Abstract

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. 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: physical, emotional, social, intellectual, and spiritual. And It cause decline of reliability and satisfaction for recommendation. Thus, a wellness areal feature analysis and integration management technique is needed. In this paper, suggest meta-data configuration and feature analysis technique of content. Also Cosine similarity of wellness areal features of the content was analyzed by applying a wellness areal score calculated in this way and by suggested wellness areal detailed properties and a measurement system to verify the efficiency of this research. This allows the wellness features of contents analyzed, and even will be able to personalized recommendations service for wellness.

Full Text
Paper version not known

Talk to us

Join us for a 30 min session where you can share your feedback and ask us any queries you have

Schedule a call

Disclaimer: All third-party content on this website/platform is and will remain the property of their respective owners and is provided on "as is" basis without any warranties, express or implied. Use of third-party content does not indicate any affiliation, sponsorship with or endorsement by them. Any references to third-party content is to identify the corresponding services and shall be considered fair use under The CopyrightLaw.