전자책을 위한 카테고리기반 속성 혼합 기법 (Category-based Feature Mixing Method for e-Books)

서지정보

· 발행기관 : 한국정보기술학회
· 수록지 정보 : 한국정보기술학회논문지 / 7권 / 6호 / 225 ~ 233페이지
· 저자명 : 윤현남, 김형일

초록

현재 전자책은 출판물의 내용이 되는 텍스트에 음성과 동영상 등을 접목하여 디지털 콘텐츠 형태로 존재한다. 전자책은 저장매체에 담아서 이동할 수 있으므로 휴대성이 뛰어나고, 지속적인 빠른 정보 갱신이 가능하다. 그러나 전자책은 다양한 형식으로 존재하는 경우가 많으며, 전자책이 활성화되면 사용자들은 자신이 원하는 전자책을 검색하는 데 많은 시간을 소비할 것이다. 이와 같은 문제점을 해결하기 위해서는 다양한 형태로 존재하는 전자책의 분석 기술이 필요하다. 본 논문에서는 사용자에게 적합한 전자책을 추출하는 기법을 제안한다. 제안된 기법은 카테고리를 이용하여 속성을 혼합하고, 전자책 카테고리와 사용자의 전자책 대출목록을 분석하여 사용자에게 적합한 전자책을 추출한다. 시뮬레이션에서 사용자의 특성을 고려한 기법은 36%의 평균 적중률을 나타내었고, 제안한 기법 73%의 평균 적중률을 나타내었다. 여러 시뮬레이션을 통해 제안한 기법의 효과를 확인하였다.

영어초록

Current e-books exist as digital content that integrates voice and video to the text. Because e-books exist as digital content, they are easy to distribute. Furthermore, e-books are highly portable because they can be stored in a storage device. e-Books can be quickly and continuously updated. e-Books often exist in diverse forms. If the popularity of e-books will increase, users will spend a lot time trying to find the e-books they want. In order to solve this problem, it is necessary to find technique that can analyze e-books of various forms effectively. In this paper, we propose a method for extracting appropriate e-books to individual users. The proposed method mixes feature using category and this method analyzes the categories of e-books and a list of e-books borrowed by the users, and extracts e-books suitable for users. In simulation, the method that considered the characteristics of user showed the mean hit ratio of 36% and the proposed method showed 73%. Several simulation results that show the effectiveness of the proposed method are also presented.

참고자료

· 없음