• 전자공학회논문지CI
• /
• 제42권6호
• /
• pp.63-74
• /
• 2005

전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권11호
• /
• pp.149-156
• /
• 2021

추천 시스템의 여러 구현 기법들 중 협력 필터링은 과거 평가 이력을 토대로 유사성이 높은 인접 이웃들을 선정하여, 그들이 선호했던 상품들을 추천하는데, 많은 상업 사이트에서 성공적으로 활용되고 있다. 유사도의 정확한 측정은 시스템의 성능을 좌우하는 매우 중요한 요소이다. 기존에 다양한 방식의 유사도 척도들이 개발되었는데, 대개 전통적인 유사도 척도와 기개발된 여러 계수들과의 통합 방식이었다. 본 연구에서는 새로운 방식의 유사도 척도를 제안한다. 두 사용자 간의 공통 평가 영역을 평가치 크기에 따라 분할하여 각 부분 영역별로 유사도를 측정하고 이들을 가중 통합함으로써, 유사한 영역이 구체적으로 파악되어 최종 유사도값에 반영된다. 두 종류의 개방형 데이터셋을 활용한 성능을 측정하였고, 그 결과 특히 밀집 데이터셋에서 제안 방법의 예측 정확도, 순위 정확도, 평균 정밀도 성능이 기존보다 우수하였다. 제안 척도는 다양한 상업 시스템에서 사용자들의 선호에 보다 적합한 상품을 추천하는데 유용하게 활용될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제26권5호
• /
• pp.47-53
• /
• 2021

희소한 평가 데이터는 사용자들 간의 신뢰할만한 유사도 산출을 저해하기 때문에 추천 시스템을 위한 메모리 기반의 협력 필터링 기법의 성능을 저하시킨다. 기존 연구의 많은 결과물은 이 데이터 희소성 문제를 해결하기 위해 개발되었으며, 가장 단순하고 대표적인 업적은 자카드 계수를 활용하는 방법들이다. 이 계수는 두 사용자의 공통 평가 항목수를 반영하며, 그들 간의 유사도를 보다 정확하게 계산하기 위해 전통적인 유사도 척도와 통합된다. 그러나, 그러한 통합은 데이터 희소성의 정도를 고려하지 않은 매우 단순한 방법이다. 본 연구는 두 사용자의 자카드 계수값에 의거하여 다른 유사도 척도를 적용하는 새로운 아이디어를 제시한다. 제안 방법에서 사용하는 파라미터의 최적값을 구하기 위하여 성능 실험을 진행하였고, 다른 관련된 방법들과 비교 평가하였다. 결과로서, 제안 방법은 예측 정확도와 추천 정확도에 있어서 가장 우수하거나 대등한 성능을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제28권10호
• /
• pp.163-170
• /
• 2023

추천 시스템의 구현 방식들 중 하나인 사용자 기반의 협력 필터링 기법은 유사한 평가 이력을 가진 이웃 사용자들의 산출을 기반으로 하여, 이들의 선호 항목들을 추천한다. 그러나 공통된 평가 이력이 적을 경우에 추천의 질이 현저히 저하되는 데이터 희소성 문제를 근본적으로 갖고 있다. 이러한 문제의 해결을 위하여 많은 기존 연구에서 자카드 계수를 유사도 척도와 접목하는 다양한 방법들을 제안해 왔다. 본 연구에서는 자카드 계수에 시간 인지 개념을 도입하여 공통 항목의 평가 시간에 따라 다른 비중으로 가중합하는 방안을 제시한다. 다양한 성능 척도와 시간 주기를 활용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 대부분의 척도에서 원래의 자카드 계수에 비해 가장 우수한 성능을 보였으며, 최적의 시간 주기는 성능 척도의 종류에 따라 다름을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제13권4호
• /
• pp.1-7
• /
• 2013

개인화 추천 시스템은 자동화된 정보 필터링 기술을 적용하여 사용자의 취향에 맞는 상품을 추천해 주는 시스템이다. 이러한 기술 중 협력적 필터링은 비슷한 패턴을 가진 형태들을 식별해 내는 기법이다. 따라서 이를 이용하면 과거 유사한 형태를 가진 환자의 자료를 통하여 통증 강도를 유추 하거나 분류된 환자의 프로필의 유사도에 따라 관련 사정을 추출하는 것이 가능하게 된다. 유사도 가중치 추출의 대표적인 방법인 피어슨 상관계수를 사용하는 방법은 데이터의 양에 따라 표본 데이터가 적은 경우 예측 값이 부정확해지고 양이 방대한 경우 계산량이 제곱으로 늘어 신속한 결과를 추출할 수 없게 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 MAE와 순위 스코어를 사용하여 의미있는 데이터를 추출하기 위한 표본 자료의 규모와 유사도 군집량을 비교하여 구현된 지능형 통증 간호중재 유헬스 시스템의 우수성을 확인하였다. 이를 통하여 통증환자의 고통호소를 간호사가 신속하게 파악할 수 있도록 기초자료와 가이드라인을 제공하게 되고, 따라서 환자의 안위 증진이 향상되게 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권5호
• /
• pp.56-66
• /
• 2022

최근 소셜미디어로 접하는 정보 증가로 알고리즘 기반 추천 형식은 사용자 정보에 기반하여 선별적으로 정보를 제공하는데, 이러한 알고리즘은 자주 에코챔버(Echo Chamber)에 의한 필터버블(FilterBuble) 효과를 일으킨다. 에코챔버는 밀폐된 시스템 안에서만 이루어지는 의사소통으로 인해 신념이 증폭되거나 강화되는 현상을 의미하고 필터버블은 정보 제공자가 이용자의 관심사에 맞춰 맞춤형 정보를 제공하여 이용자는 필터링된 정보만 접하게 되는 현상을 의미한다. 본 연구의 목적은 이러한 에코챔버에 의한 필터버블 현상을 개선하는 방안으로 정보를 효율적으로 선별하는 방법을 제시하는 것이다. 연구 진행 방법은 유튜브, 페이스북, 그리고 아마존에서 사용되는 추천 알고리즘을 분석하였다. 본 연구에서는 추천 알고리즘으로 생기는 문제점에 대해서 소셜미디어 사용자의 비판적 사고능력 훈련이나 자기보존법칙에 따른 객관적 윤리 기준 강화 등의 인문학적 해결 방안과 모델 기반 협력 필터링이나 교차적 추천 방식의 기술적 해결 방안을 제시하였다. 결과적으로 추천 알고리즘은 지속적 기술 보완과 새로운 기법 개발을 위한 노력이 이루어져야 하며, 소셜미디어를 대하는 사용자는 비판적 사고 훈련과 정치적 의사소통 교육을 통해 인지부조화를 이겨내고 확증편향에 빠지지 않도록 하는 인문학적 노력이 병행되어야 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.221-226
• /
• 2021

협력 필터링 기반의 추천 시스템은 사용자들의 평가 이력을 바탕으로 하여 현 사용자가 선호할 만한 상품들을 추천해 주며 현재 다양한 상업용 목적의 필수불가결한 기능이다. 추천 상품을 결정하기 위하여, 유사한 평가 이력을 기반으로 미평가 상품들에 대한 선호 예측치를 산출하는데, 기존 연구에서 대개 두 가지 방법, 즉, 유사 사용자 기반 또는 유사 항목 기반 방법을 각기 개별적으로 활용해 왔다. 이들 방법들은 사용자들의 평가 데이터가 희소할 경우 또는 유사 사용자나 유사 항목을 구하기 어려울 경우에 산출한 예측치의 정확성이 저하되는 문제점이 있다. 본 연구에서는 이들 두가지 방법을 통합하여 평가치를 예측하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법의 장점은 보다 많은 수의 유사 평가치들을 참조할 수 있으므로 추천의 질이 향상된다는 점이다. 성능 실험 결과 제안 방법은 희소한 데이터셋에서 예측치 정확도, 추천 항목 적합도, 항목 순위 적합도의 모든 측면에서 기존 방법의 성능을 크게 향상시켰으며, 다소 밀집한 데이터셋에서는 예측치 정확도 측면에서는 가장 우수하고, 다른 평가 척도에서는 기존 방법과 대등한 결과를 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
• /
• 제23권6호
• /
• pp.9-19
• /
• 2018

최근 게임 산업의 발달과 게임 방송에 대한 사람들의 관심이 많아짐에 따라 기존 게이머들이 아닌 사람들도 게임에 관심을 많이 보이고 있고, 게임 구매로 이어지고 있다. 하지만, 일반 사용자가 매일 수십 개씩 발매되는 게임 중에 어떤 게임이 자신이 재밌게 즐길 수 있는 게임인지를 판단하기 어렵다. 따라서 게임 판매 플랫폼에서 게임 추천 기능을 갖추고 있지만 그들의 매출 증가를 위한 수단으로 사용되어 그들의 할인 제품이나 신제품에 초점을 맞춰 추천을 해주기 때문에 추천 시스템의 정확도가 낮다. 이러한 이유 때문에 본 논문에서는 사용자에 대한 추천 만족도를 높이고 사용자 경험을 적절히 반영한, 사용자가 남긴 평점을 기반으로 한 게임 추천 시스템을 구성하였다. 시스템에서는 협력 필터링을 이용한 예상 평가 점수 기능과 나이브 베이지안을 이용한 게임 추천 기능을 구현하여 사용자에게 빠르고 정확한 추천을 할 수 있도록 구현하였다. 결과적으로 예상 평점 알고리즘의 경우 2.4초의 처리 속도와 평균 72.1퍼센트의 정확도를 얻었고, 게임 추천 알고리즘의 경우 75.187퍼센트의 정확도를 얻어 사용자에게 빠르고 정확한 추천 결과를 제시 할 수 있었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제23권3호
• /
• pp.27-33
• /
• 2023

세계 각국은 아동 그루밍(grooming)과 같은 아동 성 착취 이미지의 제작 및 배포에 강력한 법 집행이 요구하고 있다. 이러한 사회적 문제의 규모와 중요성을 고려할 때 법 집행 기관, 정부, 업계, 정부 기관의 광범위한 협력이 필요하다. N-번방 사건이후 국내에서도 사전조치의무사업자의 제공 부가통신서비스에 대한 전기통신사업법 시행령의 일부 개정이 있었다. 국내 Naver등은 ETRI(한국전자통신연구원)의 자체기술을 탑재하여 불법촬영물에 대하여 필터링을 수행하는데 반해 Microsoft는 자체 PhotoDNA기술을 사용한다. Microsoft의 PhotoDNA는 불법 촬영물 등 비교, 식별하는 기술 자체가 뛰어나 Twitter등 주요 글로벌 사업자가 이미지를 탐지하고 필터링하는데 PhotoDNA 기술을 적용하고 있다. Microsoft는 한국 정부의 시험 기준에 맞추기 위해서 Bing 서비스에 적용되고 있는 "PhotoDNA for Video 2.0A"에 대하여 KCC(방송통신심의위원회)/TTA(한국정보통신기술협회)와 협력하여 총 16회가 넘게 성능 시험을 수행하였다. 본 논문에서는 기준에 통과하지 못한 사례에 대하여 분석하여 로고 추가 관련 개선방안을 도출한다. 또한, 불법촬영물에 대한 필터링 성능시험에 있어서 세 가지 동영상 데이터 세트를 성능시험에 사용하는 것을 제안한다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
• /
• 한국멀티미디어학회 2003년도 추계학술발표대회(상)
• /
• pp.25-27
• /
• 2003

최근의 기업의 업무관련 네트워크가 인터넷의 발달, 글로벌(Global)경영, 전자상거래의 발달 등으로 인하여 전용선을 구축하여 인트라넷(Intranet) 환경에서 처리하던 업무들을 엑스트라넷(Extranet) 환경으로 확장하게 되었다. 엑스트라넷은 해당 기업의 여러 지사뿐만 아니라, 제조업체, 공급업체, 협력업체, 고객, 다른 비즈니스업체들과 안전한 공유를 위해서는 꼭 필요하다. 그러나, 이러한 엑스트라넷 구성은 비용적인 측면과 보안적인 측면 모두 고려해야된다. 현재의 추세는 기존의 공중망을 이용하여 사설망처럼 사용하는 VPN(Virtual Private Network)를 구성하고 있다. 본 논문에서는 리눅스기반하에 IPsec 프로토콜을 사용하여 VPN을 구성할 수 있는 freeS/WAN과 방화벽기능을 하는 패킷 필터링(Packet Filtering) 프로그램인 iptables를 이용하여 비용적 부담이 적고 안전한 엑스트라넷을 구성하고자 한다.