• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.26-31
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• 2010

본 연구는 작업현장, 교육현장, 기타 시공간에서 작업자의 현재 상황이나 담당업무 맥락에 따라 개인의 숙련도나 학습 진도에 맞추어 비공식학습과 공식학습 모두 실시간으로 발생할 수 있는 개인 추천 서비스 구현을 목표로 한다. 이에 복합지식을 기반으로 실시간으로 코칭과 조언을 들을 수 있으며, 다차원적인 관계를 쉽게 검색하고 추천할 수 있는 개인 맞춤형 복합지식 지능화 추천 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 복합지식 저장소와 복합지식관리 모듈을 개발하였다. 특정 산업분야에서는 장기적으로 축척되는 지식베이스를 근간으로 하여 전문적인 문제해결 혹은 코칭 서비스 등을 부가적으로 창출할 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.56-64
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• 2016

정보 기술의 발전 및 스마트 기기의 활성화로 인해 소셜 네트워크 서비스의 사용자 수가 기하급수적으로 증가하고 있다. 이러한 소셜 네트워크 서비스에서 사용자의 성향을 파악하고 유사한 사용자를 추천하는 연구들이 활발하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자의 이동 패턴 분석을 통해 유사한 성향을 가지는 소셜 네트워크 친구를 추천하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 정확한 성향을 판별하기 위해 동행인 여부, 방문 시간이 짧은 궤적, 반복적으로 나타나는 궤적을 고려하여 의미 없는 궤적을 제거한다. 의미 있는 궤적 정보만을 이용하여 사용들 사이의 유사도를 계산하여 유사한 성향을 가지는 사용자를 친구를 추천한다. 성능 평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권4호
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• pp.559-565
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• 2012

정보통신의 발달로 스마트폰은 대중화를 이루었으며, 스마트폰의 대중화는 앱스토어라는 새로운 영역을 생성하였다. 스마트폰에서 사용되는 응용소프트웨어인 앱은 앱스토어를 통해 편리하게 거래될 수 있다는 장점으로 빠른 성장을 이루었다. 앱스토어에서 거래되는 앱들의 수량이 방대해짐에 따라 사용자가 원하는 앱을 정확히 추출하기란 매우 어렵다. 앱스토어에서 사용하는 일반적인 앱 추천 방식은 사용자가 입력한 질의어에 따라 앱을 추천하는 방식이다. 이러한 내용 기반 방식은 디지털 형태로 이루어진 앱을 추천할 때는 효과적인 기법이 아니다. 앱 추천의 정확성을 높이기 위해 본 논문에서는 특성 유사도 기반 앱 추천 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 앱의 장르, 기능성, 다운로드 수 등을 이용하여 앱에 대한 속성을 생성한 후, 사용자의 앱 사용에 대한 성향과 비교하여 앱을 추천하는 방식을 따른다. 다양한 실험에서 본 논문에서 제안한 기법이 기본적인 앱 추출 기법보다 평균 33%의 성능 향상을 보였다.

• 정보화연구
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• 제9권1호
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• pp.57-66
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• 2012

최근 모바일 콘텐츠 시장이 급속도로 성장하면서 다양한 모바일 기반의 애플리케이션들이 출시되고 있다. 하지만 모바일 기기들은 일반 컴퓨터와 비교하였을 때 화면의 크기 및 입력 방법 등과 같은 제약으로 최종 이용하고자 하는 콘텐츠까지 도달하는데 많은 노력과 시간이 소요된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 되어진 맞춤형 정보를 제공 하는 추천시스템이 필요하다. 본 연구에서는 스마트폰 기반의 사용자 정보추천 시스템을 제안한다. 정보의 필터링은 사용자 기반 협업 필터링을 이용하여 개인이 선호할 것이라 판단되는 정보를 예측하고 추천하였다. 이때 사용자 기반 협업필터링 과정에서 사용되는 유사도는 피어슨 상관계수를 가중치로 이용한 유클리디안 거리 기법의 유사도를 사용하였다. 성능 평가를 위해 음식점 추천 시나리오를 이용하였으며 이를 통해 제안 추천 시스템의 유용성을 보였다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.25-44
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• 2013

최근 IPTV와 스마트 TV 등의 등장과 영상 콘텐츠를 시청하고 검색할 수 있는 웹 서비스의 등장으로 영상 콘텐츠의 접근이 용이해져 사용자들은 자신이 원하는 콘텐츠를 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 하지만 서비스되는 콘텐츠의 양이 방대하여 영상 콘텐츠를 검색할 때 사용하는 키워드 기반의 검색은 많은 양의 결과를 가져오며 사용자가 필요로 하지 않은 결과가 검색된다. 따라서 사용자가 원하는 콘텐츠의 검색 시간과 노력이 증가 하게 되었다. 이를 극복 하기 위해 콘텐츠 추천 및 검색에 대한 연구가 수행되어 왔다. 기존의 연구에는 사용자의 선호도 분석을 통하여 영상 콘텐츠를 추천하거나 비슷한 성향을 가지는 사용자들을 분류하여 콘텐츠를 추천하는 기법들이 연구되어 왔다. 본 논문에서는 영상 콘텐츠 중 영화의 추천을 위해 사용자 개인의 영화 메타데이터의 선호도를 분석하고, 영화의 메타데이터와 영화의 유사성을 도출하여 이를 기반으로 영화 추천 기법을 제안한다. 영화의 특징을 담고 있고, 사용자의 영화 선호도에 영향을 끼치는 장르, 줄거리, 배우, 키워드 등의 영화 메타데이터를 기반으로 온톨로지를 구축하고, 확률 기법을 통한 메타 데이터간의 유사성을 분석하여 유사 메타데이터를 연결한다. 또한 사용자의 선호도와 그룹을 정의하고, 사용자 정보를 활용하기 위한 사용자 모델을 정의한다. 제안하는 추천 기법은 1) 사용자 정보기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 2) 사용자 선호기반의 후보 영화 검색 컴포넌트, 3) 1)과 2)의 결과를 통합하고 가중치를 부여하는 컴포넌트, 4) 최종결과의 분석을 통한 개인화된 영화 추천 컴포넌트 등 총 4가지 컴포넌트로 구성된다. 제안하는 추천 기법의 실험을 위하여 20대 남/녀 10명씩 20명을 대상으로 실험을 진행하였으며, 실험결과 평균 Top-5에서 2.1개 Top-10에서 3.35개 Top-20에서 6.35의 영화가 보고 싶은 영화로 선택되었다. 본 논문에서는 영화 메타데이터간의 연관성 도출을 통하여 영화간의 유사성을 도출하고 이를 기반으로 사용자의 기본적인 정보를 활용한 추천뿐만 아니라 사용자가 예상하지 못한 영화의 추천이 가능하다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.353-355
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• 2011

IPTV 서비스는 사업자별로 구성되어 있는 폐쇄적 서비스망에서 VoD 및 방송서비스를 특징으로 하였다. 사업자별 폐쇄성은 사용자의 이용환경의 제약뿐만 아니라 서비스 자원의 이용효율성을 저하시킴으로써, 중복투자 등의 비용적인 부담을 초래하게 되었다. 또한, 다양한 유무선 단말의 수용과 사용자 특성을 고려한 다양한 서비스의 제공요구는 사업자간 또는 서비스 제공자간의 서비스 자원의 상호 공유의 동기를 부여하게 되었다. 이에 본 논문은 오픈 IPTV 서비스 플랫폼에서 제공하는 다양한 서비스 요소들을 융합하여 새로운 융합서비스를 생성하고 제공하는 일련의 구조에 대해 연구하였다. 본 논문에서는 주문형 비디오 서비스를 융합서비스의 예로 삼았으며, 주문형 비디오 서비스를 제공함에 있어, 사용자의 주어진 특성(예를들면, 성별, 연령대 등)에 따른 콘텐츠의 추천을 확장하여, 사용자의 사회적 성향을 반영함으로써, 성별, 연령대에 따른 획일적인 콘텐츠 제공을 극복하고 사용자의 개별적인 성향을 반영하는 콘텐츠 제공방법을 연구하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.244-247
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• 2015

본 논문에서는 모바일 환경의 상황 적응형 효율적인 광고운영 시스템 설계에 대하여 제안한다. 제안한 시스템은 광고공급자가 제작한 광고콘텐츠를 저장하고, 광고공급자와 광고소비자의 상황정보와 피드백 정보를 분석하여 맞춤형 광고 콘텐츠를 추천하여 제공한다. 본 논문에서 제안한 시스템은 광고콘텐츠와 광고 소비자의 선호도 및 성향에 따른 스마트한 광고 콘텐츠를 추천 및 제공하기 때문에, 스마트 미디어 시대를 맞이한 광고시장에 새로운 서비스 모델을 개발하는데 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.12-14
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• 2022

최근 코로나 바이러스로 인한 팬데믹이 장기화 되었고 이는 개인의 정신건강에도 많은 악영향을 미치고 있다. 이에 따른 코로나 우울감 해소 방안으로 '감정일기 애플리케이션'을 제안하며 감정 분석을 위해 2차원 좌표계를 사용한다. 이 애플리케이션에서는 사용자가 입력한 좌표값의 평균으로 콘텐츠를 추천하는데, 평균 좌표값이 획일화되어 한 가지 범주에 고착되는 문제가 있다. 이를 해결하고자 본 논문에서는 콘텐츠 평가 변수 및 사용자 성향 변수를 이용하여 평균 좌표값에 변화를 주었다. 이를 통해 사용자에게 보다 적합한 콘텐츠 추천을 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.346-354
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• 2009

본 논문에서는 항목기반 방법을 이용하여 교육자들이 학습자들에게 적용하고 있는 학습 패턴을 위한 새로운 학습 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안된 방법은 먼저 인터넷 콘텐츠 사이트에서 학습자들이 수행하는 학습 정보를 기반으로 개인별 학습 방법을 수집한다. 다음에 이러한 정보를 기본으로 하여 학습 요소별로 구분하여 학습자들에게 가장 적합하다고 판단되는 학습 방법을 추천한다 제안된 시스템의 평가를 위해 한 중학교 학생들을 실험에 참여 시켰으며 학습자의 성적에 따라 3개의 그룹으로 구분하였다. 학업 성취도 향상을 위한 가장 효과적인 방법을 추천하기 위해 각 그룹에 적용되는 학습 요소들에 속성간, 속성내 가중치를 부여하였다. 실험 결과 제안된 방법에서 학습자들의 성취도가 이전 성적에 비해 상당한 수준으로 향상됨을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.86-93
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• 2012

케이블TV, 위성방송, IPTV의 출현으로 시청자는 다양한 TV 프로그램을 제공받을 수 있게 되었지만 여가시간이 감소함에 따라 TV 시청시간이 줄어들게 되면서 시청자는 자신이 원하는 시간에 원하는 프로그램을 보고자 하는 욕구가 점점 더 증가하게 되었다. 이와 더불어 2009년 이후 급속한 시장 확산이 이루어지고 있는 스마트폰은 기존의 디지털기기와 연동하는 서비스의 제공을 통해 본격적인 스마트 네트워크 미디어 시대로의 진입을 가속화하고 있다. 최근 이 두 기기를 결합하여 스마트폰으로 TV를 제어하는 등의 TV연동형 기능이 등장하고 있는 바, 본 연구에서는 단순한 TV제어에서 더 나아가 효율적인 TV시청을 위해 개인의 시청패턴을 분석하는 추천기법을 활용하여 방송콘텐츠를 추천해주는 스마트폰 어플리케이션의 콘셉트를 제시하고자 하였다. 인터랙션과 UI 디자인의 구체적 방향을 제시하기 위해 기존 연구 및 TV 연동형 어플리케이션과 제품의 사례를 분석하였으며, 설문조사를 통해 연구의 필요성과 당위성을 확인하고 그에 근거하여 적합한 UI구조를 제안하고자 하였다.