• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 추계학술논문집 1부
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• pp.144-147
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• 2011

본 논문은 패밀리 레스토랑의 웹 사이트를 방문하는 사람들이 웹 사이트에서 느끼는 '즐거움, 정보활용성, 거래편리성, 잠재적 이익, 상호작용'에 구전효과가 어떤 영향을 미치는지, 그리고 '고객태도'와 '추천'에는 어떤 영향을 미치는지 파악하였다. 연구결과는 다음과 같다, 첫째, 즐거움, 정보활용성, 잠재적이익, 상호작용은 태도에 직접적인 영향을 미치고, 태도는 추천에 직접적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 그리고, 즐거움, 정보활용성, 잠재적 이익, 상호작용은 추천에 간접적인 영향을 미쳤다. 둘째, 거래 편리성은 태도와 추천에 유의한 영향을 주지 못했다. 거래 편리성은 직접 패밀리 레스토랑을 이용한 후에 느끼는 부분의 성격이 크다. 웹 사이트에서 제공하는 할인쿠폰이나, 다양한 이벤트 활용이 쉬운지를 판단하는 항목인 거래 편리성은 편리함이 태도 형성과 추천에 큰 요인은 아님을 보여준다. 마지막으로, 태도가 추천에 영향을 줄 때, 구전효과의 영향은 크지 않음을 보았다. 태도는 고객이 직접 웹 사이트를 충분히 활용하면서 패밀리 레스토랑의 서비스를 실제로 경험하며 직접 느끼는 것을 포함하기 때문에, 구전효과의 영향은 적은 것으로 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.91-92
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• 2011

최근 유비쿼터스 시대의 도래와 함께 모바일 기기를 이용한 서비스 수요가 급격히 증가함에 따라 대량의 콘텐츠와 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 연구가 진행되고 있다. 이를 위해 사용자의 상황 정보를 이용하여 개인화 서비스를 제공하기 위한 다양한 모델들이 제시되고 있다. 하지만 이러한 모델들은 상황에 따른 사용자의 선호도 혹은 컨텍스트를 자체적으로 수집/분석하여 추천한다는 점에서 신뢰도가 높은 콘텐츠를 추천하지 못하거나 이를 검증할 수 없다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 시공간 복합 상황 정보와 사용자의 컨텍스트를 활용한 분석과 함께 콘텐츠와 서비스를 제공하는 외부 CP(Contents Provider)가 Open API로 제공하는 신뢰도에 따라 소비 가치가 높은 최적의 콘텐츠를 제공할 수 있는 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.893-896
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• 2009

최근 그린IT의 이슈와 더불어 컴퓨터 자원을 효율적으로 운용할 수 있는 클라우드 컴퓨팅 기반의 서비스들이 거대한 시장을 형성하고 있다. 다양한 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 클라우드 컴퓨팅에 존재하는 리소스들을 조합하여 여러 영역에서 필요로 하는 서비스를 제공해주는 클라우드 마켓 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 클라우드 컴퓨팅은 제한된 리소스들을 바탕으로 가격과 성능에 맞는 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 클라우드 마켓을 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 클라우드 마켓 내의 리소스들을 관리하기 위한 클라우드 마켓 시스템과 마켓 내의 QoS를 이용하여 클라우드 리소스 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 효율적인 리소스 분배와 리소스 관리 서비스를 활용한 클라우드 마켓 모델을 제공해 준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.535-538
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• 2009

모바일 단말기 사용자 수의 증가와 위치기반 서비스 기술의 발달로 위치 정보를 활용한 다양한 위치 정보 서비스가 등장하고 있다. 친구들과 약속을 정하는 일은 빈번하게 일어난다. 약속을 정하기 위해서는 모든 친구에게 연락을 해야 하고 각자 선호하는 장소가 다르기 때문에 모든 친구들이 만족할 만한 최적의 장소를 찾기가 어렵다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 친구의 위치를 파악하고 사용자와 친구의 성향을 파악하기 위해 협업 필터링과 인구통계학적 정보를 사용하였고, 약속 장소를 선정하기 위해 사용자와 친구의 위치를 기반으로 후보 영역을 선택하여 약속 장소와 시간을 추천하는 서비스를 제공함으로써 약속을 맺기 위한 절차를 간소화 할 뿐 아니라 사용자와 친구의 성향에 맞는 약속 장소를 추천하여 사용자와 친구가 만족 할 수 있는 약속을 형성할 수 있도록 하는 약속 장소, 시간 추천 서비스 시스템을 설계하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2012년도 제46차 하계학술발표논문집 20권2호
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• pp.323-324
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• 2012

최근 스마트폰 환경에서 제공되는 수많은 서비스들은 일률적으로 소비자에게 단방향으로 제공되던 예전과 달리 사용자마다 개인화된 서비스 제공을 통해, 더욱 효율적으로 서비스를 제공하려는 시도들이 이루어지고 있다. 그 중에서 감정인식을 이용한 연구는 사용자에게 최적화된 개인화 서비스 제공을 위해 사용자의 감정을 인식하여 사용자가 느끼는 감정에 맞는 서비스를 제공함으로써 보다 몰입감을 느낄 수 있도록 하여 결과적으로 특정 서비스의 이용을 유도하도록 할 수 있다. 본 논문에서는 사용자 선호도와 컨텍스트 정보를 활용하여 사용자의 감정을 추출하고 이를 음성기반 감정인식과 융합하여 그 정확도를 높이고 실제서비스에서 활용할 수 있는 시스템 설계를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자 선호도와 컨텍스트 인식으로 감정을 판단했을 경우의 오류를 음성을 통한 감정인식으로 보완하며, 사용자가 감정인식 시스템을 활용하기 위한 비용을 최소화한다. 제안하는 시스템은 스마트폰에서 사용자 감정을 이용한 애플리케이션이나 추천서비스 등에서 활용이 가능하다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.223-228
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• 2023

정보통신정책연구원에 따르면 OTT 서비스가 처음 등장한 2017년도로부터 4년간 33.4%라는 성장률을 보였다. 또, 한국수출입은행은 지난 2020년 국내 OTT 시장이 7801억원 규모라 발표하였다. 이런 OTT 시장의 발전은 OTT 서비스 플랫폼 간의 경쟁을 부추겨 OTT 서비스의 영상 추천 등과 같은 편의 기능에 대한 이용자 만족이 OTT 서비스 시장 경쟁에서 중요한 요소로 작용할 것으로 보인다. 현재 OTT 시장은 사용자의 맞춤형 추천을 위해 여러 데이터를 사용하고 있지만 앱 내부에서의 데이터만을 사용했다는 한계가 있다. 이에 개개인의 맞춤형 추천을 위한 앱 외부의 사용자 개인 데이터 활용을 제안하였으며, 설문 조사 결과 사용자의 만족도는 넷플릭스 추천 콘텐츠 대비 제안한 방법을 토대로 한 추천 콘텐츠가 23.72% 더 높은 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.506-508
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• 2019

1인 가구의 비율은 계속하여 증가하고 있으며 요리정보를 얻기 위한 쿡(Cook)방, 먹방, 요리추천 애플리케이션 등의 인기도 계속되고 있다. 요리에 대한 관심이 높아지면서 1인 가구 또한 요리에 많은 시간을 투자하는 것을 확인할 수 있었다. 한편, 기존 요리추천 애플리케이션에서는 사용자의 기호만 고려하기 때문에 사용자가 가지고 있는 재료를 고려하지 않은 문제가 있다. 본 논문은 이러한 요리정보의 수요를 충족시킴과 동시에 인공지능 이미지 인식 기술을 활용하여 현재 가진 재료로 지금 당장 만들 수 있는 요리와 레시피를 추천하는 서비스를 제공하여 1인 가구에 최적화된 솔루션을 제공한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제47권1호
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• pp.279-303
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• 2016

본 연구는 학교도서관 홈페이지를 통해 제공할 수 있는 정보 서비스로 북 큐레이션을 제안하고 구체적인 시스템 기획에 앞서 큐레이션의 기준이 되는 추천 기준을 도출하고자 하였다. 이를 위해 첫째, 기존 시스템의 추천도서목록을 분석하여 이용자 정보와 도서 정보에서 추천에 활용할 수 있는 속성을 분석하였다. 둘째, 분석된 속성을 활용하여 12개의 추천 기준을 도출하였다. 마지막으로 설문을 통해 각 기준에 대한 이용자의 선호도를 조사하였다. 설문의 결과는 다음과 같다. 첫째, 대부분의 학생들이 북 큐레이션 서비스가 도서관 이용에 필요하다고 응답하였다. 둘째, 상위 3개 선호 기준은 '관심 키워드 중심 추천', '학년단위 다대출', '교과연계도서목록 다대출'이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.535-542
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• 2017

유비쿼터스 컴퓨팅은 사용자의 위치, 상태, 행동정보, 주변 상황 등의 컨텍스트를 인식할 수 있게 하였는데 이로 인해 사용자에게 필요한 서비스를 빠르고 정확하게 제공해 줄 수 있게 되었다. 이와 같은 개인화 추천 서비스는 사용자의 컨텍스트 정보를 인식하고 해석하는 추론기술이 필요한데 본 논문에서는 실생활과 가장 밀접한 음식점을 날씨, 시간, 요일, 위치의 모바일 컨텍스트 데이터를 기반으로 행동 패턴을 추론하여 추천하는 모델을 연구한다. 연구를 위해 자사에서 직접 서비스 하고 있는 사용자 평가 기반 음식점 추천 서비스의 장소와 사용자 생성 데이터를 활용하였고, 행동패턴을 추론하기 위해 나이브 베이즈 방정식을 사용했다. 그리고 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 장소를 선정하였다. 시스템으로 구현하여 평가 기반의 추천 방식보다 본 논문에서 제시한 연구의 우수성도 입증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권1호
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• pp.67-75
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• 2024

최근 검색사이트의 인공지능 기반 제품 추천 서비스의 도입이 늘어나고 있는 추세이다. 본 연구는 인공지능 기반 제품 추천에 대한 소비자의 반응 및 광고효과를 이해하고자 브랜드의 특성과 소비자 성향에 따라 AI 상품추천에 대한 소비자의 반응이 어떻게 달라지는지 연구하였다. 본 연구는 대학생을 대상으로 실험연구를 진행하였으며 브랜드 명성(높음 vs.낮음)과 비교성향수준(높음 vs.낮음)이 AI가 추천한 상품의 브랜드태도 및 구매의향에 미치는 영향을 검증하였다. 본 연구 결과 브랜드 명성과 비교성향 수준은 AI가 추천한 상품의 브랜드 태도에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 AI 상품추천 서비스에 대한 소비자의 반응을 보다 세부적으로 이해하고 효과에 영향을 미치는 잠재적 요인들을 검증하였으며 AI를 활용한 서비스 전략 수립에 유용한 시사점을 제공하는 데 의의가 있다.