• 디지털산업정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.23-35
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• 2017

With the popularization of mobile devices, the number of social network service users is increasing, thereby the amount of data is also increasing accordingly. As Internet of Things environment is expanding to connect things and people, there is information much more than before. In such an environment, it becomes very important to recommend the necessary information to the user. In this paper, we propose a recommendation method that considers new users in IoT environment. In the proposed method, we recommend the information by applying the centrality-based social network analysis method to the recommendation method using the social relationships in the social IoT. We describe the seven-step recommendation method and apply them to the music circle scenario of the IoT environment. Through the music circle scenario, we show that we can recommend more suitable information to new users in the IoT environment than the existing recommendation method.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.218-225
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• 2007

Recommendation system is one way of implementing personalized service. The collaborative filtering is one of the major techniques that have been employed for recommendation systems. It has proven its effectiveness in the recommendation systems for such domain as motion picture or music. However, it has some limitations, i.e., sparsity and scalability. In this research, as one way of overcoming such limitations, we proposed the stepwise collaborative filtering method. To show the practicality of our proposed method, we designed and implemented a movie recommendation system which we shall call Step_CF, and its performance was evaluated using MovieLens data. The performance of Step_CF was better than that of Basic_CF that was implemented using the original collaborative filtering method.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제6권5호
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• pp.1-8
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• 2006

유비쿼터스 환경 하에서 다중 상황 기반 권유 서비스에 대한 요구가 증대하고 있다. 이러한 환경에서는 상황의 수가 증가함에 따라 권유 정보의 양이 크게 증가하게 되어 효과적인 정보 제공이 어려워진다는 문제를 가진다. 이를 위해 본 논문에서는 유비쿼터스 환경에서 다중 상황 적응적인 효과적인 권유 기법을 제안한다. 본 제안 기법에서는 상황별로 의미 있는 정보를 제공할 수 있도록 하기 위해 사용자들의 상황별 선호도와 행위를 권유 정보의 양을 결정하는 가중치 요소로서 사용한다. 이를 위해 권유 기법과 시나리오를 제시하고, 본 논문에서 제안하는 기법의 효과성을 실험을 통해 평가한다.

• Journal of Korea Artificial Intelligence Association
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• 제1권1호
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• pp.7-10
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• 2023

This study proposes an AI-based shoe recommendation model based on user clothing image data to solve the problem of the global fashion industry, which is worsening due to factors such as the economic downturn. Shoes are an important part of modern fashion, and this research aims to improve user satisfaction and contribute to economic growth through a generative AI-based shoe recommendation service. By utilizing generative AI in the personalized consumer market, we show the feasibility, efficiency, and improvements through an accessible web-based implementation. In conclusion, this study provides insights to help fulfill consumer needs in the ever-changing fashion market by implementing a generative AI-based shoe recommendation model.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.908-917
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• 2017

웹 서비스 기술이 각광받고 그 사용이 확대됨에 따라, 복잡하고 동적인 서비스 환경에서 사용자에게 적절한 서비스를 추천하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 효과적인 서비스 매쉬업 개발을 위해 서비스를 추천하는 방법이 제안되었으나, 기존의 매쉬업 단위 서비스 추천 방식은 여러 매쉬업 개발자의 성향을 분석하여 그에 맞는 서비스를 추천하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 매쉬업 개발자들이 만든 서비스 매쉬업의 집합들과 추천 대상 개발자의 매쉬업 집합 사이의 유사도를 측정하고 유사한 매쉬업 집합들로부터 서비스를 추천하는 방법을 제안한다. 그리고 ProgrammableWeb에서 수집된 매쉬업 데이터로 실험한 결과를 비교 분석하여 본 연구의 방법이 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘보다 높은 정확도와 재현율을 보임을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제9권spc3호
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• pp.179-185
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• 2006

본 연구는 다른 분야에서 성공적으로 활용되고 있는 다양한 추천 기법들을 비교하는 사례 연구를 통해 더욱 효과적인 디자인 개인화 서비스 개발의 기회를 모색하고자 하였다. 우선, 문헌연구를 통하여 '컨텐츠 기반 기법', '협력적 필터링 기법', 그리고 '인구통계적 필터링 기법'과 같은 대표적인 추천 기법들의 특징과 장단점을 고찰하였다. 다음으로 이러한 기법들이 디자인과 같은 컨텐츠를 대상으로 적용되었을 때 예상되는 추천 정확성을 분석하기 위해 실험을 실시하였다. 그 결과, 인구통계적 필터링 기법은 나머지 기법에 비해서 비교적 낮은 정확성을 보였으며 컨텐츠 기반 기법이 가장 좋은 높은 추천 정확성을 나타내었다. 아울러 협력적 필터링 기법은 참여자들의 수가 증가할수록 좀 더 높은 추천 정확성을 나타냄을 알 수 있었다. 결론적으로 디자인 추천 서비스는 컨텐츠 기반 기법이나 협력적 필터링 기법의 적용을 통해 그 추천 정확성을 향상시킬 수 있으며 대상 사용자의 수가 일정 수준 이상으로 증가된다면 협력적 필터링 기법이 가장 우수한 효율을 나타낼 가능성이 높음을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.93-104
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• 2023

현대 사회의 서비스 방식은 대면 방식보다 비대면 방식을 선호하는 추세이다. 하지만 신발과 같이 상품을 추천하는 서비스는 대면 방식의 서비스가 불가피하다. 본 논문에서는 비대면 서비스를 목적으로 자동으로 발의 사이즈를 측정하고, 측정 결과를 기반으로 신발을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안방법의 성능을 분석하기 위해 사이즈 측정 오차율과 추천성능을 분석하였다. 추천성능 실험에 사용한 방법은 총 10가지이고, 이의 방법 중 가장 좋은 성능을 보이는 추천 방법을 시스템에 적용하였다. 오차율에 대한 실험결과, 사이즈 관련 오차가 작음을 알 수 있었고, 추천성능에 대한 실험결과, 추천에 대한 유의한 결과를 도출할 수 있었다. 본 논문에서의 제안방법은 실험실 수준으로 향후 실제 환경으로 확대 적용할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.428-438
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• 2013

국내 커피 시장에서 커피 전문점들간 경쟁이 치열해지고 있으며, 각 커피 전문점들은 높은 수준의 서비스 품질을 통해 고객 충성도를 제고하고자 노력하고 있다. 이런 맥락에서 본 연구에서는 커피 전문점의 주 고객층인 여대생들의 커피 전문점 서비스 품질의 인지 정도를 살펴보고, 각 서비스 품질이 의사 결정에 미치는 영향을 살펴보고자 한다. 특히, 본 연구에서는 기존 문헌들에서 고려된 커피 전문점 서비스 품질들을 서비스 품질의 유형성, 서비스 환경, 서비스 제품, 서비스 전달로 구분하여, 각 서비스 품질 요인이 고객 만족과 브랜드 이미지에 미치는 영향을 분석하였다. 또한 고객 충성도를 재 구매 의도와 추천 의도로 구별하여, 고객 만족과 브랜드 이미지가 재 구매 의도와 추천 의도에 미치는 영향을 살펴보았다. 제안한 연구모형은 커피 전문점을 자주 방문하는 여대생 206명을 통해 검증되었다. 본 연구 결과 서비스 제품과 서비스 전달은 고객 만족과 브랜드 이미지에 모두 유의한 영향을 미쳤지만, 서비스 품질의 유형성과 서비스 환경은 유의한 영향을 미치지 못하였다. 고객 만족과 브랜드 이미지는 재 구매 의도와 추천 의도 형성에 중요한 역할을 담당하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.123-135
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• 2020

본 연구는 넷플릭스의 서비스 특성 요인을 콘텐츠 다양성, 요금제 적절성, 추천 시스템, N-스크린 서비스, 몰아보기, 서비스 품질 등 6개 차원으로 구분하고, 각 차원이 이용자 만족과 지속 사용 의도에 미치는 영향에 어떤 역할을 하는지 알아보고자 한다. 본 연구는 넷플릭스 서비스를 이용한지 1년 미만인 신규 가입자 202명을 대상으로 설문조사를 실시하였다. 분석 결과, 첫째, 넷플릭스 서비스의 콘텐츠 다양성, 추천 시스템, 몰아보기 기능, 서비스 품질은 이용자 만족에 정의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 넷플릭스 서비스 특성 인식이 지속 사용 의도에 미치는 직접 효과와 이용자 만족을 통해 영향을 미치는 간접 효과를 분석한 결과, 먼저 N-스크린 서비스는 지속 사용 의도에 직접 효과도 간접 효과도 모두 미치지 않았다. 반면에 콘텐츠 다양성, 추천 시스템, 몰아보기 기능과 서비스 품질은 지속 사용 의도에 대한 직접 효과는 유의미하지 않았지만, 이용자 만족을 통한 간접 효과는 유의미한 것으로 나타났다. 한편, 요금제 적절성은 지속 사용 의도에 미치는 직접 효과가 유의미했지만 이용자 만족을 통한 간접 효과가 유의미하지 않은 것으로 나타났다. 마지막으로 이용자 만족과 지속 사용 의도는 예측한 바와 같이 유의미한 정적 상관관계를 가지는 것으로 나타났다.