• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제13권3호
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• pp.475-486
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• 2010

콘텐츠 추천 시스템은 콘텐츠에 대한 사용자의 선호도를 예측하고, 예측된 선호도가 높은 콘텐츠를 추천하는 시스템을 말한다. 디지털 식별자는 디지털 네트워크 환경에서 추상적인 작품(Work)이나 디지털 형태로 제작된 콘텐츠 등을 식별하는 역할을 한다. 디지털 식별자는 콘텐츠 추천 시스템에서 주로 이용되는 내용기반여과 기법과 협업여과 기법에서 효과적으로 활용될 수 있다. 본 논문에서는 UCI 국가표준 디지털 식별자를 대규모 콘텐츠 추천 분야에 효과적으로 활용할 수 있도록 기존 UCI 메타데이터를 확장하고 변환서비스를 개선하는 방안을 제시한다. UCI 메타데이터의 개선은 콘텐츠 추천에 필요한 요약, 키워드, 장르, 연령구분, 평점, 리뷰 항목을 추가하는 것이며, 변환서비스의 개선은 결과페이지에 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 입력하는 부분을 포함함으로써 콘텐츠에 대한 선호도 정보를 수집할 수 있도록 하는 것이다. 개선된 UCI를 운용하는 시스템을 설계하고 구현함으로써 본 논문에서 제안한 개선 방안이 콘텐츠 추천에 활용될 수 있음을 보인다.

• 디자인학연구
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• 제16권2호
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• pp.23-34
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• 2003

웹사이트에서의 개인화 디자인에 대한 요구는 갈수록 증대되고 있다. 현재 많이 활용되고 있는 개인화 디자인 방법은 구축비용과 시간이 적게 든다는 장점을 가지고 있어 웹사이트에 손쉽게 적용될 수 있다. 그러나 사용자의 데이터가 축적되지 않으므로 보다 세련된 개인화가 어렵다는 단점을 가지고 있다. 본 연구에서는 웹사이트 디자인의 개인화를 위한 보다 발전된 방법으로서의 추천 시스템을 연구하였다. 그 결과로 현재 활용되고 있는 추천 시스템들의 내용과 특징에 대해서 정리하였으며 이를 바탕으로 협동적 필터링 기법을 적용한 디자인 추천 시스템을 구성하였고 그 세부적인 과정과 절차를 제안하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.908-917
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• 2017

웹 서비스 기술이 각광받고 그 사용이 확대됨에 따라, 복잡하고 동적인 서비스 환경에서 사용자에게 적절한 서비스를 추천하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한 효과적인 서비스 매쉬업 개발을 위해 서비스를 추천하는 방법이 제안되었으나, 기존의 매쉬업 단위 서비스 추천 방식은 여러 매쉬업 개발자의 성향을 분석하여 그에 맞는 서비스를 추천하지는 못하였다. 이에 본 논문에서는 매쉬업 개발자들이 만든 서비스 매쉬업의 집합들과 추천 대상 개발자의 매쉬업 집합 사이의 유사도를 측정하고 유사한 매쉬업 집합들로부터 서비스를 추천하는 방법을 제안한다. 그리고 ProgrammableWeb에서 수집된 매쉬업 데이터로 실험한 결과를 비교 분석하여 본 연구의 방법이 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘보다 높은 정확도와 재현율을 보임을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.254-266
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• 2020

상품 추천 서비스는 범람하는 온라인 정보 속에서 소비자의 정보탐색 시간을 절약해 준다. 본 연구에서는 프라이버시 계산 모델을 적용하여 추천 서비스 유형에 따른 소비자의 반응을 비교하였으며 인지된 개인화의 조절효과를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 유용성과 클릭의도는 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천, 지인기반 추천 순으로 높게 나타났고, 프라이버시 염려는 지인기반 추천, 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천 순으로 높았다. 인지된 개인화는 인지된 유용성에 있어서 추천 서비스 유형과 상호작용효과가 존재하는 것으로 나타났다. 인지된 유용성은 클릭의도에 긍정적인 영향을 주었으나 프라이버시 염려는 클릭의도에 부정적인 영향을 주는 것을 확인했다. 본 연구는 추천 서비스 유형에 따른 소비자 반응을 비교하고 행동의도에 미치는 영향력을 검증했다는 데 의의가 있으며 추천 서비스를 제공하는 기업이나 알고리즘을 개발하는 실무자들에게 의미 있는 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.181-199
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• 2010

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제26권4호
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• pp.67-86
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• 2020

추천시스템은 시간이 흐를수록 사용자와 기업에게 점점 더 큰 영향을 주고 있다. 최근 코로나(COVID-19) 팬데믹 현상이 전 세계적으로 일어나면서 세대를 뛰어넘어 E-Commerce의 중요성이 증대되었고 추천시스템은 E-Commerce 활성화의 최중심에 있다. 추천시스템이 개발된 이래로 다수의 알고리즘이 추천시스템의 정확도를 올리는 것에 집중되어 있었고, 추천시스템의 희귀성, 다양성, 우연성 등과 같은 다른 가치들이 간과되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 만족도는 추천시스템의 정확도에만 달려있지 않고 다양한 성능을 겸비했을 때 고객에게 만족스러운 추천서비스 경험을 제공할 것이라 생각하여 다양성을 위한 그래프 기반의 추천시스템을 개발하였다. 사용자 네트워크를 구성한 뒤 카테고리를 활용한 무게중심변화를 통해 유사도가 낮은 이질적인 사용자를 찾아 추천상품의 유사성을 낮추는 방식으로 다양성을 도모하였다. 또한, 추천의 다양성은 사용자의 다양성 선호 수준에 따라 상이할 것이라는 가정에 따라 사용자의 다양성 선호 수준을 구별하였고 다양성 모델 성능이 사용자 특성별로 다름을 확인할 수 있었다. 전체 연구 결과, 추천시스템의 정확성과 다양성이 트레이드 오프 관계에 놓여있다는 것을 확인할 수 있었지만 본 연구모델을 통해 근소한 정확도 손실 대비 높은 다양성을 얻을 수 있었다. 본 연구는 그래프 기반의 추천시스템을 통해 사용자의 만족도를 향상시키는 다양성을 실현하였다는 연구적 의의와 사용자 수준을 고려한 추천의 다양성을 적용 결과를 통해 기업의 장기적 이윤을 상승시킬 수 있는 모델 개발이라는 실무적 의의를 꼽을 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.15-28
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• 2015

최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제22권1호
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• pp.43-56
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• 2023

With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.

• 지능정보연구
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• 제11권1호
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• pp.191-205
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• 2005

전자상거래의 확산에 따라 인터넷 쇼핑몰에서의 구매활동은 일반적인 현상이 되었다 그 결과, 유사한 업종이나 업태의 인터넷 쇼핑몰이 범람하게 되었고 업체들 간의 경쟁도 심화되어 차별화 된 서비스를 제공하지 않는 업체는 도태되기 쉬운 상황이다. 본 연구에서는 치열한 경쟁환경 하에서 인터넷 쇼핑몰들의 차별화 된 마케팅 서비스의 수단으로써 이용되고 있는 상품추천시스템의 개선된 모형을 제시하고자 한다. 본 연구에서 제안하는 모형은 전역 최적화 기법 중의 하나인 유전자 알고리즘을 데이터 마이닝의 도구로 활용한 인터넷 쇼핑몰에서의 개인화 된 상품추천시스템 모형이다. 유전자 알고리즘은 추출하기가 어려운 소비자의 성향을 데이터를 통해 추출하고 이에 맞는 상품군을 선택할 수 있도록 해 주는 최적화 기법으로 상품추천시스템의 추천엔진으로써 유용할 것으로 기대된다 본 연구에서는 제안하는 유전자 알고리즘에 기반한 추천규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화 된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 렬 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.

• 방송공학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.237-246
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• 2011

다양한 UCC를 제작하기 위해서는 UCC 소비자들을 위한 추천 서비스와는 차별화된 UCC 제작자의 저작권과 제작 목적 등을 고려한 추천서비스가 필요하다. 본 논문에서 설계되어진 추천 시스템은, UCC 제작자의 UCC 뷰 히스토리와 제작 목록 등을 기반으로, UCC 제작자가 활용한 UCC와 유사도가 높은 UCC를 맞춤형으로 추천하여 제작할 때 사용가능 하도록 한다. 추천 시스템은 크게 선호태그 기반 필터링, 선호 UCC를 제작할 때 사용한 UCC 필터링, 피어슨 공식을 이용한 추천 UCC 생성과정으로 나눠진다. 본 논문의 추천시스템은 UCC를 제작할 때 활용한 UCC들의 정보가 필요하다. 이를 위해 기존의 메타데이터에 UCC를 제작할 때 활용한 UCC의 정보를 기재할 수 있도록 레퍼런스(Reference) 요소를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 추천시스템을 활용한다면, UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 편이성 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스를 제공할 수 있을 것이다.