• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
• /
• pp.185-187
• /
• 2013

유비쿼터스 컴퓨팅이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 고객 기반의 협력적 필터링을 이용한 고객 선호도 예측 방법에서는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하고 있다. 그리고 비슷한 선호도를 가진 일부 아이템의 정보를 바탕으로 하기 때문에 아이템의 속성은 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 유비쿼터스 상거래에서 RFM(Recency, Frequency, Monetary) 분석 기반의 SOM을 이용한 군집방법을 제안한다. 제안 방법은 고객의 구매 데이터 기반의 유사한 속성의 데이터끼리의 클러스터링을 통해 보다 빠른 시간 내에 고객 성향에 맞는 추천이 가능한 구매 패턴 추출이 가능하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권1호
• /
• pp.38-46
• /
• 2009

웹 문서 수가 급격히 증가함에 따라 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 이러한 문제를 경감시키기 위해 사용자의 선호도에 부합하는 웹 환경을 조성하여 주는 등의 개인화 작업이 주목을 받고 있으나, 대부분의 검색 엔진은 사용자 질의어에만 초점을 두어 응답결과를 산출하고 있다. 이에 본 논문에서는 사용자의 이해수준에 따른 개인화된 검색 결과를 추출하는 방식에 대해 연구한다. 기존 연구와 차별화된 특징은 사용자 이해 수준을 고려하여 그에 맞는 난이도의 문서들이 우선적으로 검색되게 하는 것이다. 문서에 접근한 사용자들의 이해수준을 바탕으로 문서난이도를 변경시켜 주고, 사용자의 이해수준은 사용자가 접근한 문서 난이도를 바탕으로 주기적으로 변경시켜, 문서 난이도와 사용자 이해수준이 상호 연계되며 변경되도록 하였다. 본 논문의 결과를 적용한 웹 검색 시스템은 다양한 연령충의 웹 사용자들에게 매우 유익한 결과를 가져다 줄 것이다.

• 컴퓨터교육학회논문지
• /
• 제13권1호
• /
• pp.45-52
• /
• 2010

웹 문서 수의 급증으로 인해 인터넷을 검색할 때마다 발생하는 정보의 과부하 문제가 심각하게 부각되었다. 웹 검색 결과를 개선하기 위하여 개발된 기존의 알고리즘들은 주로 사용자의 질의어 및 선호어와 문서의 링크수를 이용하였다. 본 연구에서는 실험을 통하여 이 두가지 요소들을 이용한 검색 결과의 성능을 알아보고 이들 요소들 외에 선호하는 웹문서의 선택 기준을 조사 분석하였다. 실험 결과 질의어 및 선호어를 이용한 개인화된 검색 결과는 현 검색 엔진에 비해 최대 약 1.7배의 성능 향상을 가져 왔으며, 링크수를 이용한 검색 결과는 최대 약 1.3배의 향상을 보였다. 사용자가 웹문서를 선호하는 기준은 문서 내용이 최우선이었으나, 가독성과 문서가 포함한 이미지도 큰 비중을 차지하였다. 따라서 질의어 및 선호어 개수 이외에 각 사용자의 성향에 부합하는 객관적 데이터를 추가적으로 활용한다면 웹 검색 개인화 알고리즘의 성능이 크게 향상될 수 있을 것이다.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제12권1호
• /
• pp.127-136
• /
• 2010

In this paper, the author proposed following two methods to improve the accuracy of the recommender system. First, in order to classify the users more accurately, the author used a EMC(Expanded Moving Center) heuristic algorithm which improved clustering accuracy. Second, the author proposed the Neighborhood-oriented preference prediction method that improved the conventional preference prediction methods, so the accuracy of the recommender system is improved. The test result of the recommender system which adapted the above two methods suggested in this paper was improved the accuracy than the conventional recommendation methods.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
• /
• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
• /
• pp.175-178
• /
• 2003

Two defects have been pointed out in existing user-based collaborative filtering such as sparsity and scalability, and the research has been also made progress, which tries to improve these defects using item-based collaborative filtering. Actually there were many results, but the problem of sparsity still remains because of being based on an explicit data. In addition, the issue has been pointed out. which attributes of item arenot reflected in the recommendation. This paper suggests a recommendation method using nave Bayesian algorithm in hybrid user and item-based collaborative filtering to improve above-mentioned defects of existing item-based collaborative filtering. This method generates a similarity table for each user and item, then it improves the accuracy of prediction and recommendation item using naive Bayesianalgorithm. It was compared and evaluated with existing item-based collaborative filtering technique to estimate the accuracy.

• 대한안전경영과학회지
• /
• 제13권2호
• /
• pp.169-177
• /
• 2011

In this paper, the author devised new decision recommendation ordering method of items attributed by age to improve accuracy of recommender system. In conventional recommendation system, recommendation order is decided by high order of preference prediction. However, in this paper, recommendation accuracy is improved by decision recommendation order method that reflect age attribute of target customer and neighborhood in preference prediction. By applying decision recommendation order method to recommender system, recommendation accuracy is improved more than conventional ordering method of recommendation.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제18권3호
• /
• pp.659-668
• /
• 2007

Collaborative filtering approach for recommender systems are now widely applied in e-commerce to assist customers to find their needs from many that are frequently available. this approach makes recommendations for users based on the opinions to similar users in the system. But this approach is opened to users who present their preference to items or acquire the preference information form other users, noise in the system makes significant problem for accurate recommendation. In this paper, we analyze the relationship between the standard deviation of preference ratings for each user and the estimated ratings of them. The result shows that the possibility of the pre-filtering condition which detecting the factor of bad effect on the prediction of user's preference. It is expected that using this result will reduce the possibility of bad effect on recommender systems.

• 정보교육학회논문지
• /
• 제15권2호
• /
• pp.219-226
• /
• 2011

웹 상에서 사용자가 원하는 정보를 효율적으로 검색하는데 도움을 주기 위하여 웹 개인화는 사용자에게 흥미있는 웹 문서들을 추출해내는데 초점을 두고 있다. 이를 실현하기 위한 주요 방법들 중 하나는 문서에 포함된 질의어, 링크 및 사용자의 선호어를 이용하는 것이다. 본 연구에서는 이들 요소 외에 사용자들이 웹문서를 선택할 때 중요하게 생각하는 문서 특성들을 설문을 통하여 조사하였다. 설문 결과 문서의 내용이 가장 중요한 특성이었으나, 일부 사용자들에게는 문서에 포함된 이미지와 가독성도 내용과 마찬가지로 중요하게 간주되었다. 이를 바탕으로 각 사용자를 위한 문서의 주요 특성들의 상대적 가중치를 프로필에 유지 관리하고, 검색 결과의 개인화에 반영하는 방안을 제시한다. 제안한 개인화 방법의 성능을 분석한 결과, 일반 검색 엔진에 비해 최대 약 2.3배의 성능 향상을 보였고, 사용자 질의어와 선호어를 모두 이용하여 검색 결과를 산출하는 방법보다 약 1.5배의 성능 향상을 나타내어 그 우수성을 입증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제10권2호
• /
• pp.143-151
• /
• 2005

초고속 인터넷망의 확산에 따른 인터넷 이용과 전자상거래의 급격한 성장과 함께 저 비용 고 효율적 특성의 전자우편 광고가 마케팅 수단으로 각광을 받고 있다. 반면 스팸메일의 빠른 속도의 증가로 인하여 메일서비스업체와 메일사용자에게 정신적 경제적 피해를 주고 있는 것이 현실이다 이 논문에서는 대학을 중심으로 효율적인 스팸메일 차단을 위해 참여자-사용자, 관리자 그리고 ISP들이 상호 협력하는 계층적 스팸메일 차단정책을 설계하고 그 정책을 기반으로 스팸메일에 효율적으로 대응하는 스팸메일 제어모델을 제안한다. 또한 제안모델에 대한 분석평가를 통하여 모델의 효율성을 보인다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
• /
• 한국콘텐츠학회 2012년도 춘계 종합학술대회 논문집
• /
• pp.277-278
• /
• 2012

다양한 라이프스타일에 따른 유비쿼터스 환경에서 디자인 요소와 감성공학을 결합시키는 상호작용 시스템이 요구되고 있으며 많은 연구가 진행되어 왔다. IT융합기술을 이용하여 감성 디자인을 제공하는 것은 제품 서비스 전략의 중요한 요소이다. 본 논문에서는 상황 기반의 감성 분석을 이용한 자전거 디자인 추천 방법론을 제안하였다. 제안된 방법은 자신의 감성에 부합하는 자전거 디자인을 제공함으로써 이를 얻기 위한 시간과 비용을 줄여주고, 원하는 디자인 스타일에 적용하도록 한다. 감성에 따른 자전거 디자인을 추천하기 위해 협력적 필터링을 사용하여 개인화 서비스를 제공한다. 이를 사용자 인터페이스로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.