• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2001년도 The Pacific Aisan Confrence On Intelligent Systems 2001
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• pp.310-315
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• 2001

We are focusing on an approach which handle a general Web as a resource in order to support self-directed learning for a student. Then, we are developing a Web based learning environment "Web-Retracer"for utilizing Web as teaching materials by a user′s Annotation. Although the learner can share the Web resource that the others utilized in this environment, Web resources unsuitable for a student′s needs becomes hindrance about her/his self-directed learning. In this paper, we propose a recommending method of the resource united with a student′s needs on the basis of a student′s learning and Web browsing history. This method analyzed the feature peculiar to a resource, and extracts the resource with which the needs of the feature and a student agreed.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.608-613
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• 2006

전자상거래의 활성화로 인하여 인터넷상에 많은 쇼핑몰이 존재한다. 상품 추천 시스템은 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위해 필요성이 강조되고 있다. 본 논문에서는 고객의 접근 로그 데이터를 분석하기 위해 데이터 마이닝 기법 중 분류 기법을 이용하였다. 접근 로그 데이터는 고객이 쇼핑몰에 접근하였거나 접근하여 상품을 구매한 내역 등에 관한 정보를 포함하고 있다. 제안한 시스템은 두 단계로 구성한다. 제 1 단계는 데이터 필터링 모듈과 고객이 접근한 웹 페이지들 사이의 관련성을 추출하는 모듈로 구성하고, 제 2단계는 개인화 모듈과 규칙 생성 모듈로 이루어져 있다. 결과적으로 제안한 시스템은 고객의 패턴을 파악하는데 있어서 고객에게 추천하는 웹페이지들을 등급화하여 제시함으로써 고객에게 상품 추천을 효율적으로 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권8호
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• pp.1407-1414
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• 2016

본 연구에서는 사용자의 감성 정보를 이용한 협업 필터링 기반 장소 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 장소 추천 시스템은 장소에 대한 사용자들의 평점이나 방문패턴, 사용자들의 위치를 통해 장소를 추천하였다. 이러한 시스템들은 객관적이지 못 한 정보를 갖고 있거나 사용자의 상태를 고려하지 않아 만족도가 높지 않다. 사용자의 감성 정보를 이용하면 비슷한 감성을 느낀 사용자들이 방문하였던 선호도 높은 장소를 객관적으로 추천하여 장소에 대한 만족도를 높일 수 있다. 본 연구에서는 사용자가 직접 모바일 애플리케이션을 이용하여 현재 위치와 생체신호를 이용하여 인식한 감성 정보를 등록하고, 등록된 감성 정보를 이용하여 비슷한 감성을 가진 사용자들의 유사도를 측정하고 장소에 대한 선호도를 예측하여 사용자에게 감성 장소를 추천한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제11D권5호
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• pp.1189-1196
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• 2004

e쇼핑몰 경영자들은 고객들의 다양한 제품 구매 욕구를 충족시키기 위한 효율적 시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 인터넷 쇼핑몰 운영에 있어 고객들의 개인적 구매 특성 및 취향을 파악하여 고객들을 효과적으로 관리하는데 많은 어려움이 있다. 상품 추천의 과정이 기획된 소수의 특정 상품을 고객의 유형 및 특성들의 고려 없이 공급자 중심으로 이루어져 고객관리의 문제점으로 지적되고 있다. 본 연구에서는 고객위주의 추천을 위해 규칙기반추론(Rule-Based Reasoning, RBR)과 사례기반추론(Case-Based Reasoning, CBR)을 하여 고객의 취향 및 구매 특성에 따른 추천방법을 제시한다. 기존의 제품 판매정보와 고객정보를 이용해 생성한 규칙베이스와 사례베이스의 고객특성과 입력된 고객특성의 유사도를 평가해서 고객의 취향에 따라 추천하도록 한다. 생성된 규칙과 사례기반의 추론으로 기존의 정보를 효과적으로 사용하고 또한 고객 및 시장 상황의 변화를 인식하고 지속적인 학습을 수행하여 지능적 추천이 이루어진다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2003년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.121-124
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• 2003

It is a major concern of e-shopping mall managers to satisfy a variety of customer's desire by recommending a proper commodity to the expected purchaser. Customer information like customer's fondness and idiosyncrasy in shopping has not been used effectively for the customers or the suppliers. Conventionally, e-shopping mall managers have recommended specific items of commodities to their customers without considering thoroughly in a customer point of view. This study introduces the ways of a choosing and recommending of commodities for customer themselves or others. A similarity measure between one member's idiosyncrasy and the other members' is developed based on the rule base and the case base. The case base is improved by recognizing and learning the changes of customer's desire and shopping trend.

• 정보기술과데이타베이스저널
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• 제8권1호
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• pp.81-94
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• 2001

Providing explanations about recommending actions is one of the most important capabilities of expert systems. In fact, there exist many approaches incorporating this explanation facility into the system. Here we present briefly a new approach to generating these explanations and further attempt to investigate the impact of system explanations on user behaviors toward system-generated recommendations. For this experiment we designed a stock investment decision supporting system which, given a set of market situations, suggests an investment recommendation with explanations about the recommending action. Twenty-nine bank employees evaluated the output of the system in a laboratory setting. The results indicate that explanation facilities can make systems-generated advice more confident to users but cannot increase users'acceptance for the system conclusion.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권2호
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• pp.169-176
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• 2009

규칙 탐사는 주어진 데이터베이스로부터 빈번하게 발생하는 패턴들을 발견하는 연산이다. 규칙 탐사 연산을 이용하여 주식 데이터베이스로부터 유용한 규칙들을 발견하고 이를 토대로 주식 투자자들에게 주식의 매매를 적절한 시점에 추천할 수 있다. 본 논문에서는 이러한 주식 투자 시스템에서 질의를 효율적으로 처리하기 위한 저장 구조에 관하여 논의한다. 먼저, 주식 투자 추천을 지원하기 위한 다섯 가지 저장 구조들을 제안하고, 각 구조들의 특징과 장단점을 비교한다. 또한, 실제 주가 데이터를 이용한 실험을 통하여 제안된 저장 구조들의 성능을 검증한다. 실험 결과에 의하면, 히스토그램을 이용한 저장 구조의 경우, 기존의 기법에 비하여 질의 처리 성능이 약 170배 개선되는 것으로 나타났다.

• 대한설비관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.57-64
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• 2018

User-based collaborative filtering is a method of recommending an item to a user based on the preference of the neighbor users who have similar purchasing history to the target user. User-based collaborative filtering is based on the fact that users are strongly influenced by the opinions of other users with similar interests. Item-based collaborative filtering is a method of recommending an item by comparing the similarity of the user's previously preferred items. In this study, we create a recommendation model using user-based collaborative filtering and item-based collaborative filtering with consumer's consumption data. Collaborative filtering is performed by using RFM (recency, frequency, and monetary) technique with purchasing data to recommend items with high purchase potential. We compared the performance of the recommendation system with the purchase amount and the performance when applying the RFM method. The performance of recommendation system using RFM technique is better.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권1호
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• pp.7-15
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• 2008

본 논문은 사용자와의 대화를 통해 적합한 맛 집 정보를 제공하고, 사용자들에게 감성적으로 다가가는 프로그램인 감성형 모바일 정보 추천 에이전트에 관하여 기술하였다. 제안하는 에이전트는 단순히 음식점과 전화번호만을 소개하는 기존의 방식을 벗어나, 각각의 시간대에 적절한 질문 등을 함으로써 사용자와의 대화를 통한 흥미를 유발함과 동시에 현재의 상황에서 개개인에게 적합한 맛 집을 추천 해주는 프로그램이다. 사용자의 감성을 파악하기 위한 핵심 기술로, 불쾌지수와 감기지수를 측정하고 사용자의 바이오리듬을 계산하여 개개인에 적합한 맛 집을 추천한다. 뿐만 아니라 모바일 에이전트에 적합한 디자인을 제안하므로 에이전트를 더욱 효과적으로 설계하였다. 본 연구에서는 추천 서비스를 위한 모바일 환경과 데이타 관리를 위한 웹 환경을 사용한다. 서비스를 위한 서버환경은 Apache, PHP4, Mysql등을 사용하였으며, 모바일 페이지는 핸드폰의 접근을 위한 m-HTML로 구현되었다. 이때 모바일 서비스는 Mozilla-1.22, KUN-1.2.3 브라우저 버전에 최적화 하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제33권4호
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• pp.139-157
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• 2022

학술지 투고논문 심사에 적합한 심사위원을 찾아내고 선정하는 업무는 간단하지 않다. 이에 해외의 주요 학술지 온라인 투고관리시스템에서는 심사위원을 추천하는 기능을 개발하여 운영 중이다. 투고논문의 참고문헌에 있는 저자를 심사위원 후보로 추천하는 것부터 인용색인을 탐색해 광범위하게 제안하는 것까지 이들이 제공하는 기능은 다양하다. 이 연구는 온라인 투고관리시스템에서 심사위원 후보 추천과 관련하여 어떤 기능을 제공하고 있는지를 조사하였다. 조사결과 해외 주요 온라인 투고관리시스템인 ScholarOne Manuscripts, Editorial Manager 등은 상용 인용색인과 심사이력 플랫폼을 연동해 심사위원 후보를 추천하고 있었다. 반면에 국내 주요 투고관리시스템인 JAMS에는 심사위원 후보 추천 등과 같은 심화 기능이 없었다. 향후 국내에서도 투고논문의 적합 심사위원을 추천하고 심사이력을 활용하는 기능을 개발하는 등 투고관리시스템 기능 향상에 더욱 힘써야 할 것으로 보인다.