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
• /
• pp.1561-1563
• /
• 2011

최근 스마트폰의 이용률이 폭발적으로 증가하면서 다양한 응용이 새로운 이슈로 주목 받고 있다. 특히, 소셜 관계성을 기반으로 하는 앱은 더욱 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 개인의 주관적인 성향을 객관화시켜 사용자의 능동적인 방식을 요구하는 목적으로 콘텐츠를 제안한다. 본 논문에서 기획하여 제안하는 콘텐츠는 "윈어팩션 앱(Winaffection Application)" 이라고 부른다. 제안하는 콘텐츠는 외적인 면과 더불어 성향, 기호기능을 추가하여 사용자의 이상형에 근접한 결과를 산출하고 사용자의 개인적인 공간, 회원들 간의 공개적인 공간을 활용하여 맞춤이성을 찾는데 도움이 되도록 기획하였다. 본 연구를 통하여 사용자는 자신의 성향과 취향에 맞는 이성을 만나 사회적 상호 관계성를 형성하는 초기에 발전적으로 기여 할 수 있을 것으로 기대한다.

• Asia Marketing Journal
• /
• 제5권1호
• /
• pp.23-50
• /
• 2003

본 연구는 최근 기업들이 광고촉진의 한 수단으로서 많이 활용하고 있는 특정 감정소구의 한 형태로서 지역정서를 이용한 광고의 설득효과를 탐색하기 위하여 지역정서소구메시지 유형을 촉진형 메시지와 예방형 메시지로 구분하고, 이 메시지유형들의 설득효과에 대하여 소비자의 지식수준과 자기지역중심성향 (CLOCAL)이 어떻게 조절작용을 하는가를 탐색적으로 검토하였다. 연구결과 지역소비자에 대한 지역정서소구광고의 메시지유형별 설득효과는 소비자 개인특성의 조절변인으로서 지식수준과 자기지역중심성향 수준을 고려했을 경우, 촉진형 메시지와 예방형 메시지 모두에서 유의적인 차이를 발견할 수 있었다. 먼저, 소비자의 정보처리능력과 관련하여 지식수준이 높은 집단에서는 촉진형 메시지가 더 설득적이었고, 지식수준이 낮은 집단에서는 예방형 메시지가 더 설득적임을 발견하였다. 그러나 소비자의 자기지역중심성향수준에 따라서는, 높은 수준의 집단에서는 예방형 메시지가, 낮은 수준의 집단에서는 촉진형 메시지가 더 효과적인 것으로 나타났다. 끝으로 본 연구는 이와 같은 연구결과를 바탕으로 지역정서소구광고의 메시지 특성과 소비자특성에 따른 차별적인 지역정서소구광고의 설계전략방안들을 제안하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
• /
• pp.13-15
• /
• 2023

본 논문에서는 성격, 성향을 근거로 사람의 성향에 따른 직업 및 전공에 대한 만족도를 분류한 데이터셋을 구축하여 사전에 사용자의 성향을 파악하여 직업을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 성격유형검사 뿐만이 아닌 최근 게시한 SNS 텍스트를 사전에 학습한 데이터셋에 적용해 성격유형 결과의 정확도를 상승시키고자 한다. 사전에 생성한 데이터셋 외에 대상자가 작성한 정보(직업, 전공, 직엄 및 전공에 대한 만족도)로 연합학습을 진행하여 데이터셋의 정확도를 향상시키고자 한다. 모델의 학습 및 분류의 정확도 향상을 위해 SVM, NB, KNN, SDG 알고리즘들을 비교하였고 각각 67%, 21%, 28%, 69%의 정확도를 도출하였다. 데이터 셋은 캐글에서 제공받았다.

• 디지털콘텐츠
• /
• 8호통권63호
• /
• pp.40-46
• /
• 1998

최근 데이터 웨어하우스 구축붐이 일면서 데이터 마이닝 시장이 서서히 부상하고 있다. 데이터 웨어하우스 시장을 기반으로 특히 고객 성향 분석을 필요로 하는 유통, 카드, 보험, 통신 업체 등을 중심으로 데이터 마이닝 시장이 확산되고 있다. 이제 도입단계에 들어선 데이터 마이닝의 개념과 국내 시장 동향을 살펴본다.

• 주류산업
• /
• 제23권4호
• /
• pp.24-32
• /
• 2003

최근, 경기 침체가 지속되면서 의류, 가전제품, 자동차, 주류 등의 소비재를 중심으로 시장의 양극화가 점차 뚜렷해지고 있다. 과거 중가제품을 위주로 한 시장이 고가와 저가로 양분된 모습으로 재편되고 있는 것이다.