웰니스 콘텐츠 추천을 위한 메타데이터 구성 및 웰니스 특성 분석 방법
저자
발행사항
용인: 단국대학교 대학원, 2014
학위논문사항
학위논문(석사) -- 단국대학교 대학원 , 컴퓨터학과 컴퓨터 과학 전공 , 2014. 8
발행연도
2014
작성언어
한국어
DDC
025.3 판사항(22)
발행국(도시)
경기도
기타서명
(A) Method of Meta-data Configuration and Wellness Feature Analysis Technique for Wellness Content Recommendation
형태사항
v, 39 p.: 삽화; 30cm.
일반주기명
지도교수:이재동
참고문헌 : p.36-37
소장기관
최근 웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역만을 다루어 웰니스를 위한 추천에 적합하지 않다. 때문에 웰니스 영역을 통합하여 관리할 수 있는 콘텐츠 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 웰니스 영역을 통합하여 관리하기 위한 콘텐츠의 웰니스 영역별 세부 속성과 특성 분석 방법을 제안한다.
웰니스는 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역에서 최적의 상태를 추구하는 것으로 정의된다. 본 논문에서는 웰니스 콘텐츠 추천 위해 웰니스의 영역을 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 5가지를 채택하고 웰니스 영역별 세부 속성을 정의한다. 세부 속성은 해당 연구 분야에서 통상적으로 사용되거나 표준화 된 자료를 이용하였다.
본 연구에서는 웰니스 영역별 특성을 분석하기 위해 동일 가중치와 규칙 기반 기법을 이용한다. 세부 속성들이 각 영역에서 미치는 영향에 대해 판단할 수 없기 때문에 동등 가중치를 기본으로 적용하였다. 이에 대한 가중치는 추천이 진행된 후 통계적 학습을 통해 차등 가중치로 변환이 가능하다. 또한 각 세부 속성이 기준이나 범위가 있는 경우 규칙 기반 기법을 적용한다.
성능 평가를 위해 설문 조사를 진행하여 콘텐츠 10개에 대한 사용자들의 일반적인 웰니스 영역별 점수를 구한다. 설문지는 웹페이지로 구축하였고, 이메일로 대상자들에게 설문 요청을 했다. 설문 조사 결과와 제안하는 방법을 적용한 결과의 코사인 유사도를 통해 제안하는 방법의 효율성을 증명한다.
Recently, interest in wellness has increased, Research on recommendation systems for wellness have been tried as a representative study in the convergence of IT and wellness. However, existing research does not suitable to the recommendation of wellness content. Because it deals with only the area of one or more of the five wellness areas : physical, spiritual, emotional, social and intellectual. Thus, analytical techniques of content that can be integrated and managed the wellness area is required. In this paper, we provide a detailed properties and analysis methods of characteristics of each wellness areas of content to be integrated and managed a wellness area.
Wellness is defined by pursuing a state of optimal in physical, spiritual, emotional, social, intellectual area. In this paper, we adopted the five physical, mental, emotional, social and intellectual area to analyze and define the detailed properties for wellness content recommendation. Detailed properties were defined using the data that has been standardized or commonly used in the research area.
In this paper, using the techniques of rule-based and equal weight in order to analyze the characteristics of each wellness areas. This paper was applied to the basic equal weight since it is not possible to determine the effect of detailed properties in each area. This weighting can be converted to differential weighting via statistical learning after executing the recommendation request. If detailed properties have criteria or ranges, this paper apply a rule-based technique.
This paper survey each wellness area user’s common score of ten content via questionnaire survey for performance evaluation. the questionnaire was built on the web page and a questionnaire was surveyed via e-mail. Prove the effectiveness of the methods provided via a cosine similarity of the results of applying the proposed method and the results of the survey.
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