• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.45-48
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• 2008

디자인 팀들간의 효과적인 협업 작업을 위해서는 효율적이고 실행할 수 있는 협동 플랫폼이 필요하다. 본 연구에서는 텍스타일 패턴 디자인을 협업할 수 있는 시스템 기반구조를 설계하였다. 또한 웹 상의 패턴 지식 라이브러리를 구축하여 참여자들이 필요로 하는 지능적인 디자인을 지원하도록 하였다. 기반구조에 따라 설계된 웹 사이트는 디자이너들 간에 빠르고, 효율적인 패턴 설계를 지원한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제44차 하계학술발표논문집 19권2호
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• pp.171-172
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• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 영화를 추천한다. 하지만 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 영화가 피드백이 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 사용자 클러스터링의 재구축을 용이하게 하기 위해 빈발패턴 네트워크를 이용하여 클러스터링을 구축하고, 이를 협업적 여과 시스템에 적용하여 영화를 추천한다. 구축된 클러스터를 통해 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간 비용을 줄이면서, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.201-227
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• 2014

사회 전반적으로 협업의 중요성과 필요성이 강조되고 있으며, 연구자들의 협업 역시 증가하고 있다. 연구자의 협업에는 학자로서의 특성이 반영된다는 점에서 특이성을 가진다. 본 연구는 연구자 협업 패턴에 영향을 미치는 요인을 알아보기 위해 가설을 설정하고 이를 검증하였다. 영향 요인은 연구자들의 협업 행태 및 동기에 대한 선행연구를 토대로 추출하였으며, 계량정보학 분야 연구자들을 대상으로 네트워크 분석과 설문 분석의 두 가지 방법을 활용하여 가설을 검증하였다. 설문은 네트워크 분석에 포함된 연구자를 대상으로 한 웹 설문으로 진행하였다. 본 연구 결과는 연구자 인식 분석을 통한 개인적 선택 요인과 관계 계량정보학 분석을 통한 집단적 결과 요인을 분석했다는 점에서 의의가 있으며, 연구자 협업을 장려하는 정책 및 디지털 협업서비스 기획 등에 활용될 수 있을 것이라 기대된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.17-24
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• 2011

협업적 여과 시스템은 사용자에 대한 클러스터링을 구축한 후, 구축된 클러스터를 기반으로 사용자에게 아이템을 추천한다. 그러나 사용자 클러스터링 구축에 많은 시간이 소요되고, 사용자가 평가한 아이템이 피드백 되었을 경우 재구축이 쉽지 않다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서의 사용자 클러스터링의 재구축 시간을 단축시키기 위해서 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 사용자가 선호하는 장르 패턴을 추출하고, 추출된 패턴을 통해 사용자 클러스터링을 구축한다. 구축된 사용자 클러스터링을 협업적 여과에 적용하여 사용자에게 영화를 추천한다. 사용자 정보가 피드백 될 때, 전통적 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축하기 위해 모든 이웃 사용자를 재탐색하여 클러스터링 한다. 하지만 빈발 패턴 네트워크를 이용하여 장르 패턴 기반의 사용자 클러스터링을 적용한 협업적 여과는 사용자 클러스터링을 재구축시 사용자 탐색 공간을 국한시킴으로써 탐색 시간을 줄일 수 있다. 제안하는 장르 패턴기반의 사용자 클러스터링을 통해 사용자 정보가 피드백 된 후 사용자 클러스터를 재구축시 소요되는 시간을 줄일 수 있고, 전통적인 협업적 여과 시스템과 유사한 성능의 추천이 가능하게 되었다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제48권1호
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• pp.191-206
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• 2017

본 연구는 국내 문헌정보학 분야의 연구협업의 특성을 기관 단위로 협업지수들을 활용하여 비교 분석 하였다. 학문 분야로서 문헌정보학 분야에서의 협업에 대한 연구는 국가 단위로 비교하는 연구는 몇몇 이루어졌으나, 단위 국가 내에서 일어나는 기관 단위 협업에 대한 연구는 많지 않다. 본 분석을 위해 KCI(Korea Citation Index) 웹사이트에서 주제별 분류를 통해 문헌정보학 분야에 해당하고 KCI에 등재된 8개의 저널들을 데이터로 선택하였다. CC(Collaborative Coefficient), CAI(Co-Authorship Index), Local Collaborative Index(LCI), Domestic Collaborative Index(DCI)의 협업지수를 통하여 문헌정보학 분야 기관 간 협업 패턴에 대해서 비교 분석하였다. 중앙대학교, 연세대학교, 이화여자대학교의 경우 대학교라는 기관 특성 상 공동 연구가 주로 교수와 대학원생 간의 협업, 교수들 간의 협업 형태로 많이 이루어지는 점이 반영되었다. 멀티, 메가 단위의 공동 저자 유형에서 매우 높은 지수를 나타낸 KISTI의 경우 연구소라는 기관의 특성이 반영된 것으로, 팀 단위로 프로젝트 성격의 공동 연구가 이루어지는 것이 보편적인 연구소의 특성이 영향요인으로 작용한 것으로 볼 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.237-239
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• 2014

다수 사용자의 스마트폰 사용패턴을 협업적인 방법으로 분석할 경우 모바일 기기에 대한 선호도 분석, 과몰입 정도 판단 등 다양한 관련 연구에 활용될 수 있다. 본 연구는 스마트폰의 사용패턴 분석을 통한 사용자 맞춤형 서비스 개발을 위하여 로그데이터를 추출하여 서버에 저장하는 시스템을 설계하고 구현하는 것을 목표로 한다. 사용자의 스마트 폰 로그데이터를 수집하기 위하여 모바일앱을 개발하고 모바일앱을 통해서 추출된 로그데이터를 저장할 서버 DB 를 구축하고 유사성 분석을 위한 협업필터링 엔진을 개발하였다. 개발된 시스템의 성능 평가를 위하여 일부 사용자에 대한 사용패턴 데이터셋 구축 실험을 수행하였으며 후속 연구를 위한 실험 환경을 설계하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.127-129
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• 2012

고용량 멀티미디어 및 대용량 콘텐츠와 같은 트래픽이 급속도로 증가하고 사용자들의 다양한 요구사항이 발생함에 따라 기존의 단일 클라우드 서비스 환경의 자원 부족 문제가 대두되고 있다. 이를 극복하기 위해 협업 클라우드 환경이 제안되었는데, 이는 이종의 클라우드 서비스 환경을 통합하여 부족한 자원 문제를 해결하고, 클라우드 서비스 제공자들의 이익을 최대화시키는 것에 목적을 두고 있다. 본 논문에서는 협업 클라우드 환경에서 각 데이터 센터내의 자원을 최적으로 분배하고 입력되는 사용자 요청 패턴을 반영할 수 있는 수익 함수 모델을 제안하고 이에 따라 각 서비스 제공자들의 이익이 증가함을 보인다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2017년도 제24회 학술대회 논문집
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• pp.19-22
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• 2017

본 연구는 국내 문헌정보학 분야 학술지를 대상으로 협업 특성과 연구주제를 파악하기 위해 지리적인 측면에서 기관들의 공동연구 특성을 살펴보았다. 기존의 협업 특성을 분석한 연구들은 공저 네트워크의 속성이나 연구자들의 연구생산성, 소속기관 및 국가 비교 등 통계적 측면에 초점을 맞추어 분석을 수행해왔다. 본 연구는 기존 연구에서 주된 분석수단으로 사용해 온 통계적 분석 외에 연구자의 협업 연구주제와 연구자가 속한 기관 및 지역정보를 활용하여 협업 패턴을 파악하도록 하였다. 연구자가 속한 기관들 간의 협업 네트워크를 지리적인 관점에서 연구주제와 함께 직관적으로 파악할 수 있다는 장점이 있다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.431-436
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• 2015

오늘날 수많은 TV 프로그램들이 방송됨에 따라 TV 프로그램을 추천해주는 추천 시스템에 관한 연구가 시작되었으며, 추천의 정확도를 더욱 높이기 위한 연구가 현재도 활발히 진행 중이다. 추천 시스템은 장르, 줄거리 등과 같은 메타데이터를 사용하여 TV 프로그램을 추천하거나, TV 프로그램에 대한 시청자의 선호도를 계산하여 TV 프로그램을 추천한다. 본 논문에서는 추천의 정확도를 높이고자 시청비율, 종료시간과의 관계, 최근시청이력 등 시청시간의 여러 패턴을 추가로 사용하여 선호도 계산에 활용하는 협업 필터링 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 연구의 효용성을 검증하기 위해 시청시간패턴의 모든 요소를 선호도 계산에 활용한 경우와 단순히 시청자가 가장 많이 시청하는 채널을 추천하는 경우의 협업 필터링 추천 결과를 비교하였다. 실험을 통해 시청시간패턴 모든 요소를 같이 선호도 계산에 활용한 경우의 성능이 증가한 것을 확인할 수 있었다.