• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.25-40
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• 2023

추천 시스템은 지능적인 자동 결정을 생성하기 위해 사용자가 자주 사용한다. 영화 추천 시스템의 연구에서, 기존 접근 방식은 협업 및 콘텐츠 기반 필터링 기술을 사용한다. 협업 필터링은 사용자 유사성을 고려하는 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 단일 사용자의 활동에 중점을 두고 있다. 또한 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링 접근법은 서로의 한계를 보완하기 위해 사용되고 있다. 최근엔 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 사용자 간의 유사성을 찾는데 몇 가지 AI 기반 유사성 기법을 사용하고 있다. 본 논문은 기존의 다양한 영화 추천 시스템과 문제점 분석을 통해 가능한 해결책을 도출하여 유용한 확장 방안을 제공하는 것을 목표로 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.1-11
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• 2010

특정 기능을 중심으로 연구 개발되었던 LBS는 GPS 기능이 탑재된 스마트폰의 급속한 보급에 의해 개인을 위한 솔루션으로 점차 변모하고 있다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기술에 기반한 추천 시스템을 개인용 LBS에 적용하여 위치기반 콘텐츠 제공 시스템의 개인화 방안을 제안하고자 한다. 제안하는 개인화 LBS 시스템은 사용자의 현재 위치를 중심으로 사용자가 설정한 반경 거리 안에 공유된 위치기반 콘텐츠의 선호도를 예측하여 사용자가 관심을 보일 것이라 예상되는 콘텐츠를 추천한다. 제안하는 시스템의 성능을 평가하기 위해 실지 구현한 프로토타입을 바탕으로 다양한 조건에서 선호도 예측 정확도를 관찰한 결과, 협업 필터링 기술과 LBS의 융합이 LBS의 개인화를 위한 측면에서 유효함을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권10호
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• pp.9-18
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• 2010

디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해서는 디지털 콘텐츠를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추출하는 기술이 필요하다. 그리고 빠른 시간 내에 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 찾기 위해서는 디지털 콘텐츠에 대한 필터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개인에게 적합한 디지털 콘텐츠를 필터링하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 디지털 콘텐츠에 대한 사례기반 정보를 분석하여 개인 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도 분석에는 디지털 콘텐츠 사용에 대한 사례를 이용한다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1-9
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• 2011

차세대 IT융합기술의 발전에 따라 개인화 건강관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 선호도 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 만성질환자가 증가함에 따라 건강관리 서비스는 특정 질병의 치료 및 관리에서 서비스 대상자에 대한 식이영양 관리로 진화하고 있다. 본 논문에서는 건강관리를 위한 혼합 필터링을 이용한 개인화 식이영양 콘텐츠 추천을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유사한 콘텐츠만을 제공하는 추천 특수화 경향을 개선하기 위해 협력적 필터링과 이미지 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링을 사용한다. 이를 웹 어플리케이션으로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도한다. 따라서 식이영양 콘텐츠를 추천하여 건강관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 연구결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용분야에 활용이 가능하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권3호
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• pp.1-7
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• 2008

유비쿼터스 컴퓨팅의 발달로 인하여 다양하고 폭넓은 정보가 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 본 논문에서는 이미지 기반 필터링을 이용한 개인화 아이템 추천 기법을 제안한다. 피상적인 내용분석이라는 단점을 개선하기 위하여 사용자가 관심을 가지는 이미지 데이터로부터 특징을 추출하는 이미지 기반 필터링을 사용하였다. 제안한 방법에 대해 MovieLens 데이터에서 내용 기반 필터링과 협력적 필터링과의 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다. 실험 결과, 제안한 방법이 기존의 다른 방법보다 우수함을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권2호
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• pp.1-8
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• 2008

사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 정보 시스템이 등장하였다. 내용 기반 필터링은 아이템의 특징을 기술하는 정보와 사용자의 기호를 가지고 있는 프로파일을 비교하여 사용자에게 필요한 정보를 추천하는 방법이다. 이는 학습 방법에 따른 정확도가 변한다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 내용 기반 필터링을 위한 프로파일 학습에 의한 선호도 발견을 제안하였다. 문제점을 개선하기 위해서 6단계로 평가한 선호도에 따른 추정치를 부여하여 프로파일 학습을 함으로써 추천의 정확도를 향상시켰다. 제안한 방법을 MovieLens 데이터에 적용하여 실험 및 평가를 실시하였는데, 기존 연구와 비교 실험을 통해 성능을 평가하였다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.271-297
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• 2007

인터넷의 대중화와 함께, 인터넷의 불법유해정보의 존재는 정부와 인터넷 사용자들에게 큰 근심거리가 된지 오래다. 불법유해정보 문제에 대한 다양한 해법들 중에서, 인터넷 콘텐츠 필터링 기술은 사용자들이 스스로 유해정보 문제에 대처할 수 있도록 개발되어 왔다. 지난 몇 년 사이, 상업 필터링 제품에 대한관심이 높아지고 있다. 부모, 교사, 심지어는 정부 당국도 청소년을 인터넷 유해정보로부터 보호하는 기술적 대안으로써 상업 필터링 제품을 선택하고 있고, 그 시장도 빠르게 성장하고 있다. 하지만 시민단체들을 중심으로 인터넷 콘텐츠 필터링에 대한 비판의 목소리가 높다. 필터링은 기술적 측면에서 태생적인 약점을 가지고 있을 뿐 아니라, 표현의 자유를 위축시키는 결과를 초래할 것이라는 비판이다. 이 논문은 인터넷 콘텐츠 필터링 특히 일세대 필터링과 구분되어 내용등급시스템으로 불리는 PICS/RDF 기반의 라벨 필터링의 기술적 측면을 분석하고 표현의 자유, 사용자 자율성과 관련된 문제들을 살펴봄으로써, 불법유해정보에 대한 기술적 해법의 타당성에 대하여 논하고자 한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.383-384
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• 2018

최근 주말의 개념이 확장되고 일상보다 여유를 우위를 두는 사람들이 많아짐에 따라 여행 산업이 발전하고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향을 기반으로 하이브리드 협업 필터링을 이용한 여행지 추천 기법을 제안한다. 사용자별 여행지 선호도를 생성하고 사용자 기반 협업 필터링을 통해 후보 여행지를 생성하고 아이템 기반 협업 필터링을 수행하여 여행지 성향 점수를 생성한다. 여행지 성향 점수와 여행지별 성향을 고려하여 최종 여행지를 추천한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권7호
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• pp.17-25
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• 2008

스마트 홈 환경에서는 물리적인 환경, 상황 등을 시스템이 인식하고 있다. 그리고 상호 작용을 지원하는 개인화 서비스에 중점을 두고 있다. 본 논문에서는 스마트 홈에서 메타 데이터는 물론 상황인식을 동적으로 반영하는 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용한 추천을 제안하였다. 제안된 방법에서는 상황정보를 정의하였고 상황인식 기반의 정보 필터링을 이용하여 사용자의 취향에 적합한 서비스를 추천하였다. 따라서 분산 처리 및 서비스 이동성을 지원하여 효율적인 추천에 대한 사용자의 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 제안한 방법을 OSGi 프레임워크에서 MovieLens 데이터에 적용하여 성능 평가를 하여, 기존 연구와 성능을 비교 평가하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제17권6호
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• pp.523-529
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• 2016

스테레오 매칭 알고리즘은 컴퓨터 비전과 사진촬영에 필수적인 알고리즘으로 정확도와 복잡도는 스테레오 매칭 알고리즘의 주요 문제점이었다. 그 중에서도 복잡도가 높은 문제점을 극복하기 위해 비용 볼륨 필터링을 기반한 스테레오 매칭 알고리즘에 대한 많은 연구가 이루어졌다. 지역 스테레오 매칭 기술인 유도 영상 필터링 기술은 O(N)의 복잡도를 가지고 있지만, 여전히 실시간 3D 비디오 서비스를 제공하기에는 계산량이 많은 편이다. 따라서 본 논문에서 고속 유도 영상 필터링에 기반한 스테레오 매칭 알고리즘을 제안한다. 고속 유도 필터링은 서브샘플 비율 $\small{s}$에 따라 복잡도 $O(N/\small{s}^2)$을 가지는 알고리즘이다. 제안하는 알고리즘은 효과적인 스테레오 알고리즘을 성능을 보여줌과 동시에 3D 서비스를 위한 빠른 실행 시간을 보여준다.