• 한국시뮬레이션학회:학술대회논문집
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• 한국시뮬레이션학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.56-62
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• 2005

추천자 시스템은 E-commerce 사이트에서 소비자가 관심을 가지는 상품에 대한 정보를 수집하여 소비자가 구매할 것으로 예상되는 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 추천자 시스템을 구축하여 성공적으로 활용하기 위해서 해결해야 할 과제로 취급 상품이 대량인 경우에 알고리즘의 효율성 문제라고 볼 수 있는데 본 연구는 문서 검색에서 사용되는 LSI(latent semantic indexing) 분석법을 이용하여 추천자 시스템을 개선하는 방안을 연구하고자 한다. LSI 분석법을 이용하여 고객-상품 구매행렬에서 고객이 상품을 구매하는 경향을 효과적으로 파악할 수 있다면 목표고객에 대한 인접고객군을 생성하는 계산 노력은 현저히 감소되어 추천자 알고리즘이 실시간으로 고객 데이터베이스로부터 많은 인접 고객을 효율적으로 검색할 수 있을 것으로 기대된다. 본 연구는 E-commerce 사이트로부터 얻는 실제적인 고객 자료와 유사한 자료를 시뮬레이션을 통하여 재생하고 이를 바탕으로 LSI에 의한 추천자 시스템의 효율성을 분석하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.127-135
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• 2011

이러닝 시스템에서 학습자에게 적합한 콘텐츠 선택을 돕기 위한 콘텐츠 추천 시스템은 필수적이다. 학습자의 선호도를 통한 콘텐츠 추천은 협업 필터링 추천 방법과 내용 기반 추천 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 기존추천 방법들은 학습자의 학습수준을 고려하지 않고 다른 사용자의 선호도를 기반으로 학습 콘텐츠를 추천한다. 따라서 상대적으로 콘텐츠를 학습한 학습자가 적은 경우 추천의 효율성이 떨어지고, 새로운 아이템이 추가될 경우 추천이 쉽지 않은 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 학습 콘텐츠의 유사도와 난이도에 기반한 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 학습 콘텐츠의 두 특성을 반영한 추천함수에 의해 선행학습 성취도가 낮은 학습자에게는 난이도가 낮고 유사도가 높은 콘텐츠를 추천하고, 성취도가 높은 학습자에게는 난이도가 높고 유사도가 낮은 콘텐츠를 추천한다. 이와 같이 다른 학습자의 선호도와는 무관하게 학습자의 성취도에 따라 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1119-1121
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• 2014

저널 논문 투고 및 심사시스템에서의 논문 제출은 상시 이루어진다는 특성 때문에 논문이 제출된 시점에 적절한 심사자들을 찾아 배정하기란 쉽지 않은 문제이다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 제출된 논문에 적절한 심사자들을 추천해주는 알고리즘을 제시하고자 한다. 심사자 추천 알고리즘에서는 해당 논문의 전문가를 심사자로써 추천하기 위하여 제출된 논문들의 키워드(Keyword)와 심사자들의 전문지식태그(Expertise Tag) 정보를 활용한다. 또한 심사자들의 기존의 심사 정보를 토대로 심사활동지수를 평가하여 이를 심사자 추천에 활용하고자 한다. 제안하는 알고리즘을 검증하기 위하여 본 논문에서는 실제 저널 논문투고시스템에 추천 알고리즘을 적용해보고 이의 결과를 제시한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.51-58
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• 2010

프로그래밍 교육은 학습자 개개인의 특성에 맞는 수준별 단계별 학습이 필요하다. 추천시스템은 개인화서비스를 위해 사용되는 방법의 하나로, 본 연구에서는 추천시스템을 사용하여 웹기반 프로그래밍 교육 환경에서 학습자 개개인에 적합한 학습을 추천할 수 있는 방법을 제공한다. 제안하는 수준별 프로그래밍 학습을 위한 추천시스템은 학습주제별 학습수준 기반 학습자 프로파일과 학습주제사이의 연관성 프로파일을 이용한 협업 필터링을 사용하여 특정 학습자의 학습수준과 학습범위에 적절한 프로그래밍 문제를 제공하도록 한다. 그 결과 프로그래밍 언어 교육과정에서 발생하는 수준별 단계별 학습에 맞는 프로그래밍 문제 제공의 어려움을 해결하여, 학습자의 프로그래밍 능력 향상의 결과를 얻을 수 있었다. 더 나아가 기존 협업필터링 방법을 사용하는 경우와 비교해 볼 때 추천 성능향상 및 분석 시간 감소를 통해 추천시스템의 한계점 중의 하나인 확장성을 해결할 수 있는 방법을 제시한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.241-243
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• 2014

본 연구는 학습자 및 교수자의 학습 방법 및 교수방법을 선정하는데 있어서 집단 지성 알고리즘을 적용하여 콘텐츠 추천 시스템을 개발 하여 학습자 및 교수자가 효과적인 학습을 진행하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여 최근 쇼핑몰이나 영화등에 적용되는 추천시스템을 교육에 적용하여 교수학습 주제를 선정시 학습자 수준, 학습환경, 학습자의 상태등에 따른 적절한 학습 방법 및 교수 방법을 제공하여 학습자는 본인에게 알맞은 학습 방법을 찾는데에 더 효율적이여 교수자는 교수학습과정을 설계하는데 시간을 절약할 수 있는 시스템을 개발하였다. 최종적으로 개발된 학습 콘텐츠 추천시스템에 대한 정확성 및 효용성은 교수자 및 학습자들의 지속정인 사용으로 데이터가 쌓인 후 사용자들의 평가를 통하여 검증이 필요 할 것이다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.23-30
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• 2006

추천자 시스템은 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 정보를 수집하여 고객에 대한 예상 구매 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 본 연구는 대형 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 이력이 활용 가능한 경우에 전통적인 통계기법인 군집분석 및 고객 간의 상품 구매 상관성을 이용하는 기존 추천자 시스템(협력적 필터링 기법)과 문서 검색에서 사용되는 LSI분석에 기반한 협업 필터링 기법을 상품 추천에 적용하여 각 기법의 상품 추천 효율성을 비교 분석하였다. 문서-용어 행렬과 유사한 구조를 가지는 고객-상품 구매 행렬에 문서 검색에 사용되는 LSI 분석법은 고객의 상품구매 경향을 원 상품 수보다 축소된 차원의 변환 상품을 통하여 파악함으로써 목표고객에 대한 인접고객군의 생성 노력을 현저히 감소시킬 수 있어 결과적으로 실시간으로 적용되는 추천자 알고리즘의 효율성을 개선할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 가상적인 고객-상품 구매 리스트를 대상으로 실행한 시뮬레이션 실험 결과에서도 알고리즘의 효율성 평가측도인 recall과 정확도 및 F1에서 LSI 기반 협력적 필터링 기법이 기존의 방법보다 우수한 결과를 나타내었다. 시뮬레이션 결과, 인접고객 군의 크기가 일정한 수준에 이르면 그 크기를 증가시키더라도 알고리즘의 효율성은 별로 개선되지 않으며 또한 추천 상품 수가 일정 수준에 도달하면 추천 정확도가 낮아지는 정도에 비해 recall의 개선도는 별 변화가 없는 것으로 나타나고 있다. 추천자 시스템을 구현하는 용도에 따라 이러한 정보는 유용하게 사용될 수 있다고 판단된다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.243-246
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• 2011

학습자의 감성 상태가 충분히 반영되는 오프라인 수업과 달리 지금까지 대부분의 e-러닝은 학습자의 감성 정보를 수업에 효과적으로 반영하지 못했다. 이러한 한계점은 e-러닝의 학습 효과성을 저해하는 문제 중 하나로 지적되었다. 이 문제를 해결하기 위해 학습자의 뇌파를 통해 감성을 인식하고 감성 상태에 따라 적절한 학습 콘텐츠 타입을 추천하여 학습 효과를 증대 시킬 수 있는 방법론이 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 기 수집된 학습자들의 감성(뇌파) 데이터를 분석하여 콘텐츠 타입 선호도를 파악한 후 프로파일 데이터를 활용하여 상관계수 기반 NN-Recommendation 학습 콘텐츠 타입 추천 시스템을 제안 하고자 한다. 이 시스템은 일반적인 추천시스템에서 발생하는 Cold-start 문제를 해결할 수 있으며 특히 본 연구에서는 보다나은 추천 정확도를 위해 프로파일 각 속성에 자동적으로 가중치를 부여하는 기법을 제시하여 향상된 성능을 보이게 됨을 실험을 통해 확인 하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (A)
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• pp.754-756
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• 2004

본 논문에서는 B2B e-Marketplace에 참여하는 비즈니스 파트너들에게 새로운 상품을 추천하기 위한 웹 에이전트 기반 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제시하는 추천 시스템은 비즈니스 파트너에 대한 정보를 수집하기 위한 모니터링 에이전트, 수집된 정보를 분석하기 위한 분석 에이전트, 그리고 분석결과를 이용하여 추천 서비스를 제공하기 위한 추천 에이전트로 구성된다. 이와 같은 웹 에이전트 기반의 추천 시스템은 다수의 공급자와 다수의 비즈니스 파트너가 참여하는 B2B 환경에서 실시간으로 비즈니스 파트너의 수요나 성향에 맞는 서비스 제공을 통해 공급자와 비즈니스 파트너간의 수요/공급 예측 및 협력관계를 향상시킬 수 있다.

• 전자공학회논문지 IE
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• 제45권4호
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• pp.68-73
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• 2008

본 연구는 웹 기반 학습평가를 위한 학습자 중심의 문제추천 시스템을 제안하였다. 문제추천 과정을 위하여 문항난이도가 이용되었으며, 각 문제들은 문제은행에 저장 및 관리되었다. 문항난이도는 학습과정 중 재 산출되며 다음 학습에서 피드백되었다. 학습자 중심 문제추천을 위해, 학습자는 학습 전 학습단원을 선택할 수 있으며 학습난이도를 설정할 수 있도록 하였다. 제안방법의 적용결과 대부분의 학습자들이 학습난이도 조절로 인하여 성적이 향상됨을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.602-604
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• 2017

구직자는 취업을 하기 위해 다양한 채용 공고를 확인하고 이력서를 제출하는데 많은 시간을 소비한다. 만약 채용 추천 시스템을 통해 사용자에게 알맞는 회사를 추천해 준다면 구직자는 구직 활동 시간을 절약할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 구직자에게 알맞는 회사를 추천하기 위한 알고리즘을 알아본다.