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베이지안 네트워크를 이용한 상황인지 모바일 앱 카테고리 추천 시스템
노우현(Woo-Hyun Rho),조성배(Sung-Bae Cho) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.40 No.12
본 논문에서는 스마트폰 상에서 사용자의 상황을 파악하고, 그에 따라 적합한 모바일 앱 카테고리 추천 시스템을 제안한다. 스마트폰에 탑재된 위치, 가속도, 소리를 측정할 수 있는 여러 센서의 정보로부터 베이지안 네트워크를 이용해서 사용자의 상황을 알아내어 적합한 앱 카테고리를 추천한다. 실제 안드로이드 시스템으로 본 논문에서 제안한 시스템을 구현, 실험하여 정확률과 재현률 및 두 지표를 혼합한 F1 척도를 통해 평가하였다. 총 430가지의 상황 중에서, 30개 경우에 대해 20대의 일반 사용자 5명으로 실험한 결과, 제시한 시스템이 유용함을 확인하였다. In this paper, we propose a system to recommend context-aware category for applications in smartphone by context inference. Because smartphones equipped with a rich set of embedded sensors such as accelerometer, GPS, and microphone afford to infer appropriate contexts, it recommends context-aware App category using Bayesian network with the smartphone sensor data. To show the usefulness of the proposed system, we have tested with precision, recall and F1 measures. The experimental results with five subjects in the 20th for 30 cases out of 430 contexts confirm that the proposed system is useful for recommending App category appropriate to users.