• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.383-384
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• 2018

최근 주말의 개념이 확장되고 일상보다 여유를 우위를 두는 사람들이 많아짐에 따라 여행 산업이 발전하고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향을 기반으로 하이브리드 협업 필터링을 이용한 여행지 추천 기법을 제안한다. 사용자별 여행지 선호도를 생성하고 사용자 기반 협업 필터링을 통해 후보 여행지를 생성하고 아이템 기반 협업 필터링을 수행하여 여행지 성향 점수를 생성한다. 여행지 성향 점수와 여행지별 성향을 고려하여 최종 여행지를 추천한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
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• 제17권1호
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• pp.55-66
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• 2010

본 연구에서는 2007년에 실시한 17대 대통령 선거를 위한 NI Korea의 인터넷 패널조사와 KBS의 대선 패널 전화여론조사 결과를 토대로 인터넷조사와 전화조사의 차이를 비교하고, 인터넷조사의 활용 가능성을 검토해 보고자 한다. 인터넷조사는 조사대상자가 인터넷 사용자로 제한됨에 따라 발생하는 포함오차와 조사 참여 의사를 갖는 사람들만을 조사에 참여시킴으로써 발생하는 선택편향 등으로 인해 흔히 표본의 대표성이 문제점으로 지적되고 있다. 이런 문제점을 해결하기 위해 인터넷 사용자 표본이 전체 유권자 표본을 설명 할 수 있도록 성향점수(Propensity score)를 사용하여 가중치를 보정하는 방안을 제시한다. 17대 대선 자료를 기초로 한 사례분석을 통해, 적절한 성향점수보정 기법을 적용하는 경우 인터넷조사를 선거예측에 활용하는것이 가능하다는 결론을 얻을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.19-20
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• 2018

전자상거래가 대중화되면서 다양한 아이템을 손쉽게 구매할 수 있는 환경이 조성되었다. 전자상거래에서 소비자의 구매율을 향상시키기 위해 개인 맞춤 추천 서비스가 요구되고 있다. 본 논문에서는 사용자 성향과 제품의 신뢰성을 고려한 상품 추천 기법을 제안한다. 사용자의 성향은 찜하기, 리뷰, 클릭 등과 같은 다양한 사용자의 행위 분석을 통해 추출하고 상품의 신뢰성은 SNS에서의 언급 수와 서비스내의 사용자 행위를 통해 계산한다. 계산된 성향을 기반으로 협업 필터링을 수행하여 상품별 예측 점수를 생성하고 상품의 신뢰성을 고려하여 최종적인 추천 목록을 생성한다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권2호
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• pp.767-787
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• 2018

본 연구는 기술혁신의 일자리 창출효과에 관해 산업조직론적인 관점에서 내/외부 기술소스가 고용에 미친 영향을 파악하고자 한다. 그간 과학기술 사업화정책은 공공부문이 생산한 기술을 기업이 흡습하여 기술력이 향상되면 부가가치가 창출되어 결과적으로 고용으로 이어진다는 가정에 기초하고 있으나, 실증적인 검증과 논의가 활발히 이루어지지는 못했다. 이에, 연구개발 활동을 수행하는 기업들의 재무데이터를 바탕으로 공공기술의 이전여부에 따라 기업의 고용지표를 비교하고 인과관계에 관해 분석한다. 성향점수기법을 활용하여 외부기술을 도입한 그룹과 자체 연구개발을 추진한 기업을 비교한 결과, 연구개발 전담인력과 기업 전체 고용인원 면에서 외부기술 도입그룹이 우세한 것으로 나타났다. 두 번째 분석파트에서 매개효과 모형을 이용해 연구개발 투자가 고용효과로 전환되는 인과적 영향을 파악한 결과, 외부기술 도입그룹의 전환효율성이 낮은 것으로 나타났다. 이를 종합해보면, 외부로부터 기술을 도입한 기업들은 기술을 내재화하는 과정, 후속개발 등에 추가적인 자원을 투입하는 것으로 파악된다. 고용효과 측면에서 볼 때, 이 결과는 기업이 외부로부터 기술을 도입하면 자체적인 투입요인(연구인력, 총 고용)을 줄일 수 있다는 선행연구와 달리, 분석대상 기업들은 둘 사이의 관계를 보완적으로 인식한다는 점을 시사한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제22권2호
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• pp.189-196
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• 2011

이 연구에서는 면접점수 표준화 방법으로 흔히 사용되고 있는 절사평균 방법, 순위평균 방법 및 z-점수평균 방법을 모의실험을 통해 비교하고자 한다. 모의실험 기법은 피면 접자의 참값 점수와 이것과 독립적인 잡음 변수가 심사자의 전문성에 의해 가중평균 형태로 심사자의 평가점수에 영향을 미친다고 가정한다. 다시 말해 심사자의 전문성이 커지면 개인의 참값 점수에 가까운 심사자의 점수가 관측되고, 심사자의 전문성이 작아지면 참값 점수 대신에 잡음 변수에 더 가까운 심사자의 점수가 관측된다. 여기에 심사자의 성향편의가 더해져 심사자의 최종 평가점수가 관측된다고 가정한다. 이 모의실험에서는 각 표준화 방법에 의한 심사자의 평균점수와 참값의 순위상관 값을 계산하여 이 값이 큰 방법을 좋은 방법으로 평가하였다. 그 결과 참값의 분포가 정규분포이면 z-점수평균이 가장 좋은 성능을 보였으며, 라플라스 분포이면 전체면접에서는 z-점수평균이 순위평균보다 다소 성능이 좋았으나 반분면접에서는 순위평균이 z-점수평균보다 다소 성능이 좋았다. 절사평균은 일반적으로 성능이 가장 낮게 나타났다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.51-59
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• 2010

Collaborative Filtering(CF) 기법에 기반을 둔 다양한 영화 추천 방법들이 제안 되어 왔다. CF는 영화를 본 사람들이 직접 영화에 대해 평가한 점수를 기반으로 같은 성향을 가진 이웃 그룹을 결정하고, 새로운 영화에 대해 그 영화를 이미 본 이웃의 점수를 기반으로 사용자의 새로운 영화에 대한 선호도 값을 예측하는 방법이다. 본 논문에서는 사용자에 따라 영화 장르에 대한 선호도 정보를 CF의 예측 값에 반영하는 새로운 방법을 제안한다. 이 방법은 CF를 기반으로 하는 모든 종류의 추천 방법에 결합하여 사용할 수 있다. 본 논문에서는 기존의 CF알고리즘에 장르기반 알고리즘을 결합한 CF-Genre의 성능과 기존의 CF 알고리즘의 성능을 측정 비교하였다. 성능 평가의 결과 CF-Genre가 기존 CF의 예측 성능을 3.3% 정도 개선하였다.

• 한국조사연구학회:학술대회논문집
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• 한국조사연구학회 2005년도 추계학술대회 발표논문집
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• pp.169-183
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• 2005

가중치 조정(weighting adjustment)으로 단위 무응답(unit nonresponse)을 처리하는 문제에서 성향점수를 추정하는 모형을 만들기 위해 응답변수와 관심변수를 동시에 고려하는 다변량 회귀나무(multivariate regression tree)기법을 제안하였다. 효과적인 무응답 조정층 구축을 위해 응답한 개체들만 사용하는 경우와 모든 개체들을 사용하는 경우를 제시하고 이 두방법을 편향의 관점으로 비교한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제19권2호
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• pp.242-247
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• 2009

지능형 추천 시스템은 사용자의 요청에 응답하는 수동적인 시스템이 아닌 사용자가 원하는 서비스를 제안하는 시스템으로서 최근 콘텐츠 서비스 분야에 많이 개발되고 있다. 이러한 지능형 추천 시스템은 콘텐츠 개인화 서비스에 응용되고 있으며 대표적인 추천기법으로 내용기반과 협업적 필터링 기법이 있다. 본 연구에서는 협업적 필터링 및 퍼지 시스템을 이용하여 추천 시스템의 기반 기술인 예측 시스템을 제안하였다. 제안한 예측 시스템은 사용자의 과거 영화평가 정보를 바탕으로 영화에 대한 평가점수를 예측한다. 영화평가 예측시스템의 성능은 영화 평가점수의 실제값과 예측값의 오차를 RMSE(root mean square error) 방법으로 계산한 후 기존의 영화평가 시스템 RMSE 값과 비교하여 평가하였다. 본 연구를 통해 제안한 영화평가 예측시스템이 추천 시스템의 기반 기술로서 활용이 가능하고 다른 멀티미디어 컨텐츠 서비스 추천에도 응용이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.171-182
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• 2019

온라인 쇼핑몰의 대중화로 인해 소비자는 폭 넓은 소비의 기회를 제공받고 있다. 소비자들은 온라인 쇼핑몰에서 제공되는 실제 상품을 구매한 사용자의 리뷰, 상품의 자세한 정보와 같은 정보를 활용하여 상품의 구매 여부를 결정한다. 방대한 정보가 신뢰할 수 있는 정보인지는 소비자들이 스스로 판단해야만하기 때문에 객관적이며 신뢰할 수 있는 정보의 제공이 필요하다. 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 상품의 추천을 위해서 상품의 신뢰도를 고려한 개인화된 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법은 개인화 추천을 위해서 사용자의 다양한 행위를 기반으로 사용자의 선호도를 판별한다. 또한, 최신의 성향을 반영하기 위해서 시간 가중치를 고려한 사용자 선호도 계산 방법을 제안한다. 마지막으로 사용자가 사용하지 않았던 상품에 대한 선호 점수를 예측하고 예측 점수가 높은 상품 중 신뢰도가 높은 상품들을 추천한다.

• 보건행정학회지
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• 제34권1호
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• pp.87-93
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• 2024

연구배경: 최근 건강기능식품 섭취에 따른 의료비 절감효과에 대해 상이한 연구결과들이 제시되면서 논쟁이 불거졌다. 이에 따라 본 연구는 건강기능식품 섭취 여부가 의료비 지출에 미친 영향을 분석하고자 한다. 방법: 2019-2020년의 제2기 한국의료패널 자료에서 2년간 건강기능식품을 섭취한 군과 섭취하지 않은 군을 확인하고 이들의 일반적 특성 차이를 배제하고자 성향점수매칭기법을 통해 1:1 매칭 데이터를 추출하였으며 두 군의 연간 총 의료비를 비교하였다. 더불어 의료비 지출에 대한 건강기능식품 섭취 여부의 영향을 확인하기 위해 다변량 회귀분석(Proc Surveyreg)을 실시하였다. 결과: 건강기능식품 섭취군은 약 172만 원을, 미섭취군은 약 143만 원을 의료비로 지출하였다(p=0.0186). 다변량 회귀분석 결과, 섭취군이 미섭취군에 비해 약 26.15% 더 많은 의료비를 지출하는 것으로 확인되었다(p=0.0004). 결론: 건강기능식품 섭취가 의료비를 절감시킨다는 이전 연구들과 달리, 본 연구에서는 건강기능식품을 지속적으로 섭취하는 사람들이 의료서비스 지출이 더 큰 것으로 나타났다. 이는 건강기능식품 섭취가 질병 예방이나 의료비 절감의 관점보다는 건강에 관심 있는 사람들이 건강관리를 위해 취하는 행동임을 제시한 이전 연구들과 같은 맥락으로 해석될 수 있다. 그러나 의료패널 자료의 다양한 한계점으로 인해 주의 깊은 해석이 필요하다. 향후 개인수준의 코호트 자료를 활용한 인과성 규명이 필요하다.