• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권2호
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• pp.33-47
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• 2014

Mobile devices are the most important equipment for accessing various kinds of services. These services are accessed using wireless signals, the same used for mobile calls. Today mobile services provide a fast and excellent way to access all kinds of information via mobile phones. Mobile service providers are interested to know the access behavior pattern of the users from different locations at different timings. In this paper, we have introduced an associated tree for analyzing user behavior patterns while moving from one location to another. We have used four different parameters, namely user, location, dwell time, and services. These parameters provide stronger frequent accessing patterns by matching joins. These generated patterns are valuable for improving web services, recommending new services, and predicting useful services for individuals or groups of users. In addition, an experimental evaluation has been conducted on simulated data. Finally, performance of the proposed approach has been measured in terms of efficiency and scalability. The proposed approach produces excellent results.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.275-280
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• 2022

본 논문은 비대면 미술감상 교육을 위해 사용자의 상황 정보 및 취향에 맞는 태그가 융합된 융·복합 예술 플레이리스트 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 기술을 제안하고자 한다. 제안한 기술의 구현을 위해 예술 작품의 특성을 분석하고, 분석된 작품들의 태그를 기반으로 관련된 음악과 미술작품을 매칭한다. 또한 매칭된 작품을 활용해 융·복합 예술 관람 플레이리스트 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 제안하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.111-122
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• 2010

디지털 융합을 위한 교육은 다양한 학문과 기술들이 컴퓨터를 중심으로 융합하는 것이므로 교육 범위와 방법이 매우 상이하다. 따라서 교육 계획과 강의전략을 정형화하기 어렵기 때문에 개념적인 정보를 제한적으로 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 스피어만 상관 계수를 이용하여 교육 계획과 강의 전략을 제시하기 위한 시스템을 제안한다. 이 시스템은 학계와 산업계의 요구를 기반으로 한 정보로부터 강의 전략 연관성을 찾아 서열화하고, 사용자의 상황과 특성에 적합한 강의 전략 정보를 목록으로 제공하여, 제한적인 개념적 정보 추천의 단점을 해결한다. 성능 실험은 기존의 서비스 시스템들과 비교하여 효과성을 측정하여 정확도와 재현율로 표현하였으며, 성능 실험 결과 정확도는 90.4%, 재현율은 77.6%로 나타났다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제21권1호
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• pp.85-105
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• 2014

Exhibition industry is important business domains to many countries. Not only lots of countries designated the exhibition industry as tools to stimulate national economics, but also many companies offer millions of service or products to customers. Recommender systems can help visitors navigate through large information spaces of various booths. However, no study before has proposed a methodology for identifying and acquiring prospective visitors although it is important to acquire them. Accordingly, we propose a methodology for identifying, acquiring prospective visitors, and recommending the adequate booth information to their preferences in the exhibition industry. We assume that a visitor will be interested in an exhibition within same class of exhibition taxonomy as exhibition which the visitor already saw. Moreover, we use user-based collaborative filtering in order to recommend personalized booths before exhibition. A prototype recommender system is implemented to evaluate the proposed methodology. Our experiments show that the proposed methodology is better than the item-based CF and have an effect on the choice of exhibition or exhibit booth through automation of word-of-mouth communication.

• 정보관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.179-196
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• 2006

이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권12호
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• pp.1709-1718
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• 2006

Users are able to use the information and service more free than previous wire network due to development of wireless network and device. For this reason, various studies on ubiquitous networks have been conducted. Various contexts brought in this ubiquitous environment, have recognized user's action through sensors. This results in the provision of better services. Because services exist in various places in ubiquitous networks, the application has the time of services searching. In addition, user's context is very dynamic, so a method needs to be found to recommend services to user by context. Therefore, techniques for reducing the time of service and increasing accuracy of recommendation are being studied. But it is difficult to quickly and appropriately provide large numbers of services, because only basic context information is stored. For this reason, we suggest DUPS(Dimension User Profile System), which stores location, time, and frequency information of often used services. Because previous technique used to simple information for recommending service without predicting services which is going to use on future, we can provide better service, and improve accuracy over previous techniques.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.1878-1890
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• 2016

Web 2.0 has features produced the content through the user of the participation and share. The content production activities have became active since social network service appear. The social bookmark, one of social network service, is service that lets users to store useful content and share bookmarked contents between personal users. Unlike Internet search engines such as Google and Naver, the content stored on social bookmark is searched based on tag keyword information and unnecessary information can be excluded. Social bookmark can make users access to selected content. However, quick access to content that users want is difficult job because of the user of the participation and share. Our paper suggests a method recommending search word to be able to access quickly to content. A method is suggested by using Collaborative Filtering and Jaccard similarity coefficient. The performance of suggested system is verified with experiments that compare by 'Delicious' and "Feeltering' with our system.

• 한국전자거래학회지
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• 제22권1호
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• pp.89-106
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• 2017

스마트폰과 태블릿 PC 등의 모바일 기기의 확산으로 세계 모바일 애플리케이션(Application, 이하 앱) 시장 규모가 확대되면서, 위치기반서비스(Location-Based Service: LBS)가 새로운 서비스로 주목 받고 있다. 하지만 LBS 앱 관련 제도와 법규가 이루어지지 못한 상태에서 LBS 앱이 빠르게 확산되면서 개인 사생활 침해 가능성 및 개인 정보유출과 같은 프라이버시 염려가 증가하고 있다. 본 연구는 중국과 한국 사용자가 사용하는 맛집 앱을 대상으로 LBS 앱 사용자의 인지된 가치를 살펴보고자 한다. 본 연구의 목적은 맛집 어플리케이션을 사용할 때 개인 정보를 제공함으로써 얻게 되는 인지된 가치와 그에 영향을 주는 변수들을 규명하고자 한다. 본 연구의 분석 결과는 다음과 같다. 소비자가 정보의 유용성을 인지하며 정보에 대한 통제능력이 높을수록 정보에 대한 인지된 가치가 증가하는 것을 증명하였다. 또한 위치기반서비스 앱 활용능력이 프라이버시 이익에 긍정적인 영향을 미치고 정보에 지각된 취약성이 프라이버시 위험에 부정적인 영향을 미치는 것을 증명하였다. 그리고 선행연구와 달리 위치기반서비스에 대한 인지된 가치는 프라이버시 계산에 구성되는 프라이버시 이익과 위험에 긍정적인 영향을 주었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제7권2호
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• pp.9-21
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• 2006

온톨로지를 사용하여 웹 서비스 검색 기능을 향상시키려는 연구가 진행되고 있다. 그 중 DAML, DAML+OIL를 이용하여 UDDI를 검색하는 방안이 제안되었다. 하지만 이 방식은 UDDI 검색에 적합한 연산자들을 사용해야 하는 불편함과 그에 따른 온톨로지를 정의해 주어야 하는 번거로움이 존재한다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 시맨틱 웹 환경에서 정보검색 및 의미적인 추천을 위한 N-Triple 처리, 핵심 Triple 추출을 위한 필터링, Triple 통합, Triple간 의미적 연결, Triple 탐색 기법을 제시하고 더 나아가 제시된 기법으로 시스템을 설계하고 구현한다. 끝으로 가상의 시맨틱 웹 환경에서 제안된 시스템을 실험하여 본 논문의 유용성을 입증한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권9호
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• pp.53-62
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• 2020

최근 연구된 상품 추천 서비스들은 고객들의 구매 이력을 통해서만 추천이 이루어졌다. 본 논문에서는 구매 이력을 통해 추천뿐만 아니라 고객이 상품을 고를 때 취하는 행동 패턴을 분석하여 관심도가 높은 광고를 노출하는 행동 패턴 분석 기반 디지털 사이니지 서비스를 제안한다. 이 서비스는 고객행동 패턴을 분석하여 실질적으로 관심을 가지는 상품에 대해 관심도를 추출한다. 추출된 관심도와 고객들의 구매 이력을 Wide & Deep 모델을 통해 학습하고, 이를 바탕으로 MF(Matrix Factorization) 모델을 통해 다른 상품들의 희소 벡터를 예측한다. 예측된 상품 관심도에 대한 순위를 도출하고, 적합한 광고를 노출하기 위해 고객과 상호 작용할 수 있는 인도어 사이니지를 활용한다. 본 논문의 서비스를 통해 온라인뿐만이 아닌 오프라인 환경에서도 고객의 관심 정보를 파악하고 단순히 무작위로 노출하는 광고가 아닌 고객에게 적합한 광고를 제공하여 만족도 높은 구매 환경이 조성될 것이다.