• 경영정보학연구
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• 제24권2호
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• pp.21-40
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• 2022

본 연구는 인천국제공항 중심 경제권 형성을 통한 허브 경쟁력 확보를 위해 향후 인천국제공항이 중점적으로 고려 및 개선해야 하는 요인을 도출하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 세계적 수준의 환승 공항을 이용한 승객이 작성한 온라인 리뷰를 대상으로 텍스트 분석을 실시하여, 승객이 중요하게 인식하는 환경요인을 도출하였다. 이후, 구체적인 인식 조사를 위해 도출된 환경 요인 중 15개의 세부평가 요인을 선행 연구에 기반하여 선정하였다. 해당 요인들은 전문가를 대상으로 중요도와 수행도를 확인하고자 설문조사 및 IPA 분석을 수행하였다. 분석 결과, 모든 요인에 있어, 중요도보다 수행도가 낮은 것으로 평가되었으며, 향후 인천국제공항이 중점적으로 개선해야 하는 상위 3개 요인으로 접근시설(편의성 및 다양성, 비용, 시간), 경제자유지역, 다양하고 우수한 쇼핑시설이 제시되었다. 본 연구는 텍스트 분석과 설문조사의 장점을 복합적으로 활용하여 승객의 인식을 이해했다는 점에서 의의가 있다. 본 연구 결과는 향후 허브 공항의 입지를 확고히 하기 위한 정책적, 전략적 방향성 수립에 활용될 수 있다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.111-137
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• 2018

의료보험 혜택의 증가 및 베이비붐 세대의 노인 인구 증가 등에 기인하여 2020년에는 헬스케어로 소비되는 금액이 미국 GDP의 20%를 차지할 것으로 전망되고 있다. 이처럼 헬스케어 산업이 발전하면서 병원의 의료서비스 간 경쟁도 치열해지며, 의료서비스 품질을 관리하고자 하는 병원의 니즈가 증가해 왔다. 더불어 온라인 리뷰가 병원 품질을 예측하는 하나의 도구로 활용되면서 병원 온라인 리뷰에 대한 관심 또한 증대되었다. 소비자들은 의료서비스 제공자를 선택함에 있어서도 온라인 리뷰를 참고하는 경향을 보이며, 서비스를 제공받은 후 서비스 품질에 대해 온라인상에서 평가를 진행한다. 따라서 본 연구는 온라인 리뷰 사이트인 Yelp의 병원 리뷰를 중심으로 고객이 평가한 서비스 품질 유형의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 파악하는 것을 목적으로 한다. 본 연구는 1차적으로 온라인에서 수집한 대량의 텍스트 데이터를 SERVQUAL 이론의 다섯 가지 서비스 품질 측정 지표로 구분한다. 다음으로 지표 별 감성 수준을 병원 단위로 도출한 뒤, 각 SERVQUAL 지표의 감성 수준이 병원 평가에 미치는 영향을 계량경제학적으로 분석한다. 또한, 병원의 네 가지 특성인 운영 목적(비영리 여부), 병원이 위치한 도시의 인구밀도, 보유 침대 수, 그리고 응급센터로 운영 여부가 병원 평가에 어떠한 상호작용 효과를 나타내는지 분석한다. 본 연구 결과를 통해 병원 경영 실무자들에게 온라인 상의병원 평판을 긍정적으로 형성해 나가려면 어떠한 서비스 품질을 더욱 집중 관리해야 하는지 방향을 제시해 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 대한교통학회지
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• 제34권1호
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• pp.1-14
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• 2016

최근 스마트폰의 빠른 보급으로 누구나 언제 어디서든 자유로운 네트워크 접속이 가능해졌다. 이는 통행 전은 물론 통행 중 교통정보 검색이 매우 편리해졌음을 의미한다. 고속도로 교통정보 탐색 행태의 기반이 되는 상관성 분석을 위하여, 웹과 모바일-앱의 접속 지표에 대한 정상성 여부를 검증하고, TCS 교통량과의 상관관계를 실증적으로 분석하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과 첫째, 시간대별 웹/모바일-앱의 접속 지표에 대한 ADF-검정, PP-검정 결과, 로그변환이나 차분변환 없이도 시계열의 정상성 조건을 만족하는 것으로 나타났다. 둘째, 고속도로 진출입 교통량과의 피어슨 상관계수를 검토한 결과, 웹/모바일-앱의 모든 접속 지표는 뚜렷한 양적 상관관계를 보였다. 단, 트럭의 TCS 진입 교통량은 상관관계가 거의 없는 것으로 나타났다. 셋째, 시계열 변수 사이에 존재하는 발생시간의 시차 관계(동행성, 선행성, 후행성)를 규명하기 위해 교차분석을 수행한 결과, 모바일 이용자는 모든 웹 접속 지표보다 선행하고 있었으며, 모바일 실행횟수는 모든 웹 접속 지표와 동행함을 발견하였다. 넷째, 고속도로의 진입 교통량에 선행하는 웹/모바일-앱 접속 지표는 존재하지 않았으며, 웹 페이지뷰/방문자/신규방문자/재방문자, 모바일 실행횟수는 오히려 고속도로 진입 총 교통량과 비교시 1시간의 후행 시차에서 상관관계가 가장 높게 나타났다. 향후 분석의 공간적 범위와 시간적 범위를 세분화하고 교통정보 이용자의 위치정보를 활용할 수 있다면, 경로 전환 시점/비율과 같은 개별 통행행태까지도 예측할 수 있게 될 것으로 판단된다.

• 핵의학기술
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• 제15권2호
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• pp.76-82
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• 2011

Lymphatic scintigraphy는 림프계 진단에 있어 절대표준검사로 흔히 이용되고 있으며 림프부종의 진단, 치료방침의 설정, 치료 후 평가 등에 유용한 검사이다.1) 상 하지 검사 중 하지에 부종이 있는 환자의 검사에서 무의식적인 환자의 움직임이나 1분, 1시간, 2시간 검사의 동일한 자세 유지가 되지 않을 경우 정량 분석에 영향을 주었다. GE사의 Infinia 장비를 이용하여 방사성의약품 $^{99m}Tc$-phytate 37 MBq (1.0 mCi) 4개를 2010년 6월에서 8월 사이에 내원하는 환자 40명에게 피하주사를 하여 정량 분석을 비교하였다. 환자의 발을 고정한 상태와 고정하지 않은 상태로 영상을 얻어 발의 자세 변경이 연부조직과 뼈에 의해 계측 값의 변화가 있는지 확인하였다. 또한 발의 자세 변경으로 검출기와 주사부위의 거리 변화에 따른 계측 값의 차이를 알아보기 위해 $^{99m}Tc\;600{\mu}Ci$ 점선원과 검출기와의 거리를 2 cm씩 거리를 증가시켜 5회 측정하였다. 마지막으로 $^{99m}Tc$-phytate가 림프선을 따라 이동하는 양의 차이가 정량 분석 값에 영향을 주는 지 알아보기 위해 같은 자세로 주사 후 1분, 6분 lymphatic scintigraphy 영상을 얻어 비교하였다. 주사 후 1분 검사에서 발을 고정한 상태와 고정하지 않은 상태를 비교했을 때 오차 값에 대한 편차 백분율 값은 최소 2.7%에서 최대 25.8%의 값을 얻었다. 그리고 거리 변화에 따른 계측 값은 기준 값이 평균 176,587 counts이고 2 cm 간격으로 거리를 증가시켜 측정한 결과 173,661 (2 cm), 172,095 (4 cm), 170,996 (6 cm), 167,677 (8 cm), 169,208 counts (10 cm)로 나타나 편차 백분율이 1.27, 1.79, 2.04, 2.42, 2.32%로 2.5%를 넘지 않음을 알 수 있었다. 또한, 피하주사 후 스캔까지 6분 이내에 림프선을 타고 이동한 양을 평가한 결과 최소 0.15%에서 최대 2.3%만큼 림프선을 타고 이동하였다. 이는 거리에 따른 편차 백분율 2.42%를 제외시키고 림프선에 의한 최대 변동 값인 2.3%를 제외하더라도 자세 변경으로 인한 연부조직과 bone에 의한 감소가 20%이상의 큰 차이가 나타난 것을 알 수 있다. 부종이 있는 환자의 림프 흐름을 평가하고 림프계에 의해 섭취되는 양을 정량 분석하는 lymphatic scintigraphy는 동일 환자의 1분, 1시간, 2시간 검사에서 다른 자세가 발생할 경우 뼈와 연부조직에 의한 감약으로 최대 25.8%의 차이를 나타냈으며, 통계적 검증 결과도 발을 고정한 상태와 고정하지 않은 상태는 유의한 차이를 보였다. 그리고 자세 변경으로 인한 검출기와의 거리 차이, 피하 주사 후 검사 시간까지의 차이로 인한 계수 값의 변화는 상대적으로 작지만 정량 분석 시 정확한 결과를 얻지 못하는 요인임을 알 수 있었다. 그러므로 정량 분석을 위한 lymphatic scintigraphy에서는 반드시 자세 고정을 위한 노력과 고정물 제작 활용이 선행되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.51-69
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• 2020

본 논문은 ICT 산업분야에서 신생기업이 기업공개(IPO) 이후 단기간 내에 기존 기업에 인수합병됨으로써 산업의 집중도가 높아지는 현상을 실증적으로 규명하였다. 이를 위해 1990년대 이후 기업공개를 한 4,938개 기업에 대해 산업분야를 구분하고 인수합병 여부에 따른 상태 변화를 추적하여 산업의 집중도에 미치는 영향을 분석하였다. 먼저 시기별로 분석한 결과, 2000년대 이후 기업들은 1990년대 기업들에 비해 상대적으로 단기간 내에 기존 기업에 인수합병된 것으로 나타났다. 그러나 이들 기업은 규모, 수익성 및 연구개발비 등이 시장에서 퇴출된 기업에 비해 양호한 것으로 나타났다. 또한 산업분야별로 분석한 결과, 동일한 산업분야로 인수합병되는 경우가 증가할수록 산업의 집중도 역시 증가한 것으로 나타났다. 그리고 산업분야별로 지배적 기업의 존재여부를 분석한 결과, 지배적 기업이 존재할 경우 인수합병이 산업의 집중도에 미치는 영향이 더 큰 것으로 나타났다. 특히 지배적 기업의 비중이 높은 ICT 분야에서 산업의 집중도에 미치는 영향이 더욱 크게 부각되는 것으로 나타났다. 이는 알파벳, 아마존 등이 공격적으로 신생기업을 인수합병하고 시장에서의 지배력을 확장시켜나가고 있는 ICT 산업분야의 최근 추세를 보여주고 있다. 또한 인공지능 및 데이터 애널리틱스 등 ICT 기술기반 신생기업이 인수된 경우 산업 집중도의 변동은 더 큰 폭으로 증가하는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 디지털 경제시대에 ICT 분야의 산업 집중도가 높아지는 요인의 하나로서 신생기업이 단기간 내에 인수합병되는 추세를 실증적으로 규명하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.37-57
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• 2018

최근 스마트폰의 확산에 힘입어 유용한 광고 매체로서 모바일 미디어에 대한 관심이 증가되고 있다. 모바일 미디어는 소비자들에게 언제, 어디서나 원하는 정보를 제공할 수 있을 뿐만 아니라 실시간으로 상호작용이 가능하다는 점에서 기존 광고매체들과는 차별화된 장점을 가진 것으로 평가 받고 있다. 그 동안 모바일 광고 연구들은 모바일 광고에 대한 만족도, 수용도 등을 서베이를 토대로 분석한 연구와 모바일 광고 메시지 수신에 영향을 미치는 요인을 중점적으로 탐구한 연구, 실험연구를 통해서 모바일 광고가 브랜드 회상, 광고태도, 브랜드 태도 등에 미치는 영향을 검증하는 연구들이 많이 진행되었다. 그러나 실증데이터를 통한 연구는 거의 진행되지 않았다. 본 연구에서는 상용서비스 중인 모바일 광고플랫폼을 기반으로 광고효과를 알아보기 위하여 광고주, 광고플랫폼, 퍼블리셔 관점에서 광고특성, 매체특성을 정의하고 각 특성이 광고효과에 미치는 영향을 분석하였다. 각 특성에 대한 회귀분석 결과 모바일 광고의 광고특성인 광고규격과 쾌락적, 실용적으로 구별한 매체 특성이 광고효과에 유의미한 결과를 나타냈으며, 서로간의 상호작용 효과도 확인하였다. 연구결과를 통하여 모바일 광고 업무 시 광고상품에 맞는 광고소재 제작 및 매체계획 등 광고효과에 최적화된 광고전략 수립에 기여할 것으로 보인다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.193-215
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• 2016

최근 다양한 소셜 네트워크 서비스의 증가로 인해 사용자들은 각자의 목적 및 취향에 따라 여러 매체를 동시에 이용하는 경향을 보이고 있다. 또한 특정 주제에 대한 정보를 수집할 때에도 소셜 네트워크 서비스, 인터넷 뉴스, 블로그 등 여러 매체를 동시에 활용하는 것이 일반적이다. 하지만 다양한 매체를 통해 유통되는 문서들은 서로 유사한 주제, 심지어는 동일한 내용을 다루더라도 각 매체 별 정책 및 기준에 따라 각기 다른 카테고리로 관리되고 있으며, 이는 이종 매체를 아우르는 범위에서 특정 카테고리에 대한 탐색을 수행하고자 하는 시도에 걸림돌로 작용하고 있다. 이러한 제약을 극복하기 위해, 본 연구에서는 기존 매체 고유의 카테고리 체계는 그대로 유지하면서 이종 매체 간 카테고리 매핑을 수행하는 방법을 제시한다. 즉, 개별 문서를 다양한 매체의 관점에서 재분류하고 이러한 결과를 문서에 2차원 레이블로 저장함으로써, 이종 매체에 속한 다양한 문서들을 마치한 매체에 속한 것과 같이 동일한 카테고리 기준으로 탐색할 수 있는 논리적 장치를 제안한다. 본 논문에서는 국내 인터넷 뉴스 포털 사이트 두 곳의 뉴스 기사 6,000건에 대해 제안 방법론을 적용한 실험을 통해 각 기사에 매체와 카테고리 정보로 구성된 2차원 레이블을 부여하였으며, 매체 간, 지도 학습과 준지도 학습 간, 동질 학습 데이터와 이질학습 데이터 간의 정확도 비교 실험을 수행하였다. 특히 매우 흥미롭게도, 일부 카테고리에서 이질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도가 지도 학습 및 동질 학습 데이터를 사용한 준지도 학습의 분류 정확도보다 높게 나타나는 현상을 발견하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.67-88
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• 2019

웹툰은 인터넷의 특징적 요소들을 활용하여 제작되는 만화 콘텐츠를 온라인 환경에서 소비 가능한 형태로 유통하는 한국형 디지털 만화 플랫폼이다. 최근 웹툰 산업의 급격한 성장과 함께 웹툰 콘텐츠의 공급량이 기하급수적으로 증가함에 따라, 효과적인 웹툰 콘텐츠 추천 방안의 필요성이 커지고 있다. 웹툰은 회화적 요소와 문학적 요소, 디지털 요소의 복합적 산물로서, 독자로 하여금 재미를 느끼게 하고 웹툰이 연출하는 상황에 이입·공감하게 하는 등 소비자의 감성을 자극하는 디지털 콘텐츠 상품이다. 따라서 웹툰이 소비자에게 전달하는 감성이 소비자가 웹툰을 선택함에 있어 중요한 기준으로 작용할 것이라 기대할 수 있다. 본 연구는 기존에 충분히 논의되지 않았던 소비자 감성을 중심으로, 웹툰 콘텐츠의 효과적인 추천을 지원할 수 있는 소비자 감성 패턴맵의 개발을 목적으로 한다. 본 연구의 수행을 위해 '네이버 웹툰' 플랫폼에서 서비스되는 200개 작품에 대한 메타데이터와 소비자 감성어휘 정보를 수집하였다. 분석 목적에 부합하지 않는 작품을 제외한 127개 작품에 대해 488개의 감성어휘가 수집되었다. 이후 수집된 감성어휘들 간 유사감성 통합, 중복감성 배제 과정을 Bottom-up 접근으로 수행하여 총 63개 감성유형으로 축소된 웹툰 특화 감성지표를 구축하였다. 구축한 감성지표에 대한 탐색적 요인분석을 수행하여 웹툰 유형을 분류할 수 있는 3개의 중요 차원을 도출하고, 이를 기준으로 K-Means 클러스터링을 수행하여 전체 웹툰을 4개 유형으로 분류하였다. 각각의 유형에 대해 웹툰-감성 2-Mode 네트워크를 구축하여 웹툰 유형별로 나타나는 감성 패턴의 특징을 살펴보았으며, 프로파일링 분석을 통해 웹툰 유형별 인사이트와 실무적으로 의미 있는 전략적 시사점을 도출할 수 있었다. 본 연구의 결과를 통해 웹툰의 추천 및 분류의 영역에서 소비자 감성의 활용 가능성을 확인하고, 웹툰 생태계 내 구성원들이 소비자를 보다 잘 이해하고 전략을 수립할 수 있도록 돕는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.