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      디지털 콘텐츠를 위한 소속도를 이용한 사례기반 필터링

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      https://www.riss.kr/link?id=A82427888

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      국문 초록 (Abstract)

      디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해서는 디지털 콘텐츠를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추출하는 기술이 필요하다. 그리고 빠른 시간 내에 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 찾기 위해서는 디지털 콘텐츠에 대한 필터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개인에게 적합한 디지털 콘텐츠를 필터링하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 디지털 콘텐츠에 대한 사례기반 정보를 분석하여 개인 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도 분석에는 디지털 콘텐츠 사용에 대한 사례를 이용한다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다.
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      디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해...

      디지털 콘텐츠의 양이 방대해지면서 사용자가 원하는 디지털 콘텐츠를 검색하는 데 많은 시간이 필요하다. 그러므로 방대한 디지털 콘텐츠로부터 사용자가 원하는 콘텐츠를 제공하기 위해서는 디지털 콘텐츠를 분석하여 사용자에게 적합한 콘텐츠를 추출하는 기술이 필요하다. 그리고 빠른 시간 내에 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 찾기 위해서는 디지털 콘텐츠에 대한 필터링 기술이 필요하다. 본 논문에서는 개인에게 적합한 디지털 콘텐츠를 필터링하는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 디지털 콘텐츠에 대한 사례기반 정보를 분석하여 개인 사용자에게 적합한 디지털 콘텐츠를 제공한다. 사용자의 선호도 분석에는 디지털 콘텐츠 사용에 대한 사례를 이용한다. 다양한 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다.

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      다국어 초록 (Multilingual Abstract)

      As digital contents become vast in quantity, it takes long time for users to search the digital contents they want, which is a problem that has arisen. Therefore, it is required to have the technology that analyzes vast digital contents and extracts the appropriate contents for users in order to provide them with contents they want. For a fast searching of digital contents suitable for users, it is necessary to have the technology of filtering for digital contents. In this paper, we propose a method of filtering digital contents suitable for individual users. The method suggested in this paper is to analyze case-based information in digital contents and provide the digital contents suitable for individual users. The case for using digital contents is used for analysis of users' preference. Various simulations were conducted to confirm the effectiveness of the proposed method.
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      As digital contents become vast in quantity, it takes long time for users to search the digital contents they want, which is a problem that has arisen. Therefore, it is required to have the technology that analyzes vast digital contents and extracts t...

      As digital contents become vast in quantity, it takes long time for users to search the digital contents they want, which is a problem that has arisen. Therefore, it is required to have the technology that analyzes vast digital contents and extracts the appropriate contents for users in order to provide them with contents they want. For a fast searching of digital contents suitable for users, it is necessary to have the technology of filtering for digital contents. In this paper, we propose a method of filtering digital contents suitable for individual users. The method suggested in this paper is to analyze case-based information in digital contents and provide the digital contents suitable for individual users. The case for using digital contents is used for analysis of users' preference. Various simulations were conducted to confirm the effectiveness of the proposed method.

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      목차 (Table of Contents)

      • 요약
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 관련 연구
      • Ⅲ. 소속도를 이용한 필터링
      • 요약
      • Abstract
      • Ⅰ. 서론
      • Ⅱ. 관련 연구
      • Ⅲ. 소속도를 이용한 필터링
      • Ⅳ. 시뮬레이션
      • Ⅴ. 결론 및 향후 연구
      • 참고문헌
      • 저자소개
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      참고문헌 (Reference)

      1 이호영, "웹2.0시대 디지털 콘텐츠의 사회적 확산 경로 연구"

      2 J. Park, "XML Topic Maps: creating and using topic maps for the Web" Addison-Wesley 2003

      3 R. Wilson, "The Look and Feel of an Ebook: Considerations in Interface Design" 530-534, 2002

      4 D. Billsus, "Learning Collaborative Information Filters" 46-54, 1998

      5 J. Park, "Just For Me: Topic Maps and Ontologies" 145-159, 2005

      6 B. Sarwar, "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" 285-295, 2001

      7 M. Deshpande, "Item-Based Top-N Recommendation Algorithms" 22 (22): 143-177, 2004

      8 Y. Chu, "How to Turn the Page" 186-188, 2003

      9 J. Konstan, "GroupLens: Applying Collaborative Filtering to Usenet News" 40 (40): 77-87, 1997

      10 J. Breese, "Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering" 43-52, 1998

      1 이호영, "웹2.0시대 디지털 콘텐츠의 사회적 확산 경로 연구"

      2 J. Park, "XML Topic Maps: creating and using topic maps for the Web" Addison-Wesley 2003

      3 R. Wilson, "The Look and Feel of an Ebook: Considerations in Interface Design" 530-534, 2002

      4 D. Billsus, "Learning Collaborative Information Filters" 46-54, 1998

      5 J. Park, "Just For Me: Topic Maps and Ontologies" 145-159, 2005

      6 B. Sarwar, "Item-based Collaborative Filtering Recommendation Algorithms" 285-295, 2001

      7 M. Deshpande, "Item-Based Top-N Recommendation Algorithms" 22 (22): 143-177, 2004

      8 Y. Chu, "How to Turn the Page" 186-188, 2003

      9 J. Konstan, "GroupLens: Applying Collaborative Filtering to Usenet News" 40 (40): 77-87, 1997

      10 J. Breese, "Empirical Analysis of Predictive Algorithms for Collaborative Filtering" 43-52, 1998

      11 S. V. Agoshkov, "Electronic Publication Maintenance Systems" 28 (28): 293-300, 2002

      12 N. Moraveji, "Designing an Integrated Review Sheet for an Electronic Textbook" 892-893, 2003

      13 S. Seedorf, "Creating a Topic Map Query Tool for Mobile Devices using J2ME and XML" 92 : 111-116, 2005

      14 L. Maicher, "Charting the Topic Maps Research and Applications Landscape" Springer 2006

      15 B. Sarwar, "Application of Dimensionality Reduction in Recommender System-A Case Study" 2000

      16 J. Herlocker, "An Algorithmic Framework for Performing Collaborative Filtering" 230-237, 1999

      17 G. Linden, "Amazon. com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering" 76-80, 2003

      18 S. K. Card, "3Book: A Scalable 3D Virtual Book" 1095-1098, 2004

      19 S. K. Card, "3Book: A 3D Electronic Smart Book" 303-307, 2004

      20 김진규, "2010년 2분기 콘텐츠산업 동향분석보고서" 한국콘텐츠진흥원 2010

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      2015-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2011-01-01 평가 등재학술지 유지 (등재유지) KCI등재
      2008-01-01 평가 등재학술지 선정 (등재후보2차) KCI등재
      2007-05-04 학회명변경 영문명 : The Korea Contents Society -> The Korea Contents Association KCI등재후보
      2007-01-01 평가 등재후보 1차 PASS (등재후보1차) KCI등재후보
      2006-01-01 평가 등재후보학술지 유지 (등재후보1차) KCI등재후보
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      2016 1.21 1.21 1.26
      KCIF(4년) KCIF(5년) 중심성지수(3년) 즉시성지수
      1.29 1.25 1.573 0.33
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