• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.597-602
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• 2007

본 연구는 추천시스템에서 협업필터링 알고리즘을 이용하여 특정 상품에 대한 고객의 선호도를 예측함에 있어 고객이 상품에 대해 평가한 선호도 평가치를 고객별로 표준화시켜 예측하여 기존의 예측 정확도를 향상시키는 방법에 대하여 연구하였다. 일반적으로 상품에 대한 고객의 선호도를 평가하기 위하여 절대적 기준의 수치적 척도가 제공되지만 개인에 따라서는 상품에 대한 선호 정도가 절대적 척도에 다르게 반영되어 개인별 선호도에 차이가 발생할 수 있다. 이러한 개인적 특성이 동일한 척도의 평가치로 예측되면 예측 결과의 오차를 크게 할 가능성이 있다. 또한 개인이 평가한 선호도 평가치의 편차가 협업필터링 알고리즘을 통한 선호도 예측 정확도와 밀접한 관계를 가지고 있음을 알 수 있었으며 이러한 문제를 해결하기 위하여 개별 고객이 평가한 선호도 평가치를 표준화시켜 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측을 실시하였다. 분석결과 표준화된 선호도 평가치를 이용한 예측 결과가 비표준화 선호도 평가치를 이용한 예측 결과보다 예측력이 우수함을 알 수 있었으며 결과에 대한 통계적 분석을 통하여 표준화된 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법과 비 표준화 선호도 평가치를 이용한 선호도 예측 방법을 혼합할 경우 선호도 예측 정확도를 더 향상시킬 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (A)
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• pp.698-700
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• 2003

본 논문에서는 협력적 여과방식에서 고객의 특정 상품에 대한 선호도 예측의 정확도를 향상하기 위해 상품의 선호도 값에 가중치를 반영하는 전처리 방법을 제안한다. 이를 위해 고객별 상품의 선호도 값에 정보검색 분야에서 사용되고 있는 벡터 공간 모델을 이용하여 가중치를 부여하며, 이를 통하여 특정 상품을 선호하는 고객과 전체 상품을 고루 선호하는 고객간의 차별화 값을 반영하여 보다 정확한 선호도를 예측할 수 있게 된다. 전처리 과정을 수행하지 않은 기존의 협력적 여과 방식과의 실험을 통한 비교 분석을 통하여 본 논문이 제안하는 전처리 과정의 타당성과 비교우위를 검증한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.407-414
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• 2005

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객선호도 추정모형을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 고객의 행동패턴만으로 고객의 제품선호도를 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도에 영향을 주는 요인들의 상대적인 가중치를 학습을 통해 최적화시킴으로써, 보다 정확한 선호도 평가를 가능하게 해 주다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과와 단순선호도 계산식을 이용했을 경우의 성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석결과는 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링 성과가 단순 선호도 모형을 적용했을 때의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제12권4호
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• pp.1-14
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• 2006

본 연구는 상품추천을 위해 필요한 고객 선호도 추정모형(Customer Preference Estimation Model)을 제안하고, 이러한 선호도 추정결과에 따른 선호도 정보를 이용하여 궁극적으로 상품추천의 성과를 제고시키기 위한 방법을 제시하였다. 즉, 제품에 대한 고객 선호 영향요인들과 고객 선호도와의 관계를 모형화 함으로써 고객 선호도를 보다 더 정확히 추정할 수 있는 새로운 선호도 추정모형을 제안하였다. 이 제안모형은 선호도 영향요인들의 상대적인 가중치를 선호도 최적화 학습을 통해 도출함으로써, 보다 정확한 선호도 측정을 가능하게 해 준다. 한편, 이 모형의 타당성을 검증하기 위해서 본 연구에서는 가상서점 고객들을 대상으로 고객 선호도 정보를 수집한 후, 본 제안모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 추천성과와 사전가중치 부여방식인 기존 선호도 계산식을 이용했을 경우의 추천성과를 비교 분석하였다. 이에 대한 실증분석 결과는 본 연구에서 제안한 선호도 추정모형을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과가 기존 선호도 계산방식을 적용했을 때의 협업 필터링의 성과보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2010년도 춘계학술발표논문집 1부
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• pp.296-298
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• 2010

본 논문은 유비쿼터스 핵심기술인 RFID(Radio Frequency IDentification)를 이용하여 대형마트와 같은 오프라인 쇼핑몰에서 고객의 실시간 위치 파악과 쇼핑 동선을 분석하여 고객의 선호상품을 예측하여 적시에 효율적으로 선호 상품 정보를 서비스 할 수 있는 쇼핑동선 분석 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 RFID 태그가 부착된 쇼핑카트를 이용하여 개별 고객들의 쇼핑 동선 및 쇼핑 패턴을 지속적으로 학습하여 이를 기반으로 각 고객들의 쇼핑패턴을 분석하고 분석된 쇼핑패턴 정보로 이용하여 선호 구역 및 선호 상품을 예측한다. 예측된 선호상품 정보는 고객의 휴대 단말기를 통해 실시간으로 전송된다

• CRM연구
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• 제4권1호
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• pp.55-68
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• 2011

최근 웹 서비스의 발달과 함께 웹 컨텐츠를 다양하게 활용함으로써, 사용자의 경험을 기반으로 한 개인화 분석이 주목 받고 있다. 기존의 개인화 분석은 주로 데이터베이스의 데이터를 활용한 규칙 및 통계 모형을 기준으로 수행되고 있다. 이에 시장조사 소요기간에 따른 적시성을 반영하는데 어려움이 있었으며, 데이터베이스 적재 데이터가 고객 행동에 대한 결과였기 때문에 고객의 이용 특성을 반영하는데 한계가 지적되어 왔다. 그러나, 최근 고객의 사이트 방문에서부터 방문을 종료할 때까지의 모든 행동을 추적하고 분석하여 개인화된 서비스를 제공하기 위한 많은 연구와 상용화된 기술 개발이 진행되었다. 본 연구에서는 온라인상에서의 고객 행동을 웹 로그 분석을 이용하여 분석함으로써 고객의 행동정보를 U-Score(Usage Score, 이용지수), P-Score(Preference Score, 선호지수), M-Score(Mania Score, 마니아지수) 등 다양한 고객 선호지수를 도출하였다. 이러한 고객의 선호지수를 통해 웹 컨텐츠에 대한 고객의 선호정보를 파악함으로써, 고객에 대한 심도 있는 리포팅과 고객관계관리가 가능하며 개인화 추천 서비스에 유용하게 사용할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.27-31
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• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제14권4호
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• pp.201-216
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• 2008

현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호 영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.52-57
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• 2001

인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문 시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로써 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.