• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.655-656
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• 2022

추천 시스템을 위한 분석방법들 가운데 협업 필터링은 데이터 분석에 기반한 추천 시스템에서 주요 대표적 방법이다. 일반적 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾으며, 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제41권7호
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• pp.768-774
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• 2016

본 논문에서는 개인화 서비스를 제공하기 위해 책, 음악, 영화 등과 같이 단일 항목을 추천하는 기존 방법의 한계를 극복하고, 패션, 요리 등과 같이 연관성에 따른 항목의 조합, 즉 그룹을 추천하는 방법을 다룬다. 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 측정하여 비슷한 성향의 사용자들이 선택한 항목을 추천하는 방법이며, 사용자의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 협업 필터링과 연관 규칙을 바탕으로 빈발 항목 집합을 생성하고, 그룹 간의 유사도에 따라 그룹을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 의류 전자상거래에서 4개월 동안 소비자가 구매한 목록 데이터로 실험을 수행하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 대한산업공학회/한국경영과학회 2006년도 춘계공동학술대회 논문집
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• pp.299-304
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• 2006

최근 전자상거래 사이트에서는 각 고객에게 개별화된 서비스를 제공하기 위한 노력을 기울이고 있으며, 추천시스템은 이러한 개별화된 서비스를 제공하는데 중요한 역할을 하고 있다. 전자상거래 추천시스템에 대한 최근 연구 동향 중 하나는 고객의 탐색 및 행동 패턴 데이터를 이용하여 각 상품에 대한 선호도를 추정하고, 이를 바탕으로 한 추천시스템을 개발하는 것이다. 본 논문에서는 이와 같이 추정한 선호도 데이터에 차원 감소 기법을 적용한 추천시스템을 개발하였으며, 이를 기존의 협업적 필터링을 이용한 방법과 비교하였다. 실험용 전자상거래 사이트로부터 수집한 데이터를 바탕으로 두 방법을 비교하여, 추천 상품 수가 지나치게 크지 않을 때에는 차원 감소 기법을 이용한 방법의 성능이 협업적 필터링을 이용한 방법의 성능과 유사하거나 더 우수하다는 것을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.107-109
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• 2016

최근 클라우드 컴퓨팅 기술의 발전은 기존에 어려웠던 응용연구 분야의 실험 환경 구축을 용이하게 함으로써 새로운 협업연구 패러다임을 가져오고 있다. 본 논문에서는 고성능 연구망 기반의 협업연구 환경을 구축하기 위해 필요한 데이터 공유 및 전송에 관한 서비스 제공 방안을 제안한다. 이러한 서비스 모델은 연구망의 특성을 반영하고, 접근 패턴이 다른 사용자들을 동시에 수용할 수 있도록 구성된다. 이를 토대로, 최근 오픈소스 소프트웨어로 활발히 이용되는 서비스 구성 요소들을 분류 및 선택하여 실험 테스트베드를 구성하고, 활용 시나리오별 데이터 전송 실험을 수행함으로써 제안 서비스의 활용 가능성을 확인하였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제18권7호
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• pp.699-708
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• 2017

세계 경제 및 산업 환경 변화에 따라 새로운 성장동력 방안으로 서비스산업의 중요성이 점차 높아가고 있다. 선진국에서는 이미 서비스산업의 경쟁력을 강화하여 경제의 고부가가치화를 추진하고 있다. 새로운 서비스를 개발하는 것은 넓은 범위의 자원이 투입되어야 한다. 따라서 고객, 공급자, 그리고 다양한 지식창출기관과의 협력과 네트워크 구축 역량은 기업의 주요한 경쟁력의 원천이 되고 있다. 본 논문은 선진국에 비해 낙후되어 있는 국내 서비스산업의 혁신역량을 제고하기 위해 국내 서비스산업을 산업 유형별로 분류하고, 분류된 산업 별로 협업 파트너에 따라 혁신 성과가 어떻게 다르게 나타나는지를 분석하였다. Dialogic사의 혁신 패턴 별 산업분류를 응용한 방식(홍성민 장선미 2009)을 도입하여 산업 유형별로 외부협력 성과가 다르게 나타남을 보였다. 분석결과 전체 산업에서 기업들은 고객, 경쟁사와 협업하는 경우가 많았으나 민간 서비스업체(컨설팅사나 커머셜랩)와 협업한 경우 제품 혁신성과가 나타났다. '서비스 내 혁신' 산업에서는 대학과 협업이 조직혁신성과로, '서비스를 통한 혁신'산업에서는 고객과의 협업이 마케팅혁신 성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 이러한 연구 결과로 국내 서비스산업의 활성화를 위해서는 기업과 전문적으로 협업할 수 있는 컨설팅사나 대학의 전문인력 양성이 필요하다는 시사점이 도출되었다.

• 한국정밀공학회:학술대회논문집
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• 한국정밀공학회 2010년도 추계학술대회 논문집
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• pp.173-174
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• 2010

• 한국기술혁신학회:학술대회논문집
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• 한국기술혁신학회 2011년도 춘계 학술대회 논문집
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• pp.134-149
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• 2011

최근 제약 및 바이오 분야는 국내 외 환경변화로 인해 역동적인 모습을 보이고 있다. 국내외 매출규모 상위 제약회사(국외 10개, 국내 11개 기업)와 유망 바이오회사(국외 8개, 국내 7개 기업)를 분석해본 결과, 기존과 다른 혁신적인 모습이 관찰되었다. 즉 제약 및 바이오 분야 기업들의 기존 블록버스터 비즈니스 모델은 관련 특허가 곧 만료됨에 따라 붕괴되고, 새로운 신약개발을 위해 치열한 경쟁이 시작되어 새로운 차원의 비즈니스 모델이 구상되고 있다. 따라서 새로운 형태로 생명공학계와 제약 산업 간의 '협업' 및 '분업' 구조가 나타나게 되었으며, 이는 오픈 이노베이션이라는 개념과 함께 구체화되고 있다. 본 연구에서는 '91~'11년 동안의 제약 및 바이오 분야의 기술혁신 패턴과정을 Utterback & Abernathy의 시계열적 기술혁신 패턴의 개념으로 설명하고, 특허 전문 DB인 Thomson Reuters사의 Aureka를 활용하여 약 20년 동안의 주요 제약 및 바이오 기업들의 R&D 분야 변화 및 융합되는 모습 등을 분석하였다. 또한, 각 종 시장분석자료를 재종합하여 관련 기업의 M&A 및 라이센싱 규모를 파악하고, 더 나아가 새롭게 등장한 바이오-파마(Bio-Pharma)의 오픈 이노베이션의 유형을 분석하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제24권12호
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• pp.183-189
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• 2019

4차 산업혁명 이후 인공지능을 활용한 사업이 IT업계를 중심으로 확대되고 있으며 AI 서비스의 질적인 향상이 기대된다. 본 연구에서는 AI의 개발과 발전을 통해 마케팅의 변화를 살펴보고 앞으로의 시장변화에 대응할 수 있는 마케팅 전략을 수립하고 적용할 수 있도록 하는데 목적이 있다. 기존 자료를 토대로 인공지능 기술의 발전을 살펴보고 해외와 우리나라의 적용 사례를 통해 마케팅의 변화와 대응전략에 대해 살펴보았다. 인공지능(AI) 기술은 우리 생활에 있어 밀접한 영향을 주며 우리의 생활을 변화시키고 그에 따라 소비패턴과 인식, 소비문화까지 바꿀 수 있는 영향을 끼치고 있다. 앞으로 인공지능 기술의 혁신적 변화에 정부의 정책과 기업의 비전, 보다 장기적인 성공전략을 수립하는 적극적인 대비책이 필요하며, 기업과 산업 간의 협업이 중요하다.

• 융합보안논문지
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• 제11권1호
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• pp.57-69
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• 2011

국방통합보안관제체계 내에는 자체 개발된 시스템을 포함하여 다양한 오용탐지 기반의 상용 침입탐지시스템들이 운용되고 있다. 오용탐지 방식에 기반해서 운용되는 침입탐지시스템의 경우 침입탐지 패턴의 업데이트 주기나 질적수준에 따라 서로 상이한 능력을 가지며, 이러한 상이성은 침입탐지시스템들 간의 통합과 협동탐지를 더욱 어렵게 만든다. 이에 본 논문에서는 국방통합보안관제체계 내에서 운용되는 이기종 침입탐지시스템들 간의 통합과 협업탐지를 위한 기반을 마련하기 위해 이기종 침입탐지시스템들이 새롭게 생성한 탐지규칙을 서로 전파하고 적용할 수 있는 기법을 제안하고, 구현 및 실험을 통해 제안된 탐지규칙 교환 기법의 국방환경 가능성을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1407-1414
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• 2016

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 장소 추천 시스템은 장소에 대한 사용자들의 평점이나 방문패턴, 사용자들의 위치를 통해 장소를 추천하였다. 이러한 시스템들은 객관적이지 못 한 정보를 갖고 있거나 사용자의 상태를 고려하지 않아 만족도가 높지 않다. 사용자의 감성 정보를 이용하면 비슷한 감성을 느낀 사용자들이 방문하였던 선호도 높은 장소를 객관적으로 추천하여 장소에 대한 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 직접 모바일 애플리케이션을 이용하여 현재 위치와 생체신호를 이용하여 인식한 감성 정보를 등록하고, 등록된 감성 정보를 이용하여 비슷한 감성을 가진 사용자들의 유사도를 측정하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 사용자에게 감성 장소를 추천한다.