• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.133-148
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• 2014

최근 다양한 정보채널들의 등장으로 인해 빅데이터에 대한 관심이 높아지고 있다. 이와 같은 현상의 가장 큰 원인은, 스마트기기의 사용이 활성화 됨에 따라 사용자가 생성하는 텍스트, 사진, 동영상과 같은 비정형 데이터의 양이 크게 증가하고 있는 것에서 찾을 수 있다. 특히 비정형 데이터 중에서도 텍스트 데이터의 경우, 사용자들의 의견 및 다양한 정보를 명확하게 표현하고 있다는 특징이 있다. 따라서 이러한 텍스트에 대한 분석을 통해 새로운 가치를 창출하고자 하는 시도가 활발히 이루어지고 있다. 텍스트 분석을 위해 필요한 기술은 대표적으로 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝이 있다. 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝은 모두 텍스트 데이터를 입력 데이터로 사용할 뿐 아니라 파싱, 필터링 등 자연어 처리기술을 사용한다는 측면에서 많은 공통점을 갖고 있다. 특히 문서의 분류 및 예측에 있어서 목적 변수가 긍정 또는 부정의 감성을 나타내는 경우에는, 전통적 텍스트 마이닝, 또는 감성사전 기반의 오피니언 마이닝의 두 가지 방법론에 의해 오피니언 분류를 수행할 수 있다. 따라서 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝의 특징을 구분하는 가장 명확한 기준은 입력 데이터의 형태, 분석의 목적, 분석의 결과물이 아닌 감성사전의 사용 여부라고 할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 오피니언 분류라는 동일한 목적에 대해 텍스트 마이닝과 오피니언 마이닝을 각각 사용하여 예측 모델을 수립하는 과정을 비교하고, 결과로 도출된 모델의 예측 정확도를 비교하였다. 오피니언 분류 실험을 위해 영화 리뷰 2,000건에 대한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 오피니언 마이닝을 통해 수립된 모델이 텍스트 마이닝 모델에 비해 전체 구간의 예측 정확도 평균이 높게 나타나고, 예측의 확실성이 강한 문서일수록 예측 정확성이 높게 나타나는 일관적인 성향을 나타내는 등 더욱 바람직한 특성을 보였다.

• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.49-58
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• 2019

시대에 따라 변화하는 공원 이용자들의 다양한 활동을 반영하고, 공원의 특성에 따라 미래의 공원설계와 관리 방향성을 제시하기 위해 공원 만족도, 선호도, 이용 후 평가 등 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이러한 선행 연구는 주로 설문 조사를 이용하였는데, 설문은 적절한 표본 설정을 통해서 이용자로부터 직접 의견을 청취할 수 있는 좋은 방법이지만, 비용과 시간이 많이 소요되는 단점이 있고, 나아가 빠르게 변화하는 공원의 이용 행태를 파악하기에는 부족하다. 본 연구는 다양한 분야에서 새롭게 활용되고 있는 제3세대 SNS 데이터를 활용하여 공원 유형별 이용 행태, 새로운 이용 행태, 만족도 등을 비교 분석하고 시사점을 논의하였다. 이를 위해서 제3세대 SNS로 대표되는 인스타그램과 구글 콘텐츠를 활용하였다. 인스타그램에서는 공원 이용자가 올린 키워드와 사진을 분류하여 정보를 추출하였으며, 구글에서는 이용 시간과 후기를 비교 분석하였다. 공원 간 비교 연구 결과, 주거지 인접형 공원은 가족과 나들이하거나 공원 내 시설에서 이루어지는 프로그램을 주로 활용하는 것으로 나타났다. 상업지 인접형 공원에서는 상업지역와 연계된 먹는 활동과 공원 내 오픈스페이스와 시설 내 프로그램이 적절하게 이용되는 현상을 확인하였다. 독립형 공원인 한강공원의 경우에는 다양한 운동, 풍경 감상 활동이 빈번히 이루어지고 있었다. 또한 각 공원의 유형별로 동반 유형이 다르게 나타났으며, 새로운 이용 행태가 나타나는 현상을 확인하였다. 이처럼 SNS 데이터는 공원의 이용 행태와 만족요인을 실시간으로 파악할 수 있는 근거를 마련해 주며, 새로운 기술과 정책 도입에 따른 공원의 이용 행태 변화를 파악하여 추후 공원설계와 공원관리의 방향성을 수립하는데 있어 중요한 정보를 제공하는 효과적인 방법으로 활용될 수 있다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제6권2호
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• pp.26-33
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• 2007

1990년대 초 교통혼잡 비용 및 교통사고로 인한 사회적 비용이 갈수록 증가하게 되었다. 이에 대한 해결 방안으로써 물리적인 도로 및 철도 등 기간시설물의 증가와 논리적인 운영방안의 효율화 두 가지 방법이 제시되었다. 이 중 기간시설물의 증가에는 한계가 있을 뿐만 아니라 많은 비용이 소모되므로 논리적 해결 방안으로서 ITS 도입이 대두되었다. ITS 도입 이후 현재까지 많은 연구와 시범 사업 등으로 인하여 정보의 수집가공 분야는 세계 선진국 대열에 올라섰으나 제공분야에 있어서는 아직 미흡한 실정이다. 제공분야는 수집가공 분야와는 달리 인적, 물적 비용이 상대적으로 적게 소요되며 정보통신 분야의 아이디어를 통해 기본정보 및 부가정보를 얼마든지 활용할 수 있다. 이에 현재 인터넷 환경 변화(웹2.0) 및 기술 발달에 따라 마이크로소프트 윈도우즈 환경(윈도우 비스타)에서 제공되는 사이드바 가젯(gadget)을 활용하고자 하였다. 기본교통정보를 사용자의 편의성에 맞추어 제공하는 기초방안으로 RSS(Really Simple Syndication)방식을 이용하여 교통정보 활성화를 도모하고자 방안을 제시하였다. 이러한 가젯을 제공하기 위해 우선 교통정보를 제공해주는 각 기관별 또는 민간업체 현황을 분석하였으며, 각 사이트의 특성을 파악하고 현재 제공 가능한 정보와 향후 정보 제공시 고려해야 될 사항을 제시하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제24권2호
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• pp.269-288
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• 2013

정보통신기술의 발전과 진화는 다양한 분야에서 새로운 유형의 서비스들을 등장시키고 있으며, 도서관을 비롯한 정보관리분야에서도 새로운 기법들을 적용한 서비스의 개발과 제공이 활발히 추진되고 있다. 새로운 기법을 적용하여 개발된 서비스들을 진화된 웹 서비스라는 관점에서 '웹 2.0'이라는 용어로 통칭하고 있으며, 이러한 웹 2.0의 기법이 적용된 도서관서비스를 '도서관 2.0'으로 특정하여 부르기도 한다. 기술적인 진보를 도서관서비스에 적용하고자 하는 노력은 급변하는 정보환경 속에서 도서관의 가치와 역할을 증대시킬 수 있는 의미 있는 일이다. 국내외 도서관들도 새로운 기법을 적용한 서비스를 개발하고 제공하기 위해 많은 자원과 노력을 투입하고 있다. 이러한 노력에도 불구하고 새롭게 제공되는 서비스들 가운데 일부는 이용자의 관심과 호응을 얻지 못하고 저조한 사용률을 보이는 것으로 파악된다. 본 연구는 국내 대학도서관을 중심으로 도서관 2.0 서비스의 하나인 폭소노미 서비스의 제공현황과 그 활용도를 평가하고, 이러한 평가결과를 기반으로 이용을 활성화시킬 수 있는 방안을 도출하여 제시하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.29-39
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• 2020

인터넷 포털 사이트와 사회 관계망 서비스 등의 온라인 공간(online communities)은 시간과 공간의 제약 없이 접속 가능하다는 장점 때문에 많은 사용자들이 의견을 교환하고 정보를 얻기 위해 사용하고 있다. 이와 함께 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 의도적으로 유포하는 비정상 정보도 증가하고 있는데 허위 상품 평이나 정치적 선동 의견이 이에 해당한다. 기존에는 이러한 비정상 정보 탐지를 위해 한 시점에서의 비정상 정보를 수집하고 특징을 분석하여 검열 시스템을 제안하였다. 그러나 비정상 정보를 유포하는 기법은 기존의 탐지 시스템을 회피하고 보다 효율적으로 정보를 전파하기 위해 지속적으로 변화하므로 탐지 시스템도 이에 맞추어 변화할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 비정상 정보 유포 기법의 시간에 따른 변화를 관찰하는 시스템을 제시한다. 이 시스템은 클러스터링(clustering)을 활용해 비정상 정보를 유포 방식에 따라 군집(cluster)으로 분류하며 이러한 군집의 변화를 분석하여 유포 방식의 변화를 추적한다. 제안한 시스템을 검증하기 위해 3번의 선거 기간 전후에 포털 사이트에서 수집된 백만 개 이상의 의견을 대상으로 실험하였으며, 그 결과 비정상 정보 게재에 자주 사용되는 시간, 추천수 조작 방법, 다수의 ID 활용 방법 등에 대한 변화를 관찰할 수 있었다. 이 시스템을 주기적으로 사용해 탐지 시스템을 개선한다면 보다 빠르고 정확하게 비정상 정보의 유포를 탐지할 수 있을 것이다.

• 감성과학
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• 제23권3호
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• pp.37-46
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• 2020

본 연구의 목적은 배드민턴 동호회 활동을 조사하고 배드민턴 활동에서 발생하는 스포츠 상해를 예방하는 스마트 의류를 디자인 개발하는 것이다. 고령화 사회에서, 스포츠는 생활체육으로 친숙하게 접하고 있으며, 점차 동호회 형식으로 발달되고 있다. 배드민턴 동호회 활동은 많은 스포츠 상해가 있으며, 특히 높은 발생률을 보이는 발목 부상은 스포츠 참여를 방해하는 심각한 문제로 대두되고 있다. 그러므로 본 연구는 발목 부상을 포함한 스포츠 상해를 예방하는 스마트의류의 디자인 프로토타입을 제안하는 것을 목표로 하였다. 첫째, 배드민턴 동호인들의 특성 및 고려사항, 그리고 스포츠 부상을 예방하기 위한 스마트 의류의 구성요소를 도출하였다. 둘째, 배드민턴 동호인들과 엘리트 배드민턴 선수, 전문가의 대상으로 스마트의류 사용에 따른 문제 및 사용자 평가들을 고찰하였다. 셋째, 선행연구와 사용자 평가 항목들을 통하여 스마트의류의 사용 시나리오를 도출하였다. 넷째, 발목 상해를 포함한 스포츠 상해를 방지하는 스마트의류 프로토타입을 사용 시나리오를 기반으로 제안하였다. 본 연구에서 제안된 스마트의류를 통하여, 스포츠 상해 예방에 도움이 필요한 배드민턴 동호인들은 스마트 단말기를 통해서 그들의 상해와 건강 상태를 가상 게임의 아바타로 모니터링이 가능하다. 이러한 가상 게임 시스템은 스포츠의 상해 및 건강에 관련한 정보에 접근을 용이하게 한다. 따라서 이와 같은 스포츠용 스마트의류는 배드민턴 동호인들의 부상을 예방하고 스스로 재검토를 가능하게 한다. 본 연구는 스포츠 상해를 예방하거나 스포츠 활동 또는 생체 신호 모니터링 하는 스마트의류 디자인 시에도 활용될 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제28권1호
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• pp.25-44
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• 2017

본 연구는 온라인목록에서 효율적으로 RDA 자원유형 디스플레이 방안을 마련하기 위한 것이다. 연구방법으로는 문헌조사 및 RDA 자원유형 테스트 및 선호도 설문조사를 실시하였다. RDA 자원유형 디스플레이를 위한 방안으로 첫째, 기존 자원유형에서 RDA 자원유형으로 데이터 변환이 필요하며, 이를 위해 GMD 및 자체 자원유형코드를 사용하여 변환하되, 리더/06, 007, 008 태그의 정보를 사용하여 변환하는 방안을 제안하였다. 둘째, 한국의 목록규칙 환경에 맞게 RDA 자원유형 용어의 변경과 이를 33X 서브필드 ${\blacktriangledown}9$에 기술하고, 구체적인 자원유형을 표현하기 위해 34X 태그를 디스플레이하는 것을 제안하였다. 셋째, 내용유형, 수록매체유형을 각각 개별적으로 표현하는 방법과 통합하여 디스플레이하는 방식을 제시하였다. 넷째, 이용자 측면에서 자원유형 아이콘 개발을 위해 336, 338 태그의 정보를 바탕으로 리더/07 서지수준의 정보, 008/30-31 녹음자료의 내용, 34X의 정보를 활용할 것을 제안하였다. 본 연구에서 제시한 RDA 자원유형의 디스플레이 방안은 온라인목록에서 RDA 자원유형의 활용가능성을 증대시키고, 이용자에게 자원유형의 이해를 증대시킬 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제39권4호
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• pp.51-69
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• 2008

본 연구에서는 선행 연구에서 제시된 웹정보의 신뢰성 평가 요인과 지표들을 바탕으로 계층적 분석방법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 이용하여 지표들의 가중치를 산출하고 민감도 분석을 통해 웹정보의 신뢰성을 평가하기 위한 모델을 개발하고자 하였다. AHP를 이용한 분석 도구로는 Expert Choice 2000을 사용하였으며, 평가지표의 가중치 산출을 위한 대상자는 비확률 표준추출방법(non-probability sampling) 중 판단표본추출방법(judgement sampling)을 사용하여 25명의 전문가로 구성된 설문대상자를 추출하였다. 한편 민감도 분석은 평가요인들의 가중치를 달리 했을 때 하위지표들의 글로벌 가중치에 대한 민감성을 분석한 것으로, 본 연구에서는 평가 영역의 가중치를 네 가지 경우로만 제한된 변화에 대해서 하위지표들의 글로벌 가중치와 우선순위의 변동을 살펴보았다. 분석결과 1차 지표 간의 상대적 중요도 분석에서는 진실성 요인의 중요도가 0.606으로 압도적으로 높게 나타났으며, 2차 지표에서는 콘덴트의 믿음성(0.857), 유용성(0.460), 시의성(0.417)이, 그리고 3차 지표에서는 '정보의 출처에 관한 정보 제공', '기사의 인용이나 참고문헌 제공', '이용자의 의견이나 리뷰제공' 등의 요인의 가중치가 높은 것으로 나타났다. 한편 영역별 가중치를 달리했을 때 AHP 결과와 민감도 분석의 결과에서 하위지표들의 가중치와 우선순위의 반전이 나타났지만, 안전성 요인의 가중치를 0.5로 상향조정한 민감도 분석 D를 제외하면 대체적으로 AHP 결과에서 글로벌 가중치의 우선순위가 높을수록 민감도 분석에서도 우선순위가 높아지는 경향을 발견할 수 있었다.