협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.
협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.
협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.
협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.
기존의 TV 시청 환경은 제한된 채널과 콘텐츠들을 중에서 사용자가 스스로 채널 이동을 통해 자신이 원하는 콘텐츠를 선택하여 시청하는 형태였다. 그러나 IPTV 의 도입과 더불어 다채널/다매채 시청 환경에서는 사용자가 수많은 콘텐츠에 접근이 가능하며 그로 인해 자신이 선호하고 자신에게 친숙한 콘텐츠를 찾는 것이 많은 부담이 되고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 TV 시청환경에서 사용자에게 적합한 프로그램들을 시간적 순서에 따라 추천해 주는 개인화된 (IP)TV 프로그램 자동 스케줄러를 제안한다. 개인 맞춤형 프로그램 스케줄 추천 시스템은 사용자의 누적된 시청 기록을 기반으로 사용자의 시청 패턴을 추론하고 사용자 개인의 선호도 정보를 적용하여 순차적인 프로그램을 추천한다.
이 연구의 목적은 대학 무용전공자의 셀프리더십과 인지적 유연성과의 관계를 분석하고, 이러한 결과를 무용지도 현장에 유용한 정보를 제공하는데 있다. 연구의 대상은 전국의 4년제 대학 무용학과에 재학 중인 무용전공자들이며, 최종분석에는 256개의 자료가 사용되었다. 가설검증을 위한 분석 방법은 다중회귀분석을 통하였으며, 유의수준은 ${\alpha}$=.05 수준에서 실시하였다. 그 결과 다음과 같은 결론을 얻었다. 첫째, 셀프리더십의 하위요인 중 건설적 사고패턴 셀프리더십은 인지적 유연성의 하위요인인 다양성선호 유연성에 긍정적인 영향을 미쳤다. 그러나 행위중심, 자연적 보상 셀프리더십은 다양성선호 유연성에 영향을 미치지 않았다. 둘째, 셀프리더십의 하위요인 중 자연적 보상과 건설적 사고패턴 셀프리더십은 인지적 유연성의 하위요인인 복잡성선호 유연성에 긍정적인 영향을 미치며, 특히 건설적 사고패턴 유연성이 매우 강한 영향력을 행사하는 것으로 나타났다. 그러나 행위중심 셀프리더십은 복잡성선호 유연성에 영향을 미치지 않았다.
한국정보기술응용학회 2001년도 춘계학술대회 E-Business 활성화를 위한 첨단 정보기술
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pp.23-24
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2001
기존의 전자상거래에서 사용되고 있는 지능형 검색엔진은 단순히 구매자가 상품에 대한 선호도를 직접 입력하면 그것을 바탕을 검색하는 기능의 형태였다. 그러나 고정된 형식을 바탕으로 한 선호도 등록은 각각의 사용자의 구매 패턴 등을 정확히 표현할 수 없고, 고객의 요구사항이 다이나믹하게 변화하는 것에 대처하기 힘들다. 본 논문에서는 사용자의 선호도를 고객의 등록에만 의존하지 않고 능동적으로 고객의 구매 패턴 등을 수집하고 고객의 선호도를 분석하고 상품정보를 제공할 수 있는 쇼핑몰을 제시한다.
본 연구에서는 제품 이미지에 대한 선호 반응에 있어서 뇌의 반응 패턴의 특징을 파악하고, 피험자가 동일한 대상에 대하여 직관적으로 평가한 선호도 결과와 비교 분석하였다. 첫 번째 실험은 하나씩 별도로 제시된 제품 이미지에 대하여 느끼는 인상을 파악하기 위하여 뇌파 측정을 통한 쾌적도를 산출하였다. 두 번째 실험은 피험자가 모든 제품 이미지를 일시에 비교하며 선호도를 직접 평가하도록 하였다. 첫 번째 실험을 '독립적 인지 반응'이라 하고, 두 번째 실험을 '상대적 인지 반응'이라고 할 때 그 반응의 특성은 다음과 같다. '독립적 인지 반응'에서는 자신의 경험에 의해서 축적된 정보와의 비교에 의하여 절대 가치로서의 감정 상태를 표현하게 되며, '쾌' 또는 '불쾌'라고 하는 감정이 절대적 가치로서 지속된다. '상대적 인지 반응'에서는 이미지를 인지하는 단계에서 비교되는 다른 이미지 정보와의 상대적인 감정 상태를 표현하게 되며, 이때에는 '진정'이나 '흥분'에 해당하는 감정 상태가 상대적 가치로 작용한다.
현재 제공되고 있는 모바일 게임 추천 시스템들은 실제 사용자가 선호하는 게임에 대한 패턴을 추천하는지, 아니면 단순히 관심 정도의 패턴을 추천하는지 알 수 없어 사용자의 주관적인 선호도를 직접적으로 알 수 없다는 문제점이 있다. 이를 해결하기 위하여 사용자들의 주관적인 선호도를 직접적으로 반영한 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP) 기반 모바일 게임 추천 시스템을 개발하였지만, 사용자들이 선호하는 항목에 대한 척도가 같다고 할지라도 선호하는 정도까지 동일하다고 볼 수 없다는 문제가 발생하였다. 본 연구에서는 이와 같은 문제점을 해결하기 위해 Fuzzy-AHP 기법의 삼각 퍼지 수(Triangular Fuzzy Numbers)와 베이지안 네트워크에서 평가 항목의 독립성을 적용한 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 그 결과 본 연구에서 제안한 추천 시스템이 기존의 시스템과 비교하여 볼 때 추천 결과의 정확도 및 사용자의 만족도가 가장 높은 것을 확인할 수 있었다.
최근 스마트폰 잠금 해제 방법에 암호화 기술을 이용한 다양한 알고리즘이 채택된 제품이 출시되고 있다. 이미 상용화에 성공한 인간의 생체인식 기술을 통해 해결하고자 하는 방향으로 진보해 나가고 있다, 이러한 기술에는 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식 등이 여기에 속한다. 본 연구의 평가항목에는 지문인식, 얼굴인식, 홍채인식, 패턴인식 그리고 패스워드 입력방식 포함하여 5가지 알고리즘이다. 이렇게 채택된 알고리즘을 기준으로 AHP 기법을 이용하여 스마트폰 사용자들이 선호하는 우선순위를 분석하였다. 스마트폰 사용자가 가장 선호하는 우선순위 1위는 지문인식( .400)이 차지하였다. 다음으로 스마트폰 사용자가 선호하는 우선순위 2위는 패턴인식( .237)이 위치하였다. 따라서 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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