• 제목/요약/키워드: 추천 플랫폼

검색결과 163건 처리시간 0.039초

미디어 초개인화 추천을 위한 YCrCb 컬러 모델 분석을 통한 영상의 메타데이터 추출에 대한 연구 (A Research on Image Metadata Extraction through YCrCb Color Model Analysis for Media Hyper-personalization Recommendation)

  • 박효경;용성중;유연휘;문일영
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
    • /
    • pp.277-280
    • /
    • 2021
  • 최근 높은 접근성을 기반으로 다양한 콘텐츠가 양산됨에 따라 미디어 콘텐츠 시장이 더욱 활성화되고 있다. 사용자들은 취향에 맞는 콘텐츠를 찾고자 하며, 각 플랫폼에서 콘텐츠의 개인화 추천을 위해 경쟁하고 있다. 효율적인 추천시스템을 위해서는 양질의 메타데이터가 필요하다. 기존의 플랫폼들은 영상의 메타데이터를 사용자가 직접 입력하는 방식을 취하고 있다. 이는 많은 양의 데이터를 처리하는 데에 시간과 비용을 낭비하게 할 것이다. 본 논문에서는 미디어 초개인화 추천을 위해서 영화예고편을 바탕으로, 영상의 YCrCb 컬러 모델을 기반으로 키프레임을 추출하고, 인공지능의 지도학습을 통해 영화 장르를 구별하고 추후 메타데이터 생성을 위한 활용방안을 제안하고자 한다.

  • PDF

과학기술정보 서비스 플랫폼에서의 빅데이터 분석을 통한 개인화 추천서비스 설계 (Personal Recommendation Service Design Through Big Data Analysis on Science Technology Information Service Platform)

  • 김도균
    • 한국비블리아학회지
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.501-518
    • /
    • 2017
  • 연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.

오피니언 마이닝과 협업필터링을 이용한 웹툰 추천 시스템 (A Webtoon Recommendation System using Opinion Mining and Collaborate Filtering)

  • 심대수;박진수;박두순
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.521-524
    • /
    • 2017
  • 최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

XPDL 기반 모바일웹 추천기법 (A Mobile Web's Recommendation Technique based on XPDL)

  • 김철진;최광선
    • 한국산학기술학회논문지
    • /
    • 제14권11호
    • /
    • pp.5856-5865
    • /
    • 2013
  • 모바일앱의 플랫폼 종속성과 디바이스 자원 한계에 대한 이슈를 극복하기 위해 모바일웹 서비스에 대한 요구가 증가하고 있다. 이러한 모바일웹 서비스의 개발 및 운영 생산성을 향상시키기 위한 방법은 모바일웹들 간에 낮은 결합력을 제공하는 것이다. 본 논문에서는 결합력을 낮추기 위해 모바일웹 동적 연결의 추천기법을 제안한다. 모바일웹 추천기법은 XDPL 기반으로 제안한다.

다종 콘텐츠 소비 기반 소셜 네트워크 서비스 에이전트 (A Social network service agent based on the consuming multiple contents)

  • 이석필;신사임;박성주
    • 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국방송공학회 2012년도 추계학술대회
    • /
    • pp.88-91
    • /
    • 2012
  • 최근의 미디어 생성/소비 패턴은 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 동향에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠의 소비를 바탕으로 이를 소셜 네트워킹화하고 이를 통해 개인화된 맞춤형 콘텐츠를 추천할 수 있는 추천 에이전트를 개발하였다. 방송/통신망 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다.

  • PDF

Node.js의 Async모듈을 이용한 비동기적 웹툰 추천 시스템 (Asynchronous Webtoon Recommend System Using 'Async' Module in Node.js)

  • 이건호;박진수;박두순
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.434-437
    • /
    • 2017
  • 웹툰은 플랫폼 별 웹툰 데이터가 매우 다양하기 때문에, 데이터 수집이 용이하여 추천 시스템에 적합하다. 반대로 사용자들은 너무 많은 웹툰이 있어 자신에게 맞고 즐길 수 있는 웹툰을 일일이 찾아보기에는 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 불편함을 해소하고자 웹툰 데이터를 기반으로 Node.js Async 모듈을 사용하여 비동기적 웹툰 추천 시스템을 개발하고자 한다.

협업필터링과 개인감정을 이용한 웹툰 추천 시스템 (A Webtoon Recommendation System using Personal Sentiment and Collaborative Filtering)

  • 이건호;박두순
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.1180-1183
    • /
    • 2015
  • 최근 스마트폰 사용자의 증가와 함께 무선 인터넷 보급률이 높아지면서, 언제 어디서나 위치에 구애받지 않고, 네이버 웹툰, 다음 웹툰 등으로 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰데이터의 가치와 신뢰성도 점점 높아지고 있어, 각종 영화 애니메이션 게임 등 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 나이, 성별, 선호 카테고리, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 이용하여 협업필터링 방법을 적용하고, 기존에 웹툰에 대한 리뷰를 개인 감정에 관련된 온톨로지를 이용하여 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

다종 미디어 융합 환경에서의 소셜 네트워크 서비스 기반 다중 콘텐츠 추천 에이전트 개발 (The multiplex contents recommendation agent based on the social network services on the multiple media convergence environment)

  • 신사임;장세진;이석필
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
    • /
    • pp.1112-1115
    • /
    • 2011
  • 웹 2.0 시대의 웹에는 UCC 같은 소비자가 직접 미디어를 생성하고 소비하는 프로세스가 등장하여 일반화되고 있다. 본 연구는 이러한 인터넷 사용의 트렌드에 발맞추어 다종의 멀티미디어 콘텐츠를 포함하는 개인화된 맞춤형 콘텐츠 추천 에이전트를 개발하였다. 웹 상에 존재하는 다양한 콘텐츠 중에 사용자의 선호패턴과 일치하는 콘텐츠들을 추천하여 서비스하는 본 시스템은 유무선 환경을 망라하는 다기종의 디바이스들을 위한 플랫폼들을 지원하고 있다. 또한, 사용자들이 웹 상에서 콘텐츠들을 등록하고 생성하여 각 사용자들의 그룹과 친구와의 공유가 가능하다.

지역 축제 및 여행 정보 서비스 애플리케이션 설계 및 구현 (A Design and Implementation of Local Festivals and Travel Information Service Application)

  • 이원주;안재현;이세연;이항주;한지원
    • 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
    • /
    • pp.239-240
    • /
    • 2022
  • 본 논문은 안드로이드 플랫폼의 내장 센서 중 만보기 기능을 구현할 수 있는 걸음 횟수 센서(Step Counter Sensor)와 걸음 감지 센서(Step Detector Sensor), GPS 센서, Google Map API, 공공 데이터 포털 Open API를 활용하여 국내 여행지 및 국내 지역 축제 정보를 제공하는 애플리케이션을 설계하고 구현한다. 이 애플리케이션은 특정 걸음 수를 달성했을 때 국내 여행지를 무작위로 추천하여 추천 지역까지의 걸음 수를 카운트하는 방식으로 사용자에게 목표를 부여하고, 추천 국내 여행지 방문 및 축제 참여 기회와 성취감을 얻도록 한다.

  • PDF

개인 맞춤형 게임 추천 시스템 (Personalized game recommendation system)

  • 김주현;김여은;김아람;박진희;김현희
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.1202-1203
    • /
    • 2023
  • 본 논문은 스팀(Steam) 게임 플랫폼을 기반으로 약 1000개의 게임 데이터를 활용하여 사용자들에게 알맞은 게임을 추천해주는 시스템을 제안한다. 게임 선택에 영향을 주는 요인들을 언어 객체로 설정하여 규칙 기반 추론 시스템을 구현했다. 선호도 정보는 게임 선택의 기준이 되는 세 가지 요소에 대한 질문에 답하는 방식으로 수집된다. 게임 추천 결과를 시각화하여 신규 유저를 게임에 유입하고 몰입을 촉진하고자 한다.