• 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.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.272-275
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• 2017

대면 서비스보다 비대면 서비스를 선호하는 소비자들의 증가로 인해 기업의 고객 응대의 형태도 변해가고 있다. 기존의 전화 상담보다는 인터넷에 글을 쓰는 형식으로 문의를 하는 고객이 증가하고 있으며, 관련 기업에서는 이와 같은 변화에 효율적으로 대처하기 위해, 텍스트 기반의 상담시스템에 대한 다양한 연구 및 투자를 하고 있다. 특히, 입력된 질의에 대해서 자동 답변하는 챗봇(ChatBot)이 주목받고 있으나, 낮은 답변 정확도로 인해 실제 응용에는 어려움을 겪고 있다. 이에 본 논문에서는 상담원이 중심이 되는 텍스트 기반의 상담시스템에서 상담원이 보다 쉽게 답변을 수행할 수 있도록 자동으로 답변을 추천해주는 자동답변추천 시스템을 제안한다. 실험에서는 기존 질의응답 시스템 구축에 주로 사용되는 문장유사도 알고리즘과 더불어 합성곱신경망을 이용한 자동답변추천 기법의 답변추천 성능을 비교한다. 실험 결과, 문장유사도 기반의 답변추천 기법보다 본 논문에서 제안한 합성곱신경망(Convolutional Neural Networks) 기반의 답변추천시스템이 더 뛰어난 답변추천 성능을 나타냄을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.599-602
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• 2016

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1081-1084
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• 2014

최근 들어, 많은 추천시스템들이 연구 되고 있으며, 대부분은 개인 맞춤형 추천 시스템이 연구되고 있다. 기존의 영화추천시스템에서는 희박성의 문제가 제기된다. 본 논문에서는 희박성에 대해 보안하고자, 개인리뷰에 대한 가중치를 활용한다. 그 결과 사용자에게 정보의 제공에 대해 효율성을 높이고, 사용자마다 영화에 대한 리뷰에 따른 감정 및 사용자의 정보들을 반영한 영화추천시스템을 설계 및 구현한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.782-784
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• 2008

급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권9호
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• pp.375-381
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• 2019

최근 추천 시스템은 패션, 동영상, 음악 등을 중심으로 맞춤형 추천 서비스가 제공되어 사용자들의 관심을 모으고 있다. 그러나 이러한 서비스들은 실시간으로 발생하는 상황 정보를 사용하지 않아 여러 상황에 따른 적합한 서비스를 사용자에게 제공하기가 어렵다. 또한 적용되는 상황 정보가 차원을 확장시킬 경우, 데이터 희소성(Data Sparsity)을 증가시켜 사용자들에게 적합한 음악들을 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해소시키기 위해 연관규칙(Association Rules)을 적용하여 사용자의 현재 위치 정보와 시간 정보에 대한 관계성 및 규칙들을 이용하여 실시간 상황에서 적합한 음악을 추천하는 시스템을 제안하였다. 수집된 상황 정보를 바탕으로 5-fold Cross Validation을 진행하여 위치와 시간 정보에 따른 추천 시스템의 정확도를 측정하였다. 그 결과 상황 정보가 누적됨에 따라 추천 시스템의 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.94-96
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• 2003

급속도로 발전하는 인터넷의 발달로 인한 정보의 과부하와 이메일의 급증은 이젠 모든 네티즌들이 겪는 불편함이 아닐 수 없다. 본 논문에서는 이런 이메일 관리를 사용자가 효율적으로 할 수 있도록 추천 에이전트(Recommendation Agent)를 제안하고자 한다. 추천 에이전트 시스템에서는 이메일의 자동 분류에서 가장 핵심인 정확도(Accuracy)를 개선시키기 위해 최종 결정을 사용자가 하는 방식으로 접근하였으며, 또한 절기에 이용되는 학습 및 분류 알고리즘을 동적 임계치를 적용한 베이지안 학습 알고리즘을 이용하여 알고리즘적 방법도 병행하였다. 새로운 메일이 도착했을 때 최적의 분류를 할 수 있도록 메일 카테고리를 추천하는 시스템이다. 또한 사용자 편의를 위하여 필요없는 메일이나 스팸으로 간주되는 메일은 자동 삭제하는 기능을 추가하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.205-213
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• 2010

연관규칙 마이닝 기법 중에 하나인 FP-트리 알고리즘을 이용하는 추천시스템이 시도되고 있다. 본 논문에서는 트랜�Ъ� 데이터베이스로부터 빈발 2-항목집합만을 추출하여 연관규칙을 생성하는 변형된 FP-알고리즘을 사용하는 추천시스템을 제안하였다. 제안된 추천시스템은 전처리 모듈, 학습 모듈, 추천 모듈 및 평가 모듈로 구성되었다. 제안된 추천시스템의 실험을 통하여 상품 추천의정확률과 재현율과 F-Measure와 성공률과 추천실행시간을 수행하였으며, 순차패턴 마이닝 기법을 사용하는 추천시스템과의 성능을 비교분석 하였다. 순차패턴 마이닝기법을 사용하는 추천시스템과 학습 성능, 추천 성능을 비교한 결과 학습 성능은 5배 이상 향상되었으며, 추천 성능은 20%이상 향상 되었다. 결론적으로, 순차패턴 추천시스템과 같은 데이터를 가지고 실험하여 추천시스템 성능의 타당성에는 보다 나은 시스템임을 입증 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1064-1066
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• 2013

공연과 전시 정보의 공연 횟수가 10년 사이에 30% 이상이 증가함에 따라서 다양한 공연 전시 정보 속에서 어떤 작품을 선택해야 할지 난해하다. 현재 스마트폰이 많이 보급되었고 IOS에 비해 적은 어플리케이션 숫자로 사용자에게 맞는 공연 전시 추천 시스템이 마땅하지 않다. 본 논문에서는 정보와 이해가 부족한 사용자에게 비슷한 성향을 가진 다른 사용자의 정보를 교차 추천함으로써 사용자의 성향에 맞춘 공연 전시 정보를 추천하는 시스템을 제안하였다. Open API 정보를 이용하여 다양한 공연 전시 데이터를 바탕으로 간단한 회원 가입 후 예약을 하고 사용자의 성향에 맞춘 공연 전시 프로그램을 추천한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.187-189
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• 2004

인터넷의 활용범위는 정보의 검색 및 수집을 넘어서 여러 범위로 확대되고 있고 점보의 양 또한 방대해 졌다. 그러나 필요한 정보를 찾기는 더욱 어려워지고 있고, 그에 따라 개인에게 맞는 정보를 제공해주는 시스템이 절실해지고 있다. 본 연구에서는 웹 서비스 기반 위에 추론엔진을 사용하여 사용자에게 가장 적합한 상품을 검색하여 추천해주는 추천 시스템의 모델을 제시하고 있다. 웹 서비스 기반 위에 시스템을 구축함으로써 표준 웹서비스의 가능성을 엿보고, 복잡한 논리적 추론을 추론엔진을 사용함으로써 효율성을 증가시키고 있다.