• 전기학회논문지
• /
• 제66권7호
• /
• pp.1083-1091
• /
• 2017

As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.9-19
• /
• 2018

최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
• /
• 제8권4호
• /
• pp.263-270
• /
• 2020

The growth of the mobile app markets has made it popular among people who recommend relevant information about restaurants. The recommendation service app based on AI Chatbot is that it can efficiently manage time and finances by making it easy for restaurant consumers to easily access the information they want anytime, anywhere. Eating out consumers use smartphone applications for finding restaurants, making reservations, and getting reviews and how to use them. In addition, social attention has recently been focused on the research of AI chatbot. The Chatbot is combined with the mobile messenger platform and enabling various services due to the text-type interactive service. It also helps users to find the services and data that they need information tersely. Applying this to restaurant recommendation services will increase the reliability of the information in providing personal information. In this paper, an artificial intelligence chatbot-based smartphone restaurant recommendation app using personalization information is proposed. The recommendation service app utilizes personalization information such as gender, age, interests, occupation, search records, visit records, wish lists, reviews, and real-time location information. Users can get recommendations for restaurants that fir their purpose through chatting using AI chatbot. Furthermore, it is possible to check real-time information about restaurants, make reservations, and write reviews. The proposed app uses a collaborative filtering recommendation system, and users receive information on dining out using artificial intelligence chatbots. Through chatbots, users can receive customized services using personal information while minimizing time and space limitations.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제27권5호
• /
• pp.37-45
• /
• 2022

2020년 기준 대표적인 온라인 동영상 플랫폼인 유튜브에는 1분에 약 500시간의 동영상이 업로드되고 있다. 이에 업로드된 다수의 다양한 동영상을 통해 정보를 획득하는 사용자의 수가 늘고 있어 온라인 동영상 플랫폼들은 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 노력하고 있다. 현재 사용되고 있는 추천 서비스는 사용자의 시청 기록을 기반으로 사용자에게 동영상을 추천하는데 이는 교육용 동영상과 같이 특정 목적 및 관심사를 다루는 동영상 추천에 좋은 방법이 아니다. 최근 추천 시스템은 사용자의 시청 기록뿐만 아니라 아이템의 콘텐츠 특징을 함께 활용한다. 본 논문에서는 유튜브를 기반으로 교육용 동영상 추천을 위한 교육용 동영상의 콘텐츠 특징을 추출하고, 이를 활용하는 추천 시스템을 설계하여 웹 애플리케이션으로 구현한다. 사용자들의 만족도를 조사하여 추천 시스템의 추천 성능의 만족도 85.36%, 편의성 만족도 87.80%를 보인다.

• 한국비블리아학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.501-518
• /
• 2017

연구자들에게 지식을 습득하여 연구 활동에 도입하는데 걸리는 소요시간을 단축하는 것은 연구생산성 향상에 필수적인 요소라고 할 수 있다. 본 연구의 목적은 한민족과학기술자네트워크(KOSEN) 사용자들의 정보 이용 패턴을 군집화하고 그룹화 된 사용자들에게 맞는 개인화 추천서비스 알고리즘의 최적화 방안을 제안하는 것이다. 사용자들의 연구활동과 이용정보에 기반하여 적합한 서비스와 콘텐츠를 식별한 후 Spark 기반의 빅데이터 분석 기술을 적용하여 개인화 추천 알고리즘을 도출하였다. 개인화 추천 알고리즘은 사용자의 정보검색에 소요되는 시간을 절약하고 적합한 정보를 찾아내는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
• /
• 제59권4호
• /
• pp.373-387
• /
• 2020

본 연구의 목적은 학습 빅데이터 분석을 통해 추천 알고리즘을 스스로 고도화하는 머신러닝 추천모듈이 적용된 개인 맞춤형 학습 플랫폼이 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 미치는 영향과 이들 사이의 구조적 관계를 검증하는 것이다. 연구 결과 개인 맞춤형 학습은 학생들의 학습시간, 자기주도적 학습능력, 수학에 대한 태도, 수학학업성취도에 대해 긍정적인 영향을 미치고 있었다. 또한, 맞춤형 학습과 수학에 대한 태도와 수학학업성취도의 관계에서 학습시간과 자기주도적 학습능력의 매개효과가 유의하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.111-118
• /
• 2014

현재 트위터에서 제공되는 친구추천 시스템은 영향력이 높은 사용자를 우선적으로 추천해준다. 하지만 사용자정보의 유사성이 높은 다른 사용자는 추천되지 않는 단점을 가지고 있다. 사용자들은 정보의 유사성이 높은 사용자 추천을 원하기 때문에 이러한 단점을 극복하기 위하여 본 논문에서는 사용자정보의 유사성을 기반으로 팔로어 추천 시스템을 구현하였다. 본 논문에서 사용된 데이터는 SNAP(Stanford Network Analysis Platform)에서 제공하는 데이터로, 팔로어의 수가 10,000명이상인 트위터의 사용자정보와 노드간 연결 데이터로 구성된다. 이 데이터를 트레이닝 데이터로 활용하여 팔로어간의 관계를 분류해줄 수 있는 분류자를 생성하고, 10-Fold Cross Validation을 활용하여, 분류자의 정확도를 판단한다. 두 트위터의 정보가 주어지면 그들 사이에 친구 관계, 팔로우 관계, 비연결 관계를 추천한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제18권6호
• /
• pp.541-545
• /
• 2014

ITU-R M.1842-1은 해상 이동 서비스를 위한 RR Appendix18 채널에서 VHF 대역의 디지털 통신의 가이드라인을 제공하는 국제 권고안이다. 본 논문에서는 ITU-R M.1842-1 Annex1에서 제시하는 28.8 kbps 급 ${\pi}$/4-DQPSK 디지털 기저대역 모뎀을 시뮬레이션하고, FPGA로 설계 및 구현한다. 권고안에 패킷구조가 아직 정의되지 않은 상태이므로 패킷검출 및 동기화를 위해 Cazac 시퀀스를 프리앰블로 사용한다. 기저대역 변복조 모뎀은 VHDL로 설계되어 자이링스사의 Atrix7 FPGA 칩이 장착된 NEXYS4 개발 플랫폼에 구현된다. 무선 통신 테스트를 수행하기 위해 ADC/DAC 보드를 제작하고, RF 모듈로서 EV9730을 장착하여 통합 프로토타입을 구현하고 실험한다. 권고안에 정의된 바와 같이 송수신신호는 25 kHz 대역폭을 유지하고, 송수신 플랫폼간 통신이 정상적으로 이루어짐을 실험을 통해 확인한다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제13권3호
• /
• pp.133-146
• /
• 2022

전 세계의 인터넷 사용자들이 매일 유튜브를 시청하지만, 검색결과에 대한 추천 알고리즘을 정확히 인지하는 이용자는 극히 드물며, 구글과 유튜브는 이를 공개하지 않고 있다. 연구자들은 공개되어 있지 않은 유튜브의 알고리즘을 역공학설계 방식으로 탐색하고, 핵심적 요인을 찾아 미디어 플랫폼 사업자들이 어떤 논리적 구조로 키워드 검색결과를 추천하고, 화면에 배열하는지 확인하고자 하였다. 따라서 연구자들은 수개월에 걸친 논의와 데이터의 수집을 통해 기초적인 콘텐츠 우선순위 요인을 연구하였으며 수집된 키워드 검색 결과 중에 남, 여 성별에 따른 추천결과를 토대로 영향 요인을 역설계하고자 하였다. 비록 연구자들의 설계는 매시간 수백시간 이상 업로드되고 시청되는 거의 무한한 수준의 데이터 중에서 일부를 분석한 것에 그치지 않지만, 이러한 탐색적 시도가 향후 미디어 플랫폼 알고리즘을 연구하고, 사업자들의 의도를 파악하며, 사용자를 보호할 수 있을 것으로 보았다.

• 품질경영학회지
• /
• 제50권3호
• /
• pp.593-615
• /
• 2022

Purpose: The purpose of this study was to explore and examine the factors influencing customer satisfaction and subscription intention in order to propose useful implication regarding subscription economy model. Methods: This study adopts the extended Unified Theory of Acceptance and Use of Technology model (UTAUT2) as the theoretical framework. On the basis of literature review, this study suggested 9 related hypothesis. To examine the hypothesis proposed, the study designed surveys with 32 questions and 456 answers were collected for the analysis. The study adopted a structural equation model and path analysis, using AMOS and SPSS programs. Results: The results of this study are as follow: All hypothesis except performance expectancy and effort expectancy have significant influence on customer satisfaction. Performance expectancy and effort expectancy have no significant influence on customer satisfaction and facilitate condition is significant but negatively associated with customer satisfaction. Conclusion: Result of this study is expected to suggest data regarding subscription economy and customer satisfaction for business with subscription model. In detail the result implies that highly sophisticated curation system would create more customer satisfaction and subscription intention rather than how a subscription-based platform is easily used. Moreover, curation system of subsription-based music platform should function with high accuracy on recommendation in a creative visual form in order to gain comparative advantage while most platforms have built own curation service.