• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.822-825
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• 2008

최근 모바일 기술의 발달로 모바일 네트워크에서 사용자들이 가지고 있는 정보를 활용하는 P2P 서비스들이 많이 연구되고 있다. 그 중에 협력적 필터링(Collaborative Filtering, CF)을 이용한 추천 서비스는 모바일 네트워크 상의 다른 사용자의 정보를 수집하여 개인화된 추천을 수행한다. 기존에 연구 된 CF 추천 시스템에서 메시지 전달을 위해 broadcasting 방식 사용되었다. broadcasting 방식은 각 모바일 기기 주위의 모든 기기로 사용자 정보를 전송함으로써 많은 트래픽을 유발시킨다. 본 논문에서는 슈퍼 피어 방식을 이용하여 메시지 전송 양을 줄여, CF를 이용한 추천 서비스를 보다 효율적으로 하고, 추천성능을 유지하게 하였다. 실험을 통해 본 논문에서 제시한 방식이 broadcasting 방식의 메시지 양을 53% 감소시켰음을 보였다.

• 한국의류학회지
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• 제40권6호
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• pp.1010-1024
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• 2016

This study identifies the influence of on/off-line acquaintances' recommendation messages on fashion product attitude and purchase intention on the online purchase of fashion products in two-sided word of mouth situations as well as compares the difference in influence according to bond-base with equidistance. This study was conducted for one month on university students in their 20s who were believed to be active in smartphone use. Out of the collected 174 copies of the questionnaire, 162 copies were used for analysis. The questionnaire was classified into online and offline recommendation messages of an acquaintance. We present two-sided fashion product reviews made similar to the type found in an actual shopping mall web-site. As for analysis, confirmatory factory analysis, structural equation modeling, and multi-group analysis were conducted using AMOS 19.0. The analysis results are as follows. First, on/off-line acquaintances' recommendation messages had significant influences on product attitude in the situation where two-sided reviews on fashion products were presented; however, those messages did not influence purchase intention. Recommendation messages positively increased product attitude and enhanced purchase intention if acquaintances' recommendation messages were mediated between on/off-line acquaintances' recommendation messages and purchase intention. Consequently, a mediating effect on product attitude was revealed. Second, there was no difference between online acquaintances and offline acquaintances in terms of the influence of acquaintances' recommendation messages on product attitude and purchase intention, in the situation where two-sided reviews were presented on online fashion products. Therefore, no control effect according to the type of acquaintance was confirmed.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제59차 동계학술대회논문집 27권1호
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• pp.129-131
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• 2019

본 논문에서는 다양한 아두이노 무선센서 모듈과 Raspberry Pi, 웹서버를 이용한 IOT 기반 환경정보 수집 시스템을 구현하고, 상품추천시스템을 제안한다. 이 시스템은 사용자가 주변 환경의 데이터를 정확하게 확인하고 활용할 수 있도록 한다. 상품추천 시스템에서는 상점 외부에 부착된 다양한 무선센서 모듈들을 이용해 상점 주변의 환경데이터를 수집하고, 무선통신을 통해 Raspberry Pi로 데이터를 전송한다. 전송된 데이터는 Server로 보내져 Server DB에 저장되고 Server에서 센서값들의 평균값을 계산해 Raspberry Pi로 다시 보내주면 Raspberry Pi에 연결된 모니터를 통해 실시간으로 주변의 데이터와 주변 상황에 맞는 경고 메시지를 보여주고, 이후 필요한 물건을 추천해준다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.219-223
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• 2012

인간관계 유지와 새로운 관계 형성을 지원하는 다양한 소셜 네트워크가 각광을 받으면서 사용자간 친밀도 분석에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. SNS에서 구성되는 사용자 개인 정보와 컨텐츠 공유 및 기타 활동에 대한 정보는 사용자의 특징을 파악할 수 있는 유용한 정보가 된다. 이러한 정보는 추천과 같은 여러 가지 서비스에서 사용될 수 있으며, 특히 사용자간 친밀도 분석을 통한 친구 추천에서 유용하게 사용된다. 기존 친밀도 분석 연구에서는 사용자간 프로필 유사도와 메시지 교환수 같은 양적 정보를 사용해 왔다. 본 논문에서는 사용자간 대화 내용을 분석한 내용적 정보를 친밀도 분석에 반영하기 위한 방법을 제안한다. 학습 데이터를 활용하여 구축된 친밀도 분별 시스템에서는 감탄사, 종결어미, 선어말어미, 이모티콘, 문장 길이의 내용적 자질 정보의 사용으로 기존 양적 정보 사용과 유사한 수준의 친밀도 분별 성능을 얻을 수 있었으며, 양적 정보와 내용적 정보를 동시 사용한 경우 소폭의 성능 향상을 얻었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2011년도 춘계학술대회
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• pp.602-604
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• 2011

스마트폰과 모바일 인터넷의 활발한 보급으로 문자 메시지 작성, 정보검색, 소셜 네트워크 참여 등 다양한 분야에 모바일 기기를 활용하는 사용자가 증가하고 있다. 모바일 기기의 특성상 키패드는 비교적 작은 크기로 구성되어 있어, 사용자가 원하는 문장을 정확하고 신속하게 입력하는데 어려움이 있다. 본 연구에서는 모바일 기기에 적용하여 키패드 입력에 도움을 줄 수 있는 입력 문자열 추천 및 오타수정 기술을 살펴보고자 한다. 기존의 온라인 검색엔진의 검색어 추천 모델에 적용되는 주요기술인 트라이(TRIE) 사전과 n-그램 언어모델을 이용한 관련 연구를 살펴본다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.280-282
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• 2001

인터넷의 발달로 웹에서 제공되는 정보와 서비스의 양이 폭발적으로 증가하고 있다. 따라서 사용자들은 보다 쉽게 빠르게 정보를 찾을 수 있도록 지원해 주는 정보 검색 에이전트에 대한 개발을 요구하고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 적합한 도서 정보를 검색 및 추천하는 멀티 에이전트 시스템을 설계한다. 그리고 여러 에이전트 사이의 행동을 제어하는 CA(Coordination Agent) 에이전트의 조정 기능과 각 에이전트간의 통신을 지원하는 KQML처리의 알고리즘을 구현한다. 구현 결과 CA의 Message Queue 비교를 토한 조정 기능은 IEA(Information Extraction Agent)의 중복된 정보검색을 방지하여 보다 빠르고 효율적인 정보 검색의 효과를 얻을 수 있었고, KQML은 JAVA의 클래스로 구현하여 본 시스템에서 사용된 메시지 이외의 모든 KQML 메시지 처리 기능을 포함할 수 있도록 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 추계학술발표대회
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• pp.815-818
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• 2011

모바일 인터넷 통신망의 급속한 발전과 스마트폰 보급률이 늘어남에 따라 언제 어디서나 빠르게 인터넷에 접속할 수 있는 정보 인프라가 갖추어졌다. 더불어 이를 이용하는 사용자 간의 사회적 네트워크 소통 시스템이 최근 주목받고 있다. 하지만 단순한 메시지나 사진, 음성이나 동영상 등의 데이터를 교환하는데 그치고 있다. 이러한 시스템 환경에서는 다른 사용자의 피드백이 필요한 질문이나 설문, 투표와 같은 요청이 발생하였을 때 만족스러운 결과를 얻기까지 여러 번의 복잡한 메시지 교환이 이루어져야 한다. 본 논문에서는 이러한 불편을 해결하기 위하여 질문자의 물음에 답변하는 일반적인 설문조사 방식이 아닌 투표 할 수 있는 후보에 대한 추천을 응답자들이 직접 하는 것이 가능하도록 하는 시스템을 설계 및 구현하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권6호
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• pp.663-669
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• 2016

본 연구는 소셜 네트워크 서비스(SNS)에서 행해지는 친구 추천 활동 중, '소환'을 중심으로 그 의미와 마케팅적 시사점을 고찰하였다. 특히 마케팅 플랫폼으로 발전해 가고 있는 페이스북을 대상으로 활동을 살펴보았다. 페이스북에서 사용자들이 기본적으로 하는 추천활동으로는 '좋아요', '공유', '소환'을 들 수 있다. '소환'은 사용자의 지인의 선호나 특성, 사용자와의 관계를 고려하여 특정 지인을 지목하여 직접 메시지를 전달한다는 관점에서 '좋아요', '공유'와는 차이가 있다. 사용자들의 자발적 추천 행동인 '소환'에 대한 탐색 조사를 실시한 결과, 사용자들이 게시된 컨텐츠가 유용하거나 재미있고 해당 게시물에 관심을 가질 가능성이 높은 친구가 누구인지 판단하여 소환을 하며, 특히 음식점, 여행 등의 비즈니스 영역에서는 함께 하고자 하는 의지가 있을 때 소환을 사용하는 것으로 나타났다. 이러한 결과는 소환을 하는 사용자 뿐만 아니라 공통관심사를 가진 특정 지인을 지목하여 마케터들에게 노출시킨다는 관점에서 타 추천활동과는 차별화된다. 따라서 '좋아요'와 '공유'뿐만 아니라 '소환'에 대한 연구와 활용이 향후 심도있게 이루어져야 할 것이다.

• 벤처혁신연구
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• 제1권2호
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• pp.47-59
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• 2018

최근 사회경제적 환경이 급격하게 변화하면서 기업은 고객 투자자들의 실체를 파악하기 위해서는 심리학, 경제학, 재무학을 기반으로 보다 현실적인 소비자행동의 틀을 제시해 줄 수 있어야 한다. 주식투자자들의 투자선택의 과정에서 사람들의 판단 및 평가가 다르게 나타나는 차이를 프레이밍 효과라고 하는데, 이것은 판단이나 선택에 관한 구성(decision frame)을 다르게 정의함으로써 투자자들의 투자에 대한 의사결정에 변화를 유발시킬 수 있다. 선행연구에서는 주식투자 관련 메시지프레이밍이 시장참여자들에게 어떤 영향을 미치는지, 그리고 특히 주식투자 메시지프레이밍에 따른 시장참여자들의 위험관리행동의 차이를 밝힌 연구는 매우 미흡하다. 따라서 본 연구는 투자자들이 선택적 의사결정을 하는데 있어서 주식투자 메시지프레이밍이 시장참여자들의 투자의도에 어떠한 영향을 주는지 그리고 이러한 메시지프레이밍 효과가 주식 투자 만족도 형성 원인에 조절효과가 있는지를 실증적으로 검증하고자 한다. 본 연구의 대상은 2018년 5월 1일 부터 5월 26일 까지 주식투자경험이 있는 494명을 설문조사하여 실증분석 자료로 이용하였다. 자료분석은 SPSS 24.0 통계분석 프로그램을 이용하였다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 주식 투자 행동 요인 중, 주식 이해력과 주식에 대한 주변 추천, 주식 위험 정도는 주식 투자 만족도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 주식 투자 행동 요인 중, 주식 이해력, 주식 브랜드, 주식에 대한 주변 추천, 과거 성과, 주식 위험 정도는 지속적 주식 투자의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 메시지프레이밍은 주식 투자 만족도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 메시지프레이밍은 주식 투자 행동과 주식 투자 만족도 관계에서 유의한 조절효과가 있는 것으로 분석되었다. 셋째, 메시지프레이밍은 지속적 주식 투자의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났고, 메시지프레이밍은 주식 투자 행동 요인과 지속적 주식 투자의도 관계에서 유의한 조절효과가 있는 것으로 분석되었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.33-39
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• 2020

개발자는 프로젝트 구축과정에서 빌드 되지 않는 코드를 수동으로 복구하는데 상당한 시간을 소비한다. 빌드가 실패하면 실패한 실행을 이해하고 실패 원인을 식별한 뒤, 솔루션을 구현하는 과정이 필요하다. 이러한 노력을 줄이고 프로젝트 구축을 자동화하기 위해 Gradle과 같은 빌드 도구들이 발전되어왔다. 하지만 빌드 도구들은 여전히 많은 오류를 해결하지 못하여 개발자들에게 빌드 오류를 해결하기 위한 노력을 필요로 한다. 본 연구에서는 Gradle 빌드의 성공률을 높이고 오류 해결에 필요한 노력을 줄이기 위한 솔루션 추천 방안을 제시한다. 우리는 빌드 오류를 수집하는 방법과 빌드 오류 메시지로부터 성공적인 빌드로 전환되도록 하는 방법을 제공한다. 특히 Github의 Java 프로젝트에서 수집한 296개의 빌드 오류 메시지를 솔루션으로 분류하고 89%가 솔루션이 적용될 수 있음을 보여준다.