• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.501-503
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• 2023

추천 시스템 연구들 중 사용자의 추천 만족도와 플랫폼의 이윤 측면을 함께 고려한 여러 연구들이 제안되어 왔다. 그런데 그동안 플랫폼의 이윤을 고려한 추천 시스템의 경우 방법들 간 분석 및 성능 비교가 되어오지 않았다. 본 논문에서는 먼저 기존 이윤 고려 추천 시스템들의 방법을 분석하고, 실 세계 데이터셋을 이용한 실험을 통해 추천 정확도 및 플랫폼 이윤 측면에서 이들간의 성능을 비교하였다. 그 결과, 추천 정확도와 플랫폼 이윤 간의 상충 관계가 있음을 확인할 수 있었고, 이윤 고려 추천 시스템 방법들이 이윤을 고려하지 않은 일반적인 추천 방법 대비 7~35%의 플랫폼 이윤 향상 효과가 있음을 관찰할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.523-528
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• 2021

현재의 유튜브는 사용자가 실제 소비한 콘텐츠를 기반으로 사용자에게 유사한 콘텐츠를 추천한다. 이런 알고리즘의 특성으로 인하여 사용자는 비슷한 분야의 콘텐츠는 잘 추천받지만 소비 한적이 없는 분야의 콘텐츠는 추천 받기가 어렵다. 폭넓게 영상을 추천 받는데 있어서 한계가 있다. 크라우드 소싱을 활용하여 이 문제를 해결하고자 한다. 유튜브를 사용하는 대중들의 직접적인 참여를 통하여 다양한 채널을 추천받을 수 있는 플랫폼을 제안한다. 사용자는 다양한 채널을 추천받고 채널 토론 방에서 사람들과 소통할 수 있으며 동시에 채널을 추천하여 수익을 창출할 수 있다. 본 플랫폼이 다양한 크라우드 소싱 기반의 추천 플랫폼에서 활용될 수 있기를 기대한다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제15권8호
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• pp.131-143
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• 2021

본 연구에서는 온라인 플랫폼 뮤지컬 관람 방식의 만족도에 영향을 미치는 요인을 알아보고 그 요인들이 온라인 플랫폼을 통한 뮤지컬 관람의 추천 의도 및 재관람 의도에 미치는 영향을 알아보았다. 또한, 조사대상자의 뮤지컬에 대한 관여도가 온라인 플랫폼 뮤지컬 관람의 만족도와 추천 의도 및 재관람 의도 사이에서 미치는 영향을 분석하였다. 독립변수인 온라인 플랫폼 뮤지컬의 만족도는 영상 품질, 편의성, 경제성, 상호작용성 등으로 구분하고 종속변수는 온라인 플랫폼 뮤지컬의 추천 의도, 재관람 의도로 구분하였으며, 뮤지컬에 대한 관여도를 조절변수로 하여 총 20개의 가설을 설정하였다. 온라인 플랫폼을 통한 뮤지컬 관람 경험이 있는 관객 1,454명을 대상으로 2021년 8월 28일부터 9월 7일까지 온라인 설문조사를 실시하여 총 1418명의 답변을 유효 표본으로 사용하였다. AMOS Ver. 18.0.0을 이용한 확인적 요인분석으로 온라인 플랫폼 뮤지컬 만족도에 영향을 미치는 요인을 분석하였고 SPSS를 통한 회귀분석으로 각 독립변수가 종속변수에 미치는 영향과 독립변수와 종속변수 사이에서 갖는 조절변수의 조절 효과를 분석하였다. 분석 결과, 온라인 플랫폼 뮤지컬의 만족도를 구성하는 요인은 표준화 경로계수가 편의성 > 영상 품질 > 경제성 > 상호작용성 순으로 나타나 온라인 뮤지컬 관람 방식이 새로운 공연예술의 관람 패러다임으로 정착하기 위해 가장 먼저 중시해야 할 만족 요인으로 편의성과 영상 품질 요인이 제시되었다. 한편, 온라인 플랫폼 뮤지컬 관람의 만족도는 모든 만족 요인의 경로에서 온라인 플랫폼 뮤지컬 관람 추천 의도 및 재관람 의도에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한, 온라인 플랫폼 뮤지컬 관람 만족도와 추천 의도 및 재관람 의도 사이에서 뮤지컬에 대한 관객의 관여도가 갖는 조절 효과는 영상품질과 추천 의도의 사이에서만 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이는 뮤지컬에 대한 관여도가 높은 관객은 온라인 플랫폼 뮤지컬의 영상 품질에 대한 만족도가 높아야만 주변에 추천할 의향을 가진다고 해석된다. 특히 중요한 점은 온라인 플랫폼 뮤지컬 관람의 만족도에는 편의성 요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났지만, 온라인 플랫폼 뮤지컬의 추천 의도와 재관람 의도에는 영상 품질 요인이 가장 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다는 점이다. 이러한 결과는 현전성이 특징인 뮤지컬을 온라인 플랫폼을 통해 관람하는 것에는 편의성이 가장 큰 가치가 된다는 것, 즉 신체적 현전을 통한 현전성을 느낄 수 없는 조건에서는 온라인 플랫폼의 편의성이 주된 만족도 요인으로 작용함을 나타내며, 온라인 플랫폼을 통해 뮤지컬을 관람한 관객은 우선적으로 영상 품질의 질적 수준에 만족하였을 때 추천 의도와 재관람 의도를 가진다는 것을 시사한다.

• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 한국벤처창업학회 2017년도 춘계학술대회
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• pp.52-52
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• 2017

글로벌 금융위기 이후 다양한 형태로 등장한 금융상품과 ICT의 결합은 그 동안 생각하지 못한 방식으로 전 세계에 다양한 수요를 충족시키면서 폭발적으로 성장했다. 하지만 IT강국이라고 자부하는 대한민국은 다양한 규제와 시스템의 복잡성 때문에 은행상품이 온라인에서 거래되는 것은 아직까지 익숙하지 않다. 다행히 이러한 규제가 조금씩 완화되어 가면서 2016년은 모바일 송금, 금융상품 추천 플랫폼 등 비 금융업체 주도의 금융시장 온라인화가 소극적으로 이루어지는 과도기로 볼 수 있다. 이러한 시점에서 기존 오프라인 채널이 아닌 온라인 채널을 통해 금융상품을 구매하거나 가입하는 고객의 만족요인에 대해 연구하는 것은 향후 폭발적으로 증가할 수요에 앞서 연구하고, 현상을 주도할 기업에서도 소비자의 만족요인을 미리 파악한다는 점에서 시기적으로 적절하다. 해당 연구는 신용대출, 정기예금, 전세대출, 주택담보대출, 정기적금, 그리고 P2P투자 상품 별 만족도에 영향을 미치는 요인과 영향력을 SERVPERF 모델을 이용하여 분석한 뒤, 회귀분석과 텍스트간의 공동 출현단어에 대해 파이선을 통해 메트릭스를 형성하고, 사회연결망 분석으로 네트워크 중심성을 분석하여 단어간의 관계를 살펴보았다. 해당 연구는 국내 최초 온라인 금융상품 비교 추천 플랫폼인 "Finda"의 리뷰/평점데이터를 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1166-1168
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• 2019

본 논문은 엣지컴퓨팅 환경에서 딥러닝기반 추천모델을 이용한 지능형 디지털 사이니지 플랫폼을 제안한다. 제안하는 플랫폼은 서버와 엣지로 구성되어 있다. 서버는 데이터를 관리하고, 광고추천 모델을 학습시키며, 엣지는 학습된 광고추천 모델을 이용하여 실시간으로 광고될 상품을 결정한다. 광고추천 모델은 상품을 선별하는 단계와 구매확률을 예측하는 단계로 구성되어 있다. 선별단계에서는 DNN에 벡터화된 사용자 기본정보와 상품 메타데이터를 입력하여 구매할 만한 상품을 도출한다. 최종적으로 군집의 예측된 구매확률을 이용하여 가장 적합한 광고를 선정한다. 제안하는 시스템은 서버와 통신하지 않고 엣지에서 학습된 모델로 광고를 결정한다. 이를 다수의 사용자에게 즉각적인 반응을 필요로 하는 디지털 사이니지에 적용했다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.329-334
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• 2018

전공서적 이용실태조사에 따르면, 대학생들은 한 학기당 평균적으로 6.4권의 전공서적을 구매하고 이를 위해 9.4만원을 지출한다. 그러나 이렇게 구입한 전공서적의 절반 가까이는 사용되지 않고 방치되고 있다. 그래서 많은 학생들이 정가를 주고 새 책을 구입하기 보다는 중고책 거래를 통해 전공서적을 구하고 있다. 기존의 중고 전공서적 거래를 지원하는 플랫폼들은 판매를 위한 기본 기능들은 제공하고 있지만, 전공별 교재 추천, 참고도서 추천 기능 등이 제공되지 못하고 있다. 본 연구에서 지역성을 반영한 전공별 교재 추천, 참고도서 추천, 위탁 거래 기능 등이 제공되는 중고 전공서적 거래 플랫폼 BookCue를 개발하였다. 본 플랫폼을 이용함으로써 방치된 전공서적들의 거래 활성화를 통한 대학생들의 교재구매비 경감과 환경보전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 본 플랫폼은 전공서적뿐만 아니라 대학생들을 위한 지역 내 다양한 물품을 거래하는 플랫폼으로 확대될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.578-581
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• 2020

제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.14-17
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• 2015

오늘날 인터넷의 발달과 전자 책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 온라인을 통한 도서 정보 제공이 증가하고 있다. 하지만 현재 도서 정보나 도서 추천을 제공하는 온라인 사이트들은 기본 서지 정보만을 위주로 제공하고 있어 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 도서 본문을 활용한 정보 제공 및 개인 맞춤형 추천을 위해 '도서 정보 본문텍스트 통합 마이닝 기반 사용자 참여형 시각화 및 추천 큐레이션 플랫폼'을 제안하고, 이를 구축하였다. 제안한 서비스 플랫폼은 독자에게 다양한 방법으로 도서 정보를 제공하며, 독자는 적은 시간으로 많은 정보를 얻을 수 있도록 하여 사용자의 도서 선택의 폭을 넓혀줄 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.1-13
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• 2020

본 연구는 온라인 동영상 플랫폼에 적용되는 추천 알고리듬을 이해하고자 유튜브에서 K-pop 뮤직비디오의 콘텐츠 특성과 재생 시 추천되는 연관 비디오(related video)의 관계를 규명하고 네트워크 분석을 통해 어떤 비디오가 연관 비디오로 추천되는지 살펴보았다. 분석 결과, K-pop 재생 시 비디오의 좋아요 수가 추천 순위에 영향을 주었으며 대부분 같은 채널에 속하거나 동일한 기획사에서 제작한 비디오가 연관 비디오로 추천되었다. 그리고 연관 비디오의 네트워크 분석 결과, K-pop 뮤직비디오의 네트워크가 강하게 형성되어 있으며 연관 비디오의 네트워크 분석에서 BTS의 뮤직비디오가 중심성이 높게 나타났다. 이러한 연구결과는 K-pop간의 네트워크가 강하기 때문에 K-pop을 검색 쿼리로 입력해서 비디오를 시청할 때는 연속적으로 K-pop을 즐길 수 있지만, 반대로 다른 장르의 비디오를 시청할 때는 K-pop이 연관 비디오로 추천되지 못할 수 있음을 의미한다.