• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.421-428
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• 2008

협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.35-48
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• 2017

스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2014년도 제49차 동계학술대회논문집 22권1호
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• pp.39-41
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• 2014

웰니스에 대한 관심이 대두되면서 웰니스와 IT 융합의 대표적인 연구로 웰니스를 위한 추천 시스템 등의 연구가 시도 되었다. 하지만 기존 연구들은 웰니스의 영역의 신체적, 정신적, 정서적, 사회적, 지적 영역 중 한 영역 또는 두 가지 이상의 영역에만 속하기 때문에 웰니스를 위한 추천에 적합하지 않다. 그렇기 때문에 웰니스 영역을 통합하여 관리할 수 있는 콘텐츠 분석 기법이 필요하다. 본 논문에서는 웰니스를 위한 콘텐츠 추천을 위해 웰니스 영역이 통합되어 반영될 수 있는 콘텐츠 메타데이터 구성을 제안한다. 이를 통해 콘텐츠의 웰니스적인 특징을 분석할 수 있고, 나아가 웰니스를 위한 맞춤화된 추천 서비스가 가능해질 것이다.

• 방송공학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.129-139
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• 2012

본 논문은 방송 콘텐츠를 소비한 사용자의 소비이력 정보를 바탕으로 추천해 주는 시스템을 소개한다. 방송 콘텐츠는 도서, 음반, 영화 등의 콘텐츠와는 다른 구조로 구성되어 있으며, 크게 시리즈물과 에피소드물로 나뉜다. 시리즈물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하고 하나의 주제나 스토리를 다룬다. 반면에 에피소드물은 여러 개의 방송 콘텐츠가 하나의 프로그램을 구성하지만 각각의 콘텐츠 별로 다른 주제나 스토리를 다룬다. 시리즈물인 경우에는 프로그램 단위로 추천이 가능하고, 에피소드물인 경우에는 하나의 프로그램을 구성하는 콘텐츠들이 독립된 콘텐츠로서 추천이 가능하다. 이와 같은 방송콘텐츠의 특징에 따라, 본 논문에서는 시리즈물과 에피소드물로 추천단위를 달리하여 콘텐츠를 추천한다. 콘텐츠 추천은 사용자의 방송 콘텐츠 소비이력 정보를 활용하여 방송 콘텐츠간의 유사도를 도출하고 이를 토대로 추천을 제공한다. 방송 콘텐츠간의 유사도는 협업 필터링 알고리즘을 사용하여 계산한다. 추천 시스템은 희소 배열 자료구조를 사용하며, 메모리 기반의 연산을 수행하여 추천 콘텐츠를 색인 구조로 저장한다. 저장된 색인은 추천 시스템에서 제공하는 오픈 API를 통해 서비스되며, 오픈 API는 HTTP 프로토콜을 기반으로 구현되었다. 마지막으로 추천 시스템 구현과 실험을 위한 웹 데모를 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.51-54
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• 2015

추천 시스템의 대표적인 연구 중 하나인 콘텐츠 기반 추천 시스템 연구는 TV 프로그램이나 영화의 줄거리, 장르, 리뷰 등의 콘텐츠의 메타데이터를 이용한다. 그러나 이러한 연구들은 콘텐츠 관련 정보에만 의존할 뿐, 시청자의 프로파일과 콘텐츠의 정보를 함께 고려하지 않는다. 본 논문에서는 시청자의 프로파일 중 연령과 콘텐츠의 정보인 프로그램의 줄거리를 활용한 TV 프로그램 추천 시스템을 제안한다. 본 추천 시스템은 시청자를 연령에 따라 분류한 후, LDA 알고리즘을 이용하여 시청자의 시청 TV 프로그램의 줄거리를 분류된 나이에 따라 각각의 줄거리 토픽 모델로 생성한다. 이를 기준으로 시청자가 원하는 시간대에 방송되는 프로그램들의 줄거리 토픽벡터와 시청자의 선호도 토픽벡터의 유사도를 비교해 가장 유사도가 높은 TV 프로그램을 시청자에게 추천하는 방식이다. 본 논문에서는 연구의 효용성을 검증하기 위해 줄거리만을 사용한 경우와 줄거리와 연령을 동시에 활용한 경우를 비교 실험하였다. 실험을 통해 프로그램의 줄거리만을 사용한 경우보다 연령을 동시에 활용한 경우의 추천 시스템 성능이 개선된 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.609-611
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• 2019

본 논문에서는 교육 훈련생의 교육 상태에 맞는 콘텐츠를 추천해주는 교육 콘텐츠 추천시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 데이터베이스에 저장되어 있는 콘텐츠의 텍스트를 활용하여 콘텐츠를 등급별로 분류하는 콘텐츠 분류 기능부분과 교육 훈련생의 등급 및 교관 등에 의해 설정되는 필터링 정보를 활용하여 교육 훈련생에 맞는 콘텐츠 추천리스트를 생성하는 콘텐츠 추천 기능으로 구성되어있다. 실험에서는 콘텐츠 분류기능에 대한 정확도 평가를 수행하였고, ANN 평가모델로 평균 65%의 정확도를 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.35-38
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• 2022

콘텐츠 기반 추천 시스템은 대표적인 추천 모델 방법 중 하나이다. 하지만 콘텐츠 기반 추천 시스템은 사용자 관련 메타데이터를 고려하기보다 내용 관련 메타데이터에만 의존하는 경향이 있다. 본 논문에서는 영화의 특징을 담고 있는 메타데이터를 이용해 추천 시스템을 간단히 구현하고, 추천한 영화와 사용자의 영화 평점을 이용해 추천 시스템의 정확도를 측정하였다. 영화 메타데이터 keywords, genres, cast의 개수를 늘려가며 정확도가 변화하는지 알아보았다. 메타데이터 각각의 개수가 증가하면 정확도도 향상할 것이라고 기대했으나 큰 차이가 나타나지 않았다. 모델 평가 결과, 미세한 차이지만 영화 메타데이터를 상위 3개씩 추출해 영화를 추천했을 때의 정확도가 1.2100318041248186으로 가장 높았다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.40-51
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• 2011

인터넷을 통해 배포되는 방대한 양의 콘텐츠에서 사용자의 취향에 적합한 콘텐츠를 제공하는 것은 추천 시스템의 중요한 요소라고 할 수 있다. 이를 위한 기존의 추천 시스템은 사용자의 프로파일과 상황정보를 활용한 알고리즘에만 중점을 두고 연구가 진행되어 추천의 정확도 향상에 크게 기여하였다. 그러나 SP(Service Provider)의 BM(Business Model)에 대한 충분한 검토가 함께 이루어지지 않았기 때문에 SP가 요구하는 추천 시스템의 구축은 기존 연구를 통해 해결하기엔 한계가 존재한다. 이에 본 논문에서는 사용자의 복합 상항정보를 이용하여 CP(Contents Provider)의 콘텐츠를 검색하고, SP의 BM에 적합한 콘텐츠를 추천하기 위해 추천 가중치 기법을 적용한 모바일 추천 시스템을 제안한다. 또한, 제안된 프로토타입 시스템의 검증을 위해 사용자 프로파일과 상황정보를 결합하는 복합 상황 정보와 SP에 의한 추천 가중치를 적용한 놀이기구 추천 서비스를 구현한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.134-143
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• 2021

최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육 콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다.

• 방송공학회논문지
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• 제24권6호
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• pp.1013-1023
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• 2019

수많은 채널과 VoD 콘텐츠, 웹 콘텐츠들이 존재하는 콘텐츠 소비 환경에서의 추천은 이제 선택이 아닌 필수가 되었다. 현재 OTT서비스나 IPTV서비스에서도 많은 사람들이 선호하는 콘텐츠를 추천하거나 사용자가 시청한 콘텐츠와 유사한 콘텐츠들을 추천하는 등, 다양한 종류의 추천 서비스들이 제공되고 있다. 하지만 TV, IPTV와 같이 대체로 한 가구당 하나의 가입정보와 하나의 TV, 셋탑박스를 공유하는 TV를 통한 콘텐츠 시청환경의 경우, 하나의 가입정보에 1명 이상의 사용 이력이 쌓여 특정 사용자에 대한 추천을 제공하기에 어려움이 존재한다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 가족의 개념을 {사용자, 시간}으로 해석하여, 기존의 {사용자, 콘텐츠}로 정의하는 추천 관계를 {사용자, 시간, 콘텐츠}으로 확장하고 이를 딥러닝 기반으로 해결하는 방법을 제안한다. 제안한 방법을 통해 추천 성능을 정성적 정량적으로 평가하였으며, 기존의 시간대를 고려하지 않은 방법과 비교하여 추천 정확도가 향상됨을 확인할 수 있었다.