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웰니스 콘텐츠 추천을 위한 메타데이터 구성 및 웰니스 특성 분석 기법
Meta-data Configuration and Wellness Feature Analysis Technique for Wellness Content Recommendation 원문보기

韓國컴퓨터情報學會論文誌 = Journal of the Korea Society of Computer and Information, v.19 no.8, 2014년, pp.83 - 93  

홍민성 (단국대학교 컴퓨터학과) ,  이오준 (단국대학교 소프트웨어학과) ,  이원진 (단국대학교 미디어콘텐츠연구원) ,  이재동 (단국대학교 소프트웨어학과)

초록
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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 다루기 때문에 웰니스를 위한 추천 시 사용자들의 신뢰도와 만족도가 떨어지는 결과를 초래할 수 있다. 따라서 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성을 통합하여 관리 및 분석할 수 있는 기법이 필요하다. 본 논문에서는 이를 위한콘텐츠의 메타데이터 구성과 웰니스 영역별 특성분석 방법을 제안한다. 또한 사전 설문과 제안하는 웰니스 영역별 계산 방법을 적용하여 분석한 콘텐츠의 웰니스 영역별 특성의 코사인 유사도를 분석하여 제안하는 방법의 효율성을 증명한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.

Abstract ▼ AI-Helper 아이콘AI-Helper

Research into recommendation systems for wellness content has focused on representative research on the convergence of wellness and information technology, as interest in wellness has recently increased. But existing research is not suitable because it uses only one or two of the five wellness areas...

주제어

#웰니스   #콘텐츠   #추천   #메타데이터   #IT융합  

질의응답

핵심어 질문 논문에서 추출한 답변
해외에서 연구되고 있는 웰니스 휠을 구성하는 5가지는 무엇인가? 해외에서 연구되고 있는 ‘웰니스 휠’은 기본적으로 웰니스의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 5가지를 기본으로 구성한다. 각 기관의 연구 분야와 지향하는 방향에 따라타 영역이 추가되거나 세부적으로 분류되어 많게는 12가지 영역으로 구분하고 있다.
최근 웰니스의 정의는? 이후 신체적, 정서적 웰빙의 상태를 묘사하기 위한 용도로 정의되었고, 후에 신체적, 정신적, 사회적 부분이 조화되어 최고 수준의 건강 상태로 새롭게 정의되었다[3]. 최근에는 웰니스를 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역에서 최적의 상태를 추구하는 것으로 정의하고 있다[4]. 이러한 연구는 해외에서 각 분야에 맞게 새로이 정의되기도 했으나 대부분 5가지 영역은 기본적으로 포함하여 다루고 있다.
웰니스에 대한 관심은 무엇을 통하여 확대되고 있나? 오늘날 고령화와 급진전/소득 향상 등으로 삶의 질 개선 욕구가 증가, 치료에서 예방 중심으로 소비자의 건강관리 패러다임이 변화하고 웰니스에 대한 관심이 증가하고 있다. 이에 대한 사회적 관심은 IT 분야를 포함한 다양한 산업 분야들 간의 융합을 통하여 확대되고 있다[1]. 웰니스와 IT 융합의 대표적인 것으로, 웰니스를 위해 사용자에게 맞춤화된 콘텐츠를 추천해주는 시스템이 있다.
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참고문헌 (23)

  1. R&D Information Center, "Current Situation of Technique and Market Tendency of Bio Medical Devices Convergence Industry," 2012. 

  2. J.Y. Choi, Y.S. Go, S.C. Choi, C.G. Kang, and W.S. Choi, "Health-Care 3.0," CEO information, Journal of SERI, 2011. 

  3. S.H. Park, D.G. Jang, "IT Convergence Trends in Wellness," Journal of KIISE, special manuscript I, 2013. 

  4. C. Corbin, G. Welk, W. Corbin, and K. Welk, "Concepts of Fitness and Wellness: A Comprehensive Lifestyle Approach," 5th ed. McGraw -Hill, 2004. 

  5. UM Medicine HALL HEALTH CENTER Wellness Wheel, http://depts.washington.edu/hhpccweb/content/clinics/health-promotion/wellness-wheel 

  6. Bill Hettler's Wellness Wheel, http://recsports.tamucc.edu/fitness_and_wellness/wellness_wheel.html 

  7. TMCC Wellness Wheel, http://www.tmcc.edu/fitness/wellfit-lifestyles-program/ 

  8. D.J. Kim, I.G. Kim, Y.S. O, and Y.J. Sin, "Development of Web-Based Personal Exercise Prescription System for Health Management," Official Journal of the Korean Association of Certified Exercise Profession -als, Vol. 12, No. 1, pp. 73-82, 2010. 

  9. H.T. Choi, and S.B. Cho, "A Collaborative Filtering Recommendation System using ConceptNet-based Mood Classification by Genre," The Juornal of The Korea Computer Congress, Vol. 38, No. 1. 2011, pp. 216-219. 

  10. S.K. Kim, and Y.H. Kim, "Design and Evaluation of learing Method Recommendation System using Item-Based Pattern", Journal of The Korea Contents Association, Vol. 9, No. 5, pp. 346-354, 2009. 

  11. J.H. Won, J.W. Lee, and H.M. Park, "A Tag Clustering and Recommendation Method for Photo Categorization," Journal of Korean Society for Internet Information, Vol. 14, No. 2, pp, 1-13, 2013. 

  12. K.Y. Jung, and W.S. Ha, "Recommendation System using Associatibe Web Document Classification by Word Frequency and $\alpha$ -Cut," The Journal of The Korea Contents Association, Vol. 8, No. 1, pp. 28-35, 2007. 

  13. G. Kovasznai, "Developing an expert system for diet recommendation," 6th IEEE International Symposium on(SACI), pp. 505-509, 2011. 

  14. E.Y. Jung, B.H. Jeong, E.S. Yoon, D.J. Kim, Y.Y. Park, and D.K. Park, "Personalized diet and exercise management service based on PHR," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 17, No. 9, pp. 113-125, 2012. 

  15. J.W. Park, and Y.K. Lee, "A Method of Recommending Learning Contents Using Similarity and Difficulty," Journal of The Korea Society of Computer and Information, Vol. 17, No. 7, pp. 127-137, 2011. 

  16. S.S. Sohail, J. Siddiqui, and R. Ali, "Book Recommen -dation System Using Opinion Mining Technique," IEEE ICACCI, pp. 1609-1614, 2013. 

  17. Y.Y. Chen, A.U. Cheng, and W.H. Hsu, "Travel Recom -mendation by Mining People Attributes And Travel Group Types From Community- Contributed Photos," Multimedia, IEEE Transactions on, Vol. 15, No. 6, pp. 1283-1295, 2013. 

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  18. S.E. Shepstone, Z.-H. T, and S.H. Jensen, "Audio- based Age And Gender Identification to Enhance the Recommendation of TV Content," Journal of IEEE Transactions on Consumer Electronics, Vol. 59, No. 3, pp. 721-729, 2013. 

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  19. S.B. Park, and Y.T. Baek "A Study of Story Visualization Based on Variation of Characters Relationship by Time," Journal of the Korea Society of Computer and Information, Vol.18, No.3, pp. 119-126, 2013. 

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  20. O.J. Lee, M.S. Hong, W.J. Lee, and J.D. Lee, "Scalable Collaborative Filtering Technique based on Adaptive Clustering," Journal of Korea Inteligent Information System Society, Vol.20, No.2, pp. 73-92, 2014. 

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  21. E.S. You, and S.B. Park, "Story-based Information Retrieval," Journal of Intelligence and Information Systems, Vol.19, No.4, pp. 81-96, 2013. 

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  22. W.J. Lee, K.W. Kim, K.D. Boo, and J.J. Woo, "A Study on the Adoption of NAC for Guaranteeing Reliability of u-Campus Network," Journal of Korean Institute of Information Technology, Vol.7, No.4, pp. 252-258, 2009. 

  23. O.J. Lee, and Y.T. Baek, "Hybrid Preference Prediction Technique Using Weighting based Data Reliability for Collaborative Filtering Recommendation System," Journal of Korean Society of Computer Information, Vol.19, No.5, pp. 61-69, 2014. 

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