• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.123-139
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• 2019

국내 NPL (Non performing loan) 시장은 1998년에 형성되었지만, 본격적으로 활성화 된 시기는 2009년으로 역사가 짧은 시장이다. 이로 인해 NPL 시장에 대한 연구도 아직까지는 활발히 진행되지 않고 있는 상황이다. 본 연구는 NPL 시장의 각 물건 별 기준 수익률 달성 유무를 예측할 수 있는 모델을 제안한다. 모델 구축에 사용되는 종속변수는 물건 별 최종 수익률이 기준 수익률 수치 도달 여부를 나타내는 이항변수를 사용하였고, 독립변수로는 물건의 특성을 나타내는 11개의 변수를 대상으로 one to one t-test와 logistic regression stepwise, decision tree를 수행하여 의미있는 7개의 독립변수를 선별하였다. 그리고 통상적으로 사용되는 기준 수익률 수치(12%)가 의미있는 기준 수치인지 확인하기 위해 수치 값을 조절해가며 종속변수를 산출하여 예측모델을 구축해보았다. 그 결과 12%의 기준 수익률 수치로 산출한 종속변수를 이용하여 구축한 예측모델의 평균 Hit ratio가 64.60%로 가장 우수하다는 결과를 얻었다. 다음으로 선별된 7개의 독립변수들과 12%를 기준으로한 수익률 달성유무 종속변수를 이용하여 판별분석, 로지스틱 회귀분석, 의사결정나무, 인공신경망, 유전자알고리즘 선형 모델의 5가지 방법론을 적용해 예측모델을 구축해보았다. 5가지 방법론으로 도출한 예측 모델 간 Hit ratio를 비교한 결과 인공신경망을 이용하여 구축한 예측모델의 Hit ratio가 67.4%로 가장 우수한 결과를 도출해내었다. 본 연구를 통해 추후 NPL시장 신규 물건 매매에 있어서 7가지의 독립변수들과 인공신경망 예측 모델을 활용하는 것이 효과적임을 증명하였다. 물건의 12% 수익률 달성 여부를 사전에 예측해봄으로써 유동화회사가 투자 의사결정을 하는 데에 도움을 줄 것으로 예상하며, 나아가 NPL 시장의 거래가 적정한 가격 선에서 진행됨으로 인해 유동성이 더욱 높아질 것이라 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.171-196
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• 2018

본 연구는 디자인 영역 중 웹 스타일에 대해서 소비자 감성과 만족과의 관계를 연구했다. 기존 웹 스타일 연구들은 웹의 레이아웃과 구조도 등과 색상 등이 감성에 미치는 영향에서 연구했다. 본 연구는 기존 연구들과 차별되게 웹의 구성 요소를 배제하고 소비자의 감성 지표만을 갖고 소비자 만족과의 관계를 분석했다. 분석을 위해 검증을 위해 소비자 204명을 대상으로 40개 웹 스타일 테마를 선정, 각 소비자에게 4개씩 평가하도록 하였다. 소비자에게 평가하도록 한 감성 형용사는 18개의 대비되는 쌍을 갖는 감성 형용사로 구성하였고, 요인 분석을 통해 상위 감성 지표를 추출했다. 각 감성 지표들은 '부드러움', '모던함', '명확함', '꽉 참' 이었으며, 감성지표들이 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단하여 가설을 수립했다. 분석 결과에 따라 가설 1과 2, 3은 채택되었으며, 가설 4의 경우는 기각되었다. 가설 4의 경우 기각되었지만 정의 방향이 아닌 부의 방향으로 유의한 것으로 나타났다. 이때, 조절 초점 성향이 감성이라는 정보처리 과정에서 소비자 만족에 미치는 영향이 다를 것으로 판단했다. 조절 초점 성향은 조직 행동 및 의사결정에 영향을 주기도 하며, 정치, 문화, 윤리적 판단 및 행동은 물론 광범위적 심리적 문제와 사고 프로세스, 감정적 반응에도 영향을 미친다. 때문에 각 감성 지표에 대한 조절 초점 간 차이를 확인할 필요성이 있고, 각 감성 지표에 대한 세부 가설을 수립했다. 세부 가설을 검증하기 위해 조절 회귀 분석을 수행했다. 분석 결과 가설 5는 부분적으로 지지됐고, 가설 5.3만 지지되었고, 5.4의 경우 기각되었지만 가설과의 반대 방향으로 지지되었다. '명확함'의 경우 향상 초점이 소비자 만족에 더 큰 영향을 보였고, 예방 초점일수록 '꽉 참'을 더 선호한 것으로 나타났다. 분석 결과를 바탕으로 조절 초점 성향을 향상, 예방, 중간 성향으로 3집단으로 구분, 소비자 감성 기반으로 웹 스타일에 대한 추천을 할 수 있는 알고리즘을 개발했다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.1-21
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• 2021

글로벌 경영환경 변화로 기술개발과 시장니즈의 불확실성이 커지고 기업 간 상호 경쟁이 심화되면서 개별 기업들의 연구개발 활동에 대한 관심과 요구가 증가하고 있다. 이러한 환경변화에 대응하기 위하여 연구개발 기업들은 설비투자에 더욱 신중을 가하면서 연구개발의 질적인 경쟁력을 제고시키기 위한 수단 중 하나로 연구개발 투자를 강화하고 있다. 결과적으로 설비나 연구개발 투자 요소는 연구개발 기업들의 입장에서는 미래 불확실성을 떠안아야하는 부담이 될 수 밖에 없다. 단지 연구개발 역량을 제고시키기 위한 수단으로 연구개발 투자를 증가시키는 경영 전략은 기업성과측면에서 불확실성이 높은 것이 사실이다. 본 연구에서는 데이터마이닝 기법을 활용하여 기업들의 연구개발 역량에 영향을 주는 특성들을 기술경영능력, 연구개발능력, 그리고 기업분류 속성 관점에서 탐색하고 이러한 개별 요인들이 연구개발 역량의 수준에 따라 나타나는 특성들을 탐색하였다. 이를 위해서 국내 연구개발 기업 전체를 대상으로 증거데이터에 근거해 군집분석과 실험결과를 제시하였다. 상기의 3개 관점마다 세부 평가지표를 각각 7개, 2개, 4개로 구성하여 해당 영역에서의 개별적인 수준을 정량적으로 측정하고자 하였다. 기술경영능력과 연구개발능력의 경우 현행 기술력 평가기관들이 주도적으로 활용하고 있는 소항목 평가지표를 참조하였으며, 이때 정량적으로 자료 확보가능한지 여부를 고려하여 최종적인 세부 평가지표를 새롭게 구성하였다. 기업분류 속성의 경우에는 가장 기본적인 기업 분류 프로파일 정보를 고려하여 구성하였다. 특히 연구개발 역량수준의 동질성 파악을 위해서 기술경영능력과 연구개발능력의 세부평가지표를 활용하여 개별기업별 종합점수를 부여하였으며, 이때 역량수준을 5개의 등급으로 분류하여 군집분석 결과와 비교하였다. 분석된 군집과 역량수준 등급과의 비교평가에 따른 의미를 부여하기 위해서 군집별로 연구개발 역량수준이 높은 경향과 낮은 경향이 존재하는 군집들을 탐색하였다. 이후 해당 군집에서 세부 평가지표에 따른 특징들을 분석하였다. 이와 같은 연구수행 방법을 통해 연구 개발 역량수준이 높은 군집이 2개, 낮은 군집이 1개로 분석되었으며, 나머지 2개의 군집들은 역량수준이 거의 높은 발생 빈도로 유사하게 나타났다. 결과적으로 본 연구에서는 역량수준이 높은 2개 군집과 낮은 1개의 군집들을 대상으로 세부 평가지표에 따른 개별적 특징들을 분석하였다. 본 연구의 결과가 제시하고 있는 시사점은 기술변화 속도와 시장수요의 변화에 효과적으로 대응할 수 있는 전문 경영자의 교체주기가 빠를수록 연구개발 역량 제고에 기여할 가능성이 높다는 점이다. 개인기업의 경우에 법인기업으로의 전환을 통해 연구개발 인력들의 기업에 대한 소속감을 제고시킴으로써 연구개발 역량의 투입강도를 높일 필요가 있으며, 조직적 측면에서도 팀단위의 조직구성을 통해 책임과 권한의 정확성을 제공할 필요가 있다는 점이다. 기술상용화 실적건수나 기술인증건수는 역량제고에 기여하는 경우와 그렇지 않은 경우 모두 발생되고 있어, 경영자 입장에서 연구개발 역량제고를 위한 중요 인자로 검토하는데 한계가 있는 것으로 확인되었다. 마지막으로 실용신안출원의 경험 여부는 연구개발 역량에 중요한 영향을 미치는 요인으로 파악되어, 연구개발 역량 제고를 위해서는 실용신안출원 장려를 위한 동기부여를 제공할 필요성을 확인하였다. 이처럼 본 연구결과는 개별 기업들의 연구개발 역량 제고를 위한 기업 경영전략의 중요한 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.381-400
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• 2023

인공지능과 빅데이터를 활용하여 실세계의 다양하고 복잡한 문제를 해결해야 하는 시대가 도래함에 따라 수학적 접근을 통하여 실제적인 문제를 해결할 수 있는 문제해결역량이 요구되고 있다. 실제 2015 개정 수학과 교육과정과 2022개정 수학과 교육과정은 수학적 모델링을 실세계의 문제를 해결하는 활동과 역량으로써 강조하고 있다. 하지만 국내외 교과서에 제시되는 실세계 문제는 실제 상황에서 거의 일어나지 않은 인위적인 문제의 비율이 높은 실정이다. 이에 따라 국내외에서는 수학적 모델링 과제의 특징 중 현실성에 주목하며 학생들의 일상을 반영하고 있는 진정성 있는 과제의 필요성을 제안하고 있다. 하지만 기존의 연구들은 현실성에 대한 이론적인 제안에 초점이 맞춰져 있으며, 현실성에 대한 교사의 인식과 현실성을 과제에 반영하는 교사의 역량을 분석한 연구는 미흡하다. 이에 따라 본 연구는 수학적 모델링을 위한 과제의 특징 중 현실성에 대한 현직 수학 교사의 인식과 현실성을 과제에 반영하는 과제 개발 역량을 분석하는 데에 목적을 두었다. 먼저 이를 위해 선행연구를 분석하여 현실성을 위한 5가지 조건을 정립하였다. 이후 수학적 모델링을 주제로 교사 직무 연수를 시행하였으며, 이에 참여한 교사 41명을 대상으로 사전-사후 조사를 실시하였다. 이때 사전-사후 조사에서는 현실성이 반영되지 않은 과제를 제시하였으며, 주어진 과제가 현실성을 반영하고 있는지를 판단하고, 그 판단의 근거를 현실성을 위한 5가지 조건 중에 선택할 수 있도록 하였다. 이후 사전-사후 조사에서 현직 수학 교사들이 선택한 객관식 선택지를 코딩하여 빈도분석을 시행하였으며, 사전-사후로 빈도를 비교하여 현직 수학 교사들의 현실성에 대한 인식변화를 확인하였다. 또한 현직 수학 교사들이 제작한 수학적 모델링 과제를 현실성의 관점에서 평가하여 교사들의 과제 개발 역량을 확인하였다. 그 결과, 현직 수학 교사들이 과제에 대한 현실성을 판단할 때, '수학 밖의 실생활 소재를 사용' 이라는 현실성에 대한 단편적인 조건만을 고려하는 미흡한 인식에서 현실성의 5가지 조건을 다각도로 고려하는 인식으로 변화됨을 보여주었다. 특별히 사전-사후 조사에서 현실성에 대한 판단이 뒤바뀐 현직 수학 교사들을 중심으로 판단의 근거들을 확인한 결과, 현실성을 위한 5가지 조건들 중에 특정 조건을 사전 조사에서는 현실성의 기준으로 고려하지 않았다가 사후 조사에서는 현실성의 기준으로 고려하게 된 현직 수학 교사들의 인식의 변화를 확인할 수 있었다. 더불어, 현직 수학 교사들이 수학적 모델링을 위해 개발한 과제를 평가한 결과, 현직 수학 교사들은 현실성을 수학적 모델링 과제에 반영하는 역량을 보였다. 다만 현실성의 5가지 조건 중 '학생들의 일상에서 일어날 수 있는 상황', '문제 해결의 필요성', '실세계 현상으로서의 결론 요구'에 대해서는 상대적으로 낮은 반영 비율을 보였다. 또한 사후 조사에서 과제의 현실성에 대해 올바른 판단을 할 수 있었던 교사 집단보다 올바른 판단을 할 수 없었던 교사 집단에서 과제 개발 역량이 낮은 교사들의 비율이 좀 더 많이 나타났다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 본 연구는 수학 교사들이 수학적 모델링을 수업에 활용할 수 있도록 하기 위한 교사 교육의 방향성을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.155-174
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• 2022

2020년 1월부터 2021년 10월 현재까지 COVID-19(치명적인 호흡기 증후군인 코로나바이러스-2)와 관련된 학술 연구가 500,000편 이상 발표되었다. COVID-19와 관련된 논문의 수가 급격하게 증가함에 따라 의료 전문가와 정책 담당자들이 중요한 연구를 신속하게 찾는 것에 시간적·기술적 제약이 따르고 있다. 따라서 본 연구에서는 LDA와 Word2vec 알고리즘을 사용하여 방대한 문헌의 텍스트 자료로부터 유용한 정보를 추출하는 방안을 제시한다. COVID-19와 관련된 논문에서 검색하고자 하는 키워드와 관련된 논문을 추출하고, 이를 대상으로 세부 주제를 파악하였다. 자료는 Kaggle에 있는 CORD-19 데이터 세트를 활용하였는데, COVID-19 전염병에 대응하기 위해 주요 연구 그룹과 백악관이 준비한 무료 학술 자료로서 매주 자료가 업데이트되고 있다. 연구 방법은 크게 두 가지로 나뉜다. 먼저, 47,110편의 학술 논문의 초록을 대상으로 LDA 토픽 모델링과 Word2vec 연관어 분석을 수행한 후, 도출된 토픽 중 'vaccine'과 관련된 논문 4,555편, 'treatment'와 관련된 논문 5,791편을 추출한다. 두 번째로 추출된 논문을 대상으로 LDA, PCA 차원 축소 후 t-SNE 기법을 사용하여 비슷한 주제를 가진 논문을 군집화하고 산점도로 시각화하였다. 전체 논문을 대상으로 찾을 수 없었던 숨겨진 주제를 키워드에 따라 문헌을 분류하여 토픽 모델링을 수행한 결과 세부 주제를 찾을 수 있었다. 본 연구의 목표는 대량의 문헌에서 키워드를 입력하여 특정 정보에 대한 문헌을 분류할 수 있는 방안을 제시하는 것이다. 본 연구의 목표는 의료 전문가와 정책 담당자들의 소중한 시간과 노력을 줄이고, 신속하게 정보를 얻을 수 있는 방법을 제안하는 것이다. 학술 논문의 초록에서 COVID-19와 관련된 토픽을 발견하고, COVID-19에 대한 새로운 연구 방향을 탐구하도록 도움을 주는 기초자료로 활용될 것으로 기대한다.

• 동국한의학연구소논문집
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• 제10권
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• pp.1-40
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• 2008

1.The 'Kao Zheng Pai'(考證派) comes from the 'Zhe Zhong Pai(折衷派)' and is a school that is influenced by the confucianism of the Qing dynasty. In Japan Inoue Kinga(井上金峨), Yoshida Koton(古田篁墩 $1745{\sim}1798$) became central members, and the rise of the methodology of historical research(考證學) influenced the members of the 'Zhe Zhong Pai', and the trend of historical research changed from confucianism to medicine, making a school of medicine based on the study of texts and proving that the classics were right. 2. Based on the function of 'Nei Qu Li'(內驅力) the 'Kao Zheng Pai', in the spirit of 'use confucianism as the base', researched letters, meanings and historical origins. Because they were influenced by the methodology of historical research(考證學) of the Qing era, they valued the evidential research of classic texts, and there was even one branch that did only historical research, the 'Rue Xue Kao Zheng Pai'(儒學考證派). Also, the 'Yi Xue Kao Zheng Pai'(醫學考證派) appeared by the influence of Yoshida Kouton and Kariya Ekisai(狩谷掖齋). 3. In the 'Kao Zheng Pai(考證派)'s theories and views the 'Yi Xue Kao Zheng Pai' did not look at medical scriptures like the "Huang Di Nei Jing"("黃帝內經") and did not do research on 'medical' related areas like acupuncture, the meridian and medicinal herbs. Since they were doctors that used medicine, they naturally were based on 'formulas'(方劑) and since their thoughts were based on the historical ideologies, they valued the "Shang Han Ja Bing Lun" which was revered as the 'ancestor of all formulas'(衆方之祖). 4. The lives of the important doctors of the 'Kao Zheng Pai' Meguro Dotaku(目黑道琢) Yamada Seichin(山田正珍), Yamada Kyoko(山田業廣), Mori Ritsi(森立之) Kitamura Naohara(喜多村直寬) are as follows. 1) Meguro Dotaku(目黑道琢 $1739{\sim}1798$) was born of lowly descent but, using his intelligence and knowledge, became a professor as a Shi Jing Yi(市井醫) and as a professor for 34 years at Ji Shou Guan(躋壽館) mastered the "Huang Di Nei Jing" after giving over 300 lectures. Since his pupil, Isawara Ken(伊澤蘭軒) taught the Lan Men Wu Zhe(蘭門五哲) and Shibue Chusai(澀江抽齋), Mori Ritsi(森立之), Okanishi Gentei(岡西玄亭), Kiyokawa Gendoh(淸川玄道) and Yamada Kyoko(山田業廣), Meguro Dotaku is considered the founder of the 'Yi Xue Kao Zheng Pai'. 2) The family of Yamada Seichin(山田正珍 $1749{\sim}1787$) had been medical officials in the Makufu(幕府) and the many books that his ancestors had left were the base of his art. Seichin learned from Shan Ben Bei Shan(山本北山), a 'Zhe Zhong Pai' scholar, and put his efforts into learning, teaching and researching the "Shang Han Lun"("傷寒論"). Living in a time between 'Gu Fang Pai'(古方派) member Nakanishi Goretada(中西惟忠) and 'Kao Zheng Pai' member Taki Motohiro(多紀元簡), he wrote 11 books, 2 of which express his thoughts and research clearly, the "Shang Han Lun Ji Cheng"("傷寒論集成") and "Shang Han Kao"("傷寒考"). His comparison of the 'six meridians'(3 yin, 3 yang) between the "Shang Han Lun" and the "Su Wen Re Lun"("素問 熱論") and his acknowledgement of the need and rationality of the concept of Yin-Yang and Deficient-Replete distinguishes him from the other 'Gu Fang Pai'. Also, his dissertation of the need for the concept doesn't use the theories of latter schools but uses the theory of the "Shang Han Lun" itself. He even researched the historical parts, such as terms like 'Shen Nong Chang Bai Cao'(神農嘗百草) and 'Cheng Qi Tang'(承氣湯). 3) The ancestor of Yamada Kyoko(山田業廣) was a court physician, and learned confucianism from Kao Zheng Pai's Ashikawa Genan(朝川善庵) and medicine from Isawa Ranken(伊澤蘭軒) and Taki Motokata(多紀元堅), and the secret to smallpox from Ikeda Keisui(池田京水). He later became a lecturer at the Edo Yi Xue Guan(醫學館) and was invited as the director to the Ji Zhong(濟衆) hospital. He also became the first owner of the Wen Zhi She(溫知社), whose main purpose was the revival of kampo, and launched the monthly magazine Wen Zi Yi Tan(溫知醫談). He also diagnosed and prescribed for the prince Ming Gong(明宮). His works include the "Jing Fang Bian"("經方辨"), "Shang Han Lun Si Ci"("傷寒論釋詞"), "Huang Zhao Zhu Jia Zhi Yan Ji Yao"("皇朝諸家治驗集要") and "Shang Han Ja Bing Lun Lei Juan"("傷寒雜病論類纂"). of these, the "Jing Fang Bian"("經方辨") states that the Shi Gao(石膏) used in the "Shang Han Lun" had three meanings-Fa Biao(發表), Qing Re(淸熱), Zi Yin(滋陰)-which were from 'symptoms', and first deducted the effects and then told of the reason. Another book, the "Jiu Zhe Tang Du Shu Ji"("九折堂讀書記") researched and translated the difficult parts of the "Shang Han Lun", "Jin Qui Yao Lue"("金匱要略"), "Qian Jin Fang"("千金方"), and "Wai Tai Mi Yao"("外臺秘要"). He usually analyzed the 'symptoms' of diseases but the composition, measurement, processing and application of medicine were all in the spectrum of 'analystic research' and 'researching analysis'. 4) The ancestors of Mori Ritsi(森立之 $1807{\sim}1885$) were warriors but he became a doctor by the will of his mother, and he learned from Shibue Chosai(澁江抽齋) and Isawaran Ken(伊澤蘭軒) and later became a pupil of Shou Gu Yi Zhai(狩谷掖齋), a historical research scholar. He then became a lecturer of medical herbs at the Yi Xue Guan, and later participated in the proofreading of "Yi Xin Fang"("醫心方") and with Chosai compiled the "Jing Ji Fang Gu Zhi"("經籍訪古志"). He visited the Chinese scholar Yang Shou Jing(楊守敬) in 1881 and exchanged books and ideas. Of his works, there are the collections(輯複本) of "Shen Nong Ben Cao Jing"("神農本草經") and "You Xiang Yi Hwa"("遊相醫話") and the records, notes, poems, and diaries such as "Zhi Yuan Man Lu"("枳園漫錄") and "Zhi Yuan Sui Bi"(枳園隨筆) that were not published. His thoughts were that in restoring the "Shen Nong Ben Cao Jing", "the herb to the doctor is like the "Shuo Wen Jie Zi"(說文解字) to the scholar", and he tried to restore the ancient herbal text using knowledge of medicine and investigation(考據), Also with Chosai he compiled the "Jing Ji Fang Gu Zhi"("經籍訪古志") using knowledge of ancient text. Ritzi left works on pure investigation, paid much attention to social problems, and through 12 years of poverty treated all people and animals in all branches of medicine, so he is called a 'half confucianist half doctor'(半儒半醫). 5) Kitamurana Ohira(喜多村直寬, $1804{\sim}1876$) learned scriptures and ancient texts from confucian scholar Asaka Gonsai(安積艮齋), and learned medicine from his father Huai Yaun(槐園), He became a teacher in the Yi Xue Guan in his middle ages, and to repay his country, he printed 266 volumes of "Yi Fang Lei Ju"("醫方類聚") and 1000 volumes of "Tai Ping Yu Lan"("太平禦覽") and devoted it to his country to be spread. His works are about 40 volumes including "Jin Qui Yao Lue Shu Yi"("金匱要略疏義") and "Lao Yi Zhi Yan"(老醫巵言) but most of them are researches on the "Shang Han Za Bing Lun". In his "Shang Han Lun Shu Yi"("傷寒論疏義") he shows the concept of the six meridians through the Yin-Yang, Superficial or internal, cold or hot, deficient or replete state of diseases, but did not match the names with the six meridians of the meridian theory, and this has something in common with the research based on the confucianism of Song(宋儒). In clinical treatment he was positive toward old and new methods and also the experience of civilians, but was negative toward western medicine. 6) The ancestor of the Taki family Tanbano Yasuyori(丹波康賴 $912{\sim}955$) became a Yi Bo Shi(醫博士) by his medical skills and compiled the "Yi Xin Fang"("醫心方"). His first son Tanbano Shigeaki(丹波重明) inherited the Shi Yao Yuan(施藥院) and the third son Tanbano Masatada(丹波雅忠) inherited the Dian You Tou(典藥頭). Masatada's descendents succeeded him for 25 generations until the family name was changed to Jin Bao(金保) and five generations later it was changed again to Duo Ji(多紀). The research scholar Taki Motohiro was in the third generation after the last name was changed to Taki, and his family kept an important part in the line of medical officers in Japan. Taki Motohiro(多紀元簡 $1755{\sim}1810$) was a teacher in the Yi Xue Guan where his father was residing, and became the physician for the general Jia Qi(家齊). He had a short temper and was not good at getting on in the world, and went against the will of the king and was banished from Ao Yi Shi(奧醫師). His most famous works, the "Shang Han Lun Ji Yi"("傷寒論輯義") and "Jin Qui Yao Lue Ji Yi"("金匱要略輯義") are the work of 20 years of collecting the theories of many schools and discussing, and is one of the most famous books on the "Shang Han Lun" in Japan. "Yi Sheng"("醫勝") is a collection of essays on research. Also there are the "Su Wen Shi"(素問識), "Ling Shu Shi"("靈樞識"), and the "Guan Ju Fang Yao Bu"("觀聚方要補"). Taki Motohiro(多紀元簡)'s position was succeeded by his third son Yuan Yin(元胤 $1789{\sim}1827$), and his works include works of research such as "Nan Jing Shu Jeng"(難經疏證), "Ti Ya"("體雅"), "Yao Ya"("藥雅"), "Ji Ya"(疾雅), "Ming Yi Gong An"(名醫公案), and "Yi Ji Kao"(醫籍考). The "Yi Ji Kao" is 80 volumes in length and lists about 3000 books on medicine in China before the Qing Dao Guang(道光), and under each title are the origin, number of volumes, state of existence, and, if possible, the preface, Ba Yu(跋語) and biography of the author. The younger sibling of Yuan Yin(元胤 $1789{\sim}1827$), Yuan Jian(元堅 $1795{\sim}1857$) expounded ancient writings at the Yi Xue Guan only after he reached middle age, was chosen for the Ao Yi Shi(奧醫師) and later became a Fa Yan(法眼), Fa Yin(法印) and Yu Chi(禦匙). He left about 15 texts, including "Su Wen Shao Shi"("素問紹識"), "Yi Xin Fang"("醫心方"), published in school, "Za Bing Guang Yao"("雜病廣要"), "Shang Han Guang Yao"("傷寒廣要"), and "Zhen Fu Yao Jue"("診腹要訣"). On the Taki family's founding and working of the Yi Xue Guan Yasuka Doumei(矢數道明) said they were "the people who took the initiative in Edo era kampo medicine" and evaluated their deeds in the fields of 'research of ancient text', the founding of Ji Shou Guan(躋壽館) and medical education', 'publication business', 'writing of medical text'. 5. The doctors of the 'Kao Zheng Pai' based their operations on the Edo Yi Xue Guan, and made groups with people with similar ideas to them, making a relationship 'net'. For example the three families of Duo Ji(多紀), Tang Chuan(湯川) and Xi Duo Cun(喜多村) married and adopted with and from each other and made prefaces and epitaphs for each other. Thus, the Taki family, the state science of the Makufu, the tendency of thinking, one's own interests and glory, one's own knowledge, the need of the society all played a role in the development of kampo medicine in the 18th and 19th century.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.19-42
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• 2012

고객이 상품을 구매하는 패턴이 빠르게 변화하고 있다. 오프라인에서 고객이 직접 상품을 보고, 체험한 후 구매하던 패턴이 TV홈쇼핑, 인터넷 쇼핑 등 고객이 편리한 장소에서 자유롭게 구매하는 방법으로 확산되었다. 이처럼 구매 가능한 상품의 범위는 점점 더 다양해지고 있지만 이로 인하여 고객이 상품을 구매할 때 생기는 번거로움은 더욱 커지고 있다. 오프라인에서는 물건을 직접보고 구매하기 때문에 반품율이 낮은 반면에 온라인 구매 물품은 배송과 환불 등에서 복잡한 일들이 많이 발생한다. 온라인을 통해서 물건을 구매할 때 상품에 대한 사전 정보는 매우 한정적이며 실제로 물건을 구매했을 경우 고객이 생각했던 것과 다를 수 있다. 이러한 결과는 결국 고객의 불만족 및 구매취소로 이어진다. 또한 TV홈쇼핑이나 인터넷 쇼핑 등을 통해서 물건을 구매할 때 고객들은 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰에도 관심을 기울이고 있다. 좋은 평가를 받은 상품은 더 많은 매출로 이어질 수 있기 때문에 기업은 이에 관심을 기울일 필요가 있다. 고객의 욕구를 만족시킬 수 있는 적절한 상품을 추천해 주고 이를 구매로 연결시키는 것은 기업의 이윤 창출과 직결되기 때문에 그 중요성이 강조된다. 고객을 위한 추천방법은 베스트셀러기반 추천방법, 인구통계 정보기반 추천방법, 최소질의대상 상품결정방법, 내용필터링기법, 협력필터링기법 등이 존재하며, 이에 대한 많은 연구가 활발하게 진행되고 있다. 그러나 위의 방법들을 신규고객에게 적용하는 것에는 문제가 발생할 수 있다. 신규고객은 상품에 대한 과거 구매이력이 존재하지 않기 때문이다. 이를 해결하기 위한 방안으로 가입 시, 고객의 인구통계적 정보나 선호도에 대한 응답을 유도하는 방법을 활용할 수 있다. 그러나 고객이 이에 대한 번거로움을 느낄 수도 있으며, 불완전한 답변을 하게 되면 추천의 정확도는 감소한다. 최근 이미 상품을 구매한 고객의 리뷰 및 기업에서 추천하는 제품에 의존하는 고객들이 증가하면서 이를 악용하는 사례도 자주 등장한다. 결국 추천에 대한 고객들의 신뢰는 감소하게 될 것이다. 따라서 좀 더 명확한 방식의 추천시스템이 절실하며, 이것이 개선된다면 는 곧 고객들의 신뢰 증가로 이어질 것이다. 본 연구에서는 협력필터링기법과 사회연결망기법의 중심성을 결합한 분석을 시도하였다. 중심성은 신규고객의 선호도를 기존고객들의 데이터를 통하여 유추하기 위하여 활용되는 정보이다. 기존 연구들에서는 기존고객들의 구매 가운데 구매성향이 유사한 고객들의 정보에 초점을 맞추고 있으며 구매성향이 다른 고객들의 정보에 대한 분석은 이루어지고 있지 않다. 그러나 이처럼 구매성향이 서로 다른 고객들의 정보를 활용한다면 추천의 정확성이 더 향상되지 않을까 하는 점을 기반으로 데이터들을 다양한 방식으로 분석하였다. 연구에 사용된 데이터는 미네소타대학의 GroupLens Research Project팀이 협력필터링기법을 통하여 영화를 추천하기 위해 만든 MovieLens의 데이터이다. 이는 1,684편의 영화에 대한 선호도를 943명이 응답한 정보로 총 100,000개의 데이터가 있다. 이를 시간 순으로 구분하여 초기 50,000개의 데이터를 기존고객의 데이터로, 후기 50,000개의 데이터를 신규고객의 데이터로 사용하였다. 이 때, 신규고객과 기존고객은 연구자가 임의로 구분한 것이다. 따라서 신규고객이라고 표현되는 고객의 데이터는 실제로 추천시스템을 통해 정보를 제공받은 고객이라고는 볼 수 없다. 그러나 현실적으로 실제 신규고객의 데이터를 수집하는 것이 쉽지 않기 때문에 전체 고객의 정보를 시간 순으로 구분하고 신규고객으로 분류한 것임을 밝혀둔다. 제시된 추천시스템은 [+]집단 추천시스템, [-]집단 추천시스템, 통합 추천시스템으로 총 3가지이다. [+]집단 추천시스템은 기존의 연구들과 유사한 방식으로 유사도가 높은 고객들을 신규고객의 이웃고객으로 분석하였다. 유사도가 높다는 것은 다른 고객들과 상품 구매에 대한 성향이 유사한 것을 의미한다. 또한 [-]집단 추천시스템은 유사도가 낮고 다른 고객들과 상품의 구매패턴이 반대에 가까운 고객들의 데이터를 활용하였으며, 통합 추천시스템은 [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템을 결합한 방식이다. [+]집단 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에서 각각 추천된 영화 가운데 중복되는 영화만을 신규고객에게 추천하는 방식이다. 다양한 방법의 시도를 통하여 적절한 추천시스템을 찾고, 추천시스템의 정확도를 향상시키는데 그 목적이 있다. 활용된 데이터의 분석 결과는 통합 추천시스템이 정확도가 가장 높았으며 [-]집단 추천시스템, [+]집단 추천시스템의 순인 것으로 나타났다. 이는 통합 추천시스템이 가장 효율적일 것이라는 연구자의 추측과 일치하는 결과이다. 각각의 추천시스템은 정확도의 변화를 쉽게 비교할 수 있도록 등고선지도 및 그래프를 이용하여 나타냈다. 연구의 한계점으로는 연구자가 제시한 통합 추천시스템과 [-]집단 추천시스템에 대한 정확도는 향상되었지만 이는 임의로 구분한 기준을 바탕으로 분석하였다는 점이다. 실제 추천된 영화를 바탕으로 신규고객이 영화를 선택 한 것이 아니라 기존고객의 데이터를 임의로 분류하였기 때문이다. 따라서 이는 추천 영화가 실제 고객에 미친 영향이 아니라는 한계가 존재한다. 또한 영화가 아닌 다른 상품에 대해서 이 추천시스템을 적용하였을 경우 추천 정확도에는 차이가 있을 수 있다. 따라서 추천시스템을 적용할 때에는 각 상품 및 고객집단의 특성에 적합한 적용이 필요하다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.205-225
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• 2018

Convolutional Neural Network (ConvNet)은 시각적 특징의 계층 구조를 분석하고 학습할 수 있는 대표적인 심층 신경망이다. 첫 번째 신경망 모델인 Neocognitron은 80 년대에 처음 소개되었다. 당시 신경망은 대규모 데이터 집합과 계산 능력이 부족하여 학계와 산업계에서 널리 사용되지 않았다. 그러나 2012년 Krizhevsky는 ImageNet ILSVRC (Large Scale Visual Recognition Challenge) 에서 심층 신경망을 사용하여 시각적 인식 문제를 획기적으로 해결하였고 그로 인해 신경망에 대한 사람들의 관심을 다시 불러 일으켰다. 이미지넷 첼린지에서 제공하는 다양한 이미지 데이터와 병렬 컴퓨팅 하드웨어 (GPU)의 발전이 Krizhevsky의 승리의 주요 요인이었다. 그러므로 최근의 딥 컨볼루션 신경망의 성공을 병렬계산을 위한 GPU의 출현과 더불어 ImageNet과 같은 대규모 이미지 데이터의 가용성으로 정의 할 수 있다. 그러나 이러한 요소는 많은 도메인에서 병목 현상이 될 수 있다. 대부분의 도메인에서 ConvNet을 교육하기 위해 대규모 데이터를 수집하려면 많은 노력이 필요하다. 대규모 데이터를 보유하고 있어도 처음부터 ConvNet을 교육하려면 많은 자원과 시간이 소요된다. 이와 같은 문제점은 전이 학습을 사용하면 해결할 수 있다. 전이 학습은 지식을 원본 도메인에서 새 도메인으로 전이하는 방법이다. 전이학습에는 주요한 두 가지 케이스가 있다. 첫 번째는 고정된 특징점 추출기로서의 ConvNet이고, 두번째는 새 데이터에서 ConvNet을 fine-tuning 하는 것이다. 첫 번째 경우, 사전 훈련 된 ConvNet (예: ImageNet)을 사용하여 ConvNet을 통해 이미지의 피드포워드 활성화를 계산하고 특정 레이어에서 활성화 특징점을 추출한다. 두 번째 경우에는 새 데이터에서 ConvNet 분류기를 교체하고 재교육을 한 후에 사전 훈련된 네트워크의 가중치를 백프로퍼게이션으로 fine-tuning 한다. 이 논문에서는 고정된 특징점 추출기를 여러 개의 ConvNet 레이어를 사용하는 것에 중점을 두었다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 직접 추출된 차원적 복잡성을 가진 특징점을 적용하는 것은 여전히 어려운 문제이다. 우리는 여러 ConvNet 레이어에서 추출한 특징점이 이미지의 다른 특성을 처리한다는 것을 발견했다. 즉, 여러 ConvNet 레이어의 최적의 조합을 찾으면 더 나은 특징점을 얻을 수 있다. 위의 발견을 토대로 이 논문에서는 단일 ConvNet 계층의 특징점 대신에 전이 학습을 위해 여러 ConvNet 계층의 특징점을 사용하도록 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 크게 세단계로 이루어져 있다. 먼저 이미지 데이터셋의 이미지를 ConvNet의 입력으로 넣으면 해당 이미지가 사전 훈련된 AlexNet으로 피드포워드 되고 3개의 fully-connected 레이어의 활성화 틀징점이 추출된다. 둘째, 3개의 ConvNet 레이어의 활성화 특징점을 연결하여 여러 개의 ConvNet 레이어의 특징점을 얻는다. 레이어의 활성화 특징점을 연결을 하는 이유는 더 많은 이미지 정보를 얻기 위해서이다. 동일한 이미지를 사용한 3개의 fully-connected 레이어의 특징점이 연결되면 결과 이미지의 특징점의 차원은 4096 + 4096 + 1000이 된다. 그러나 여러 ConvNet 레이어에서 추출 된 특징점은 동일한 ConvNet에서 추출되므로 특징점이 중복되거나 노이즈를 갖는다. 따라서 세 번째 단계로 PCA (Principal Component Analysis)를 사용하여 교육 단계 전에 주요 특징점을 선택한다. 뚜렷한 특징이 얻어지면, 분류기는 이미지를 보다 정확하게 분류 할 수 있고, 전이 학습의 성능을 향상시킬 수 있다. 제안된 방법을 평가하기 위해 특징점 선택 및 차원축소를 위해 PCA를 사용하여 여러 ConvNet 레이어의 특징점과 단일 ConvNet 레이어의 특징점을 비교하고 3개의 표준 데이터 (Caltech-256, VOC07 및 SUN397)로 실험을 수행했다. 실험결과 제안된 방법은 Caltech-256 데이터의 FC7 레이어로 73.9 %의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 75.6 %의 정확도를 보였고 VOC07 데이터의 FC8 레이어로 얻은 69.2 %의 정확도와 비교하여 73.1 %의 정확도를 보였으며 SUN397 데이터의 FC7 레이어로 48.7%의 정확도를 얻었을 때와 비교하여 52.2%의 정확도를 보였다. 본 논문에 제안된 방법은 Caltech-256, VOC07 및 SUN397 데이터에서 각각 기존에 제안된 방법과 비교하여 2.8 %, 2.1 % 및 3.1 %의 성능 향상을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.