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- 저자 : 최혜림(Hae-Lim Choi) (검색결과 4 건)
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사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 유사도 측정 연구
안병익 ( Byung-ik Ahn ),정구임 ( Ku-imm Jung ),최혜림 ( Hae-lim Choi ) 한국정보처리학회 2016 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.23 No.1
2015 년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC 보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
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날씨 및 요일 특성이 음식점 메뉴 검색시스템 이용에 미치는 영향에 관한 실증 연구
조찬열(Chan-Yeol Cho),정구임(Ku-Imm Jung),서양민(Yang-Min Seo),최혜림(Hae-Lim Choi) 한국스마트미디어학회 2017 스마트미디어저널 Vol.6 No.2
지속적인 경제 성장에 따라 소비자들의 외식 횟수는 해를 거듭할수록 점점 늘어나고 있으며 그 만큼 외식 산업 역시 양적인 성장을 기록하고 있다. 소비자가 외식을 결정하고 메뉴를 선정할 때 다양한 변수가 존재하지만, 본 연구에서는 강수, 적설, 운량 에 따른 날씨 변수와, 계절과 휴일에 따른 요일 변수가 소비자들의 메뉴 선택에 얼마나 기여하는 지를 중점적으로 규명하고자 하였다. 분석은 식신 의 사용자가 메뉴 검색을 하고 매장을 선택하고 조회하는 데이터를 연구 자료로 활용하였다. 여기에 기상청에서 제공하는 일별 날씨 데이터를 대입하여 분석을 수행하였다. 특히 강수, 적설, 운량에 따른 날씨 변수와 계절, 휴일에 따른 요일 변수로 나누어 연구 분석을 실시하였다. 이를 통해 날씨와 요일 변수가 사용자의 메뉴 검색에 유의미한 영향을 미친다는 결과를 확인할 수 있었으며, 본 연구 결과를 활용하면 외식산업 시장에서의 우위를 다질 수 있는 소상공인, 마케팅 종사자, 기타 관련자에게 많은 도움이 될 것으로 사료된다. Due to new social environment, expenditure on eating out has increased over the last few year, thereafter the food-tech industries have steadily grown as well. We have studied what variable would affect customer s choices when they plan to eat out or order in. There are two variables are taken into account to prove it. Firstly, it is climate changes, such as an amount of rainfall, snowfall and clouds. Secondly, it is days, such as seasons and holidays. Based on this, we looked up the SikSin user s behaviors patterns, then did analysis of the daily data provided by the Meteorological office. By the end of the study, it turned out that two variables, climate changes and days, both have a strong influence on customer’s choices. It is considered that this research outcome will make contributions to small businesses founders who want to take the initiative, marketing managers and people who are engaged in the food-tech industry.
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다속성 태도 모델과 협업적 필터링 기반 장소 추천 연구
안병익(Byung-Ik Ahn),정구임(Ku-Imm Jung),최혜림(Hae-Lim Choi) 한국스마트미디어학회 2016 스마트미디어저널 Vol.5 No.2
스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 위치 기반 정보는 모바일 생활의 필수 요소로 자리잡 았다. 이제 사용자들은 더 나아가 개인별 성향에 따른 맞춤형 정보를 원하고 있다. 개인 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하는 것이 필요한데 실생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들이 방문했던 장소의 중 유사한 속성을 가진 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자에게 거리기반 장소를 추천하 였다. 또한 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다. For a place-recommendation model based on user s behavior and multi-attribute attitude in this thesis. We focus groups that show similar patterns of visiting restaurants and then compare one and the other. We make use of The Fishbein Equation, Pearson s Correlation Coefficient to calculate multi-attribute attitude scores. Furthermore, We also make use of Preference Prediction Algorithm and Distance based method named Euclidean Distance to provide accurate results. We can demonstrate how excellent this system is through several experiments carried out with actual data.
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모바일 컨텍스트 기반 사용자 행동패턴 추론과 음식점 추천 모델
안병익(Byung-Ik Ahn),정구임(Ku-Imm Jung),최혜림(Hae-Lim Choi) 한국디지털콘텐츠학회 2017 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.3
The ubiquitous computing made it happen to easily take cognizance of context, which includes user’s location, status, behavior patterns and surrounding places. And it allows providing the catered service, designed to improve the quality and the interaction between the provider and its customers. The personalized recommendation service needs to obtain logical reasoning to interpret the context information based on user’s interests. We researched a model that connects to the practical value to users for their daily life; information about restaurants, based on several mobile contexts that conveys the weather, time, day and location information. We also have made various approaches including the accurate rating data review, the equation of Naïve Bayes to infer user’s behavior-patterns, and the recommendable places pre-selected by preference predictive algorithm. This paper joins a vibrant conversation to demonstrate the excellence of this approach that may prevail other previous rating method systems.
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