• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.59-68
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• 2022

추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제9A권4호
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• pp.399-404
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• 2002

최근 정보 산업과 이동통신 기술이 발전함에 따라 PDA(personal digital assistant), HPC(hand-held PC), 세탑박스(set-top box), 정보가전 등의 임베디드 시스템(embedded system)이 개발되고 있으며, 이러한 시스템을 운영할 실시간 운영체제(RTOS)와파일시스템의 요구는 필수적이다. 휴대의 용이성과 빠른 접근시간, 저전력을 요구하는 임베드 시스템의 특성상 데이터를 저장하기 위한 저장 매체로 하드디스크(hard disk)를 이용하는 것은 비효율적이며, 플래시 메모리(flash memory)가 주로 사용되고 있다. 플래시 메모리는 비휘발성과 빠른 접근 시간을 갖는 장점이 있지만, 상대적으로 느린 지움 시간과 지움 회수의 한계 등은 극복해야 할 문제점이다. 본 논문에서는 이러한 단점을 보완하기 위해 새로운 순위별 지움 정책을 제안하고 성능평가를 실시한다. 지움 정책의 일반적인 역할은 플래시 메모리 공간의 어디를 언제 지울 것인가를 결정한다. 제안된 순위별 지움 정책은 지우는 비용과 한정된 지움 회수를 고려하여 지우는 광간과 시간을 결정함으로써 플래시 메모리의 수명을 최대한 연장하고 플래시 메모리 접근 및 관리의 성능을 향상시킨다. 제안된 방법은 기존의 Greedy 및 Cost-benefit 방법에 비해 저장 연산 수행에서 10%~50%의 성능 향상을 보인다.