• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 춘계학술발표대회
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• pp.18-21
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• 2015

정보의 양이 막대한 요즘, 독자가 원하는 도서를 추천해주기 위해서는 독자의 성향을 파악할 필요가 있다. 본 논문에서는 정의된 독자 프로파일을 기반으로 독자의 성향을 분석하고, 추가로 피드백 정보가 사용가능 할 경우 독자의 성향을 다시 보완하여 분석하는 방법에 대해 제안하였다. 독자의 성향은 도서관이나 서점 등에서 일반적으로 사용하는 대표적인 도서 분류인 카테고리를 사용하며, 성향 분석을 위한 피드백 정보로는 가장 정량적 신뢰도가 높은 구매내역 정보를 사용하여 독자에게 원하는 도서가 추천되도록 하는 방법을 제안한다. 제안된 분석을 적용하기 위하여 실제 온라인 서점에서 보유한 독자 프로파일을 사용하여 실험 결과를 도출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.504-507
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• 2018

빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.201-204
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• 2010

하루에도 수많은 도서가 출판되는 현실에서 사용자가 원하는 목적에 맞는 도서를 찾아 읽기는 어려운 일이다. 본 논문에서는 방대한 분량의 도서 데이타를 바탕으로, MapReduce 모델을 활용하여 도서들 사이의 연관 관계를 추출하였다. 추출한 연관 관계 DB를 이용하여 사용자에게 서로 관련 있는 도서를 추천해줄 수 있는 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1067-1069
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• 2013

전자상거래 시장의 급격한 성장에 따라 고객이 원하는 정보를 얻기 위해 소요되는 시간과 노력을 절약하기 위한 방안으로 추천 시스템의 필요성이 강조되고 있다. 추천 시스템에 일반적으로 가장 많이 쓰이는 것이 협업필터링 기법이다. 협업 필터링은 추천시스템 분야에서 가장 성공적인 기법으로 전자상거래 포털에서 가장 널리 이용되고 있다. 그러나 희박성, 확장성, 투명성 등의 문제점을 가진다. 본 논문에서는 프로파일링 기법을 사용해 협업필터링의 희박성 문제 해소 방안으로 개인성향을 이용하여, 보다 정확한 추천을 하여 온라인 서점에 적용할 수 있는 추천 시스템이다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권3호
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• pp.468-488
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• 2019

As the growth of online travel agencies (hereafter OTAs) accelerates, competition among hotels to gain exposure on the first page of OTA websites, and the financial burden, such as commissions hotels have to pay in return, are increasing. Therefore, to facilitate successful management in the tourism industry, it is important to establish what makes people continue the practice of using OTAs to book rooms in hotels and other accommodation outlets. By adopting the heuristic-systematic model (HSM), this study explores the factors that drive consumers' continued use of OTA and classifies them into heuristic cues (brand awareness, cost saving, and scarcity message) and systematic cues (recommendation quality and the ability to provide reputation). Furthermore, we divided the sample based on the location of hotels within and outside Korea, and investigated the different roles of the cues between two models. The results are expected to provide theoretical and practical implications for both OTAs and hotels.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.85-101
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• 2011

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권4호
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• pp.255-279
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• 2023

이 연구의 목적은 미국 공공도서관과 국내 공공도서관의 목록 보강콘텐츠 서비스 제공 현황 비교를 통하여 시사점을 도출하고 향후 국내 공공도서관을 위한 목록 보강콘텐츠 서비스에 대한 개선방안을 모색하는 것이다. 2023년 9월 초부터 10월 중순까지 미국과 국내 공공도서관 홈페이지에서 특정 도서를 검색한 후, 검색결과에 나타난 보강콘텐츠 서비스 기능을 비교하였으며, 그 결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 공공도서관 보강콘텐츠 서비스는 별도의 업체에서 보강콘텐츠 서비스 솔루션을 개발 후, 제공하는 방식이 필요하다. 둘째, 보강콘텐츠 서비스 솔루션은 도서중심정보, 도서추천정보, 이용자참여정보 영역에서 활용할 수 있는 국내 정보원을 발굴해야 한다. 셋째, 도서관정보 나루와 같은 공공데이터를 활용한 보강콘텐츠 개발이 필요하다. 넷째, 각 통합도서관은 지역커뮤니티 참여 서비스에서 생성되는 데이터를 보강콘텐츠 서비스로 활용할 수 있도록 해야 한다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제43권3호
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• pp.353-384
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• 2012

본 연구는 최근에 이슈가 되고 있는 필터버블 문제와 프라이버시 침해 문제가 이용자맞춤형서비스를 제공하는 도서관과 무관하지 않다는 인식에서 수행되었다. 본 연구에서는 최첨단기술을 활용하는 위치기반서비스, 상황인식서비스, 책추천서비스, RFID기반서비스, 클라우드서비스가 어떤 측면에서 개인정보침해 및 프라이버시 침해가능성이 있는지를 고찰하였다. 또한 특정 서비스 이용을 위해 개인정보를 제공한 이용자는 개인정보를 포기한 것으로 보아야 하는지, 국내 도서관에서 도서관 이용자의 프라이버시 문제가 논의된 적이 있는지, 필터버블 문제가 도서관 이용자에게 줄 수 있는 위험성과 해결책은 무엇인지에 대해서도 간단히 논의하였다. 본 연구는 도서관 프라이버시에 대한 초기단계의 연구로서 향후 국내 프라이버시 연구의 기초자료로 활용될 수 있기를 바란다.

• Child Health Nursing Research
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• 제9권4호
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• pp.408-419
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• 2003

Purpose: This study was done to develop a reliable and appropriate evaluation tool for sexual educational materials and to apply it to video materials for recommendation of excellent materials. Method: The items of the content for evaluation were based on the previous studies on the sexual education and evaluation tools. After testing validity and reliability of tool, final evaluation tool for sexual educational materials was developed. The evaluation tool was applied to 84 video materials and the excellent materials were recommended. Result: The final evaluation tool for sexual educational materials which consisted of two parts was developed. One is the evaluation of basic information which includes 8 items: target population, type of materials, producer, year of production, subject, theme, running time, and guide book. The other is the evaluation of content which includes 36 items related to characteristics of material, purpose, efficiency and scope of content. After applying the tool to 84 video materials, 39 excellent sexual education materials were suggested. Conclusion: The systematic development of materials for sexual education appropriate to the specific subjects should be done. Producers should describe the basic information on the outside of materials. For recommending the excellent materials, the periodical standardized evaluation of sexual educational materials should be done, and the database of the excellent materials should be provided for further utilization.