• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.129-142
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• 2016

전자상거래에서 소비자들의 구매 의사결정에 판매 제품을 이미 구매하여 사용한 고객의 리뷰가 중요한 영향을 미치고 있다. 전자상거래 업체들은 고객들이 제품 리뷰를 남기도록 유도하고 있으며, 구매고객들도 적극적으로 자신의 경험을 공유하고 있다. 한 제품에 대한 고객 리뷰가 너무 많아져서 구매하려는 제품의 모든 리뷰를 읽고 제품의 장단점을 파악하는 것은 무척 힘든 일이 되었다. 전자상거래 업체들과 연구자들은 텍스트 마이닝을 활용하여 리뷰들 중에서 유용한 리뷰들의 속성을 파악하거나 유용한 리뷰와 유용하지 않은 리뷰를 미리 분류하는 노력을 수행하고 있다. 고객들에게 유용한 리뷰를 필터링하여 전달하는 방안이다. 본 연구에서는 문서-단어 매트릭스에서 단어의 제거 기준으로 온라인 고객 리뷰가 유용한 지, 그렇지 않은지를 구분하는 문제에서 단어들이 유용 리뷰 집합과 유용하지 않은 리뷰집합에 중복하여 등장하는 정도를 측정한 중립도를 제시한다. 제시한 중립도를 희소성과 함께 분석에 활용하여 제거할 단어를 선정한 후에 각 분류 알고리즘의 성과를 비교하였다. 최적의 성과를 보이는 중립도를 찾았으며, 희소성과 중립도에 따라 단어를 선택적으로 제거하였다. 실험은 Amazon.com의 'Cellphones & Accessories', 'Movies & TV program', 'Automotive', 'CDs & Vinyl', 'Clothing, Shoes & Jewelry' 제품 분야 고객 리뷰와 사용자들의 리뷰에 대한 평가를 활용하였다. 전체 득표의 수가 4개 이상인 리뷰 중에서 제품 카테고리 별로 유용하다고 판단되는 1,500개의 리뷰와 유용하지 않다고 판단되는 1,500개의 리뷰를 무작위로 추출하여 연구에 사용하였다. 데이터 집합에 따라 정확도 개선 정도가 상이하며, F-measure 기준으로는 두 알고리즘에서 모두 희소성과 중립도에 기반하여 단어를 제거하는 방안이 더 성과가 높았다. 하지만 Information Gain 알고리즘에서는 Recall 기준으로는 5개 제품 카테고리 데이터에서 언제나 희소성만을 기준으로 단어를 제거하는 방안의 성과가 높았으며, SVM에서는 전체 단어를 활용하는 방안이 Precision 기준으로 성과가 더 높았다. 따라서, 활용하는 알고리즘과 분석 목적에 따라서 단어 제거 방안을 고려하는 것이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.71-89
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• 2016

누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

• Radiation Oncology Journal
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• 제25권1호
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• pp.54-61
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• 2007

목 적: 본 연구의 목적은 전립선암 환자의 방사선 치료 시 표적의 정확한 위치를 찾기 위해 표지(marker)를 삽입한 경우 방사선치료계획 시 촬영한 CT 영상과 매 치료 시 온보드 영상장치(on-board imager, OBI)로부터 획득된 직교 kV X선 영상을 이용하여 표지의 위치를 계산하고 자동으로 맞춤을 수행하여 환자 셋업 오차를 보정하도록 하는 방법을 개발하는 것이다. 대상 및 방법: 세 개의 금 표지를 환자 전립선의 기준 위치에 삽입한 후 CT 모의치료기를 이용하여 2 mm 슬라이스 간격으로 CT 영상을 획득하였으며 매 치료 전에 환자 셋업 보정을 위하여 OBI를 이용하여 직교하는 kV X선 환자 영상을 획득하였다. CT 및 kV X선 영상 내 표지 정보 및 좌표 값 추출을 위하여 화소값의 문턱값 처리, 필터링, 외곽선 추출, 패턴 인식 등 다수의 영상처리 알고리듬을 적용하였다. 각 표지들 위치의 대표값으로 삼각형의 무게중심 개념을 이용하였으며 기준 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 각각 무게중심의 좌표를 구한 후 그 차이를 보정해야 할 셋업의 오차로 계산하였다. 알고리듬의 건전성(robustness) 평가를 위해 팬텀을 이용하여 계산된 CT 및 kV X선 영상의 무게중심이 실제 지정된 위치와 일치하는지 여부를 확인하였으며, 본원에서 방사선 치료를 시행한 네 명의 전립선암 환자에 대상으로 치료 직전 촬영한 38 내지 39쌍의 kV X선 영상에 대하여 알고리듬을 적용한 후 OBI 프로그램에서 제공되는 2차원-2차원 맞춤 결과와 비교하였다. 결 과: 팬텀 실험 결과 실제 값과 CT 영상 및 직교 kV X선 영상으로부터 계산된 무게 중심 좌표 값이 1 mm 오차 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 환자 영상에 적용한 경우에도 모든 영상에 대하여 성공적으로 각 표지의 위치를 계산할 수 있었으며 2차원-2차원 맞춤 기능을 이용하여 계산된 셋업 오차와 비교해본 결과 1 mm 범위 내에서 일치함을 확인할 수 있었다. 본 알고리듬을 이용하여 계산한 결과 셋업 오차는 전후(AP) 방향으로 환자별로 작게는 $0.1{\pm}2.7\;mm$에서 크게는 $1.8{\pm}6.6\;mm$까지, 상하(SI) 방향으로 $0.8{\pm}1.6\;mm$에서 $2.0{\pm}2.7\;mm$, 좌우(Lat) 방향으로 $-0.9{\pm}1.5\;mm$에서 $2.8{\pm}3.0\;mm$까지였으며 환자에 따라 그 편차의 차이가 있었다. 결 론: 제안된 알고리듬을 이용하여 1회 셋업 오차를 평가하는 데 소요되는 시간은 10초 미만으로서 임상 적용 시 환자 셋업 시간을 줄이고 주관성을 배제하는 데 도움이 될 수 있을 것으로 기대된다. 그러나 온라인 환자 셋업 보정 시스템에 적용하기 위해서는 선형가속기의 제어 시스템에 통합되는 것이 필요하다.

• 디자인학연구
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• 제15권4호
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• pp.97-110
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• 2002

인터넷 환경이 변함에 따라, 웹사이트 사용자의 욕구는 한층 다양하고 복잡해지는 양상을 보이고 있다. 이에 따라 오늘날의 사용자들은 웹에서 단지 빠른 시간 안에 편하게 정보를 찾는 사용성 뿐 아니라 적절한 감성적 경험 또한 원하고 있다. 하지만 실제적으로 사용자들이 디자이너가 전달하고자 하는 감성을 언제나 경험하는 것은 아니다. 본 연구에서는 홈페이지와 관련한 어떤 요소가 디자이너가 의도한 특정 감성을 사용자에게 효과적으로 전달하는지, 즉 홈페이지의 감성 품질에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 한다. 이를 위해 감성차원 측면, 사용자 측면, 그리고 디자이너 측면의 3가지 가설을 검증하였다. 첫번째 가설은 감성차원 측면에 관한 것으로 감성 차원 자체가 명확하지 않아 디자이너가 의도한 특정 감성이 사용자에게 제대로 전달되지 못할 것이라는 가설이다. 두 번째는 사용자의 측면으로 같은 홈페이지더라도 각각의 사용자에 의해서 느끼는 감성의 차이가 디자이너가 의도한 감성 품질과 관련이 있을 것이라는 가설이다. 마지막으로 세 번째는 디자이너의 측면으로 동일한 감성이라도 디자이너가 구현하는 디자인 요소에 따라서 사용자가 경험하는 감성품질이 상이해질 것이라는 가설이다. 사전 연구로 웹페이지를 통해서 일반적으로 느끼는 기본 13개의 감성 차원과 이에 해당하는 30개의 대표 감성어휘를 선택하였고, 이를 바탕으로 본 실험에서는 전문디자이너들에게 각각 13개의 감성 차원을 사용자에게 전달하는 홈페이지를 차원별로 각 4개씩 디자인하도록 하였다. 이렇게 제작된 총 52개의 홈페이지에 대해서 515명의 사용자들을 대상으로 온라인 설문조사를 실시하여, 실제 디자이너들이 의도한 감성을 사용자들이 얼마만큼 경험하는지를 알아보았다. 이와 같은 분석 결과, 감성 품질은 감성차원이 얼마나 명확하게 정의되었는가 하는 감성 차원 측면의 요인과는 관련이 없으며, 반면 동일한 홈페이지에 대해서 사용자 개개인이 느끼는 감성이 얼마나 다양한가 하는 사용자 측면의 요인과 디자이너가 어떤 디자인 요소를 선택하는가 하는 디자이너 측면의 요인이 감성 품질과 밀접함 관련이 있음을 알 수 있었다.

• 만화애니메이션 연구
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• 통권38호
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• pp.177-194
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• 2015

본 연구는 부산대학교 연구팀이 2013년 12월부터 약 2개월간 한국만화영상원의 의뢰를 받아 2000년 초부터 2013년까지 원고료를 지급받고 공식매체에서 연재된 한국 웹툰을 전수 조사한 '한국 웹툰DB 및 흐름 정리 연구' 자료를 토대로 통계 분석한 자료이다. 웹에 연재되는 만화를 의미하는 Webtoon은 전통적인 출판만화의 쇠퇴와 사회적 환경의 변화로 2000년대 이후 한국만화의 대표적 형식이자 주류 산업으로 발전해 왔으며, 현재 한국을 대표하는 문화콘텐츠로 불리고 있다. 본 조사연구는 웹툰이 시작된 2000년대 초부터 2014년 1월까지 총 13여 년간에 걸친 우리나라 웹툰 중에서 원고료를 받고 매체에 정식연재가 된 웹툰을 대상으로 수집, 정리되었다. 이 데이터를 토대로 작가, 작품의 수와 매체별 분포도, 장르와 연재 주기 등 전반적인 웹툰의 특성을 분석했다. 데이터 분석과 통계작업을 통해 살펴본 한국의 웹툰은 주요 포털의 연재 비중이 아직 높지만 서서히 플랫폼의 다변화가 진행되고 있으며, 작품의 연재 주기는 갈수록 짧아지는 경향을 보이고 있다. 장르적 특성으로는 드라마, 개그, 판타지, 액션 등의 만화의 전통적 인기장르는 여전히 건재하며 최근 사회적 트렌드에 맞게 역사물, 스포츠, 요리 등의 분야가 증가추세에 있다. 웹툰의 활용도 면으로는 릴레이 웹툰, 브랜드 웹툰과 같은 이벤트와 PPL식 상업성을 표방한 새로운 형태의 웹툰도 등장하고 있다. 이와 같은 현상은 작가와 매체, 발주자의 공동이익이 실현되는 한편, 나아가 웹툰의 가능성을 다양하게 실험하는 시도라고 할 수 있다. 그리고 웹툰의 저변확대가 활발해 지면서 성인물의 증가세도 눈여겨 볼만 하다. 본 연구대상은 무료웹툰을 제외한 원고료를 받는 작품을 기준으로 했으나 온라인 사이트의 속성 상 폐쇄되거나 유실된 작가와 작품을 모두 수집하지 못한 한계를 갖고 있으며, 무료 웹툰을 총망라한 전수조사가 앞으로 필요하다 하겠다. 그럼에도 한국 웹툰을 최초로 정식매체와 작품, 작가, 장르를 분류 조사하고 이를 토대로 웹툰의 현재를 가늠해 보는 기초자료로서의 의미를 찾고자 한다. 이 연구를 바탕으로 후속 웹툰연구가 활성화되고 보완되는 자료들이 한국의 만화산업과 학문적인 자료로서 활용되길 기대한다.

• 대한환경공학회지
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• 제31권4호
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• pp.263-271
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• 2009

본 연구는 Y 정수장 혼화지의 응집효율을 향상시킬 목적으로 혼화지에서 생성되는 플럭을 실시간 온라인으로 평가하였다. 플럭크기를 평가하는 장비로는 온라인으로 플럭을 연속적으로 평가할 수 있는 응집플럭성장측정장치(iPDA)를 사용하였다. 플럭크기를 평가하기 위해 유기고분자 응집제인 폴리아민, 무기응집제 주입량, 원수의 탁도, pH같은 여러 가지 인자를 변수로 적용하였다. 현장실험 기간 동안 사용된 응집제는 폴리염화알루미늄(PACl)이었고, 응집보조재로 폴리아민이 사용되었다. 현장 테스트 기간 동안 원수의 탁도는 25~140 NTU 범위, pH는 7~9이었다. 원수의 탁도가 증가할수록 생성되는 플럭의 크기도 증가 하여 침전속도에 영향을 미쳤다. 회귀선분석으로 부터 FSI (Floc size index)와 탁도 T 값과의 관계식을 다음과 같이 얻었다. FSI = 0.9388logT - 0.3214 ($R^2$ = 0.8040, T : Turbidity) 또한 보조제로 사용된 폴리아민도 플럭크기값에 큰 영향을 주었고, 색도제거제로 사용된 활성탄(PAC)도 그 자체 입자로 작용하여 응집플럭크기 값에 영향을 상당히 주는 것으로 나타났다. 고탁도인 경우 FSI는 [PACl]과 [PAC]함수로 다음과 같은 식을 유도할 수 있었으며 $R^2$ = 0.9050이었다. FSI = $0.0407[T]^{0.324}[PACI]^{0.769}[PAC]^{0.178}$ [PACl] = PACl 주입농도, [PAC] = 활성탄 주입농도 상대적 응집속도 ${\Delta}FST/{\Delta}T$ 값은 응집제의 주입량보다는 활성탄의 주입량이 더 큰 영향을 주었다. 본 연구과정에서 활성탄주입량이 응집속도에 미치는 영향은 응집제의 주입농도가 미치는 것보다 ${\Delta}FST/{\Delta}T$ 값이 1.41 배 큰 것으로 나타났다. 본 연구에서 연구한 결과 플럭크기값 FSI는 여러 가지 영향인자에 상당한 영향을 받는 것으로 분석되었고, 집혼화 효율향상에 유익한 데이터를 얻을 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.115-130
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• 2011

온라인 스토어들은 다양한 방식으로 사용자들에게 신뢰감을 가져다 줄 수 있는 요인들을 제공하려고 한다. 대표적인 방식이 고객이 좋아할 만한 제품의 추천과 고객제품리뷰의 제공이다. 각각의 제공을 통해 신뢰의 선행요인이 되는 사회적 실재감을 향상시킬 수 있다는 연구들이 있어왔다. 따라서 본 연구에서는 추천 상황에 따른 사회적 실재감에 미치는 영향과 추천 상황과 제품군의 유형, 고객제품리뷰의 제공여부에 따라 사회적 실재감의 증가에 미치는 영향을 실험을 통해 분석하였다. 개인화 추천을 통해 사회적 실재감을 증대시킬 수 있었으며, 쾌락재에서는 고객제품리뷰의 제공을 통해 어떤 추천 상황에서든 사회적 실재감이 증대되나 유의한 차이를 보이지는 않았다.

• 초등상담연구
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• 제8권1호
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• pp.33-50
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• 2009

본 연구는 학생들이 진로와 관련된 실제적이고 맥락적인 문제를 해결하는 과정에서 자신의 적성, 흥미, 성격 등에 대한 정확한 이해를 하고 다양한 직업세계를 탐구할 수 있는 PBL(문제중심학습) 기반 진로교육 프로그램을 개발하여 초등학생들의 진로성숙도에 미치는 효과를 검증하는데 목적이 있다. PBL 기반진로교육 프로그램을 개발하는 과정은 먼저 아동들의 발달 특성 및 요구분석을 거쳐 과제 분석을 실시하고 수행목표를 진술한 뒤, 이를 토대로 프로그램의 핵심 구성요소인 PBL 문제를 개발하고 그 타당성을 검토하였다. 다음으로 프로그램 각 영역별 문제해결과정 및 결과발표에 대한 평가계획 및 평가도구를 제작하고 온라인 학습공간을 설계하였다. 이렇게 개발된 프로그램은 매 회기 40분 단위의 총 21개 회기로 구성되어 초등학교 5학년에 8주 동안 실시되었고 연구결과는 다음과 같다. PBL 기반 진로교육 프로그램에 참여한 실험집단은 통제집단에 비하여 사후검사에 있어서 진로태도와 진로태도의 하위요인(계획성, 성향, 타협성), 진로능력과 진로능력의 하위요인(직업의 이해능력, 자신의 이해능력, 의사결정능력)이 유의미하게 향상되었다. 또한 검사지 반응 분석 결과의 보완을 위한 내용 분석 결과, 학생들은 프로그램의 각 영역별로 제시되는 PBL 문제를 팀을 이루어 해결하고 발표하는 과정을 통하여 객관적으로 자신을 이해하고 일과 직업세계에 관한 다양하고 질이 있는 지식을 쌓게 되었다고 보고하였다. 본 연구의 결과 연구자가 개발한 PBL 기반 진로교육 프로그램은 학생들이 자신에 대한 객관적 이해와 의사결정능력의 향상,모둠원간의 활발한 상고작용과 토의가 이루어지도록 하여 초등학생의 진로태도와 진로능력 의 향상에 긍정적인 영향을 미쳤다. 이는 초등학생의 진로교육에 있어 자율적인 학습태도와 주체의식이 자신의 미래를 탐색하고 개발하고 개척할 수 있는 기회와 경험을 제공하는데 매우 중요하다는 것을 의미한다.

• 대한공간정보학회지
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• 제8권1호
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• pp.51-63
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• 2000

최근 교통문제를 해결하기 위한 방법으로 교통계획분야에 GIS나 ITS를 활용한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 이와 함께 정보환경의 급격한 발달과 더불어 대안 경로의 선정, 또는 교통예보 서비스와 같은 온라인 상에서의 교통정보 제공이 이루어지고 있어 GIS 환경 내에서도 가로망의 교통량을 정확하게 예측할 수 있는 기능이 요구되고 있어 통행배정모형의 중요성이 증가하고 있다. 그런데, 전통적인 정적 통행배정모형은 급변하는 교통상황에 적합하지 않기 때문에 실시간 교통상황에 대한 교통흐름을 예측할 수 있는 동적 통행배정모형의 개발이 요구되고 있다. 그러나, 동적 통행배정모형은 시공간적인 변수들의 복잡성으로 인해서 그 최적해를 찾는데 많은 수학적인 어려움과 제약조건이 존재한다. 따라서, 이를 해결하기 위한 여러 가지 해법이 연구되어왔지만, 기존의 방법은 목적함수나 제약조건이 convex(하지 않은 경우에는 적용이 불가능한 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 인공지능방법(Artificial Intelligence Technique)의 한 분야로 활발히 연구되고 있는 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm)을 동적 통행배정 모형에 도입하여 그 해결 방법을 제시하였다. 논문에서 사용한 동적 통행배정모형은 제약조건이 convex(하지 않은 Merchant-Nemhauser모형이고, 새로운 해결기법으로 사용된 유전자 알고리즘은 일반적인 제약조건을 처리할 수 있다고 알려진 GENOCOP III시스템이다. 새로 도입된 방법의 효율성과 유의성을 검증하기 위해 간단한 네트워크에 적용하였다. 그 결과 GENOCOP III 시스템이 계산과정의 효율성에 있어서 기존의 비선형 해법 알고리즘보다 우수한 것으로 입증되었다.연구가 진행되어야 할 것이다. 실질적으로 성감별 수정란의 대량생산이 가능할 것으로 사료되며, 농가차원에서 산업적 실용화가 될 수 있을 것으로 기대한다.twork descrition)를 통해 교통분석후의 제반 교통특성(교통량, 교통량/용량 비(比), 속도 등)을 교통망상에 표시할 수 있음으로서 의사결정에 보다 많은 도움을 줄 수 있을 것이다. 비트율의 증가와 화질 열화는 각각 최대 1.32%와 최대 0.11dB로 무시할 수 있을 정도로 작음을 확인 하였다.을 알 수 있었다. 현지관측에 비해 막대한 비용과 시간을 절약할 수 있는 위성영상해석방법을 이용한 방법은 해양수질파악이 가능할 것으로 판단되며, GIS를 이용하여 다양하고 복잡한 자료를 데이터베이스화함으로써 가시화하고, 이를 기초로 공간분석을 실시함으로써 환경요소별 공간분포에 대한 파악을 통해 수치모형실험을 이용한 각종 환경영향의 평가 및 예측을 위한 기초자료로 이용이 가능할 것으로 사료된다.염총량관리 기본계획 시 구축된 모형 매개변수를 바탕으로 분석을 수행하였다. 일차오차분석을 이용하여 수리매개변수와 수질매개변수의 수질항목별 상대적 기여도를 파악해 본 결과, 수리매개변수는 DO, BOD, 유기질소, 유기인 모든 항목에 일정 정도의 상대적 기여도를 가지고 있는 것을 알 수 있었다. 이로부터 수질 모형의 적용 시 수리 매개변수 또한 수질 매개변수의 추정 시와 같이 보다 세심한 주의를 기울여 추정할 필요가 있을 것으로 판단된다.변화와 기흉 발생과의 인과관계를 확인하고 좀 더 구체화하기 위한 연구가 필요할 것이다.게 이루어질 수 있을 것으로 기대된다.는 초과수익률이 상승하지만, 이후로는 감소하므로, 반전거래전략을 활용하는 경우 주식투자기간은 24개월이하의 중단기가 적합함을

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.