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기계 학습 방법을 이용한 활동 프로파일 기반의 스마트 시니어 분류 모델 개발

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dc.contributor.author윤유동-
dc.contributor.author양영욱-
dc.contributor.author지혜성-
dc.contributor.author임희석-
dc.date.accessioned2021-09-03T13:13:07Z-
dc.date.available2021-09-03T13:13:07Z-
dc.date.created2021-06-17-
dc.date.issued2017-
dc.identifier.issn2233-4890-
dc.identifier.urihttps://scholar.korea.ac.kr/handle/2021.sw.korea/85868-
dc.description.abstract최근 스마트폰의 보급 및 웹 서비스의 도입으로 온라인 사용자들은 대규모의 콘텐츠를 시간과 장소에 관계없이 접할 수 있게 되었다. 그러나 사용자들은 대규모의 콘텐츠 사이에서 원하는 콘텐츠를 찾는 데 어려움을 겪게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 분야에서 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 그러나 정보 환경의 변화에 따른 시니어 계층의 적극적인 변화에도 불구하고 시니어 계층에 초점을 맞춘 사용자 모델링 및 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족한 실정이다. 이에 본 논문에서는 기계 학습 방법을 기반으로 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있는 모델링 방법을 제안하고, 스마트 시니어 분류 모델을 개발한다. 이 결과, 스마트 시니어 계층의 선호도를 파악할 수 있을 뿐만 아니라 스마트 시니어 분류 모델 개발을 통해 시니어 사용자에게 가장 적합한 활동 및 콘텐츠를 제공하는 콘텐츠 추천 연구에 대한 발판을 마련하였다.-
dc.languageKorean-
dc.language.isoko-
dc.publisher한국융합학회-
dc.title기계 학습 방법을 이용한 활동 프로파일 기반의 스마트 시니어 분류 모델 개발-
dc.title.alternativeDevelopment of Smart Senior Classification Model based on Activity Profile Using Machine Learning Method-
dc.typeArticle-
dc.contributor.affiliatedAuthor임희석-
dc.identifier.doi10.15207/JKCS.2017.8.1.025-
dc.identifier.bibliographicCitation한국융합학회논문지, v.8, no.1, pp.25 - 34-
dc.relation.isPartOf한국융합학회논문지-
dc.citation.title한국융합학회논문지-
dc.citation.volume8-
dc.citation.number1-
dc.citation.startPage25-
dc.citation.endPage34-
dc.type.rimsART-
dc.identifier.kciidART002194638-
dc.description.journalClass2-
dc.description.journalRegisteredClasskci-
dc.subject.keywordAuthor활동 프로파일-
dc.subject.keywordAuthor스마트 시니어-
dc.subject.keywordAuthor기계 학습-
dc.subject.keywordAuthor지도 학습-
dc.subject.keywordAuthor비지도 학습-
dc.subject.keywordAuthor분류 모델-
dc.subject.keywordAuthorActivity Profile-
dc.subject.keywordAuthorSmart Senior-
dc.subject.keywordAuthorMachine Learning-
dc.subject.keywordAuthorSupervised Learning-
dc.subject.keywordAuthorUnsupervised Learning-
dc.subject.keywordAuthorClassification Model-
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Graduate School > Department of Computer Science and Engineering > 1. Journal Articles

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