• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1081-1084
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• 2012

최근 다양한 직업을 가진 SNS 사용자가 증가함에 따라, SNS 사용자들은 전문가 간 협업 및 기술적 의사소통을 위한 전문가 추천 기능을 요구하고 있다. 하지만 기존 협업적 여과 기법은 전문가 추천 서비스를 효율적으로 제공하지 못한다. Content-boosted 협업적 여과 기법은 다양한 예측 알고리즘을 제시하여, 효과적인 추천을 수행할 수 있도록 지원한다. 그러나 명확한 계산 조건이 제시되지 못하는 경우 아이템 및 사용자 유사도 계산을 수행할 수 없는 단점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 Content-boosted 협업적 여과 기법의 단점을 해결하는 하이브리드 협업적 여과기법을 이용한 새로운 전문가 추천기법을 제안한다. 또한, 이를 이용하여 SNS에서의 전문가 추천 시스템을 설계한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권3호
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• pp.191-205
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• 2004

은행 등과 같이 고객의 서비스를 중요시하는 산업에서는 고객 만족도 향상을 위하여 eCRM(e-Customer Relationship Management)의 개념 도입이 촉진되고 있다. 이러한 고객의 만족도 향상을 위한 방안으로 본 연구에서는 은행의 금융상품 추천업무를 대상으로 전문가시스템을 이용한 eCRM 구축에 대하여 검토를 실시하였다. 이를 위하여 먼저 전문가시스템을 활용한 eCRM 시스템의 아키텍처를 제시하였고, 고객에게 금융상품 추천을 위한 전문가시스템 프로토타입을 개발하였다. 본 연구에서 제시된 금융상품추천 전문가시스템을 활용한 e-CRM시스템은 고객에게는 보다 양질의 금융 서비스를 제공하게 되며, 은행에서는 고객에 대한 보다 정확한 정보 수집이 용이하게 된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.36-39
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• 2008

최근 소셜 네트워크 기반의 서비스들을 중심으로 거대한 시장이 형성되고 있다. 소셜 네트워크 서비스의 수가 급격하게 증가하고 있는 상황에서 소셜 네트워크에 존재하는 수많은 리소스들을 이용하여 여러 영역에서 필요한 전문가를 찾아주는 시스템을 구성해보고자 한다. 기존의 추천시스템은 특정한 상품이나 소수 사용자 피드백을 바탕으로 추천 시스템을 구성하였다. 그러나 소셜 네트워크를 이용한 추천 시스템에 관한 연구는 미비한 상황이다. 본 논문에서는 거대한 소셜 네트워크의 리소스를 처리하기 위한 분산처리시스템과 소셜 네트워크를 이용하여 전문가 추천 시스템을 구성한다. 이를 이용하여 다양한 영역에서 적절한 전문가를 찾아주는 서비스를 제공해 준다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.691-699
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• 2011

최근 사회망 기반의 검색 서비스들을 중심으로 다양한 방법들이 제시되고 있다. 기존의 추천시스템들은 특정 영역의 전문가를 검색할 수 있지만 검색하고자 하는 전문가에 대한 프로파일과 전문가를 평가하는 항목이 한 시스템에 있어야만 한다. 본 논문에서는 지식베이스와 XMDR을 이용하여 서로 다른 시스템에 존재하는 전문가 프로파일과 전문가를 평가하는 항목 수집을 자동화할 수 있다. 또한 다양한 리소스들을 이용하여 사회망을 동적으로 구축하여 여러 전문가를 추천할 수 있는 시스템을 구성하고자한다. 그러나 다양한 리소스들은 지역적으로 분산되어 있고 이종의 데이터 소스들로 구성되어있기 때문에 사용자 의사결정을 위한 정보를 얻는 것은 어렵다. 이러한 문제를 효율적으로 해결하기 위해서 사용자에게 단일 인터페이스를 제공하고 이종시스템들 간에 구축된 리소스들에는 각각 독립성과 투명성을 제공할 필요성이 있다. 따라서 본 논문에서는 분산되어있는 전문가 프로파일 추출을 위해 XMDR과 지식베이스를 이용하고 이러한 지식베이스를 사회망과 연계한 전문가 추천 시스템을 설계한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.60-69
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• 2017

최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적 관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2011년도 춘계학술논문집 1부
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• pp.458-460
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• 2011

최근 소셜 네트워크 서비스의 발전으로 관심이 높아진 가운데 서비스 내에서 발생하는 문제점을 보완하기 위한 많은 노력들이 있어 왔다. 이러한 노력들에도 서비스 내에서 발생하는 낮은 신뢰도의 문제점은 해결되지 않고 있는 상황이다. 사용자의 신뢰도 문제는 다른 사용자에게 사실이 아닌 특정분야의 정보를 제공하므로 다른 사용자가 해당 정보를 사실로 받아들이는데 있다. 이에 본 논문은 사용자의 신뢰도를 향상시키기 위해 전문가를 추천하는 서비스를 제안한다. 사용자의 기본이 되는 사용자 프로파일을 이용하여 전문가를 필요로 하는 분야의 지식습득 수준과 해당 분야에서의 활동상황 그리고 다른 사용자의 평가로 이루어진 전문가 추천 모듈을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 추계학술발표대회
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• pp.817-819
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• 2017

최근 스마트 기기를 이용하여 의상을 추천하는 시스템에 대한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 기존 연구들은 의상 판매를 목적으로 하거나, 지속적으로 전문가의 견해를 업데이트 해줘야 하는 번거로움을 가지고 있다. 본 논문에서는 트렌드 고려가 어려운 전문가 추천시스템 위주의 의상 추천 시스템의 단점을 보완하려했다. 콘텐츠 기반 추천 알고리즘과 개개인의 코디에 대한 빈도수 분석을 통해 개개인의 성향을 고려했으며, 계층적 클러스터링 알고리즘을 이용하여 군집화 된 유사 사용자들의 코디들을 토대로 트렌드를 반영했다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2017년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.15-16
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• 2017

본 논문에서는 소셜 네트워크에서 사용자에게 전문가를 추천해주기 위해 사용자의 소셜 행위 및 응답 품질을 고려한 분야별 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 분야와 전문성을 판단하기 위해 사용자의 소셜 네트워크 행위를 분석하고, 응답 품질을 판단하기 위해 사용자의 응답 시간, 응답 신뢰성을 분석한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.657-660
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• 2004

규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.