• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.237-246
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• 2019

추천 시스템의 등급 예측 정확도를 높이기 위해서는, 사용자 항목 등급 데이터뿐만 아니라 주석, 태그 또는 설명과 같은 항목의 보조 정보도 고려해야만 한다. 기존 접근법에서는 단어 단위에서 bag-of-words 모델을 사용하여 보조 정보를 모델링한다. 그러나 이러한 모델은 보조 정보를 효과적으로 활용할 수 없으므로 보조 정보를 제한적으로 이해하게 된다. 한편, 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 보조 정보로부터 특징 벡터를 효과적으로 포착하고 추출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 추천 모델을 위해 딥 CNN을 행렬 분해에 통합시킨 문자 수준의 딥 컨볼루션 신경망 기반 행렬 분해 (Char-DCNN-MF) 방법을 제안한다. Char-DCNN-MF에서는 보조 정보를 더 심층적으로 이해하고 추천 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 실험은 세 가지 다른 실제 데이터 세트에서 수행되었으며 그 결과는 Char-DCNN-MF가 다른 비교 모델보다 유의적으로 뛰어난 성능을 보여주었다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제16권4호
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• pp.228-234
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• 2018

In software development, the quality of a product often depends on whether its developers can rapidly find and contribute to the proper tasks. Currently, the word data of projects to which newcomers have previously contributed are mainly utilized to find appropriate source files in an ongoing project. However, because of the vocabulary gap between software projects, the accuracy of source file identification based on information retrieval is not guaranteed. In this paper, we propose a novel source file identification method to reduce the vocabulary gap between software projects. The proposed method employs DBPedia Spotlight to identify proper source files based on semantic similarity between source files of software projects. In an experiment based on the Spring Framework project, we evaluate the accuracy of the proposed method in the identification of contributable source files. The experimental results show that the proposed approach can achieve better accuracy than the existing method based on comparison of word vocabularies.

• Agribusiness and Information Management
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• 제5권2호
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• pp.27-37
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• 2013

Referral marketing plays an important role in promoting new products. When it comes to innovative agricultural products, early adopter's review or recommendation has a more critical impact on follower's purchase decision making. Hence, understanding of consumer's characteristics and needs play more important role in success of innovation. More particularly, other researchers pay attention to the role of consumer innovativeness. This study attempts to fill this gap in knowledge between innovative propensity of consumer and her/his intention to generate positive word of mouth about new agricultural products. Furthermore, in this paper, we adopt Vandecasteele and Geunes' motivated consumer innovativeness model to investigate consumer innovativeness in extrinsic motive and intrinsic motive level, and examine the moderating role of referral efficacy. For empirical verification, survey method is used for data collection. Partial least square (PLS) is adopted to analyze the data. Finally, several theoretical contributions and practical implications are discussed.

• 한국프랜차이즈경영연구
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• 제8권1호
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• pp.43-53
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• 2017

Purpose - The coffee market in Korea has been dramatically developed and coffee chains dominate the Korean coffee market recently. Customer's perceived value is one of the marketing tools to get competitive advantages of coffee chains, and plays a critical role to study on coffee franchise industry. Thus, this study is to identify the effect of customer's perceived value (price, brand, service, and quality) on revisit intentions and word-of-mouth(WOM). Research design, data. and methodology - Customer's perceived values consists of four dimensions. 253 samples of 320 were used for data analyses excluding unusable responses. The data were analyzed with SPSS 21.0 and SmartPLS 3.0. Result - First, customer's perceived brand value and service value have a significant, positive effect on revisit intentions. Second, Price value and brand value have a positive influence on WOM. Third, gender difference plays a moderating role in the relationship between brand value and price value and WOM, and between brand value and revisit intentions. Conclusions - Males tend to focus more on their perceived brand value of coffee shops for revisit and recommendation, otherwise females consider price value to give an advice to others. Based on the results of this study, the marketers of coffee chains can develop effective strategies regarding gender difference as well.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.1-17
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• 2023

정보통신기술의 발전과 디지털 기기의 대중화로 인해, 온라인 시장의 규모가 커지고 있다. 그 결과 고객들은 상품을 선택하는데 많은 시간과 비용이 소요되는 정보 과부하(Information Overload) 문제에 직면하고 있다. 따라서 고객이 선호할만한 상품을 추천해 주는 추천 시스템은 필수적인 도구가 되었으며 협업 필터링(Collaborative Filtering) 기법은 가장 널리 쓰이는 추천 방법이다. 전통적인 추천 시스템은 평점과 같은 정량적인 데이터만을 사용하기 때문에 추천의 정확도는 높지 않다. 이와 같은 문제를 해결하기 위해 요즘에는 사용자 리뷰와 같은 정성적 데이터를 반영하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 협업 필터링의 일반적인 절차는 사용자-상품 행렬 생성, 이웃 집단 탐색, 추천 목록 생성 3단계로 구성되며 코사인 같은 사용자 유사도를 사용하여 목표 고객의 이웃을 탐색하며, 추천 상품 목록을 생성한다. 본 연구에서는 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성 단계에서 사용하는 사용자 간의 유사도를 기존의 사용자 평점을 이용한 유사도에 고객의 리뷰 데이터를 사용하는 확장된 사용자 유사도를 제시한다. 리뷰를 정량화 하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용한다. 즉, 리뷰 데이터에 TF-IDF, Word2Vec, 그리고 Doc2Vec 기법을 사용하여 두 사용자 간의 리뷰 유사도를 구한 후 사용자 평점을 사용한 유사도와 리뷰 유사도를 결합한 확장된 유사도를 생성하는 것이다. 이를 검증하기 위해 전자상거래 사이트인 Amazon의 'Health and Personal Care'의 사용자 평점과 리뷰 데이터를 사용하였다. 실험 결과, 사용자 간 유사도를 산출할 때 기존의 평점에 기반한 유사도만을 사용하는 것보다, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영한 확장된 유사도를 사용하면 추천의 정확도가 높아진다는 것을 확인했다. 또한, 여러 텍스트 마이닝 기법 중에서 TF-IDF 기법을 사용한 확장된 유사도를 이웃 집단 탐색 및 추천 목록 생성단계에서 사용할 때의 성능이 가장 좋게 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제17권9호
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• pp.17-27
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• 2012

여러 오픈마켓에서 판매자가 동일한 상품을 등록할 시에 각 오픈마켓마다 다른 기준으로 제공되는 카테고리로 인하여 카테고리 선정에 어려움이 발생한다. 본 논문에서는 판매자가 오픈마켓에서 상품 등록 시 다른 오픈마켓에서 기 판매하고 있는 상품의 카테고리와 의미적으로 가장 연관성이 높은 카테고리를 추천하는 방법을 제안한다. 이때 입력받은 카테고리를 의미 분석하는 방법으로 형태소 분석, Wiki 낱말사전, WordNet, Google 번역 서비스를 사용하여 추출된 색인어로 카테고리를 검색한 후, 의미적 연관성 측정을 통하여 가장 의미가 비슷한 카테고리를 추천하는 방법이다. 실험 결과로 색인어 기반의 검색방법 보다 제안하는 의미분석 검색방법이 정확한 검색결과를 보여주어 시스템의 신뢰도를 향상시켰으며, 카테고리를 선택하는데 드는 시간비용을 절감해주는 것을 보인다.

• 정보화연구
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• 제9권3호
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• pp.333-344
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• 2012

본 논문에서는 개인의 취향과 관심이 반영 되어있는 소셜 정보를 활용하여 사용자에게 영화를 추천할 수 있는 시스템을 제안하였다. 시스템에서 데이터 구축은 포털사이트에서 영화 정보를 수집하고 페이스북과 트위터 같은 SNS를 통해 소셜 정보를 수집한다. 본 논문에서는 사용자의 감정에 따른 보다 정교한 처리를 위하여 6단계의 감정단계로 분류한 소셜 정보의 벡터공간 모형의 구축방법을 제안한다. 추천을 위한 유사도 측도 방법은 2단계로 구성되어 있다. 첫 번째는 일반적인 코사인 측도를 통한 영화 목록의 구축 단계이고, 두 번째는 기존의 코사인 측도(Cosine measure)를 활용한 좌표평면에서 감정 단계별 벡터 정보 표현 방법 및 유사도 측도 방법을 통해 추천 영화 목록의 결정 단계이다. 본 논문의 추천 시스템의 성능을 평가하기 위하여 기존의 추천 시스템과 비교 실험을 통하여 본 연구의 추천 시스템의 유용성을 검증하였다.

• 한국조리학회지
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• 제15권3호
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• pp.294-306
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• 2009

본 연구는 외식업계 패밀리 레스토랑의 이용고객이 서비스 품질 향상 노력의 결과와 만족에 따라 재방문에 어떻게 나타나는지에 대하여 알아보고 패밀리 레스토랑 이용 고객의 서비스 품질이 선택 속성과 재방문에 미치는 영향을 연구하여 봄으로써 서비스 품질이 선택 속성의 영향을 미치고, 선택에 만족한 고객이 그 레스토랑에 재방문에 미치는 영향 변수들 간의 인과관계 구성과 서비스 품질은 선택 속성과 고객 만족 사이에서 서비스 가치 여부를 부여하고, 고객 만족을 통하여 재방문에 미치는 영향을 연구하고, 서비스 품질은 고객 만족을 통하여 재방문에 미치는 영향과 연구의 조사는 SPSS12.0 프로그램을 분도 분석, 요인분석, 신뢰도분석, 회귀성형분석을 실시하였다. 실증연구의 모형은 연구의 초점을 패밀리 레스토랑 이용 고객은 서비스 품질의 선택 속성이 고객 만족과 재방문 의도에 영향을 미치는가에 중점을 두고 이를 이론적 배경에서 분류하고 실증분석을 통하여 검증하였다. 서비스 품질의 결과변수는 선택 속성, 고객 만족, 재방문 의도로 보고 서비스 품질은 외부 영향 요인으로 패밀리 레스토랑 이용객의 특성에 따라 서비스 품질 만족도의 차이가 재방문에 어떠한 영향을 미치는지 검증하였다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제4권4호
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• pp.286-294
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• 2011

본 논문은 ITU-T 권고안 J-38 부록 B에 명시된 전송방식의 분석 및 시뮬레이션을 토대로 성능을 분석 하였으며 FPGA 구현시 야기되는 문제점을 나타내고, 해결방안을 제시하였다. 구현상의 문제점으로는 크게 두가지로 분류되는데, 첫째로 다양한 부호화 방식과 변조방식 그리고 심볼 단위 및 비트 단위의 처리로 인해 많은 클럭수를 요구하는데 본 논문에서는 read/write 메모리를 이용하여 필요한 클럭수를 줄였다. 둘째로는 펑쳐링 부호화된 TCM 복호기에 펑처링 패턴에 정확한 동기를 얻지 못하면 프레임 동기 심볼인 UW(Unique sync-Word)를 획득하지 못한다. 따라서 본 논문에서는 펑처링 패턴과 UW 심볼의 동기를 맞추는 알고리즘을 제시하였다. 이러한 알고리즘 분석 및 구현상의 문제점 해결을 토대로 본 논문에서는 ITU-T J38 annex B의 하향 스트림 채널 부호화 시스템을 VHDL 언어를 사용하여 FPGA 칩에 직접 구현하였다.