• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.277-280
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• 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.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.3-6
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• 2012

최근 모바일 시장이 급속도로 성장함에 따라, 현대인들은 컴퓨터가 가지는 여러가지 제약들을 극복하여 원하는 정보를 빠르게 얻을 수 있는 수단으로 모바일 컨텐츠 사용이 늘고 있다. 그러나 광범위한 콘텐츠의 추천으로 콘텐츠의 선택에 있어 많은 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사용자가 원하는 콘텐츠를 예측하여 정확하게 추천해 줄 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 사용자들의 요구에 맞추어 원하는 컨텐츠를 제공하기 위하여 협업필터링을 이용하여 추천의 선택 횟수를 높일 수 있는 방법을 제시한다. 첫번째 단계에서 대분류로 카테고리를 구분하여 목표고객과 사용자간의 유사도를 구하고, 최근접 이웃을 구성하여 대분류 카테고리간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 대분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 두 번째 단계에서 소분류 카테고리 간 선호도 예측값을 구하여 가장 높은 소분류 카테고리를 목표고객에게 추천한다. 실험에서 대분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천하고, 소분류 카테고리 기반 협업필터링으로 모바일 컨텐츠를 추천해 두 가지 방법의 결과를 비교하여 소분류 카테고리 기반 협업필터링의 방법이 선택 횟수가 높다는 것을 검증하였다.

• 경영정보학연구
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• 제18권3호
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• pp.155-183
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• 2016

방대한 콘텐츠가 생산되고 소비되면서 빅데이터를 활용한 개인 추천 서비스가 최근 주목 받고 있다. 개인 추천 서비스를 위하여 개인 정보나 콘텐츠 평가 정보를 수집하는 것은 서비스 제공자 입장에서 중요해지고 있다. 기존 연구들은 적은 평점 정보로 더 나은 추천을 제공할 수 있는 알고리즘을 제안하거나, 평점의 양을 늘리기 위한 서비스 디자인을 제시하였다. 그러나 추천서비스 사용자가 어떤 동기로 평점을 입력하고, 서비스를 지속적으로 사용하는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 논문에서는 추천 서비스를 사용하고 있는 사용자들을 심층 인터뷰하여 평점 입력의 동기와 평점의 의미에 대하여 탐구하였다. 그 결과, 서비스를 경험 하면서 평점의 의미와 활용 정도가 달라짐을 알 수 있었다. 초기 평점을 입력할 때에는 과거 경험에 대한 데이터베이스를 구축하는 의미로 활용하였고, 초기 평점 단계를 지나면 현재의 느낌과 생각을 반영하는 도구로 활용하였다. 이 과정에서 자신의 평점 체계를 정교하게 다듬으며 자신만의 의미를 부여하는 모습을 보였다. 마지막 단계에서는 자신의 평점 체계뿐만 아니라 다른 사람의 평점 체계나 평점의 의미를 읽어내고 적극적으로 활용하는 모습을 보인다. 서비스에서 제공하는 알고리즘의 한계를 파악하고 있기 때문에 서비스의 추천을 불신하기도 하였다. 연구 결과를 바탕으로 추천 서비스에 대한 실무적 시사점을 도출하였다.

• 한국정보기술응용학회:학술대회논문집
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• 한국정보기술응용학회 2007년도 추계 국제학술대회
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• pp.77-78
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• 2007

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권4호
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• pp.55-62
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• 2006

유비쿼터스 시대가 시작되면서 유비쿼터스 환경을 어떻게 제시할 것인지와 어떤 서비스와 이용 방법을 사용자에게 제공할 것인지가 중요해지고 있다. 본 논문에서는 모바일 환경에서 지능형 멀티 에이전트를 통해 사용자에게 도움되는 정보를 능동적으로 제공할 수 있는 시스템을 제안한다. 프로파일 모듀르 규칙 생성 모듈, 필터링 모듈, 서비스 모듈 구조로 구성된다. 추천 에이전트를 이용하여 미리 등록한 사용자의 정보를 기반으로 지능적인 사용자의 요구 파악을 가능하게 구성하였다. 이것을 응용하여 구현하고 실험을 통해 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2010년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.342-344
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• 2010

스마트웨어가 사용자 중심으로 다변화 되어가는 유비쿼터스 환경속에서 상황정보를 제공하는 것은 서비스 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 상황인식은 현실의 상황을 정보화하고 이를 활용하여 지능화된 개인화 서비스를 제공하는 기술이다. 본 논문에서는 상황인식을 이용한 맞춤형 패션 디자인 스타일 추천을 제안하였다. 제안된 방법은 사용자에게 자신의 선호도에 부합하는 패션 디자인 스타일을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 손쉽게 원하는 스타일에 접근하도록 한다. 상황인식은 개인화 서비스에 필요한 상황정보를 추출하고 분류한다. 그리고 상황인식 기반의 필터링으로 패션 디자인 스타일 추천을 함으로 사용자에게 보다 다양한 서비스를 제공할 수 있다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.712-715
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• 2016

최근, 뷰티 산업 활성화와 더불어 소셜 미디어 확산으로 인해 아름다워지고자 하는 인간의 욕구가 과거보다 증대되어, 자신에게 어울리는 메이크업과 패션을 찾고자 하는 경향이 강해지고 있다. 이에 따라 자신을 돋보이게 하는 퍼스널 컬러가 주목받으면서 전문가에게 자신의 퍼스널 컬러를 진단받는 사람이 늘어나고 있다. 하지만 이러한 진단은 전문가의 주관적인 판단으로 결정되므로 정확한 진단을 받기 어려우며 진단에 따른 시간적, 비용적 소모가 발생하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해, 온라인상에서 영상처리를 통해 효과적인 퍼스널 컬러 분석과 메이크업 추천이 가능한 시스템을 제안한다. 다양한 영상처리 방법을 통하여 사용자의 신체 영역을 추출하고, 색상 데이터 값을 이용하여 퍼스널 컬러를 분석하였으며 그에 따라 적절한 메이크업 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안하였다. 마지막으로, 다양한 사용자로부터 만족도 실험을 통해 제안한 기법이 효과적임을 나타내었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.15-16
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• 2017

본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자에게 전문가를 추천해주기 위해 사용자의 소셜 행위 및 응답 품질을 고려한 분야별 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 분야와 전문성을 판단하기 위해 사용자의 소셜 네트워크 행위를 분석하고, 응답 품질을 판단하기 위해 사용자의 응답 시간, 응답 신뢰성을 분석한다.

• 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.