• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.83-90
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• 2012

대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.408-411
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• 2016

최근 국내의 콘텐츠 생산률이 증가함에 따라, 많은 사람들이 즐길 수 있는 콘텐츠들이 많아 졌다. 하지만 사람들은 많아진 콘텐츠로 인해, 오히려 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 이러한 문제를 해결하기 위해 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공 되고 있다. 추천 시스템 중에서 웹툰을 추천해주는 알고리즘으로 협업필터링 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 협업필터링 방법에는 희박성과 확장성, 투명성의 문제점들을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 협업 필터링 방법의 희박성 문제를 보완하고자 개인의 성향을 반영하여 효율이 좋은 웹툰 추천 시스템을 제안하고, 하둡 시스템에서 구현한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.343-345
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• 2001

전자상거래 시장의 규모 및 상점 수의 증가로 인하여 상품 구매자의 상품 구입을 보조해 줄 수 있는 에이전트 기술의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 전자상거래에서 사용자의 선호도를 반영하여 상품을 추천해주는 지능형 에이전트 모델을 제안한다. 상품 정보 및 사용자의 선호도 정보를 관리하기 위하여 계층적 퍼지 그래프를 이용함으로써, 제안된 모델은 기존에 비해 더 나은 융통성과 효율성을 보일 수 있다. 에이전트에 의한 추천 상품은 사용자 선호도와 상품 기술서 사이의 비교순위에 의해 결정되며, 사용자와 에이전트 사이의 상품검색과 상품구매에 관한 정보는 지속적으로 사용자의 선호도 정보를 갱신하고 새로운 선호도 정보를 추론하는 데 사용된다. 이러한 방법에 의하여 사용자 선호도에 대한 적응성이 뛰어난 상품 추천 에이전트를 제공할 수 있으며, 전자상거래에서 구매자의 편의성을 증대시키는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.37-38
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• 2016

온라인 소셜 네트워크(OSN)의 활성화로 인해 다양한 정보가 생성됨에 따라 사용자에 적합한 정보를 선택적으로 제공하기 위한 개인 추천 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크에서 사용자 신뢰성을 고려한 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 향상시키기 위해 신뢰성 있는 사용자를 선별한다. 사용자 신뢰성을 기반으로 유사 사용자를 선별하고 이를 기반으로 협업 필터링을 수행한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.1113-1114
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• 2010

협업필터링 방법은 가장 일반적으로 사용되는 추천 시스템이다. 그런데 협업필터링 방법은 희박성, 확장성 그리고 투명성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개인 성향 중 장르, 성격, 나이, 성별, 혈액형, 지역 등을 고려하여 희박성 문제를 개선한 영화 추천 시스템을 제시한다. 즉, 개인 성향 정보에 따라 가장 성향이 비슷한 사용자들을 분류하고, 그 분류된 정보를 이용하여 개인에게 가장 적합한 개선된 영화추천 기법을 제안한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.75-87
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• 2016

전자 학술 정보 유통의 확대에 따라 날로 증가되는 학술 콘텐츠 서비스 수요에 부응하기 위하여 보다 효과적인 학술 콘텐츠 추천 시스템 개발이 요구된다. 학술 콘텐츠 추천 시스템은 정보 소비자의 과거 이용 내역을 기반으로 각 소비자 선호(preference)에 맞는 학술 콘텐츠를 제공함으로써 콘텐츠 이용성을 보다 효과적으로 향상 시킬 수 있다. 본 논문에서는 특정 기관에 소속된 사용자의 선호에 더욱 부합하는 학술 콘텐츠를 제공하기 위하여 기관의 전자 저널 구독 정보 및 웹 이용 로그를 활용한 저널 추천 기법을 제안한다. 제안하는 추천 기법에서는 기관 사용자의 저널 선호도를 효과적으로 예측하기 위하여 기관 유사도(Institution similarity), 그리고 참고문헌의 인용 관계 데이터를 기반으로 저널 유사도(Journal similarity) 및 저널 중요도(Journal importance)를 산출하여 최종적으로 기관 맞춤형 저널 추천 항목을 구성하게 된다. 또한, 제안하는 추천기법이 적용된 기관 맞춤형 저널 추천 시스템 프로토타입을 개발한다. 개발된 저널 추천 시스템은 각 기관의 저널 선호도 예측을 위하여 활용되는 웹 이용로그를 효과적으로 수집하고 이를 추천 기법에 활용하기 용이한 데이터로 가공 처리 하여 별도의 데이터베이스에 저장하여 추천 기법의 저널 선호도 예측을 위한 기반 데이터로 활용한다. 마지막으로 우리는 기존 추천 기법들과의 비교 성능 평가를 통해 제안 기법의 차별성과 우수성을 보인다.

• 영재교육연구
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• 제22권1호
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• pp.173-196
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• 2012

본 연구에서는 관찰 추천전형으로 선발된 학생들의 영재수업프로그램 수행 사례와 교사추천서의 관련성을 분석하였다. 이를 위해 C 교육대학교 부설 과학영재교육원에서 2010년 관찰 추천전형으로 선발된 학생 9명의 교사추천서를 분석하였다. 교사추천서의 서술방식과 내용에 따라 학생들을 4그룹으로 분류하고, 분석대상으로 그룹별로 1명씩 선정하였다. 연구 결과, 교사추천서에 일화 형식으로 영재의 인지적 특징이 서술된 학생 a1은 영재프로그램 수행과정에서 적극적인 과제집착력과 논리적인 문제해결능력을 나타내었다. 일화 형식으로 영재의 정의적 사회적 특징이 주로 서술된 학생 a2는 적극적인 태도로 수업에 임하나 동료나 교사의 도움을 받아서 문제를 해결하였다. 교사추천서에 피상적으로 인지적 특성이 나열된 학생 b1은 과제집착력, 실험설계능력, 실험기구조작능력 등을 바탕으로 우수한 문제해결력을 보였다. 교사추천서에 피상적으로 정의적.사회적 특성이 나열된 학생 b2는 적극적이며 바른 태도로 수업에 임하나 과제해결이 미흡하였다. 따라서 관찰 추천이 효용성을 갖기 위해서는 교사추천서에 영재의 인지적 특성에 대한 구체적인 서술이 필요함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.37-55
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• 2023

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

• 한국전자거래학회지
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• 제21권2호
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• pp.1-22
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• 2016

최근 온라인 뉴스 포탈의 뉴스 추천 메커니즘이 뉴스 콘텐츠를 수집, 선택, 편집 및 왜곡하는 일이 일어나고 있다. 선행연구들은 뉴스의 가치에 대한 일관된 정의를 내리지도, 뉴스의 가치가 독자의 반응에 어떤 영향을 미치는지 실증적으로 검증하지도 못했다. 본 연구는 선행연구의 뉴스 가치 개념을 종합하고, 뉴스 가치를 아우를 수 있는 개념으로 대표성의 개념을 도입하였으며, 대표성 기반 정보발견법 및 정보 수용 모델을 활용하여, 대표성이 인지된 뉴스 품질, 신뢰, 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응에 어떠한 영향을 미치는 지를 실증적으로 검증하였다. 시나리오 설문 법을 통해 총 357개의 유효한 자료가 수집되었다. 각 집단들은 1) 시간 순서기반 뉴스 추천 메커니즘, 2) 조회수 기반 뉴스 추천 메커니즘, 3) 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘의 세 종류의 메커니즘에 각각 노출되었다. MANOVA 분석결과에 따르면, 편집자에 의해 선택된 주요 뉴스를 다시 조회수 기반으로 정렬한 뉴스 추천 메커니즘만이 여타 집단에 비해 인지된 뉴스 품질과 신뢰에서 유의한 차이를 보였다. PLS 분석 결과에 따르면, 이렇게 형성된 인지된 뉴스 품질과 신뢰는 인지된 유용성, 서비스 만족도, 충성도, 지속사용의도, 구전의도 등 독자 반응을 유의하게 증가시키는 것으로 조사되었다. 본 연구의 학술적 기여는 언론 영역에서 정보기술의 역할을 강조하고, 편집자와 독자 모두가 인정하는 뉴스가 가치 있는 뉴스라고 개념화 하였으며, 뉴스 추천 메커니즘의 효과를 실증한 가치를 가진다. 실무적 측면에서 본 연구는 온라인 뉴스 포탈이 편집자와 독자의 시각이 모두 반영된 절충안의 뉴스 추천 메커니즘을 활용하는 것이 독자를 유인하기 위해 도움이 될 것이라고 제안한다.

• 경영정보학연구
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• 제21권4호
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• pp.31-45
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• 2019

공연문화예술 시장의 확대에도 불구하고, 중소규모 공연장은 소비자의 정보 접근성이 좋지 않아 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 중소규모 공연장의 마케팅 역량을 강화할 수 있는 하나의 대안으로써 머신러닝 기반의 장르 추천 시스템을 제시하고자 한다. 국내 한 공연장의 고객 마스터 DB와 거래이력 DB를 활용하여 고객당 3개의 장르를 추천하는 5개의 추천 시스템을 개발하였다. 추천시점 이후 1년 동안의 실제 공연구매 이력을 바탕으로 추천 시스템의 성능을 비교하여 최적의 추천시스템을 제안하였다. 분석 결과, 단일 예측모형보다는 앙상블 모형 기반의 추천시스템이 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구는 공연문화예술 분야에는 일천했던 개인화 추천 기법을 적용했고, 분석 결과 공연문화예술 분야에서도 충분히 활용할 만한 가치가 있음을 시사하고 있다.