• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권10호
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• pp.2809-2821
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• 2023

Effective recommendation of similar business groups is a critical factor in obtaining market information for companies. In this study, we propose a novel method for enhancing similar business group recommendation by incorporating derivative criteria and web crawling. We use employment announcements, employment incentives, and corporate vocational training information to derive additional criteria for similar business group selection. Web crawling is employed to collect data related to the derived criteria from 'credit jobs' and 'worknet' sites. We compare the efficiency of different datasets and machine learning methods, including XGBoost, LGBM, Adaboost, Linear Regression, K-NN, and SVM. The proposed model extracts derivatives that reflect the financial and scale characteristics of the company, which are then incorporated into a new set of recommendation criteria. Similar business groups are selected using a Euclidean distance-based model. Our experimental results show that the proposed method improves the accuracy of similar business group recommendation. Overall, this study demonstrates the potential of incorporating derivative criteria and web crawling to enhance similar business group recommendation and obtain market information more efficiently.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.

• 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.

• 한국IT서비스학회지
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• 제7권3호
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• pp.71-85
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• 2008

The rapid growth of blog has caused information overload where bloggers in the virtual community space are no longer able to effectively choose the blogs they are exposed to. Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Collaborative Filtering (CF) is the most successful recommendation method to date and used in many of the recommender systems. In this research, we propose a CF-based recommender system for bloggers to find their similar bloggers or preferable virtual community without burdensome search effort. For such a purpose, we apply the "Interest Value" to CF recommender systems. The Interest Value is the quantity value about users' transaction data in virtual community, and can measure the opinion of users accurately. Based on the Interest Value, the neighborhood group is generated, and virtual community list is recommended using the Community Likeness Score (ClS). Our experimental results upon real data of Korean Blog site show that the methodology is capable of dealing with the information overload issue in virtual community space. And Interest Value is proved to have the potential to meet the challenge of recommendation methodologies in virtual community space.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.131-146
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• 2011

오늘의 글로벌 네트워크 비즈니스 환경에서 비서직 종사자들에게 신속 정확한 정보수집 능력과 올바른 판단력은 그 어느 때보다 필요한 역량으로 중시되고 있다. 비서직 업무 수행에 필요한 대부분의 지식은 체험지 혹은 경험지이기 때문에 비서가 주어진 문제를 해결하기 위해서 과거의 비슷한 사례를 참고하는 방법은 매우 타당한 것이며, 경험이나 선례를 적용함으로서 실패할 요인을 줄이고 문제 해결의 질을 높이는 동시에 시간을 단축시킬 수 있다. 본 연구에서는 비서 업무 수행 시 특정 문제 해결에 필요한 정보를 사례기반 추론에 근거하여 현재 문제와 가장 유사한 과거의 사례를 추천하는 시스템(COKRS : Case-based reasoning Office Knowledge Recommender System, 이하 COKRS)을 설계하고 프로토타입을 구축함을 목적으로 한다. 본 연구 결과인 COKRS는 비서직에서 뿐만 아니라 일반 사무영역에서의 지식관리 목적으로도 확대 이용 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.305-316
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• 2011

협업필터링은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있지만 협업필터링의 추천 성능은 적용하는 기업의 비즈니스 형태나 발생하는 거래 데이터의 특성에 따라 다르게 나타나고 있다. 기업에서 협업필터링 추천시스템을 구축하려면 상당한 시간과 비용이 소요되기 때문에 구축된 추천시스템의 성과가 높지 않다면 기업 자원의 낭비를 초래할 뿐만 아니라 부정확한 추천서비스를 받는 고객들의 불만을 살 수 있다. 따라서 추천시스템 도입을 검토할 때 기업이 갖고 있는 데이터의 특성을 파악하고 이를 통해 추천시스템을 도입하는 것이 타당한지 사전에 예측할 수 있다면 불필요한 도입으로 인한 경제적 손실과 고객 만족도 저하를 막을 수 있을 것이다. 기존 연구에서는 협업필터링 추천 성과에 희박성, 우연성, 커버리지 등이 영향을 미칠 수 있다고 설명하고 있지만 이러한 요인들이 어떻게 얼마나 추천 성과에 영향을 미치는지, 요인들 간에 어떠한 상관관계가 있는지는 현재까지 구체적으로 밝혀진 바가 없다. 본 연구에서는 구매 트랜잭션으로부터 생성된 소셜네트워크로부터 밀도, 군집화계수, 집중도 등의 구조적 지표를 측정한 후 이들이 추천성과에 어떻게 영향을 미치는지 통계적 분석을 통해 실증적으로 규명한다. 이를 통해 협업필터링 추천시스템에 대한 도입 여부를 결정하고자 할 때 유용하게 사용될 수 있는 지침을 제공하고자 한다.