• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.161-173
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• 2020

코로나 19에 환대산업의 언택트 마케팅과 서비스의 발전 방안과 관련하여 환대산업 서비스 분야의 심층 인터뷰를 실시하였다. 언택트 기술을 활용한 비대면 서비스를 위한 키오스크 도입, 사전예약, 결재시스템과 가능한 셀프서비스와 룸서비스를 활용한 서비스 개선에 대한 필요한 시기이다. 또한 언택트마케팅 판매 채널 강화를 통한 다채널 시스템 구축을 통한 인스타그램, 페이스북, 유튜브, 블로그, 1인 온라인 방송과 라이브 커머스를 온라인 통한 판매 채널 다각화로 언택트 마케팅에 대한 문제를 해결하기 위한 상품구성이 현재 주목을 받고 있는 지금 환대산업에서도 실시하는 것이 필요하다. 소비자 간의 교류창구를 통한 상품 구매에 관한 전자상거래가 정보, 문화, 트렌드를 공유하는 플랫폼이 대중화됨에 따라 소비자의 소비패턴은 더욱 다양해질 것이며, 서비스 교육의 중요성이 중요한 시점에 마스크 착용 의무화와 기본 관리인 비대면 서비스 상담, 발열 체크부터 시설물 내부에 소독기 설치, 인적사상 기록과 전사적인 교육 시스템으로 언택트 마케팅과 융합된 새로운 서비스 제도와 도입과 정책 수립이 필요하다고 판단된다. 이러한 결과는 언택트 시대에 서비스 교육의 중요한 요소 인식과 언택트 마케팅의 차별화된 시스템 구축과 언택트 판매 채널 확대, 비대면 상담 서비스 실시, 사전예약과 재택근무 도입이 절실한 부분으로 인식 되었다. 특히 무료로 인식됐던 인적서비스가 프리미엄 하면서 서비스 차별화와 중요성이 재인식되었으며, 언택트 시대 환대산업의 질적인 서비스 측면과 마케팅 채널 다변화를 제시에 대한 나아가야 할 발전방안을 제시한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.89-95
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• 2024

요즘 기업의 경쟁력은 조직이 축적한 조직의 지식들을 모든 조직원들이 잘 공유하고 활용하는 능력에 달려있다. 이것을 증명이라도 하듯이 지금 세상은 LLM(거대언어모델)의 기반의 생성형 AI 기술을 이용한 쳇GPT서비스에 대해 집중하고 있다. 하지만, 쳇GPT 서비스를 업무에 적용하기에는 아직 환각성 문제가 많아 어려운 상태이다. 이 문제를 해결하기 위해 sLLM(경량거대언어모델) 기술이 대안으로 제시되고 있다. sLLM을 구성하기 위해서는 기업데이터가 필수적으로 필요하다. 기업데이터는 조직의 ERP Data와 조직이 보존하고 있는 기업의 오피스 문서 지식 데이터이다. ERP Data는 sLLM과 직접 연결하여 활용할 수 있으나 오피스 문서는 파일 형태로 저장되어 있어서 데이터 형태로 변환하여야 sLLM과 연결하여 활용할 수 있다. 뿐만 아니라 파일 형태로 저장되어져 있는 오피스 문서들을 조직을 지식 정보로 활용하기에는 기술적 제약 사항이 너무 많다. 본 연구는 오피스 문서를 파일 형태가 아닌 DB 형태로 저장하는 방법을 제시함으로서 기업이 기 축적 된 오피스 문서를 조직의 지식 시스템으로 잘 활용할 수 있게 하고, 기업의 sLLM에 오피스 문서를 데이터 형태로 제공하여 AI 기술과 접목하여 기업 경쟁력을 향상 시키는데 기여하고자 한다.

• 한국재난정보학회 논문집
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• 제10권4호
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• pp.518-527
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• 2014

우리나라는 고속의 경제성장을 이룩해 오면서 경제적, 사회적으로 성장이란 관점에 초점을 맞추어 왔고 그 결과 세계 선진국 대열에 근접하였다. 그러나 지금 우리는 국가 전체적으로 재난과 안전이란 문제에 직면에 있다. 국가재난관리체계와 그에 대한 시스템, 국민의 안전의식은 여전히 후진국 수준에 머물러 있었음이 드러났고 이것은 최근 세월호 사건으로 극명하게 표출되면서 정부와 국민 모두에게 큰 자각심을 불러 일으켰다. 또한 이전과 달리 재난은 환경적, 사회적 등의 변화로 더욱 대형화, 복잡화, 다변화됨과 동시에 예측이 불가능한 형태로 바뀌어 가고 있다. 이와 같은 변화에서 재난현장을 중심으로 한 신속하고 효율적인 대응의 중요성이 그 어느 때보다 절실하게 요구되고 있다. 이러한 시대적 요구를 실현하기 위해서는 국가적 차원에서의 재난현장 중심의 일원화된 재난통신망 구축과 재난대응관리에 대한 법, 제도, 조직 개선 및 고도화된 재난대응표준절차 수립이 필요하다. 재난현장 중심의 효율성을 확보한 일원화된 재난통신망을 구축하기 위해서는 현장에 투입된 유관기관 담당자들 간의 원활한 통신확보, 다양한 현장 정보입수, 정보공유, 통신 불감지역 최소화, 정확한 현장 대응을 위한 신속한 의사결정, 통신두절 대비 백업망 구축 등이 필수적인 요소이다. 이를 위해 음성통신 외에 영상을 포함한 다양한 멀티미디어 통신과 위치정보 파악이 가능하고 우리나라가 약 70% 원천 기술을 보유한 PS-LTE 방식을 이용한 통신망 구축이 최적으로 판단된다. 또한 주파수 특성상 통신 불감지역이 최소인 700MHz 대역을 이용하고 예측할 수 없는 통신두절에 대비한 위성통신백업망과 재난현장의 많은 정보 입수를 위해 센서 네트워크 기술, 소셜미디어 활용 등을 통하여 신속하고 정확한 의사결정과 현장대응 및 일사분란한 지휘통신체계로 피해를 최소화 할 수 있다. 이와 동시에 재난대응 관리 측면에서는 첫째로 재난관리 표준운영절차를 선진화, 고도화하여 재난발생시 f즉각적인 행동절차에 돌입하게 하며 둘째로 개방형 플랫폼 형태의 재난통합대응체계를 구성하여 민관이 공동으로 재난대응에 참여할 수 있도록 한다. 셋째로 법, 제도, 업무분산에 의한 총괄조정기능을 강화하여 적극적인 재난안전관리를 도모한다. 넷째로 국무총리 산하에 별도의 재난대응 전담조직이 필요한데 해당업무의 특성이나 규모를 고려하여 소방이 적합한 조직으로 사료된다. 다섯째로 인명 구조를 위한 특수구조단체 설립이 필요하고 여기에는 현재 중앙 119구조대를 확대, 개편하는 것이 바람직하다. 마지막으로는 현재의 복잡한 긴급구조통신번호를 119로 통합하고 이에 대한 통합센터 신설과 전문인력 양성에도 많은 정부의 노력이 필요할 것으로 사료된다.

• 기록학연구
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• 제72호
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• pp.91-163
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• 2022

본 논문에서는 '유튜브' 등을 비롯한 온라인동영상 플랫폼 활용이 일반화되고 고화질·고용량 시청각 기록의 생산·수집량이 급증하는 상황에서도 공공·민간 부문 모두에서 시청각 기록의 '관리'와 '활용'은 여전히 전문화되고 있지 않은 상황에 주목하였다. 공공기관이나 방송사, 일반 기업이나 단체 등 시청각 기록을 생산하는 주체들이 기본적으로 참고할만한 '시청각 기록관리 매뉴얼' 등이 부재할 뿐만 아니라 현행 『공공기록물법』 및 동법 시행령·시행규칙, 공공표준, 지침 및 매뉴얼 등 공공기록관리에서조차 시청각 기록관리의 원칙을 제시하지 못한 가운데 중앙기록물관리기관인 '국가기록원'의 역할이 매우 중요한 점을 강조하고자 했다. 이를 위해 본 논문에서는 현행 『공공기록물법』의 시청각 기록 관련 조항을 분석하고 제·개정 필요성을 살펴보았다. 또한, 현재 국가기록원의 시청각 기록 표준화 현황을 검토하고 공공기록관리 부문에서 효율적인 시청각 기록관리를 위해 제도적으로 마련한 제도와 지침을 분석하여, 기록관리 현장에서 해당 제도 및 지침들이 시청각 기록을 관리하는 데 어떤 기능을 하고 있는지 알아보고자 하였다. 이를 통해 현행 국내 법·제도 개선의 필요성, 관련 공공표준 및 지침 내용 개정 방향 등을 제시하였으며, '국가기록원' 등의 시청각 기록관리 정책 기능을 활성화하는 방안과 시청각 기록관리 및 관련 정책을 담당한 전문기구인 '공공영상'아카이브 신설 필요성 또한 검토하였다. '공공영상'아카이브는 영상납본제 등을 통한 체계적이고 망라적으로 '공공영상'을 수집하고 이를 사회적 기억으로서 공적 활용될 수 있도록 관리·활용 체계를 운영한다. 이 과정에서 '공공영상' 보호(Safeguarding)와 관련한 기술 표준화, 저작권 및 초상권 권리보호 등 시청각 기록관리와 관련한 전문적 역할을 수행한다.

• 한국농림기상학회지
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• 제15권2호
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• pp.109-117
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• 2013

"전지구기후서비스체계" (GFCS)는 2009년 제3차 세계기후회의에서 기후변화 대응 취약 국가와 소외계층에 대해 보다 효율적인 기후정보를 제공하기 위한 전지구차원의 서비스 제공체계 구축 필요성에 대한 공감을 바탕으로 제안되어, 현재 세계기싱기구를 중심으로 관련 UN 및 국제기구간 공조를 통해 향후 약 10년 동안에 걸쳐 이를 이행하기 위한 노력을 기울일 예정이다. GFCS는 과학적 기후정보와 기후예측을 기후변화 적응과 기후위기관리를 상호 연계할 수 있는 기후서비스 개발을 주도하게 된다. GFCS의 기본구조는 5개 주요 요소로 구성되어 있는데, 이에는 관측/모니터링, 연구/모형/예측, 기후서비스정보시스템 및 사용자인터페이스 플랫폼과 함께 이들 모두를 포괄하는 역량개발이 포함되어 있다. 현재 GFCS의 편익분야 중 자연재해경감, 수자원, 보건 분야와 함께 농업/식량안보분야가 4대 우선순위에 포함되어 있는데, WMO의 농업기상위원회(CAgM)은 동분야에 대한 GFCS의 효율적 이행을 지원하기 위해 GFCS의 5개 요소별로 이를 보완하기 위한 전구차원 선도적 협력방안(GIAM)을 제안 추진하고 있다. GIAM의 취지는 기존의 기후서비스체계의 개별적 서비스 구조를 통합하거나 미흡한 부분을 보완하는 방법 등 최소한의 추가적인 자원 투입으로 최대 시너지효과를 도출하는데 중점을 두고 있다. 관측분야는 전구생물계절관측협의체 구축, 연구분야는 지역/전구 농림기상 파일롯프로젝트 도출, 기후서비스분야는 기존 농업기상웹서버인 WAMIS의 지역 및 기능 확대, 사용자인터페이스분야는 기존 사이버농업기상협의체를 보완하기 위한 전구 농림기상학술협의체 구축, 그리고 역량개발분야는 전구농림기상교육훈련센터 구축 등이 추진 중에 있으며, 이들간의 유기적인 연동 지원을 위한 조정기구와 지원사무국의 설립도 기상청에 의해 가시화되고 있으며, 효율적인 운영을 위한 새로운 거버넌스도 미국 조지메이슨대를 중심으로 구축 중에 있다. 한편 GIAM의 성공적인 이행을 위해서는 전산자원 인프라 구축이 선행되어야 함으로 현재 WAMIS를 지원하기 위해서 세계기상기구 정보시스템(WIS)의 자료수집/생산센터(DCPC-WAMIS) 구축 및 회원국간 전산자원공유를 위한 클라우드 및 그리드 환경 구축도 기상청과 KISTI/부경대 등의 협조를 얻어 추진 중에 있다, GIAM의 궁극적인 목표의 하나는 차세대 기후변화 대응 농림기상전문가의 양성에 있는데 이를 구현하는 방안으로 회원국의 추천을 받은 후보자를 전구농림기상 교육훈련센터 대학원 과정에 학비/수업료 면제조건으로 입학시킨 후, 지역 파일롯프로젝트에 연구원으로 참여, 이를 통해 생활비 등 지원을 받는 한편 농림기상 학술협의체 회원 활동, 국내외 실무그룹 활동 등을 통해 농림기상분야 국제전문가로 양성함으로써 향후 회원국 농업/식량안보분야 기후변화 대응에 절대적으로 필요한 핵심정책연구 담당자로서의 역할을 기대할 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 적정기술학회지
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• 제6권2호
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• pp.151-162
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• 2020

2020년 코로나로 인해 테크놀러지를 사용하는 교육(온라인교육 포함)이 그 가치를 확실히 인정받았다. 교사 위주였던 예전 교습 방법이 완전히 바뀌어졌다. 주어진 교과 과정을 온라인으로 예습하고 클라스에서는 토론을 하는 "flipped 학습"이 자리를 잡아가고있다. 아프리카에서는 온라인 클라스는 현지인들에게는 상상이 되지 않는 옵션이다. 하지만 이제 기술을 통한 교육 가치가 인정받기 시작했다. 먼 학교를 가야하는 학생들을 위해 작은 분교/정보 센타가 많이 세워져야한다. 한꺼번에 모이지 못하고, 정해진 소수의 팀이 와서 거리를 두고 컴퓨터를 통해 학습을 하고, 그후에 다음 팀이 와서 학습한다. 몇대의 컴퓨터를 공유하면서 교사가 없는 상황에서도 각자 인트라넷 전자 도서관을 통해서 학습을 한다. 학생들은 생전 처음 경험하는 힉습방법이지만, 오히려 자유롭게 스스로 주도하여 배우는 것을 경험한다. 학생들뿐 아니라, 교사 훈련도 되며 커뮤니티의 정보 센타가 되어 공동체가 힘을 얻을 것이다. 이렇게 훈련된 교사, 스텝들이 곳곳에 정보센터를 세워 훈련을 확장해 나갈 수 있다. 기술과 문제 파악, 현지 적용의 몇가지 STEM 프로젝트를 통하여 스스로 배울 수 있다는 깨달음으로 학생들은 배움에 대한 기쁨을 얻는다. 지난 2-3년간수행된 3천여명에 대한 STEM/IT교육의 결과가 이를 증명하고 있다. 스스로 배움을 터득해 나가고, 먼저 배운 학생들이 인턴이 되어 다른 학생들을 가르치는 실제적인 새로운 인재상을 통하여 임파워링의 플랫폼과 연속 채널을 구축하는데는 "IT" 가 최적이다. 그동안 탄자니아의 10개 도시에서 진행된 STEM교육의 결과와 앞으로 진행될 유니세프 프로젝트와 코이카 프로젝트를 통하여 Scale-up에 대한 내용도 본 발표에서 소개된다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제34권6_4호
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• pp.1503-1517
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• 2018

백두산은 중국과 북한의 국경 경계에 위치하고 있는 성층화산으로 신생대 올리고세 이후 주요 분화 단계를 거쳐 형성된 것으로 알려져 있다. 2010년 이후 마그마 재활동으로 인한 백두산 화산활동 여부에 대한 관심이 증대되고 있다. 백두산 화산 활동을 감시하기 위한 연구는 기상청, 한국지질자원연구원 등 국가기관 중심으로 활발히 수행되고 있다. 2018년에는 한-중 백두산 공동 관측 장기연구 과제가 선정되었으며 이로부터 화산특화연구센터가 설립되기도 하였다. 그러나 백두산은 우리나라로부터 지리적으로 멀리 떨어져 있어 접근에 대한 제약이 있을 뿐만 아니라 백두산 화산 주변에 설치되어 있는 현장 관측 장비로부터 수집된 현장 자료의 공유 혹은 접근이 쉽지 않은 상황이다. 원격탐사는 직접적인 물리적 접촉 없이 대상 물체에 대한 특성을 원격으로 측정하는 수단으로서, 대상물의 관측을 위해 자동차, 무인기, 항공기, 인공위성 등 여러 형태의 플랫폼이 사용된다. 지난 수십 년 간, 다양한 파장 대역에서의 전자기파를 이용한 원격탐사 자료를 활용하여 화산 감시 연구가 수행되어 왔다. 특히 레이더 원격탐사는 주야조건, 기상조건에 관계없이 자료를 획득할 수 있을 뿐만아니라 위상정보를 이용한 레이더 위상간섭기법을 통한 미세 지표 변위 관측이 가능하여 매우 널리 이용되고 있는 화산 감시 기술이다. 본 논문의 목적은 백두산 화산 관측을 위해 수행된 기존 원격탐사 연구 문헌을 수집하고 동향을 파악하는 것이다. 또한 지속적인 화산 감시를 위한 가용 영상레이더 위성정보를 조사하여 향후 이를 바탕으로 백두산 화산 지표 변위의 주기적 탐지 연구를 수행하는데 활용할 예정이다.

• 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.