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감성 및 상황 정보 융합 기반의 확장된 협업 필터링 기법을 이용한 음악추천시스템
최현석(Hyunsuk Choi),배효철(Hyochul Bae),서정진(Jungjin Seo),윤경로(Kyoungro Yoon) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.7
본 논문에서는 사용자의 개인적 취향에 맞는 음악을 추천할 수 있는 사용자 감성/상황 정보 융합 기반의 협업 필터링의 확장을 이용한 음악추천시스템을 소개한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 확장된 협업 필터링 방식을 사용하여 추천을 해준다. 이를 위해 본 논문에서는 추천의 근거가 되는 감성과 무드를 Thayer 음악 무드 모델을 이용하여 총 12 가지의 감성 정보, 8cluster 의 무드 정보로 분류했다. 또한 사용자의 상황 정보, 활동 & 날씨 & 시간에 대해서도 분류하였다. 분류된 정보는 음악감상 UI 를 이용하여 사용자 별 감성, 상황 그리고 음원의 무드 정보로 수집이 되었고, 수집된 정보를 기반으로 사용자 감성과 청취 곡 횟수를 퓨전하여 평가치 매트릭스를 만들었으며, 이를 바탕으로 단계적 협업 필터링에 의해 사용자 취향에 맞는 음악을 추천해 주는 방법이다.
조중연(Joong-Yeon Cho),배효철(Hyo-Chul Bae),이상헌(Sang-Hun Lee),진현욱(Hyun-Wook Jin),윤경로(Kyoungro Yoon) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.2A
수많은 데이터가 존재하는 인터넷 환경에서 검색 엔진은 매우 중요한 역할을 하고 있다. 그리고 최근에 멀티미디어 데이터의 발전에 따라 과거의 텍스트 기반의 검색과 함께 콘텐츠 기반 검색이 주목받고 있다. 이는 사용자에게 편의성을 제공하고 좀 더 정확한 정보를 검색하기 위한 노력이라고 할 수 있다. 하지만 멀티미디어 데이터를 검색하기 위해서 데이터에 대한 정보를 저장하기 위한 대용량의 저장소와 멀티미디어 데이터를 분석하기 위한 고성능의 컴퓨터가 필요하게 된다. 이로 인해 최근에 분산 컴퓨팅을 이용한 연산 성능향상과 함께 분산 저장소를 활용하기 위한 분산 컴퓨팅이 주목 받고 있다. 이를 통해 저장소 확장의 용이함 및 병렬처리를 이용한 처리 속도 향상을 함께 꾀할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 검색 시스템을 Apache의 Hadoop 플랫폼에 적용하고 MapReduce 프레임워크를 통한 시스템 개발 시 성능향상을 위해서 고려해야 하는 중요한 요소들을 분석한다.
SADL기반 스케일러블 데이터 서비스를 위한 콘텐츠 저작도구 개발
김경원(Kim, Kyungwon),문재원(Moon, Jaewon),임태범(Lim, Taebeom),이석필(Lee, Seokpil),배효철(Bae, Hyocheol),윤경로(Yoon, Kyoungro) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7
최근 인터넷 및 디지털 방송 서비스 환경 변화에 따라 사용자에게 제공되는 디지털 콘텐츠가 기하급수적으로 증가하게 되었고, 스마트 TV, 스마트 패드, 스마트폰 등 디지털 콘텐츠를 이용할 수 있는 기기들이 다양화 되어지고 있다. 또한, 사용자가 디지털 콘텐츠를 수집하는 경로와 이용하는 환경도 다양해지고 있다. 하지만, 현재 사용자가 제공되어 지고 있는 디지털 콘텐츠들은 특정 단말 및 사용환경에 종속된 형태로 제작되어 서비스되어지고 있으며, 다양한 성능을 가지는 단말들의 특성과 디지털 콘텐츠를 이용하는 사용자의 사용환경에 최적화된 서비스를 제공하지 못하고 있는 실정이다. 이에, 본 논문에서는 단말의 특성 및 사용자 사용환경에 최적화된 서비스를 제공할 수 있는 스케일러블 데이터 서비스를 제공하기 위한 프레임워크 기술과 스케일러블 데이터 서비스를 기술하기 위한 언어인 SADL(Scalable Application Descript Language)를 소개하고, 사용자가 사용하는 단말 특성과 사용환경에 최적화된 서비스를 제공하기 위한 SADL기반 콘텐츠를 저작할 수 있는 저작도구를 제안한다.