• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2009년도 춘계학술발표대회
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• pp.1083-1085
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• 2009

웹의 발전에 따라 정보 전달의 매체가 웹으로 이동됨에 따라 대부분의 기업이나 기관에서는 그 유용성 및 용이성 때문에 홈페이지를 통해 정보와 서비스를 제공하고 있으며 고객, 직원, 협력사 등과의 거래를 행하는 데 있어 웹 애플리케이션을 사용하는 경우가 많아졌다. 이러한 현상과 함께 웹에 대한 공격이 급증하면서 웹 공격을 필터링 하기 위한 여러 가지 방법이 제시되었다. 본 논문에서는 적은 오버헤드로 웹 서버와 브라우저의 영역에서 보다 신뢰성 있는 웹 페이지 전송을 위한 방법을 기술한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권6호
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• pp.9-16
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• 2009

수자원 관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 환경 친화적인 저수조 관리의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 수질 향상을 하고 저수조를 온라인 관리하기 위하여 예측을 이용한 환경 친화적인 저수조 관리를 제안하였다. 제안된 방법에서는 저수조의 상황과 환경을 정의하였고 협력적 필터링을 이용하여 펌프동작, 태양전지, 약품, 저수위, 전화회선, 모뎀에 따른 적합한 서비스를 예측하였다. 예측을 이용한 환경 친화적인 저수조 관리 시스템의 성능 평가를 하기 위해 대응표본 T-검정을 실시하여 유용성을 검증하였다. 평가 결과, 서비스에 대한 만족도의 차이가 통계적으로 의미가 있음을 증명하였고 높은 만족도를 보임을 확인하였다. 따라서 상황 정보 및 환경정보를 제공하여 효율적인 예측에 대한 만족도와서비스의 질을 향상시켰다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권7호
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• pp.23-30
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• 2010

메이크업 스타일이 고객 중심으로 다변화 되어가는 생활환경 속에서 감성과 선호 정도를 파악하는 것은 화장품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 메이크업 스타일을 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 기법을 응용하여 상황 센서정보를 이용한 감성 공학적 메이크업 추천 시스템(MakeupRS)을 제안하였다. 협력적 필터링 기법에서, 사용자들간의 유사도 가중치를 계산하기 위해서 상태 강조를 적용한 피어슨 상관계수를 사용한다. 메이크업 스타일에 따른 감성을 조사하기 위해서, 메이크업 스타일을 6가지 스타일 요소(파운데이션, 컬러렌즈, 아이섀도, 속눈썹, 볼터치, 립스틱)에 따라 분석하였다. 감성공학적 메이크업 추천 시스템을 개발하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.413-416
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• 2014

최근 전 세계적으로 사회적 여건 변화와 소비자의 욕구 변화에 따라 여가 중심으로의 가치관이 변화하면서 다양한 레저스포츠의 수요가 점차 증가하고 있다. 특히 여름철 수상 레포츠에 대한 관심과 참여율이 증가하고 있는 실정이며, 정형화되어있는 수상레저용 보트의 다양한 선체 디자인에 대한 욕구도 증가하고 있다. 따라서 본 논문에서는 소비자들의 선체 디자인에 대한 다양한 욕구의 변화에 적극적으로 대응할 수 있도록 협력적 필터링 기법을 이용한 수상레저용 보트 디자인 설계를 위한 추천시스템을 개발하고자 한다. 이를 위하여 소비자 설문조사를 통해 보트 디자인 관련 감성을 선정하고, 요인분석과 평가로 감성을 도출하여 고객 감성 선호측면에서의 보트 디자인 배열을 제시하였다. 또한 사용자의 선호도를 반영한 보트 디자인에 따른 감성 어휘 선정을 위해서 보트의 선체, 바디, 추진 장치 등의 요소에 따라 분석하여 사용자의 선호도에 맞는 수상레저용 보트 모델을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권12호
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• pp.203-210
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• 2020

메모리 기반의 협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 타입이지만 데이터 희소성이라는 본질적인 문제를 갖고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 많은 연구 업적들이 이루어졌으나, 보다 체계적인 접근 방법은 여전히 요구된다. 본 연구는 사용자 간의 유사도를 산출하기 위하여 항목들에 대한 사용자 평가치 분포를 활용한다. 따라서 제안 방법은 사용자의 모든 평가치를 이용하므로, 공통 항목에 대한 평가치만을 이용하는 기존 방법들과 대비된다. 더욱이, 각 항목에 대한 다른 사용자들의 평가치들을 유사도 계산에 반영함으로써 항목 평가치의 광역적인 관점을 취한다. 제안 방법의 성능은 실험을 통하여 평가하였고, 연관된 다른 방법들과 비교하였다. 그 결과, 제안 방법은 예측과 순위 정확도 측면에서 우수한 성능을 보였다. 이러한 예측 정확도의 향상은 전통적인 유사도 척도에 비해 최근의 방법으로 달성한 것보다 최고 2.6배 더 높다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.59-66
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• 2016

협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권5호
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• pp.24-32
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• 2009

우리 사회는 급속히 고령화되고 있으며 소득수준은 점점 향상되어 가고 있다. IT 기반 융합기술의 발전에 따라 u-헬스케어 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 민간요법으로 알려진 수지침 처방의 중요성이 부각되고 있다. 본 논문에서는 u-헬스케어에서 상황에 따른 자가진단을 이용한 수지침 처방을 제안하였다. 제안된 방법에서는 사용자의 상황과 환경을 정의하였고 협력적 필터링을 이용하여 자가진단에 따른 적합한 수지침 처방 서비스를 예측하였다. 사용자는 제안된 시스템에 단지 병명의 입력만으로도 그에 대한 자가진단으로 정확한 수지침 처방을 얻을 수 있게 된다. 이를 GUI로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하였다. 따라서 상황정보 및 자가진단을 제공하여 수지침 처방에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.83-89
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• 2022

협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 기법으로서 많은 상업 및 학계 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스되고 있다. 이 기법은 두 사용자 간의 공통 평가 항목에 대한 평가치의 유사성을 기반으로 유사한 이웃 사용자들이 높은 평가치를 부여한 항목들을 추천한다. 최근 사용자들의 항목 평가 시각을 반영하여 시스템 성능을 향상시키려는 시각 인지 추천 시스템 연구가 진행되고 있다. 그러나, 과거 평가치에 대한 일률적인 감쇠율은 시스템의 평가치 예측 성능을 저하시킬 우려가 있다. 본 연구에서는 기존과 다른 접근 방식으로서 평가 시각 인지 기반의 사용자 간 유사도 척도를 제안한다. 이 방법은 항목 평가 시각이 아닌 유사도값의 시간에 따른 변화를 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 다양한 파라미터값과 시간 변화 함수 종류에 대하여 실험 평가를 진행하였으며, 기존의 전통적인 유사도 척도들의 예측 성능을 크게 향상시키는 결과를 나타냈다.

• 한국전자거래학회지
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• 제10권2호
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• pp.109-132
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• 2005

디지털 TV 채널 및 인터넷 상에서의 멀티미디어 컨텐츠의 홍수로 인해 사용자는 종종 자신이 선호하는 컨텐츠를 찾는데 어려움을 갖고 있으며, 또한 컨텐츠를 찾기 위해 많은 시간을 들이고 있다. 심지어 컨텐츠를 검색하는 동안 원하는 정보를 잃어버리는 경우도 있다. 고객들이 선호하는 컨텐츠를 추천하는 기존 시스템들이 가지는 문제점으로 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성 문제와 새로운 고객의 경우 상품에 대한 선호도 정보가 부족할 경우 추천 정확도가 저하되는 희박성 문제가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 협력적 필터링 방식에 기반한 2단계 클러스터링 기법을 제안한다. 1단계에서는 고객의 성과 나이와 같은 기본적인 사용자 정보만을 사용하여 추천하고, 2단계에서는 사용자의 동적인 성향 변화를 반영하기 위해 시간스키마를 적용하여 추천한다. 이렇게 추천된 결과의 피드백을 이용함으로써 계산시간의 단축과 예측정확도를 높일 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2007년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.146-150
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• 2007

인터넷이 생활의 일부가 되어가면서 정보의 양도 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인해 많은 데이터 속에서 정보를 찾아내는 기술이 부각되고 있다. 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관심을 가질 것으로 생각되는 아이템을 추천하는 방법이다. 그러나 비슷한 선호도를 가진 일부 사용자의 정보를 바탕으로 하기 때문에 나머지 사용자의 정보를 무시하는 경향이 있다. 본 논문에서는 여학생의 선호도를 이용한 감성공학적 의상 코디를 제안한다. 이는 유전자 알고리즘에 의한 적합함수로 평가값을 계산하고 a-cut을 이용하여 사용자를 군집한다. 마지막으로 협력적 필터링에 의해 의상 코디를 추천한다. 성능평가를 위해 설문조사 데이터 집합에서 FAIMS-I, FAIMS-II과 비교 평가하였다.