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협력필터링과 사회연결망을 이용한 신규고객 추천방법에 대한 연구 (The Research on Recommender for New Customers Using Collaborative Filtering and Social Network Analysis)

  • 신창훈;이지원;양한나;최일영
    • 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.

환경 변동에 따른 경ㆍ연질 소맥의 등숙 및 품질의 변화에 관한 연구 (Studies on Grain Filling and Quality Changes of Hard and Soft Wheat Grown under the Different Environmental Conditions)

  • 함영수
    • 한국작물학회지
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    • 제17권
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    • pp.1-44
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    • 1974
  • 본연구는 1972년에 수원에서 그리고 1973년에는 다시 수원, 매리 및 이리 광주의 3개 지역에서 경질 소맥인 NB 68513, Caprock와 중간질 소맥인 영광, 연질 소맥인 수계 169호를 공시하여 시비량 및 재배시기를 각각 3수준의 처리를 두어 등숙 및 품질의 변화에 관한 실험을 수행하였다. 한편 1973년 및 1974년에는 수원에서 중간질 소맥인 영광과 경질 소맥인 NB 68513을 공시하고 온실에서 온도, 습도 및 일사량을 달리하여 이들이 소맥의 등숙과 품질에 미치는 영향을 추구하였으며, 얻어진 결과는 다음과 같다. 1. 소맥립의 등숙: 1) 1립중의 변이폭은 대립종이 소립종에 비하여 크고, 립중별 소맥립의 분포는 대립종이 평균치에 가까이 분포된 율이 높았고, 소립종은 넓은 분산을 보였다. 2) 립중의 증가에 미치는 립장, 립후 및 립폭의 영향의 정도는 립장보다 립후와 립폭이 컸다. 3) 등숙 시기별 립중의 변화에 있어서 영광은 개화후 14일부터 35일까지, NB 68513은 14일부터 28일까지에 급증하였고, 대립종인 영광은 소립종인 NB68513에 비하여 등숙기간이 길었으며 배란비율도 완만한 증가를 보였다. 4) 1000립중은 대체로 저온에서보다 고온에서, 다습보다 건조한 공중습도 조건에서 가벼웠고, 저온이나 고온에서라도 다습 조건하에서는 무거운 경향을 보였다. 또한 서광의 영향은 저온에서보다 고온에서 컸으며, 다습한 경우에는 일정한 경향이 없었다. 5) 등숙기간중 온도, 습도 및 서광의 영향은 소립종인 NB 68513보다 대립종인 영광에서 컸으며, 1000립중의 증감과 등숙일수 간에는 높은 정의 상관이 있었다. 6) 1000립중과 1$\ell$중은 시비량의 증가에 따라 무거워졌으나, 보비와 다비구간에는 그 증가율이 비교적 낮았고, 조숙재배는 만파재배보다 무거웠으며, 이와 같은 경향은 수원에서 현저하였고 광주 및 이리에서는 미미하였다. 2. 제분성: 7) 동일 품종에서 1000립중이 무겁게 나타난 저온다습 조건 및 조숙재배가 고온, 건조, 조건 및 만파재배에 비하여 제분율이 높았고, 지역간 차이는 일정한 경향이 없었다. 8) 제분율은 영광이 가장 높고 수계 169호가 가장 낮았으며, 경질 소립종인 Caprock, NB 68513은 연질 소립종인 수계 169호보다 높았다. 9) 회분 함량은 지역, 시비량 및 재배시기에 따른 차이는 작았고, 품종간 차이는 컸으며, NB 68513 및 Caprock는 영광 및 수계 169호보다 현저히 높았다. 3. 단백질 함량: 10) 단백질 함량은 1000립중이 가벼웠든 고온, 건조 및 서광 조건에서 저온, 다습 조건에서보다 높았으며, 이러한 경향은 영광에서 현저하고 NB 68513에서 적었다. 11) 종질의 단백질 함량은 개화후 1~2주일 사이에 높았는데, 이는 배란에 대한 배와 종피의 비율이 크기 때문이었고, 등숙이 진전됨에 따라 배, 종피의 영향은 감소되며, 달서 단백질 함량도 감소되었으나 개화후 3~4주부터는 다시 단백질함량이 증가되어 개화후 7주에 최대에 달하였다. 등숙 중기(개화후 3~4주) 이후의 단백질함량 증가는 대체로 1000립중의 증가와 비슷하였으나, 성숙된 종실의 단백질 함량의 증감은 등숙기간의 장단의 영향보다는 역일상에 따른 기상적 환경, 특히 기온에 의한 영향을 많이 받은 것으로 보였다. 12) 소맥분의 단백질 함량은 종실의 단백질 함량의 변화와 같아서 이 양자간에는 높은 정의 상관이 있었다. 13) 단백질 함량은 각 품종 모두 시비량이 증가할수록, 또 재배시기가 늦어질수록 증가하는 경향이었고, 수원에서는 광주, 이리에서보다 그 경향이 현저하였다. 14) 품종별로 존 단백질 함량은 영광, NB 68513 및 Caprock은 비슷하였으며 비교적 높았고, 수계 169호는 낮았는데 이 품종은 재배법에 따른 단백질 함량의 변이도 적었다. 15) 단위 면적당 단백질 수량은 시비량이 많을수록, 재배시기가 빠를수록 높은 경향이었고, 조숙재배에서는 질소질 비료의 이용율이 높았으며, 영광은 시비량 증가에 따른 단백질 수량 증가가 비교적 컸다. 4. 분의 물리화학적 특성: 16) Sedimentation value는 저온, 다습, 소비 조건에서보다 고온, 건조, 다비 조건에서 컸고, NB 68513 및 Caprock는 그 경향이 현저하였는데 영광 및 수계 169호는 뚜렷하지 않았었고, 광주, 이리보다는 수원에서 Sedimentation value의 변이가 컸다. Sedimentation value의 증감은 단백질 함량의 증감과 관계가 깊으나, 다습조건에서는 Sedimentation value가 감소되었다. 한편 Sedimentation value는 단백질 함량의 증가에 따라 증가되었으며, 성숙기에 최대에 달하였다. 17) Pelshenke value는 재배방법 및 지역 간의 차이가 Sedimentation value의 경우와 대체로 같은 경향을 보였다. 18) Mixing time은 NB 68513이 4~6분, Caprock가 5~7분 소요되었으며, 영광 및 수계 169호는 NB 68513 및 Caprock보다 지역 및 재배법에 따른 변이가 컸다. Mixing height와 Mixing area는 NB 68513 및 Caprock에서 컸고 영광 및 수계 169호에서는 작았으며, 재배방법에 따른 변이는 일정한 경향이 없었고, 지역에 따른 차이는 이리, 광주에서 낮고 수원에서 높았다. 19) NB 68513 및 Caprock의 품질에 있어서 제분성은 고온, 건조 조건, 또는 다비, 만파재배에서 떨어졌으나 분의 물리화학적 특성은 양호하여 제빵 적성이 좋고, 조숙재배는 물리화학적 특성이 다소 불량하였으나 제분성이 높고 단위 면적당 단백질 수량인 높은 경향이었다. 지역간에서 보면 이리, 광주보다는 수원이 NB 68513 및 Caprock의 재배에 적합한 것으로 판단되었다. 5. 분의 물리화학적 특성의 상호관계: 20) 제분율 및 회분함량과 분의 물리화학적 특성과는 직접적인 상관이 없었으며, 1000립중이 가벼운 것이 단백질 함량이 높았고 분의 물리화학적 특성도 양호하였다. 21) NB 68513 및 Caprock에 있어서 단백질 함량과 Sedimentation value, Pelshenke value 및 mixing height와는 정의 상관이 있었으며, 단백질 함량이 높으면 분의 Gluten strength도 강하고 따라서 제빵 적성도 양호하였다. 영광 및 수계 169호에 있어서는 단백질 함량과 Sedimentation value와는 정의 상관이 있으나 Pelshenke value와 Mixing height와는 상관이 없었다. 따라서 단백질 함량 증가에 따라 Gluten strength 양자와 연결됨이 크고, Pelshenke value와 Mixogram은 Gluten strength와 연관됨으로 경질과 연질의 품종 구분에는 Mixogram, Pelshenke value의 검정이 유리하고, Sedimentation valuer검정은 같은 품종내에서 재배법 차이에 따른 품질 평가에 알맞은 것으로 보았다.

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