• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.95-99
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• 2008

유비쿼터스 환경에서 사용자는 개인용 디바이스를 이용하여 보이지 않는 수많은 자원들과 서로 연결하여 원하는 서비스를 제공 받기를 원한다. 이러한 요구사항을 만족시키기 위하여 유비쿼터스 지능 공간에 존재하는 자원들 사이의 공유가 필요하며 이를 효율적으로 수행하기 위한 연구는 새로운 연구 주제이다. 그러나 동일한 환경이라 할 지라도 각 사용자들의 상황은 서로 다르며 개인적인 성향 역시 다양하다. 그러므로 동일한 공간에서 동일한 서비스를 원하는 사용자들이라 할 지라도 현재의 상황과 사용자 개개인의 개성에 따라 필요로 하는 자원이 다른 것이 현실이다. 그러므로 본 논문에서는 사용자의 상황을 인지하여 맞춤형 자원을 추천하는 시스템을 개발한다. 추천 시스템은 사용자의 상황을 인지하기 위한 방법으로 온톨로지 기반 추론을 수행하고, 개인화 추천 서비스를 제공하기 위하여 규칙들 이용한 규칙 기반 추론 방법을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.523-526
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• 2015

이 논문에서는 사용자 위치 설정에 따른 위치 기반 어플리케이션 추천 서비스를 제안한다. 현재 스마트폰의 사용은 일상화되어 있으며 스마트폰 사용자 대부분은 많은 어플리케이션을 설치하여 이용하고 있다. 많은 어플리케이션 사용은 몇 가지 불편함을 초래한다. 우선 사용자들이 스마트폰 사용 시 위치와 상황에 맞는 어플리케이션을 사용하기 위해서 해당 어플리케이션을 찾아야하며, 여러 번의 화면 조작을 해야 한다는 불편함이 있다. 이 논문에서는 사용자의 특정 위치나 상황에 맞는 어플리케이션 사용을 위하여 사용자의 위치 설정을 통한 어플리케이션 추천 서비스를 제공한다. 이 서비스는 사용자의 위치와 사용자 설정 위치들 중 근접한 위치를 선택하여 그 설정 위치에서의 어플리케이션 사용량을 수집함으로써 사용자에게 필요한 어플리케이션을 추천한다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제46권3호
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• pp.15-23
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• 2009

유비쿼터스 환경은 보이지 않는 수많은 장치들과 소프트웨어들이 서로 연결되어 각각의 사용자들에게 편리한 서비스를 제공한다. 이러한 환경에서 사용자는 자신이 소유한 개인용 모바일 단말 만을 이용하여 다양한 맞춤형 서비스를 얻기를 원한다. 그러나 개인용 단말이 소형화되면서 제한된 장치를 갖는 것이 현실이다. 그러므로 이러한 장치의 제한성을 해결하기 위한 방법으로 장치 공유와 이를 효과적으로 처리하는 것은 새로운 연구 주제들 가운데 하나이다. 본 논문에서는 장치 공유 환경에서 사용자가 요청한 서비스를 구성하기 위한 장치들을 주변에서 찾고 사용자에게 추천하기 위한 장치 추천 시스템을 제안한다. 장치 추천 시스템은 주변 환경 상황을 고려하여 사용자가 요청한 서비스에 따른 장치를 추론한다. 그러나 사용자가 동일한 공간에서 동일한 서비스를 요청한다 할지라도 각 사용자를 위한 맞춤형 장치라고 볼 수는 없다. 그러므로 논문에서는 사용자의 선호도를 기반으로 장치를 추천한다. 논문에서 제안하고 있는 장치 추천 시스템은 실제 유비쿼터스 환경의 모바일 단말에서 구현하고 테스트하였으므로 실제 환경에서 충분히 사용가능함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.745-749
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• 2006

다양한 휴대 인터넷 환경의 출현은 기존 모바일 기기의 네트워크 접근을 보다 쉽게 해주고 있다. 또한 무선 환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선 환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 특징이 있으며, 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징을 가지고 있다. 이러한 모바일 기기의 특징은 개인화 서비스를 적용하기에 최적의 시스템이다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화된 모바일 콘텐츠 추천 서비스 방법으로 협업 필터링 방법을 통한 추천과 콘텐츠 푸쉬 서비스 방법을 제안한다. 협업 필터링에서는 모바일 기기 사용자 프로파일 정보로 사용자 선호 콘텐츠 추천을 수행하고, 추천된 사용자 선호 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 사용자 모바일 기기로 저장된다. 푸쉬 서비스 기술을 이용한 콘텐츠 추천은 모바일 기기 사용자로 하여금 무선 환경에 접속되어있을 때 사용자 취향에 맞는 콘텐츠를 미리 푸쉬 해 둠으로써 사용자가 콘텐츠를 선택하여 모바일 기기로 다운로드 하는 시간을 줄여 줄 수 있고 네트워크 단절 현상이 발생했을 때 푸쉬된 콘텐츠를 활용할 수 있는 장점이 있다.

• 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.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.242-247
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• 2009

지능형 추천 시스템은 사용자의 요청에 응답하는 수동적인 시스템이 아닌 사용자가 원하는 서비스를 제안하는 시스템으로서 최근 콘텐츠 서비스 분야에 많이 개발되고 있다. 이러한 지능형 추천 시스템은 콘텐츠 개인화 서비스에 응용되고 있으며 대표적인 추천기법으로 내용기반과 협업적 필터링 기법이 있다. 본 연구에서는 협업적 필터링 및 퍼지 시스템을 이용하여 추천 시스템의 기반 기술인 예측 시스템을 제안하였다. 제안한 예측 시스템은 사용자의 과거 영화평가 정보를 바탕으로 영화에 대한 평가점수를 예측한다. 영화평가 예측시스템의 성능은 영화 평가점수의 실제값과 예측값의 오차를 RMSE(root mean square error) 방법으로 계산한 후 기존의 영화평가 시스템 RMSE 값과 비교하여 평가하였다. 본 연구를 통해 제안한 영화평가 예측시스템이 추천 시스템의 기반 기술로서 활용이 가능하고 다른 멀티미디어 컨텐츠 서비스 추천에도 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 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.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1010-1014
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• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.7-17
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• 2021

본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.