• 한국산업정보학회논문지
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• 제27권6호
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• pp.1-12
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• 2022

음원 스트리밍 서비스와 Hi-Fi 시장이 성장함에 따라 다양한 음향기기들이 출시되고 있다. 이로 인해 소비자들의 제품 선택에 대한 폭은 넓어졌지만 자신의 음악적 취향과 일치하는 제품을 찾기는 더욱 어려워졌다. 본 연구에서는 사용자가 선호하는 음원으로부터 보컬 성분을 추출하고 이를 토대로 사용자에게 가장 적합한 음향기기를 추천하는 시스템을 제안하였다. 이를 위해 먼저 원본 음원을 Python의 Spleeter Library를 통해 분리하여 보컬 음원을 추출하고 제조사의 음향기기의 주파수 대역 데이터를 수집한 결과를 각각 격자 그래프로 나타내었다. 추출한 보컬 음원의 주파수 대역과 음향기기의 주파수 대역 측정치 데이터를 비교하기 위한 지표로서 Matching Gap Index(MGI)를 제안하였다. 산출된 MGI 값을 토대로 사용자 선호와의 유사도가 가장 높은 음향기기를 추천한다. 추천 결과는 음향 전문업체에서 제공하는 장르별 Equalizer 데이터를 이용하여 검증하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권9호
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• pp.81-92
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• 2023

프라이버시 모델이란 프라이버시 공격을 통한 개인정보의 유출 가능성과 위험 정도를 정량적으로 제한하는 기법이다. 대표적인 모델로 k-익명성, l-다양성, t-근접성, 차분 프라이버시 등이 있다. 지금까지 많은 프라이버시 모델들이 연구되어 왔지만, 주어진 데이터에 대해 가장 적합한 모델을 선택하는 문제에 대한 연구는 미흡하다. 본 연구에서는 개인정보 유출 문제를 막기 위한 최적의 프라이버시 모델 추천 시스템을 개발한다. 본 논문에서는 프라이버시 모델 선택 시 고려해야 할 데이터 특성(예: 데이터 타입, 분포, 빈도, 범위 등)을 분석하고 데이터 특성과 모델 간의 연관관계정보를 포함하는 프라이버시 모델 배경지식에 기반한 최적 모델을 추천한다. 마지막으로 타당성과 유용성을 검증하기 위해 추천 프로토타입 시스템을 구현하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권4호
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• pp.1-14
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• 2023

As markets and industries continue to evolve rapidly, technology opportunity discovery (TOD) has become critical to a firm's survival. From a common consensus that TOD based on a firm's capabilities is a valuable method for small and medium-sized enterprises (SMEs) and reduces the risk of failure in technology development, studies for TOD based on a firm's capabilities have been actively conducted. However, previous studies mainly focused on a firm's technological capabilities and rarely on business capabilities. Since discovered technologies can create market value when utilized in a firm's business, a firm's current business capabilities should be considered in discovering technology opportunities. In this context, this study proposes a TOD method that considers both a firm's business and technological capabilities. To this end, this study uses patent data, which represents the firm's technological capabilities, and trademark data, which represents the firm's business capabilities. The proposed method comprises four steps: 1) Constructing firm technology and business capability matrices using patent classification codes and trademark similarity group codes; 2) Transforming the capability matrices to preference matrices using the fuzzy function; 3) Identifying a target firm's candidate technology opportunities using the collaborative filtering algorithm; 4) Recommending technology opportunities using a portfolio map constructed based on technology similarity and applicability indices. A case study is conducted on a security firm to determine the validity of the proposed method. The proposed method can assist SMEs that face resource constraints in identifying technology opportunities. Further, it can be used by firms that do not possess patents since the proposed method uncovers technology opportunities based on business capabilities.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.89-98
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• 2024

본 논문은 챕터 수준의 강의 동영상 추천 시스템에 있어서 추천의 정확도와 처리속도 간의 균형문제, 즉, 추천 정확도를 향상시키려면 처리 속도가 저하되고, 반대로 처리 속도를 높일 경우 정확도가 감소하는 문제에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 이의 해결을 위하여 TF-IDF, K-Means++ Clustering, Graph Neural Network(GNN) 등 다양한 기법을 복합적으로 활용하는 방법을 제안한다. 즉, 챕터들의 유사성을 바탕으로 클러스터를 사전에 구성함으로써 검색 시의 계산량을 줄여 속도를 향상시키면서도, 클러스터를 노드로 하는 그래프에 대하여 GNN을 적용함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과 GNN을 사용한 경우 추천의 정확도가 MRR 지표에서 약 19.7% 증가하였으며, 유사도 기반의 정밀도에 있어서 약 27.7% 증가하는 결과를 확인할 수 있었다. 이를 통해 학습자의 질의에 보다 적합한 동영상 챕터를 추천하는 학습시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.159-185
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• 2016

여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.596-600
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• 2009

Web 2.0의 사용자 참여, 개방, 공유 중심의 인터넷 환경은 대량의 다양한 정보가 생성, 공유되고 있으며, 효율적인 검색기법만으로는 원하는 시점에 필요한 정보를 효과적으로 제공받지 못하는 상태이므로, 정보검색이나 필터링 과정에 추가적인 기법들이 요구되고 있다. 또한, 유비쿼터스 환경이 구축됨에 따라 정보검색은 장소와 시간에 관계없이 수행되며, 상황과 환경에 능동적이며 실시간적인 응답을 요구받고 있으므로. 정보검색이나 추천과정에서는 사용자의 상황과 요구조건에 적합한 정보를 결정하는 효율적인 리소스 매칭기법이 필수적이다. 본 논문에서는 연구개발을 주 업무로 하는 임의조직을 대상으로 구성원들의 정보활동을 효과적으로 지원하는 정보서비스 시스템의 개발에 관련된 방법론으로 대상조직의 소프트웨어적 분석과 구성의 정의, 정보와 지식의 표현과 관리, 리소스 매칭기법 등을 기술하고, 이를 응용한 정보서비스 시스템을 구현하여 타당성을 보이고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1054-1061
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• 2004

최근 인터넷의 발전으로 정보의 접근이 용이할 뿐 아니라 그 양 또한 기하급수적으로 증가하고 있다. 정보의 홍수 속에서 원하는 정보만을 자동으로 추출할 수 있는 기술은 정보검색에 소요되는 시간과 노력을 절약할 수 있는 매우 중요한 연구이다. 본 논문에서는 관심 범위가 유사한 사용자에게 양질의 정보를 자동으로 추천하기 위하여 협력적 여과방법에 관하여 제안한다. 제안하는 방법의 기본적인 배경은 사용자는 선택항목의 선호도를 입력하고, 여과 장치는 이 선호도에 근거하여 추천집합을 자동으로 생성하는 것이다. 선호도로부터 추천집합을 추론하기 위하여 본 논문에서 퍼지 연상기억장치에 기반한 방법을 제안한다. 제안된 방법은 웹 서버상에서 기술문서 특히, 정보기술문서를 검색하는 분야에 대하여 구현하였으며 그 결과를 보인다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.43-65
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• 2007

심사자 자동추천시스템은 심사 대상에 대한 포괄성, 전문성, 공정성, 타당성을 확보할 수 있도록 설계되어야 한다. 이를 위해 본 연구는 다면적인 학문분야분류표의 각 범주 간 연관성을 자동으로 산출할 수 있는 확률적 온톨로지를 적용하여 포괄적으로 심사자 추천 범위를 넓히고 전문성을 반영한 심사자 랭킹을 가능하도록 한다. 또한 연구자 간의 멘터, 공저역, 공동연구를 포함하는 연구자 네트워크를 구축하고 이를 심사자 배제 규칙으로 활용함으로써 공정한 심사자 추천이 이루어질 수 있도록 한다. 아울러, 전문가들을 통해 상기 방법론과 패널 결과를 검증 받아 타당성 있는 시스템이 갖추어야 할 방향을 제시한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권2호
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• pp.224-229
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• 2011

협력적 필터링은 잠재적인 항목을 추천할 수 있어서 추천시스템에 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 협력적 필터링은 평가항목이 적을 경우, 평가자의 상황이나 기분에 따라 유사도나 선호도에 큰 영향을 끼칠 수 있다. 또한 사용자의 현재 상황을 전혀 고려하지 않고 과거에 평가한 항목만으로 유사도를 계산하여 추천하여 추천의 정확도가 떨어지게 된다. 본 논문에서는 위와 같은 문제점을 해결하기 위해, 먼저 협력적 필터링 과정을 수행하기 전 사용자들이 평가한 모든 값을 비교하지 않고 평균 이상인 사용자들만을 비교하여 유사도를 계산함으로써 추천의 정확성을 높였다. 또한 끊임없이 변화하는 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자의 평가 항목만으로 서비스 정보를 추천하는 것이 적합하지 않기 때문에, 사용자의 실시간 컨텍스트 정보를 이용하여 비슷한 사용자들에게 높은 가중치를 적용하여 유사도를 구하는 방법을 사용하였다. 이러한 방법을 사용한 결과, 추천의 정확도가 평균적으로 16.2% 향상되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.127-135
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• 2011

이러닝 시스템에서 학습자에게 적합한 콘텐츠 선택을 돕기 위한 콘텐츠 추천 시스템은 필수적이다. 학습자의 선호도를 통한 콘텐츠 추천은 협업 필터링 추천 방법과 내용 기반 추천 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 기존추천 방법들은 학습자의 학습수준을 고려하지 않고 다른 사용자의 선호도를 기반으로 학습 콘텐츠를 추천한다. 따라서 상대적으로 콘텐츠를 학습한 학습자가 적은 경우 추천의 효율성이 떨어지고, 새로운 아이템이 추가될 경우 추천이 쉽지 않은 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 학습 콘텐츠의 유사도와 난이도에 기반한 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 학습 콘텐츠의 두 특성을 반영한 추천함수에 의해 선행학습 성취도가 낮은 학습자에게는 난이도가 낮고 유사도가 높은 콘텐츠를 추천하고, 성취도가 높은 학습자에게는 난이도가 높고 유사도가 낮은 콘텐츠를 추천한다. 이와 같이 다른 학습자의 선호도와는 무관하게 학습자의 성취도에 따라 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있다.