• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권7호
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• pp.1537-1542
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• 2004

디지털콘텐트는 복제가 용이하고 원본과 복사본이 동일하다는 특성 때문에 불법적인 복제와 유통의 방지를 통한 저작권의 보호에 어려움이 있다. 근래에는 웹을 기반으로 한 각종 디지털콘텐트 서비스 시스템이 상용화되고 있으며, 이것이 안정된 수익 모델로서 발전하기 위하여 적절한 저작권 보호 기술이 요구된다. 일반적으로 웹 기반의 저작권 보호를 위해서는 디지털 콘텐트의 암호화를 통한 안전한 전송 방법을 사용한다. 이때 암호화된 디지털 콘텐트의 크기는 증가하여 실행과정에 필요한 시간을 증가시킨다. 따라서 실행시간과 안전성을 고려한 시스템의 설계가 필요하다. 본 연구에서는, 디지털콘텐트의 저작권 관리 기술을 기반으로 부분 암호화를 통해 수행시간과 안전성을 고려한 디지털콘텐트 전송 시스템을 설계하였다. 또한 분석을 통해 제안시스템의 성능을 평가하였다.

• 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.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2003년도 춘계학술대회
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• pp.319-328
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• 2003

With the proliferation of WWW, providing more intelligence to Web sites has become a major concern in e-business industry. In recent days, this trend is more accelerated by prosperity of CRM (Customer Relationship Management) in terms of various aspects such as product recommendation, self after service, etc. To accomplish this goal, many e-companies are eager to embed web enabled rule-based system, that is, expert systems into their Web sites and several well-known commercial tools are already available in the market. Most of those tools are developed based on CGI so far but CGI based systems inherently suffer over-burden problem when there are too many service demands at the same time due to the nature of CGI. To overcome this limitation of the existing CGI based expert systems, we propose a new form of Web-enabled expert system using hyperlink-based inference mechanism. In terms of burden to Web server, our approach is proven to outperform CGI based approach theoretically and also empirically. For practical purpose, our this approach is implemented in a software system, WeBIS and a graphic rule editing methodology, Expert Diagram is incorporated into the system to facilitates rule generation and maintenance. WeBIS is now successfully operated for financial consulting in the web site of a leading financial consulting company in Korea.

• 대한인간공학회지
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• 제31권1호
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• pp.211-217
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• 2012

Objective: The aim of this study is to show a correct application procedure using the compact Korean anthropometric data application program called Korean Human Scale(KHS) for anthropometric design. Background: The nation-wide anthropometric survey project called 'Size Korea' developed KHS and distributed it to the public on the web site. But some insufficiency of the current web service of KHS misleads the users; they just put their own statue and pick up a meaningless data for a body dimension. Method: This study provides five steps to follow to read appropriate data from KHS for an anthropometric design. Results: As a case study, the depth dimension of the supervisory and control console used in the Korea nuclear power plant was determined following the procedure and compared with the console design guideline recommendation. Conclusion: The supplementary anthropometry table should be added on the web service of KHS for users to read a meaningful data for design. Application: If properly used, the KHS has a lot more potential application area than users can expect such as in control center design area.

• 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.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.23-34
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• 2003

웹사이트에서의 개인화 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 현재 많이 활용되고 있는 개인화 디자인 방법은 구축비용과 시간이 적게 든다는 장점을 가지고 있어 웹사이트에 손쉽게 적용될 수 있다. 그러나 사용자의 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 개인화가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 웹사이트 디자인의 개인화를 위한 보다 발전된 방법으로서의 추천 시스템을 연구하였다. 그 결과로 현재 활용되고 있는 추천 시스템들의 내용과 특징에 대해서 정리하였으며 이를 바탕으로 협동적 필터링 기법을 적용한 디자인 추천 시스템을 구성하였고 그 세부적인 과정과 절차를 제안하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.377-379
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• 2022

POI refers to the point of Interest in Location-Based Social Networks (LBSNs). With the rapid development of mobile devices, GPS, and the Web (web2.0 and 3.0), LBSNs have attracted many users to share their information, physical location (real-time location), and interesting places. The tremendous demand of the user in LBSNs leads the recommendation systems (RSs) to become more widespread attention. Recommendation systems assist users in discovering interesting local attractions or facilities and help social network service (SNS) providers based on user locations. Therefore, it plays a vital role in LBSNs, namely POI recommendation system. In the machine learning model, most of the training data are stored in the centralized data storage, so information that belongs to the user will store in the centralized storage, and users may face privacy issues. Moreover, sharing the information may have safety concerns because of uploading or sharing their real-time location with others through social network media. According to the privacy concern issue, the paper proposes a recommendation model to prevent user privacy and eliminate traditional RS problems such as cold-start and data sparsity.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.71-80
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• 2006

전자상거래가 급속도로 발전함에 따라 고객들의 행동 패턴을 어떻게 발견하느냐와 웹 마이닝 기술을 사용하는 것에 의해 어떻게 상거래를 지능화 할 것인가에 대한 연구가 진행되고 있다. 현재까지 개인화와 상품 추천 시스템을 만들기 위해 가장 성공적이고 가장 넓게 사용되는 기술은 협업필터링 방법이다. 그러나 협업 필터링 방법은 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하다는 문제를 가지고 있다. 또한, 기존의 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개선된 Apriori 알고리즘을 이용하고, 아이템들 간에 상호 관계를 가진 협업 필터링 방법을 사용하여 사용자 성향이 반영된 상품 추천 시스템을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2008년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.43-48
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• 2008

본 논문은 다양한 정보 처리 기법 중 감성어휘를 이용한 정보 처리 기법에 대해 논하고자 한다. 현재 웹상에서 서비스 하고 있는 음악 추천서비스는 음악을 음정, 선율, 분위기, 장르 등으로 구분하고 추천해 주기 때문에 같은 장르의 비슷한 느낌을 가진 노래만을 추천함으로 사용자로 하여금 지루함을 느끼게 한다는 단점이 있다. 본 논문에서 제안하는 감성어휘를 이용한 음악 추천서비스는 이러한 단점을 극복하고자 인간의 감성을 표현해 줄 수 있는 감성어휘를 이용해, 노래가사 내에서 단어를 검색해 사용자의 현재 상태에 적합한 노래와 노래가사를 추천해주는 서비스이다. 본문에서 제안하고자 하는 음악 추천서비스에서 사용자의 현재 감성 상태에 대한 입력은 7가지의 대표감성으로 받게 된다. 사용자의 감성을 입력 받으면 감성에 적합한 감성어휘를 노래가사와 매치 시켜 추천 해줄 노래가사의 우선순위를 정해 사용자에게 노래와 노래가사를 함께 추천한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권7호
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• pp.7-17
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• 2021

본 연구는 온라인 패션 리테일링에서 최근 이용이 증가하고 있는 데이터 융합 기반 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질이 정보 신뢰와 만족 및 구매 의도에 미치는 영향을 검증하였다. 연구를 위한 설문은 아마존 미케니컬 터크에서 시행되었으며, 사이즈 추천 테크놀로지의 사용 경험이 없는 18세 이상 60세 이하의 미국 거주 여성을 대상으로 하였다. 이들은 설문에 제시된 링크를 클릭하여 특정 패션 온라인 리테일러의 웹페이지에서 사이즈 추천 테크놀로지를 경험한 뒤, 설문에 답하였다. 불성실한 응답을 제외한 213부를 SPSS 27.0과 Process Macro(모델 6번, 5,000 bootstrapping sample)를 이용하여 분석한 결과, 사이즈 추천 테크놀로지 서비스 품질의 하위차원은 반응성과 사용 편의성으로 나타났으며, 두 하위차원은 모두 정보 신뢰와 만족을 매개로 하여 구매 의도에 영향을 미치고 있는 것으로 나타났다. 본 연구는 이와 같은 결과를 바탕으로 사이즈 추천 테크놀로지의 상용화를 위한 전략을 제언하였다.