• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 치위생과학회지
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• 제5권4호
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• pp.211-220
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• 2005

서울, 경기, 인천 지역을 중심으로 치과코디네이터가 근무하는 치과병 의원 선정하여 현직 치과코디네이터들을 대상으로 치과코디네이터의 업무수행 정도와 인식도를 조사하여, 보다 효율적인 인력활용 방안을 마련하는 기초를 제공하고자 2005년 5월 1일부터 8월 8일까지 설문지를 통하여 자료를 수집한 후 회수된 108부를 분석한 결과는 다음과 같다. 1. 응답한 치과코디네이터들의 치과근무기간은 5년 이상이 43.5%, 2년 미만이 19.5%, 3년 이상 5년 미만이 19.4%의 순으로 나타났고, 치과코디네이터로서의 업무기간은 2년 미만이 39.8%, 2년 이상 3년 미만과 5년 이상이 각 19.4%의 순으로 나타났다. 그리고 현재 불리워지는 명칭으로는 실장(팀장)이 38%, 코디네이터가 30.6%이었으며, 치과코디네이터로 담당하는 세부 업무로는 리셉션이 30.6%로 가장 높았고, 소속된 부서는 진료지원팀이 57.4%로 가장 높게 나타났다. 2. 교육관련 사항으로는 치과코디네이터가 되기 위해 가장 많이 교육을 받은 기관으로는 45.4%가 사설기관이고, 응답자의 73.1%가 공인된 치과코디네이터 자격시험이 필요하다고 응답하였다. 또한 자격인정을 위한 적절한 공인기관으로는 중앙부처라고 응답한 율이 43.5%로 가장 높았고, 응답자의 70.8%는 이수한 업무교육 내용이 직무수행에 적합했다고 응답하였다. 치과코디네이터 업무능력 향상을 위한 지속교육 필요 여부는 96.3%가 "예"라고 응답하였고, 그 이유는 능력향상을 위해서가 63.9%, 체계적인 교육을 위해서가 22.2였다. 교육비 부담은 근무기관에서 총 교육비의 일정액 보조가 29.6%, 전액 자비 부담이 25.9%였다. 치과코디네이터 교육과정 중 필수 이수항목에서는 의료서비스 마케팅이 66.7%, 치과코디네이터 이론과 실무가 65.7%, 치과의료기초 57.4%의 순이었고, 보완을 희망하는 교육항목은 치과의료서비스 마케팅이 46.3%, 건강보험실무가 35.2%였다. 3. 치과코디네이터로서 현재 수행하는 업무는 고객관리 분야에서는 예약관리가 88.9%, 자기관리 분야에서는 서비스기본매너 갖추기가 87.9%, 원무관리 분야에서는 수납이 81.3%로 높게 나타났다. 4. 치과코디네이터의 수행업무에 대한 인식으로는 '현재 수행하고 있는 직종에 자부심을 가지고 있다($3.99{\pm}0.76$)', '치과코디네이터 업무는 경영 기여도가 높다고 생각한다($3.92{\pm}0.70$)', '내가 수행하는 업무는 전체 치과병 의원 업무에서 차지하는 비중이 크다($3.91{\pm}0.84$)', '나는 직원들과 직급에 관계없이 잘 지낸다($3.86{\pm}0.74$)', '업무를 통하여 환자의 구강건강 증진에 많은 도움이 되고 있다고 생각한다($3.76{\pm}0.75$)', '내 직업은 미래 전망이 밝다($3.74{\pm}0.86$)' 순으로 높게 나타났다. 5. 치과코디네이터의 연령별로 인식을 살펴보면 대체적으로 모든 항목에서 연령이 높을수록 업무에 대한 인식도가 높은 것으로 나타났고, '내가 수행하는 업무는 전체 치과병 의원업무 차지하는 비중이 크다'(P < 0.001), '수행하는 업무에 대하여 경영자의 인정과 신뢰를 받는다'(P < 0.01), '현재 수행하고 있는 직종에 자부심을 가지고 있다', '내 직업에 대한 사회적 인지도가 높다', '스텝들은 치과코디네이터들이 하는 일에 대해 이해하고 인정한다', '치과의사들은 치과코디네이터들이 하는 일에 대해 이해하고 인정한다', '현재 불리워지는 직명에 만족한다', '내 직업은 나이의 제한을 받지 않는다고 생각한다', '치과 코디네이터 업무는 경영 기여도가 높다고 생각한다'(P < 0.05)의 항목에서는 연령별로 통계적 유의성이 유의한 차이를 보였다. 6. 치과코디네이터의 직종별로 업무에 대한 인식을 살펴보면 대부분의 항목에서 치과위생사, 간호조무사, 기타 순으로 업무에 대한 만족도가 높은 것으로 나타났다. 그리고 '업무를 수행함에 있어서 업무관련 결정을 내가 하고 있다'(P < 0.001), ' 내가 수행하는 업무는 전체 병원업무에서 차지하는 비중이 크다', '내 업무는 나의 능력을 향상시켜 준다', '업무를 통하여 환자의 구강건강건강 증진에 많은 도움이 되고 있다고 생각한다', '현재 받고 있는 보수에 만족한다', '스텝들은 치과코디네이터들이 하는 일에 대해 이해하고 인정한다'(P < 0.01), '내 직업에 대한 사회적 인지도가 높다', '업무 수행시 스텝과의 갈등이 없다', '치과병 의원에서는 치과코디네이터의 능력향상을 위한 자기개발 기회를 주고 있다'(P < 0.05)의 항목에서 통계적으로 유의한 차이를 보였다.

• Tuberculosis and Respiratory Diseases
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• 제45권1호
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• pp.5-19
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• 1998

연구배경: 개흉폐생검은 미만성 침윤성 폐질환의 감별진단, 면역억제 환자에서의 폐침윤의 원인 등 다양한 폐질환에서 확진에 이르기 위한 고전적인 진단술로서 충분한 크기의 검체를 제공할 뿐 아니라 폐생검시 생검사가 직접 병변부위를 관찰하고 생검장소를 결정할 수 있는 장점이 있는 반면 최근에는 흉강경하폐생검(video-assisted thoracoscopy, VATS)이 개발되어 늑막 및 폐질환의 진단에 이용되고 있다. 본 학회의 학술위원회에서는 폐질환에서 개흉 혹은 흉강경하 폐생검의 실시여부, 폐생검 실시 전에 시행할 진단절차, 실시시기 등을 결정하는데 필요한 기초자료를 수집하여 향후 임상연구 및 진료에 활용하고자 현재 한국에서의 개흉폐생검의 적응질환, 시행빈도, 진단성적, 치료에 미치는 영향, 합병증 등을 조사하였다. 방 법: 전국의 대학병원 및 400병상 이상의 종합병원에서 1994년 1월 1일부터 1996 년 12월 31일까지 3년간 개흉 및 흉강경하폐생검을 시행한 환자들에 대한 설문조사를 의뢰하였다. 본 실태조사에 응답한 37 개 병원의 511예를 대상으로 분석하여 다음의 결과를 얻었다. 통계 분석은 SAS 통계 프로그램을 이용하여 폐생검 전후의 비교는 paired t-test를 이용하였고 각 인자들에 따른 차이비교는 $x^2$-검정 혹은 t-검정법을 이용하였으며 P값은 0.05 이하인 경우를 유의하다고 판정하였다. 결 과: 1) 실태조사에 응답한 511 예 대상환자들의 평균연령은 50.2세(${\pm}15.1$세)이었으며, 남자 54.2%. 여자 45.9% 이었다. 2) 511 예 중에서 개흉폐생검은 313예(62%). 흉강경하폐생검은 192예(38%)에서 시행되었고, 미만성 폐질환자가 305명(59.7%), 국한성 폐질환자가 206명(40.3%)이었다. 3) 흉부 X-선 검사에서 이상소견이 발견되어 폐생검을 하기까지의 기간은 평균 82.4일 이었으며, 개흉폐생검은 평균 72.8일, 흉강경하폐생검은 평균 99.4일이 소요되었고, 폐생검 이전에 기관지내시경검사는 272예(53.2%), 기관지폐포세척술은 123예(24.1%), 경피적세침흡인술은 72예(14.1%)에서 시행되었다. 4) 대상질환은 간질성 폐질환이 230예(45.0%), 흉곽종양이 133예(26.0%), 결핵을 포함한 감염성 폐질환이 118예(23.1%), 선천성질환을 포함한 가타 폐질환이 30예(5.9%)이었다. 생검 방법에 따른 진단율이나 병변특성의 유의한 차이는 없었다. 5) 폐생검 이전의 임상적 진단과 폐생검 후의 최종 진단이 일치한 경우는 302예(59.2%) 이었고, 질환별로는 간질성 폐질환 66.5%, 흉곽종양 58.7%. 폐감염질환 32.7%, 결핵 55.1%. 선천성 폐질환을 포함한 기타 질환 62.5%에서 임상진단과 최종진단이 일치하였다. 6) 폐생검 전 및 1일 후에 시행한 동맥혈가스분석 검사상 $PaCO_2$는 $38.92{\pm}5.8mmHg$에서 $40.2{\pm}7.1mmHg$로 유의하게 증가하였고(P<0.05), $PaO_2/FiO_2$는 $380.3{\pm}109.3mmHg$에서 $339.2{\pm}138.2mmHg$로 유의하게 감소하였다(P=0.01). 7) 합병증은 10.1%에서 발생하였으며 개흉폐생검시 12.4%, 흉강경하폐생검시 5.8%로 흉강경하폐생 검시 유의하게 합병증이 적었다 (p<0.05). 합병증은 기흉 23예(4.6%), 혈흉 7예(1.4%), 사망 6예(1.2%), 기타 부정맥이나 타장기손상 15예(2.9%) 등이었다. 8) 폐생검으로 인한 사망은 개흉폐생겸후 5예, 기록이 불분명한 경우가 1예 등 모두 6예 이었으며 흉강경하폐생검 후 사망한 경우는 없었다. 사망한 사랑의 기저질환은 악성종양 3예(기관지폐포세포암 2예, 악성 중피종 1예), 전이성 악성종양 2예, 간질성폐질환 1예 이었다. 폐생검 후 사망까지의 기간은 평균 $15.5\pm9.9$일 이었다. 9) 개흉 또는 흉강경하폐생검으로도 진단할 수 없었던 경우는 19예(3.7%)이었다. 진단이 안된 원인은 병소 이외에서 조작검사를 시행한 5예, 조직의 크기가 너무 작은 3예 등 폐조직검사를 부적절하게 시행한 경우가 8예 이었고, 조직검사는 잘 되었으나 병리학적으로 진단이 불가능하였던 경우가 11예 이었다. 10) 개흉 또는 흉강경하폐생검이 진단에 결정적으로 기여한 경우가 334예(66.5%), 다소 기여한 경우가 140예(27.9%), 도움이 되지 않았거나 판단이 불가능한 경우가 28예(5.6%)이었다. 따라서 폐생검을 한 경우의 94.4%에서 확진에 도움을 주었다. 결 론: 개흉 및 흉강경하폐생검은, 기관지내시경 등 다른 술기로 진단이 안되는 폐질환의 확진에 도움이 되는 방법이며 환자상태가 위중한 경우에는 보다 안전하고 대등한 진단성적을 얻을 수 있는 흉강경하폐생검이 추천된다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.