• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권3호
• /
• pp.189-199
• /
• 2009

최근 인터넷 상에 정보가 방대해지면서 사용자의 요구에 맞는 정보 필터링과 개인화 서비스가 매우 중요해지고 있다. 특히 전자상거래 분야에서 상거래를 활성화시키고 정보 제공자에 대한 만족도와 충성도를 높이기 위해, 사용자의 취향을 기반으로 한 정보 추천은 필수적인 요소가 되었다. 기존 추천 시스템은 사용자의 관심 정보를 기술한 사용자 프로파일을 대부분 정보 제공자 측에서 각각 개별적으로 수집하고 이를 기초로 추천 서비스를 제공한다. 따라서 사용자의 정보는 각 정보 제공자 측에 분산되어 존재하며, 사용자 정보가 부족한 서버에서는 초기에 추천 전략을 세우기 어렵다는 문제가 있다. 또한 사용자정보를 가지고 있는 서버의 경우에도 사용자가 해당 서버를 주기적으로 방문하지 않았다면, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 행동을 통합적이고, 지속적으로 관찰할 수 있는 사용자 기기에서, 사용자가 이용한 웹 문서 분석을 통해 사용자의 관심 분야를 추론하고, 이를 다른 정보 제공자가 이용하는 새로운 구조의 추천 시스템을 제안한다. 또한 제안 시스템은 보다 효율적인 프로파일 생성을 위해, 웹 페이지에서 식별된 정보 블록에서 관심 단어를 추출하고, 앵커 태그를 분석하여 사용자의 이동 경로를 추적하는 특징을 포함하고 있다. 이러한 제안 시스템의 특징을 통해, 사용자 정보가 부족한 상점에서도 초기에 개인화 서비스 제공이 가능해지며, 사용자가 평소에 이용하는 웹 문서로부터 프로파일을 생성함으로써, 사용자의 동적인 취향 변화를 반영할 수 있다. 또한 정보 블록에서 취향 정보를 추출하는 알고리즘을 통해 보다 빠르고 정확한 프로파일 생성이 가능해진다. 본 논문에서는 최근 구매 활동이 있었던 사용자들의 웹 검색 히스토리와 구매 데이터를 이용하여 제안 시스템의 추천 정확도와 프로파일 분석에 소요되는 시간 측면의 이득을 실험하였으며, 그 결과를 통해 시스템의 유효성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.85-101
• /
• 2011

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
• /
• pp.197-200
• /
• 2007

상품 판매장에서 많은 상품을 판매하기 위해서는 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등 매상에 영향을 미치는 다양한 요인을 파악할 필요가 있다. 또한 모바일 커머스 어플리케이션에서 각 구매자들이 구입할 상품을 효과적으로 찾을 수 있는 추천상품 서비스의 필요성도 점차 증가하고 있다. 본 논문에서는 다치 오토마타를 이용하여 매장 내에서 구매자 행동과 상품 배치 등을 파악함과 동시에 각 구매자들이 구입할 상품을 상황의 변화에 따라 효과적으로 추천할 수 있도록 지원하는 상황인식 기반 모바일 구매 서비스 모델을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
• /
• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
• /
• pp.19-20
• /
• 2013

본 논문에서는 앱스토어의 정확한 정보 전달을 위해 집단지성을 이용한 상황인지 시스템을 제안한다. 이 시스템은 개인이 문제 처리 시 발생하는 오류를 집단지성으로 발생하는 집단적인 능력을 이용하여 최소화하고, 앱개발자에게 필요한 API를 추천함으로써 소비자 중심이던 앱스토어를 개발자와 소비자 중심의 앱스토어를 구축 한다. 또한 이 시스템은 소비자의 상황을 온톨로지 기법에 적용하여, 앱스토어 시스템이 소비자의 상황에 적합한 앱을 추천하고, 앱개발자에게 정보를 제공해준다. 이때 앱소비자의 상황정보는 일차 논리 추론기법을 활용함으로써, 소비자 상황을 정확히 추론하여 기존의 앱스토어 보다 한 단계 높은 상황인지 앱스토어 시스템을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권9호
• /
• pp.85-94
• /
• 2009

온라인 비디오 강좌는 내용 파악이 힘든 컨텐츠들이 대부분이기 때문에 학습자가 원하는 정보를 찾기란 쉽지 않다. 그래서 학습자들이 필요로 하는 내용을 정확하고 빠르게 제공해 주는 서비스가 필요하게 되었다. 본 논문에서는 학습자의 요구에 맞는 비디오 강좌를 제공해주기 위해 사용자 기반의 협업적 여과 방법을 변형하여 적용하고자 한다. 제안하는 알고리즘 방법은 학습자가 평가한 선호도 정보를 바탕으로 강좌의 특성을 이용해 분할한 영역에서 학습자와 비슷한 이웃 학습자들을 찾고, 이웃 학습자들에 의해 높은 선호도를 보인 강좌를 선별하고 강좌의 속성 정보를 반영하여 학습자에게 추천해 주는 방식이다. 즉, 강좌의 특성을 고려하여 강좌별로 분할한 후사용자 기반의 협업적 여과 방법을 통해 학습자의 선호도를 예측한다. 그리고 강좌의 속성을 이용한 속성 기반의 여과 방법을 적용해 예측된 강좌들과 유사도를 비교한 후 최종적으로 학습자의 선호도와 가장 유사한 강좌를 추천해 준다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제17권11호
• /
• pp.201-206
• /
• 2019

온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보시스템학회 2005년도 추계학술대회 발표 논문집
• /
• pp.215-224
• /
• 2005

본 연구는 인터넷 쇼핑몰 기업들의 새로운 경쟁요인으로 부각하고 있는 물류서비스 부분의 품질 평가기준이나 평가척도 등에 관한 기존 연구를 현 시점에 맞게 재해석하고 또 새로운 평가 요소를 발굴하여 이를 인터넷 쇼핑몰에 적용함으로써 이용자들의 만족도, 재이용의도 및 타인추천의도의 향상을 꾀하였다. 특히 물류서비스 요인들의 고객만족에 대한 직접적인 영향을 분석함과 동시에 구매 후 행동인 재이용의도와 타인추천의도에 대한 간접적인 분석을 통해 그 영향 정도를 실증적으로 파악하여 쇼핑몰 운영자에게 있어 실질적인 도움을 주고자 하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
• /
• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
• /
• pp.76-83
• /
• 2007

학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 피심사자와 심사자의 관계, 평가자의 전문도 및 전문 분야가 사용되며, 연구성과 분석 서비스에서는 분야별/기관별 연구성과물 현황, 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등이 사용된다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하였고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장 및 확장한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 이 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
• /
• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
• /
• pp.300-309
• /
• 2005

오늘날 B2B 전자상거래의 폭발적인 성장과 더불어 온라인 상에서 다수의 구매자와 공급자가 참여하여 다양한 형태의 거래를 수행하는 B2B e-Marketplace의 중요성이 부각되고 있다. 하지만 현재 B2B e-Marketplace 상황은 front-end 부분의 단순한 키워드 기반의 제품 카탈로그 검색만 제공할 뿐, 공급자의 재고상황, 생산 일정 그리고 제품의 배송 및 구매자에 따른 판매자의 정책 및 전략 등의 back-end 부분을 고려하지 않고 있다. 따라서 B2B e-Marketplace에서 주문처리와 배송 과정을 효율적으로 처리하기 위해서는, back-end 부분에서 구매자가 요구하는 제품들에 대하여 공급자의 생산계획과 수요예측, 재고처리, 수송 및 고객관리 등에 관한 정책을 실시간으로 정확하게 반영하고 처리할 수 있는 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 비즈니스 룰 시스템을 이용하여 공급자의 ATP와 CTP등의 생산계획과 비즈니스 정책을 실시간으로 반영하는 e-Marketplace 제품 추천 시스템을 제안하고 구현하였다. 본 논문은 공급자에게는 생산계획의 안정화, 납기 준수 율 제고의 효과를 제공하며, 구매자에게는 납기일의 불확실성을 제거함으로써 안정된 생산 및 판매계획 수립을 제공한다

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권7호
• /
• pp.431-441
• /
• 2008

학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 과제의 신청 분야와 심사자의 전공 분야, 과제 신청자와 심사자의 관계, 심사자의 해당 분야에 대한 전문도를 고려하여 정확하고 공정한 심사자 추천이 이루어져야 한다. 연구성과 분석 서비스에서는 전공 분야별/기관별 연구성과물 현황, 전공 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등을 사용해서 연구자의 연구 현황 정보 제공은 물론 기관, 지역별 연구 성과 현황 정보도 제공되어야 한다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장하고 지식 확장 과정을 수행한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 본 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.