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초록

영어

The recommendation service is changing from client-server based internet service to social networking. Especially in recent years, it is serving recommendations with personalization to users through crowdsourcing and social networking. The social networking based systems can be classified depending on methods of providing recommendation services and purposes by using memory and model based collaborative filtering. In this study, we proposed the social network based sensibility design recommendation using associative user. The proposed method makes {user - associative design} matrix through the social network and recommends sensibility design using the memory based collaborative filtering. For the performance evaluation of the proposed method, recall and precision verification are conducted. F-measure based on recommendation of social networking is used for the verification of accuracy.

한국어

현대사회에서 추천 서비스는 클라이언트-서버 기반의 인터넷 서비스에서 소셜 네트워킹으로 변화되고 있다. 특히 최근에는 크라우드소싱과 소셜 네트워킹을 통하여 사용자에게 개인화 추천을 서비스하고 있다. 소셜 네트워크 기반 시스템은 메모리와 모델 기반 협력적 필터링을 이용한 추천 서비스 제공 방식과 목적에 따라 분류할 수 있다. 이에 본 논문에서는 소셜 네트워크 기반의 {사용자-연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천을 제안한다. 제안 하는 방법은 소셜 네트워크 기반에서 {사용자-연관 디자인} 행렬을 구성하고 메모리 기반 협력적 필터링을 이용하여 감성 디자인을 추천한다. 제안한 방법의 성능평가는 정확도와 재현율 검증을 진행한다. 정확도의 검증은 소셜 네트워 크 기반의 추천 적용유무에 따른 F-measure를 사용한다.

목차

요약
 Abstract
 1. 서론
 2. 관련연구
  2.1 소셜 네트워크
  2.2 감성공학을 이용한 디자인
 3. 소셜 네트워크 기반의 {사용자 – 연관 디자인} 행렬을 이용한 감성 디자인 추천
  3.1 디자인에 대한 시각 감성 데이터 수집
  3.2 소셜 네트워크 기반의 감성 디자인 추천
 4. 성능평가
 5. 결론
 ACKNOWLEDGMENTS
 REFERENCES

키워드

저자

• 정은진 [ Eun-Jin Jung | 상지대학교 컴퓨터정보공학과 지능시스템연구실 ]
• 김주창 [ Joo-Chang Kim | 상지대학교 컴퓨터정보공학과 지능시스템연구실 ]
• 정호일 [ Hoill Jung | 상지대학교 컴퓨터정보공학과 지능시스템연구실 ]
• 정경용 [ Kyungyong Chung | 상지대학교 컴퓨터정보공학부 ] Corresponding author

참고문헌

발행기관

간행물

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• 간행물명

  디지털융복합연구 [Journal of Digital Convergence]

• 간기

  계간

• pISSN

  2713-6434

• eISSN

  2713-6442

• 수록기간

  2003~2026

• 등재여부

  KCI 등재후보

• 십진분류

  KDC 569 DDC 620