• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권12호
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• pp.35-49
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• 2015

최근 무선 통신 기술과 모바일 단말 기기의 발전으로 모바일 P2P 네트워크에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 P2P 네트워크에서 피어 이동성과 선호도를 고려한 광고 전송 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자 성향에 맞는 광고 전송을 위해 모바일 기기를 통한 사용자의 활동 내역을 분석하여 피어의 선호도를 생성한다. 중복 광고 메시지 전송을 감소 및 수신율을 향상시키기 위해 피어 선호도, 피어 이동성 및 광고 수신율을 고려하여 재전송할 광고의 우선순위를 결정한다. 제안하는 기법은 P2P 네트워크에서 인센티브 기법을 이용하여 모바일 피어들의 광고 전송 참여율을 향상시킨다. 제안하는 기법의 우수성을 입증하기 위해 기존 기법과의 메시지 수와 정확도를 비교 분석한다.

• 조명전기설비학회논문지
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• 제29권10호
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• pp.25-33
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• 2015

LED lightings combined with IT technology can provide variable illumination environments that can be controlled by users according to their emotional need and preferences. This is one of the most beneficial functions compared with conventional lightings offering only fixed color and brightness. There is however lack of analysis data for creating practical lighting solutions satisfying user preferences in a wide range of applications from residential to commercial places. To materialize the technical advantages of user-controllable LED lightings, more observation data are required in various situations. Therefore, dissimilar emotional needs are determined in the present study for compartmental office spaces (staff lounge room, meeting room and desk job place) through subjective experiments by 45 observers. The optimum lighting conditions (CCT and illuminance) are finally obtained using Response Surface Method and relevant prediction functions are also deduced. The final outcome can be applied for making user-preferred office illumination products.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권7호
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• pp.549-558
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• 2007

협력적 여과 시스템의 사용자-아이템 행렬은 사용자들이 아이템에 대하여 평가할 경우 사용자들의 감정 상태가 일정하지 않음으로 인하여 평가 결과에 잡음을 포함할 가능성이 높다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 산포도를 이용하여 추천 정보로서 이용하기에 부적당한 평가값들을 제외시킴으로써 사용자-아이템 행렬을 최적화시키고, 아이템 정보와 사용자 정보를 반영하여 고유의 사용자의 평가값을 기반으로 선호도를 예측하였을 때 발생하는 잡음을 감소시킨다. 산포도의 변이계수가 갖는 단점을 보완하기 위하여 백분위수를 이용하여 극한적인 평가값을 제거하고, 사용자의 변이계수와 아이템의 중위수를 병합하여 가중치가 부여된 사용자-아이템 행렬을 구성한다. 마지막으로 이를 기반으로 새로운 사용자의 선호도를 예측한다. 제안된 방법은 영화에 대해 평가한 MovieLens 시스템의 데이터베이스를 이용하여 평가되었으며, 기존의 방법보다 성능이 높음을 보인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제20권4호
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• pp.67-75
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• 2012

지난 몇 년 동안 스마트 기기의 보급을 통해 위치기반서비스(LBS)가 사회와 산업 등 여러 곳에서 주목을 받았다. 위치기반서비스는 사용자의 위치를 중요한 요소로 사용하기 때문에 모바일 사용자의 활용도가 높다. 현재 위치기반서비스는 사용자의 위치에 대한 정보만 고려하고 있으며, 이는 개인화된 서비스를 제공함에 한계가 있다. 따라서 검색 결과의 정확성에 큰 영향을 끼치는 움직임, 교통상황, 날씨, 시간, 개인정보, 선호도 등에 관한 상황정보를 고려된 서비스의 지원에 대한 필요성이 제시되고 있다. 본 연구에서는 사용자의 움직임, 선호도, 스케줄을 고려한 상황인지 추론 시스템을 설계하고, 사용자에게 개인화된 정보를 추론함에 있다. 이를 위해 Movemnet 온톨로지, 사용자 프로파일 온톨로지, 스케줄 온톨로지, 과업 온톨로지를 구축하고 이에 기반하여 스마트 어플리케이션을 개발하였다. 제작된 어플리케이션을 통해 사용자의 선호도와 움직임, 이동방향에 따른 적절한 추천 결과가 도출됨을 보였다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.51-75
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• 2021

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2009년도 IWAIT
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• pp.311-315
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• 2009

The ubiquitous smart home is the home of future that takes advantage of context information from user and home environment and provides automatic home services for the user. User's location and motion are the most important contexts in the ubiquitous smart home. This paper presents a method positioning user's location using four cameras and some home context parameter together with user preferences provided. Some geometry math problems would be raised to figure out approximately which area is monitored by cameras. The moving object is detected within the image frames and then simulated in a 2D window to present visually where user is located and show his moving. The moving ways are statistically recorded and used for predicting user's future moving.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제18권1호
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• pp.55-60
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• 2020

As personalized customer services create a society that emphasizes the personality of an individual, the number of product reviews and quantity of user data generated by users on the internet in mobile shopping apps and sites are increasing. Such product review data are classified as unstructured data. Unstructured data have the potential to be transformed into information that companies and users can employ, using appropriate processing and analyses. However, existing systems do not reflect the detailed information they collect, such as user characteristics, purchase preference, or purchase priority while analyzing review data. Thus, it is challenging to provide customized recommendations for various users. Therefore, in this study, we have developed a product recommendation system that takes into account the user's priority, which they select, when searching for and purchasing a product. The recommendation system then displays the results to the user by processing and analyzing their preferences. Since the user's preference is considered, the user can obtain results that are more relevant.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제4권2호
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• pp.174-190
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• 2010

In ubiquitous computing, invisible devices and software are connected to one another to provide convenient services to users [1][2]. Users hope to obtain a personalized service which is composed of customized devices among sharable devices in a ubiquitous smart space (which is called USS in this paper). However, the situations of each user are different and user preferences also are various. Although users request the same service in the same USS, the most suitable devices for composing the service are different for each user. For these user requirements, this paper proposes a device recommender system which infers and recommends customized devices for composing a user required service. The objective of this paper is the development of the systems for recommending devices through context-aware inference in peer-to-peer environments. For this goal, this paper considers the context and user preference. Also I implement a prototype system and test performance on the real ubiquitous mobile object (UMO).

• 유통과학연구
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• 제13권8호
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• pp.73-80
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• 2015

Purpose - This study's objective is to analyze the content of the communications between users and producers based on the construal level theory. User generated content refers to content created in an online-based service where users and producers communicate interactively with each other. In a user generated content platform, the messages sent and received between the many players, the users and producers who use the content, may be analyzed at the psychological level based on construal level theory. Research design, data, and methodology - This study gathered user and producer participation through a snow-bowling sampling method. The data analyzed includes 125 video clips and 2,912 comments. The period of the data collection was from September 2014 to December 2014. The collected data was analyzed using a t-test and two-way ANOVA. Results - This study obtained the following research results. First, users who were a short social distance from producers responded to user participatory activities stated in concrete language rather than abstract language. In contrast, users who were at a longer social distance from producers tended to respond to the content requesting user participation through abstract language. Second, if users and producers were at a short social distance from each other, user preference increased more when a producer response to user participation was expressed concretely rather than when it was expressed abstractly. In contrast, if the users were at a longer social distance, users' preferences increased more when producer response was expressed abstractly rather than when it was expressed concretely. Conclusion - This study found that the effect of suitability, in which the social distance and the content were in congruence at the construal level, could be observed. Therefore, based on this, academic and practical implications were drawn. The three main insights of the study are as follows. First, firms can use psychological factors to analyze the message content of users in their distribution platforms. This study reveals managerial implications for marketing managers who want to take make use of this analysis of user and producer communications. This study indicates that the main factors include the concrete and abstract scores and social distance between users and producers. Second, we also provide the strategic guidelines to maximizing user preferences and other outcomes. The main dependent variable in this study is the user preference shift; the variable increases through the congruence effect; and the construal level is determined by the social distance between the users and producers and the type of producer response. The outcomes here from users can be utilized to develop several systemic strategies. One process to use the outcomes could be: (1) firms could measure the users and producers social distance; (2) calculate the concreteness or abstractness of the messages; and, (3) predict the user preference outcomes by the congruence between user and producer social distance and the abstractness or concreteness of the message content.