• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제10권6호
• /
• pp.81-98
• /
• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고, 최근에는 실링 공격이라 일컫는 악의적인 목적을 가진 사용자들의 추천 결과 조작에 쉽게 노출될 수 있는 문제가 새로운 이슈로 대두되고 있다. 본 논문에서는 협업적 여과의 실링 공격 문제들을 보완하기 위해, 추천 시스템에서 발생할 수 있는 실링 공격의 유형을 분석하고 악의적인 사용자의 조작된 선호도가 시스템에 미치는 영향을 최소화하기 위한 강건한 신뢰 모델 구축 방법을 제시한다. 그리고 그 모델을 적용하여 신뢰할 수 있는 아이템 추천 및 선호도 예측 방법을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
• /
• pp.117-118
• /
• 2022

한국과학기술정보연구원(이하 KISTI)은 지난 13년 간 전사적으로 품질제고전략, 서비스만족전략, 이미지 제고전략 등 3대 고객만족 추진전략을 수립하여 체계적인 "고객만족경영시스템(CSM : Customer Satisfaction Management)"을 구축하고 이를 강화하기 위한 노력을 기울여 왔다. 본 연구의 목적은 순고객추천지수(Net Promoter Score:NPS)를 활용하여 과학기술지식인프라(ScienceON) 정보서비스를 경험한 500명의 의사결정자를 대상으로 과학기술정보서비스에 대한 고객 만족 및 고객충성도를 측정하였다. 특히 연구결과는 정량적인 측정모델(KCSI-ST)을 보완하고 고객만족도 수준에 따라 비추천 고객, 중립 고객, 추천 고객 등을 예측할 수 있는 모델이다. 이와 같은 고객의 긍정적이거나 부정적인 구전으로 급속도로 노출되는 환경에서 고객의 만족도를 분석함으로써 기관의 주요 서비스별 고객을 확보하는데 사전 예측자료로 활용될 수 있다고 본다.

• 감성과학
• /
• 제10권1호
• /
• pp.37-47
• /
• 2007

색채계획 의사결정 지원 시스템은 감성에 맞는 색상들을 추천해 주거나 조화론 및 배색사전을 기계화하여 조화색을 추천하는 반자동 보조 시스템을 일컫는다. 본 논문은 조화색 추천 과정에 관한 것이며, 조화색 추천의 보편적 지식개입을 위하여 Ostwald 색채 조화론을 채택하였다. 채택된 조화이론의 적용 공간인 Ostwald의 색체계는 MPEG-7 HMMD 색공간과 일치한다는 가정아래, Ostwald의 동일 색상면과 호환이 가능한 가상의 HMMD 공간을 제작하였다. 두 색공간이 호환하기위한 선행 요구조건을 만족하기 위하여 가정을 세우고 가정에 맞는 가상의 색공간을 제안하였다. 또한 Ostwald의 동일 색상 평면이 갖는 양자화 문제를 극복하기 위하여 연속적인 동일 색상 평면을 구성하여 이용자에게 선택의 폭을 넓히고자 하였다. 제안한 가상의 HMMD 공간에서 Ostwald의 색채 조화론을 규칙기반화한 다양한 조화색을 추천할 수 있다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제18권12호
• /
• pp.525-531
• /
• 2020

다양한 정보가 대량으로 유통되는 IT 환경에서 사용자의 요구를 빠르게 파악하여 의사결정을 도와줄 수 있는 추천 시스템이 각광을 받고 있다. 그러나 현재 추천 시스템은 사용자의 취향이나 관심사가 바뀌었을 때 선호도가 즉시 시스템에 반영이 되지 않을 수가 있으며, 광고 유도로 인하여 사용자의 선호도와 무관한 아이템이 추천될 수가 있다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템은 사용자의 취향이나 관심사를 명확하고 객관적으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 그리고 사용자가 선호하는 영화를 예측하기 위해 양방향 순환 신경망 언어 모델을 이용하여 실시간으로 수집되는 영화 관련 데이터를 분석하였다. 본 시스템의 성능을 평가하기 위해 그리드 서치를 이용하여 전체 단어 집합의 크기에 대한 학습 모델의 적합성을 확인하였다. 그 결과 본 시스템의 학습 모델은 전체 단어 집합의 크기에 따른 평균 교차 검증 지수가 97.9%로 적합하다는 것을 확인할 수 있었다. 그리고 본 모델은 네이버의 영화 평점 대비 평균 제곱근 오차가 0.66, LSTM 언어 모델은 평균 제곱근 오차가 0.805으로, 본 시스템의 영화 평점 예측성이 더 우수함을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
• /
• 제28권4호
• /
• pp.95-117
• /
• 2022

인터넷 기술의 발전으로 인해 다양한 미디어가 등장하면서 광고주들은 기업의 광고 전략에 적합한 미디어를 선택하는데 어려움을 경험하고 있다. 전통적인 광고 마케팅 전략을 바탕으로 광고 미디어를 선택하면 소비자의 상황 정보를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 상황에서 소비자의 과거 데이터를 분석하여 소비자가 필요하거나 관심 있는 정보를 바탕으로 광고주에게 맞춤형 미디어를 제공하는 추천 시스템이 필요하다. 전통적인 추천 시스템은 정량적 선호도 정보를 기반으로 추천 서비스를 제공하기 때문에 다양한 상황 정보를 반영하기 어려운 문제점이 존재한다. 본 연구에서는 딥러닝을 이용하여 소비자의 미디어 시청 시간, 거주 지역, 나이, 성별 등 상황 정보를 고려하여 광고주에게 맞춤형 미디어를 추천하는 방법론을 제안한다. 본 연구는 한국방송광고진흥공사에서 제공하는 소비자행태조사 데이터를 사용하여 추천 시스템을 구축하였다. 또한, 기존 연구에서 널리 사용되는 여러 벤치마크 모델과 비교하여 추천 성능을 검증하였다. 실험 결과, 본 연구에서 제안하는 소비자의 상황 정보를 반영한 추천 모델이 기존의 벤치마크 모델보다 높은 정확성을 나타내는 것을 확인하였다. 이 연구는 향후 광고주들이 소비자의 여러 상황 정보를 바탕으로 맞춤형 미디어 선택할 때 효과적인 의사결정을 내릴 수 있도록 도움을 주는데 기여를 할 수 있을 것으로 기대한다

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제16D권3호
• /
• pp.451-462
• /
• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제29권1호
• /
• pp.41-63
• /
• 2023

전자상거래 시장의 꾸준한 성장으로 인해 추천 시스템의 필요성은 점차 강조되고 있으며, 최근에는 추천 성능의 향상을 목적으로 리뷰 텍스트를 사용하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 많은 연구들은 리뷰 텍스트의 감성 점수를 활용하여 제안되고 있는데, 감성 점수만을 사용하는 방법론은 리뷰 텍스트에 존재하는 구체적인 선호도 정보의 활용 측면에 한계를 가지며 이는 결과적으로 성능 향상에 제약으로 작용하게 된다. 이를 개선하기 위해 본 연구는 딥러닝 기반 추천 모델에 온라인 리뷰 내 다양한 언어학적 요소들을 활용하여 고객의 선호도를 정교하게 학습할 수 있는 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 이를 위해 먼저 고객과 상품 간 복잡한 상호작용을 고려할 수 있도록 딥러닝 모델을 통해 상호작용 관계를 비선형으로 학습하였다. 그리고 리뷰 텍스트를 효과적으로 활용할 수 있도록 언어학적 요소 중 고객의 구매 의사결정에 중요한 영향을 미치는 인지적 요인, 정서적 요인 그리고 언어 스타일 매칭을 사용하였다. 실험은 Amazon.com에서 수집한 온라인 리뷰 데이터를 사용하여 진행하였고, 실험 결과 제안 모델의 우수함을 검증할 수 있었다. 본 연구는 추천 시스템에서 리뷰 텍스트 내 고객 선호도에 대한 정보를 효과적으로 활용하는 방법론을 제안하여 연구의 이론적 및 방법론 측면에 기여하였다.

• 한국항해항만학회지
• /
• 제47권6호
• /
• pp.331-340
• /
• 2023

해양수색구조에서 조난자의 생존시간 예측은 중요한 관심사 중 하나이다. 해양선진국에서 생존모델에 관한 연구가 많이 있었지만 영국, 미국, 캐나다 사고 데이터를 이용해 개발되었기 때문에 우리나라 해역에서 한국인 체형에 그대로 적용하는 데에 어려움이 따른다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 해양경찰 해상수색구조사례, 언론보도자료, 기상청 자료, 해양경찰 해양특수구조단 전문가 면담 및 설문조사를 통해 익수자 생존시간에 관한 자료를 수집하였다. 이 자료를 이용해 추세분석 및 회귀분석을 수행하여 익수자 최대 생존시간(한국형) 산정 식을 개발하였다. 이 산식과 해외 생존모델과 비교하여 우리나라 해양조난사고에 적용가능성을 검토하였다. 최대 생존시간(한국형), 국내 해양수색구조 익수자 구조 사례, 해외 생존모델을 종합적으로 활용하여 조난자 생존시간과 집중·추천 수색시간 지침을 제언하였다. 이를 통해 수색자원의 투입 등 의사결정에 기여할 수 있을 것으로 판단된다. 추가로 해양수색구조의 종료·축소를 결정하고 조난자 가족 및 국민 대상으로 정책결정 내용을 설명하는데 도움이 될 수 있다.

• 지능정보연구
• /
• 제21권3호
• /
• pp.101-116
• /
• 2015

많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

• 한국건설관리학회논문집
• /
• 제5권5호
• /
• pp.76-83
• /
• 2004

건축공사가 대형화됨에 따라 대규모의 지하공간을 구축하기 위한 흙막이 공사의 중요성도 점차 커지고 있다. 따라서 적정한 흙막이공법의 선정은 건축공사의 원활한 수행을 위해서 매우 중요한 요소 중의 하나라 할 수 있다. 그러나 흙막이공법의 설계와 시공이 분리되어 있는 우리나라의 경우에는 많은 설계변경이 발생하고 있고, 이러한 설계변경은 건설사업의 성패를 좌우하는 공사비와 공기 측면에서 지대한 영향을 줄 수 있다. 본 연구에서는 이러한 흙막이공법에 대한 의사결정 단계에서 활용할 수 있는 사례기반추론기법을 활용한 흙막이 공법 선정 모델을 구축하여 제안하고, 이를 실제 시공된 사례를 이용하여 모델을 평가하였다. 사례연구 결과 유사사례와 추천사례에서 비교적 정확한 결과를 도출하는 것으로 나타났다. 흙막이공법의 선정과 같이 의사결정과정에서 고려해야할 요소가 많고, 이러한 영향요소를 정량화하기 어려운 분야에서는 본 연구에서 활용된 사례기반추론기법이 매우 유용하게 활용될 수 있을 것으로 사료된다.