사진 분석 기반 사용자 유형별 맞춤형 미디어 콘텐츠 추천 = Personalized Media Contents Recommendation based on User Propensity Determination using Picture Analysis

다국어 초록 (Multilingual Abstract)

Research on personalization services that provide each user's most needed needs for a large number of users is a topic of interest to modern people living in overflowing information. In this paper, we propose a method of analyzing user 's own photos and providing personalization services based on the past history of purchasing history and personal preference. The proposed method is based on the idea that photos stored on their smartphones can represent information and tendencies of users such as their occupation, hobbies, family relations, and pets. For example, if you have a lot of photos about puppies, you can think of them as people who love puppies or people who raise puppies. Based on this, 1) Analyze the photos stored on the user's smartphone to determine the type of the user. 2) We propose a personalization service method that recommends customized media contents to users based on the detected user type information. To do this, we verify the usefulness of the personalization service through photo analysis through experiments using the photograph data of the experiment participants and describe the future improvement plan.

국문 초록 (Abstract)

수많은 사용자들 개개인에게 맞추어 각각의 사용자가 가장 필요로 하는 것을 제공하고자 하는 개인화 서비스에 대한 연구는 넘쳐나는 정보 속에서 사는 현대인에게 무척 관심을 끄는 주제이다. 본 논문에서는 과거의구매 이력, 개인의 선호도 등이 필요한 기존의 개인화 서비스에서 벗어나 사용자 소유의 사진들을 분석하여이를 기반으로 개인화 서비스를 제공하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사람들이 자신의 스마트폰에 저장한 사진들이 자신의 직업, 취미, 가족관계, 애완동물 등 사용자의 정보 및 성향을 나타낼 수 있다는 것에착안했다. 예를 들어, 강아지에 관한 사진이 많이 저장되어 있는 사람이라면 강아지를 좋아하는 사람 또는 강아지를 키우는 사람이라고 연관 지어 생각할 수 있다. 이것을 기반으로 하여, 1) 사용자 스마트폰에 저장된사진들을 분석하여 사용자의 유형을 파악한다. 2) 파악한 사용자 유형 정보를 기반으로 사용자에게 맞춤형미디어 콘텐츠를 추천해주는 개인화 서비스 방법을 제안한다. 이를 위해 실험 참여자들의 사진 데이터를 이용한 실험을 통하여 사진 분석을 통한 개인화 서비스의 유용성을 검증하고 향후 개선 방안에 대하여 서술한다.

참고문헌 (Reference)

1 정재일, "인지반응에 미치는 광고의 반복과길이의 영향" 2000

2 "www.youtube.com"

3 Ricci, F, "Recommender System Handbook" Spring 2011

4 Leo W. Jeffres, "Media Influences on Public Perceptions of Ethnic Groups, Generations, and Individuals" 2011

5 "Google Cloud Vision API"

6 Michel Dupagne, "Exploring the Characteristic of Potential High-Definition Television Adopters" 2009

7 Anand Rajaraman, "Easy of Message Processing as a Moderator of Repetition Effects in Advertising" 1990