• KDI Journal of Economic Policy
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• 제32권2호
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• pp.55-92
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• 2010

본 연구에서는 대졸자 직업이동 경로조사(GOMS) 자료를 이용하여 출신대학 소재지가 노동시장 성과에 미치는 영향을 분석하였다. 다른 조건이 유사할 때 비서울지역 대학교 졸업자는 서울 소재 대학교 졸업자에 비해 약 16% 정도 낮은 임금을 받는 것으로 추정되었다. 또한 비서울지역 대졸자는 소규모 업체나 전공과 맞지 않는 직장에 다닐 확률이 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 그러나 서울 소재 대학 졸업자와 비서울지역 대학 졸업자 간 임금격차의 3분의 2 가량이 입학 당시의 학과 평균 수능점수의 차이로 설명될 수 있는 것으로 나타났다. 또한 사업체 규모나 직무와 전공의 일치도의 차이 역시 수능점수 격차에 의해 상당 부분 설명될 수 있다는 것이 밝혀졌다. 이처럼 노동시장 성과 차이에 대한 상당한 설명력을 갖고 있는 수능점수는 출생지, 14세 성장지, 고교 소재지가 어느 지역인가에 따라 뚜렷한 격차를 나타냈다. 따라서 지역간 학력격차 중 교육환경의 지역 간 차이에서 비롯되는 부분이 있다면 이를 보완할 필요가 있을 것이다.

• 유통과학연구
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• 제8권1호
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• pp.21-33
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• 2010

인터넷과 모바일기술의 발전은 화훼유통서비스를 급격히 진화시켰을 뿐만 아니라, 화훼 도소매점간 경쟁방식과 유통경로에도 많은 변화를 가져왔다. 인터넷과 정보기술의 발전은 화훼 유통경로에 있는 중개상들의 힘(영향력)이 축소되거나 일부 소멸할 것으로 예상했다. 그러나 오히려 중개기능의 강화되었고 정보시스템을 통해 유통서비스의 지역적 한계가 없어지고 매출증가로 점포규모가 커지고 협회와 같은 중개자가 재출현하게 되었다. 본 연구는 화훼중도매인이 도소매점의 활동을 원활하게 지원하기 위해 지금까지 어떤 노력들이 있었고 정보시스템 도입 실패원인에 대해 살펴보았다. 그리고 유통경로에서 힘(영향력)의 우위를 확보하기 위해 유통 중간상이 어떻게 변화하고 있는지를 (주)플로마켓 사례를 통해 살펴보았다. 연구결과 화훼도매점들이 정보시스템을 활용한 유통경로 혁신을 시도하였지만 매출채권 및 상품재고 관리를 위한 기능을 정보시스템에 미반영, 거래 및 업무 프로세스 확립 없이 자동화 개념으로 도입, 정보시스템 가동이후 노력을 고려한 정보시스템 구축전략 미비, 화훼소매점과 유통 및 제품정보 공유 없이 주문처리 중심의 정보시스템 구축 등 4가지 이유로 구축에 실패한 것으로 파악되었다. 파악된 실패요인들을 고려하여 (주)플로마켓은 정보시스템을 통해 화훼공판장과 화훼도소매시장으로 구분되어 있는 도매유통시장을 통합하여 고품질의 상품을 확보할 수 있도록 유통경로 개선을 하고자 했다. 시스템구축 후 운영되면서 (주)플로마켓은 상품재고 최소화와 다품종 대량구매를 실현 할 수 있었고 사전주문 프로세스와 사후 재정산을 통하여 실시간 시세를 반영한 상품공급으로 고객의 신뢰를 확보할 수 있었다. 단계별 비즈니스에 맞는 정보시스템 구축전략으로 급변하는 비즈니스 환경에 대처할 수 있도록 정보시스템을 구축하였다. (주)플로마켓의 성공여부는 화훼도매시장에서 화훼소매점과 도매점들이 얼마나 참여하느냐에 달려있기 때문에 시간을 가지고 지켜봐야 하지만 (주)플로마켓 주문처리 시스템의 등장은 거래자간 정보흐름이 끊김 없이 실시간으로 유통정보 및 상품정보 교환이 되고, 제품 표준화와 거래 프로세스가 명확해지고, 정보시스템을 통해 화훼도매점은 유통정보, 거래정보, 상품정보 등 마케팅 정보 수집이 가능해서 전략적 의사결정을 내릴 수 있을 것이다. 따라서 그 동안 정보화 수준이 낮은 화훼유통시장에서 거래의 효율성을 높인 유통경로개선 사례로 본 논문의 의의가 있다고 할 것이다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권4호
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• pp.94-108
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• 2023

온양행궁(溫陽行宮)은 <온궁영괴대(溫宮靈槐臺)>, 『온궁사실(溫宮事實)』<온천행궁도(溫泉行宮圖)>, 『영괴대기(靈槐臺記))』 등 문헌기록과 영괴대(靈槐臺)와 신정비(神井碑) 등 온행 유적 등을 통해 왕의 온행을 확인가능한 중요한 문화유산이다. 현재 온양행궁지로 추정되는 곳은 온양관광호텔이 입지하고 있어, 온양행궁 복원이 이루어지지 못한 채 그 정체성마저 위협받고 있다. 본 연구는 일제강점기 훼손 이전 『온궁사실』<온천행궁도>(1795)에 나타나는 온양행궁의 위치를 추정하는 것을 목적으로 하고 있다. 이를 위하여, 첫째 조선시대 역대 왕들의 온행관련 기록을 고찰하고, 둘째 조선시대 온양행궁의 건축물 변화 및 일제강점기 훼손과정 등을 정리한 후, 셋째 <온천행궁도> 및 읍지, 고지도 그리고 지적원도 등을 현재 온양관광호텔 및 주변 지역 변화와 비교분석하여 온양행궁의 위치를 추정하였다. 이상의 연구결과 다음과 같은 결론을 얻을 수 있다. 첫째, 「온양군읍지」 및 「호서읍지」의 1,758척을 주척(周尺)으로 환산하면, 온양행궁의 범위는 지적원도(1914년)의 대(垈)로 표현된 부지 내측 둘레와 근접하고 있다. 둘째, 지적원도의 온양관 남측 잡(雜)으로부터 온천천으로 나가는 물길, <온천분포견취도(溫泉分布見取圖)>(1925, 1928)의 온천공, 그리고 <온천행궁도>의 내동문(內東門), 비각(碑閣), 신정(神井), 답도 등의 관계를 종합하면, 헤르만 산더(Hermann Gustav Theodor Sander, 1906) 및 한국저작권위원회 온양온천 사진의 건축물을 『온궁사실』<온천행궁도>의 온천(溫泉) 즉, 탕실(湯室)로 추정할 수 있다. 셋째, 경남철도회사가 온양행궁지 유원화(遊園化) 과정에서 관유재산인 영괴대 부지의 양도 및 이전(1927)을 요청하나 충청남도는 국유 영괴대기념비 및 영괴대를 괴수(회나무)를 함께 현 위치에 영구보존(1928) 하도록 한 기록과 <조선경남철도연선명소교통도회(朝鮮京南鐵道沿線名所交通図絵)>(1929)를 참고하면, 영괴대비각(靈槐臺碑閣)은 현 위치로 판단되며 신정비는 신정관(神井館) 전면으로 이건되었음을 알 수 있다. 이상의 온양행궁 둘레범위, 『온궁사실』<온천행궁도>의 온천(溫泉) 즉, 탕실(湯室) 및 영괴대 위치 등을 기초로, 일제강점기 및 근대기 필지변화, 그리고 최근 주변 유구 등의 자료를 종합하면, <온천행궁도> 온양행궁지의 범위 및 주요 건축물 위치는 현재의 시민로 및 온양온천시장까지 확대하여 추정할 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.215-235
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• 2024

인공지능(AI) 기술이 미래 국가 경쟁력을 좌우할 핵심 기술로 인식되면서 주요국의 AI 기술 및 산업 육성 정책 경쟁이 치열해지고 있다. 본 연구는 AI 산업 생태계의 근간인 AI 기업 창업에 대한 주요국의 정책을 분석하여 국내 정책 입안에 시사점을 제시하고자 한다. 조사 분석 대상국은 미국 스탠퍼드대학 HAI연구소에서 발표한 『2023 AI Index』의 신규 투자유치 기업 수 최상위 4개 국가와 EU로 선정하였고, 이들 국가와 국내 정책과 비교하여 전략적 함의를 제시하고자 한다. 미국은 2021년 '국가 AI 이니셔티브법(NAIIA)'을 제정했다. 동 법을 통해 AI 연구개발 분야에서 미국의 지속적인 리더십 보장, 공공 및 민간부문에서 신뢰할 수 있는 AI 시스템 개발, 사회 전반에 걸친 AI 시스템 생태계 구축 및 모든 연방기관에서 진행하는 AI 정책에 대한 DB 관리 및 접근성 강화를 추진하고 있다. 중국은 2021년 개최된 제14차 5개년(2021~2025년) 규획 및 2035년 장기 목표에서 7대 전략적 첨단기술 중 첫 번째로 AI를 명시하고 있으며, 2030년까지 글로벌 AI 1위 강국 도약을 목표로 다양한 정책을 전개하고 있다. 영국은 2021년 자금 지원 프로그램'Future Fund Breakthrough'을 통해 획기적인 연구개발 기업에 투자하고 있으며, 2022년 국가 AI 전략의 실행계획 등 AI 선도국 도약을 위한 국가 전략 마련으로 관련 투자를 확대하고 있다. 이스라엘은 혁신청을 중심으로 스타트업 기업에 대한 기술 투자를 지원하고 있는데, 혁신청은 향후 2년~15년 내 성과를 낼 투자와 신기술에 대한 규제 개혁을 주도하고 있다. EU는 중소기업의 AI 활용 지원을 위해 디지털 혁신 허브 네트워크를 강화하고 InvestEU(유럽전략투자기금)와 AI 투자기금을 조성하고 있다. 국내 도입을 검토할 주요국 정책은 국내 ICT 창업기업들로부터 정책 지원 수요가 높은 것으로 나타난 R&D 지원, 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원 정책자금 지원 측면을 중심으로 도출하였다. 먼저 R&D 지원과 관련하여 미국의 '국가 AI R&D 전략 계획 2023'과 EU의 'AI 혁신 패키지' 검토를 제안한다. 특히 이들 정책은 국가가 관리하는 고성능슈퍼컴퓨터를 R&D에 활용할 수 있도록 하고 있어 AI 창업기업들이 R&D에 들이는 시간과 비용을 절감하는데 크게 도움을 준다. 다음으로 사업화 및 판로·마케팅·해외진출 지원에서는 미국 중소기업청(SBA)의 'SBIR과 STTR 지침' 중 '연방 및 주 기술(Federal And State Technology, FAST) 파트너십 프로그램'과 국방부와 공조하는 '상용화 준비(Commercialization Readiness Pilot. CRP) 프로그램'에 대한 벤치마킹을 제안한다. 이들 프로그램은 정부가 창업기업의 제품과 서비스 상용화를 지원하고 시장 출시 초기에 공공 부문이 적극적으로 구매하는 것을 골자로 한다. 이는 AI 창업기업의 혁신 제품과 서비스가 초기 시장에 안착하는 것은 물론 국내외 시장으로 진출하는 데 중요한 레퍼런스를 제공한다. 세 번째로 정책자금 지원에서는 영국기업은행(BBB)의 공동 투자 프로그램을 제안한다. 영국기업은행은 고성장 혁신기업 투자에 있어 외국계 국부 펀드의 참여도 적극적으로 유도하고 있고, 혁신 창업기업의 자금 조달 라운드에 개인들도 참여할 수 있는 Future Fund: Breakthrough 프로그램을 운영함으로써 AI 창업기업의 자금 마련을 지원하고 있다. 본 연구의 한계로는 제한된 수의 국가 분석, 비교 대상 국가들의 정책환경을 동일 조건 하에서 분석하지 못한 점 등을 들 수 있다.

• 벤처창업연구
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• 제19권2호
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• pp.63-79
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• 2024

국내 스타트업 생태계는 디지털 전환 가속화에 따른 창업의 패러다임 변화, 온라인 플랫폼 기업이 유니콘으로 크게 성장했지만, 딥테크 스타트업에 대한 차별화된 접근과 전략지원이 부재해 창업생태계의 활동성이 부족하다. 이에 이 연구에서는 해외 선진 사례(미국)를 기초로 국내 스타트업 육성 정책의 발전 방안을 제시하고자 한다. 연구에서 딥테크 스타트업의 정의 및 특징, 투자 현황, 성공 사례, 지원 정책등을 국내외 문헌에서 종합적으로 분석하고 시사점을 도출하였다. 특히, 국내 딥테크 스타트업의 지원 정책의 개선 방안을 구체적으로 도출해 발전을 위한 이정표를 제시하였다. 현재 미국은 딥테크 스타트업 지원을 위해 정부의 역할을 크게 강화하고 있다. 미국 정부는 딥테크 스타트업에 대한 직접적인 재정지원, 세제지원, 인프라 지원 등을 제공하고 있다. 또한, 딥테크 스타트업 육성을 위한 정책을 수립하고, 관련 기관을 설립하여 지원을 체계화하고 있다. 주목해야 하는 점은 미국의 대학은 딥테크 스타트업 육성을 위한 핵심적인 역할을 담당하고 있다. 미국에서의 유수 대학은 딥테크 스타트업 발굴 및 육성 프로그램을 운영하고 있으며, 연구개발 인프라와 기술을 제공하고 있다. 또한, 기업과 협력하여 딥테크 스타트업에 대한 공동 투자 및 사업화 지원을 제공하고 있다. 결과적으로 국내 딥테크 스타트업의 성장을 위해서는 정부, 대학, 기업, 민간 투자자 등 다양한 주체의 협력이 필요하다. 정부는 정책적 지원을 강화하고, 대학과 기업은 협력하여 연구개발 역량과 사업화 역량을 지원해야 한다. 또한, 민간 투자자는 딥테크 스타트업에 대한 투자를 활성화해야 한다. 이러한 노력을 통해 딥테크 스타트업이 성장하고, 한국의 혁신 생태계가 활성화될 것으로 기대된다.

• 벤처혁신연구
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• 제7권1호
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• pp.183-200
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• 2024

최근 MZ세대의 사회진출과 여성인구의 사회참여로 WLB을 중시하는 직장내 그룹은 협업을 중시하던 기존 그룹과 업무지향점의 차이로 갈등이 발생하고 있다. 일·생활 균형 지원제도를 활용하고 있는 공공기관 및 기업은 업무성격과 일·생활 균형 지원제도의 활성화에 따라서 직무몰입에 차이를 보인다. 이에 따라, 회사에서 실질적으로 운영중인 WLB 지원제도의 효과성을 검증하고 보편타당한 기준을 제시하는 것이 필요하다. 일·생활 균형 수준 향상을 위한 제도는 남녀 노동자의 일·가정 양립 여건을 제고하고 MZ세대의 직장에 대한 이상적 가치관과 부합하며, 융통성 있는 경력 설계를 가능하게 해 여성의 노동시장 탈락을 예방하고, 일자리 나누기를 통한 일자리 창출 효과가 있다. 또한, MZ세대의 사회진출과 여성인구(Working Mom)의 사회참여로 WLB을 중시하는 직장내 그룹은 협업을 중시하는 기존 직장 그룹과 업무지향점의 차이로 갈등이 발생하고 있다. 회사 및 조직은 유연근무제도 등 일·생활 균형과 업무성격에 따라서 직무몰입에 차이를 보인다. 이에 공공기관 및 중견·대기업에서 실제 운영 중인 WLB를 위한 제도의 효과성을 검증하여 보편타당한 WLB 지원제도의 합의점을 도출하였다. 본 연구의 목적은 첫째, 근로환경에 대한 정책과 인식이 변화하는 가운데 일·생활 균형을 위한 지원제도의 효과성을 검증하고 실무적 합의점을 찾고자 하였으며, 둘째, 일·생활 균형 수준 및 업무성격에 따른 직무몰입 영향을 분석하여 업무 특성을 반영한 WLB 운영에 대한 기준을 마련하기 위한 상호간의 영향을 검증하였다. 연구를 위해 일·생활 균형 수준과 업무 성격이 직무몰입에 어떠한 영향을 미치는지 2x2 매트릭스 모형으로 구성하여 상호간 관계를 분석하였으며, 4가지 갈등형, 주도형, 동조형, 협동형 그룹으로 분류하여 상호관계를 확인하였다. 연구의 가설검증 결과, 첫째 일·생활 균형 수준이 높고, 협업 지향적인 갈등형 그룹은 직무몰입의 수준이 가장 낮은 것으로 나타났다. 이에 따라 전통적인 입장의 협업을 강조하는 업무 형태에서는 일·생활 균형을 위한 지원제도를 도입하는데 제한된 입장이 있음을 확인하였다. 둘째, 일·생활 균형 수준이 높고, 개인 지향적인 주도형 그룹은 직무몰입의 수준이 가장 높은 것으로 나타났다. 즉, MZ세대의 사회진출 및 여성인구의 고용률 증가를 반영하여 개별적으로 수행할 수 있는 업무처리 시스템을 개발하고 활성화하여 WLB 수준과 부합할 때 직무몰입에 대한 동기부여가 가능하며, 일·생활 균형 지원 제도의 적절한 활용이 가능함이 검증 되었다. 연구의 학문적 시사점은 일·생활 균형 수준과 업무 성격을 요인으로 구성원의 성격을 세분화한 것이며, 실무적 시사점은 공공기관 및 대기업에서 운영중인 WLB 지원 제도를 그룹화하여 효과성을 분석한 것이다. 마지막으로, 추후 연구에서는 연구 대상을 다양한 조직이나 산업에 적용할 수 있도록 폭넓게 설정하고, 일·생활 균형을 위한 지원제도와 업무성격을 세분화 하여 연구할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 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.