• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.599-602
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• 2016

실시간으로 뉴스 기사를 제공하는 온라인 뉴스 시스템이 널리 사용되면서, 사람들은 매 순간 속보와 새로운 뉴스 등 대량의 뉴스 기사에 노출되어 있다. 하지만 방대한 뉴스들로부터 사용자가 원하는 뉴스를 찾는 것은 매우 어려운 일이다. 따라서 개인 관심사에 따라 뉴스를 추천해주는 개인 맞춤형 뉴스 추천 시스템의 필요성이 증가되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심사를 분석하여, 사용자의 관심사에 따라 관련된 뉴스를 자동으로 추천해주는 뉴스 추천 시스템을 설계 및 개발한다. 제안 시스템은 각 사용자가 북마크한 뉴스 기사와 읽은 뉴스 기사를 클러스터링하여 사용자별 프로파일을 생성한다. 또한 전체 뉴스 기사들을 클러스터링하여 주제 별로 분류한다. 사용자에게 뉴스를 추천하기 위해, 제안 시스템은 해당 사용자 프로파일에 포함된 각 클러스터에 대해 전체 뉴스 기사에 대한 클러스터들 중 가장 가까운 클러스터를 찾아 해당 클러스터 내의 뉴스 기사들을 거리 순으로 추천한다. 실제 구현된 시스템을 통해, 제안한 뉴스 추천 시스템이 각 개인에게 뉴스를 효과적으로 추천함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권9호
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• pp.1-10
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• 2015

본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개인의 선호도에 따라 여행지를 추천해 주는 시스템을 제안하고 구현하였다. 사용자 개인의 선호도를 파악하기 위해 사용자의 프로파일, 어플리케이션 내의 검색 정보, 웹 검색 정보와 페이스북 정보 등을 활용한다. 또한 실험적인 구현 사례로 시범 서비스 국가인 영국에 대하여 여행지 정보 데이터베이스를 개념과 관계를 중심으로 온톨로지를 구축하고 이를 중심으로 개인 선호도에 따라 여행지를 추천한다. 이 시스템의 개인화된 추천 방식을 이용함으로써 사용자는 자신이 관심 있는 여행지를 추천받아 이를 중심으로 여행 계획을 수립할 수 있다.

• 정보관리학회지
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• 제26권1호
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• pp.81-105
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• 2009

본 연구에서는 웹, IPTV 등의 콘텐츠 유통망에서의 개인화 추천서비스를 위하여 이용자의 콘텐츠 이용행위와 콘텐츠의 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 추천방법의 성능향상을 위하여 이용자 및 콘텐츠 프로파일 생성방법과 함께, 이용자의 콘텐츠 이용행위를 암묵적 이용자 피드백으로서 학습과정에 적용하여 이용자 선호도를 분석하였다. 학습과정에서의 이용자 선호도 분석을 위하여 협업여과추천방법 및 내용기반추천 방법을 적용하였다. 또한 보다 정확한 추천을 위한 최종 콘텐츠 추천을 위하여 웹사이트 상의 콘텐츠에 대한 위치정보를 활용한 추천방법을 제안하고 있다. 이를 통하여 보다 효율적이고 정확한 추천 서비스의 제공이 가능할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제22권7호
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• pp.164-175
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• 2022

OTT(Over The Top) 플랫폼은 개인화된 추천 서비스가 이용자들을 플랫폼에 더 오래 머물게 하고, 더 자주 방문하게 한다는 점에서 차별적 경쟁우위 특성을 강화하기 위해 노력하고 있다. 본 연구에서는 개인화된 추천 서비스의 특성을 추천 정확성과 추천 다양성, 추천 신기성의 3가지로 구분하고, 각 특성이 이용자가 추천 서비스에 대해 인지하는 유용성에 영향을 미치고, 기대충족으로 이어지는 연구모형을 제안하였다. 넷플릭스를 정기구독 결제하는 20, 30대 300명을 대상으로 온라인 설문조사를 진행한 결과, 추천 서비스의 정확성과 다양성, 신기성이 높았을 때 지각된 유용성이 높아짐을 확인하였다. 높은 지각된 유용성은 넷플릭스 이용 전후의 기대충족으로 이어진다는 점 역시 확인하였다. 도출된 연구 결과는 개인화된 추천 서비스 평가에서 이용자 경험 측면의 중요성과 추천 서비스 품질 개선 방안에 대한 시사점을 제공할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권9호
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• pp.1293-1304
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• 2022

개인화 추천시스템은 각 개인의 관심사나 선호도를 분석하여 이에 맞는 정보나 제품을 추천해주는 것을 의미한다. 이러한 개인화 추천을 통해 소비자들은 본인에게 필요한 제품들을 보다 빠르게 접함으로써 정보 탐색에 소모하는 시간을 단축할 수 있으며, 기업들은 소비자들의 필요에 맞는 적절한 제품을 추천해줌으로써 기업 이윤을 증가시킬 수 있다. 본 연구에서는 대표적인 개인화 추천 기법들인 협업 필터링, 행렬 요인화, 딥러닝을 사용하여 소비자에게 제품을 추천해준다. 이를 위해 원데이터 (Raw data)인 쇼핑몰 상품 구매 후기 데이터세트를 추천시스템의 입력으로 전달하기 위한 형태로 전처리하고, 전처리한 데이터세트를 다각도로 분석해본다. 또한, 각각의 모델들이 추천한 결과에 대해 검증 및 성능 비교를 수행하고 최적의 성능을 보이는 모델을 탐색하여 이후 해당 쇼핑몰에서 추천시스템 구축 시 어떤 모델을 사용하는 것이 좋을지를 제시한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제4권9호
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• pp.289-296
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• 2015

정보의 폭발적인 증가로 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 개인에게 맞는 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요하게 부각되면서 개인화 추천 시스템이 매우 중요하게 되었다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 추천 시스템에서 널리 사용되고 있고 개인화 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법이다. 협업 필터링 방법은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 희박성 문제와 cold-start 문제가 있다. 본 논문에서는 개인에게 더 정확하게 추천하기 위해 협업 필터링 기법과 상황기반 기법을 함께 이용하는 방법을 제안한다. 상황기반 기법은 사용자를 둘러싼 시간, 감정, 장소 등과 같은 환경을 고려하여 사용자에게 맞는 아이템을 추천하는 방법으로 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 본 논문에서는 상황기반 기법을 활용하기 위해 상황정보로 감정을 이용하며 이를 위해 개인의 주관적인 정보를 파악하는 데 효과적인 영화 리뷰를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 협업 필터링 방법보다 성능평가 결과, 향상된 성능을 보였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.7-11
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• 2013

전문가의 지식을 기반으로 한 추천시스템에 대한 다양한 연구가 최근 활발히 진행되고 있다. 지금까지의 전문가 기반 추천 시스템이 공통된 전문가 그룹의 지식을 바탕으로 모두에게 아이템을 추천하였다면, 본 논문에서는 개인의 필요와 전문가에 대한 관점을 반영한 개인화된 전문가 그룹의 지식을 기반으로 한 추천 시스템을 제안한다. 개인화된 전문가 그룹을 찾는 과정이 제안하는 추천 시스템에서 가장 중요한 부분이다. 이를 위해 개인화된 전문가를 효율적으로 찾아내는 지지 벡터 머신(SVM) 기반 기법을 제안한다. 추천 시스템에서 널리 사용되는 k 근접이웃 알고리즘과의 비교를 통하여서 개인화된 전문가를 기반으로 한 협업 필터링 추천 시스템의 효용성을 입증한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제9D권6호
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• pp.1009-1016
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 묵시적인 평가정보를 이용한 새로운 사례기반 추천시스템을 설계하고 구현하였다. 본 시스템은 크게 사용자 프로파일 생성 모듈, 유사도 계산 및 추천 모듈, 개인화된 메일링 모듈로 구성된다. 사용자 프로파일 생성 모듈에서는 사용자가 컨텐츠를 이용하면서 남긴 로그 기록을 이용하여 컨텐츠에 대한 개인별 선호도를 추출할 수 있는 속성내, 속성간 가중치를 제시하였다. 유사도 계산 및 추천 모듈에서는 사용자 프로파일과 새로운 컨텐츠간의 유사도를 측정하기 위한 유사도 계산식을 제시하였다. 개인화된 메일링 모듈에서는 개인별 선호도에 의해 구성된 추천 컨텐츠를 플렛폼-독립적인 XML 문서 형식으로 변환하여 발송한다. 제안된 모델에 대한 추천 효율을 검증하기 위해 평균절대오차(MAE)와 반응자작용특성(ROC) 값을 이용하여 제안한 추천 모델과 협동적 필터링 기법과 비교 실험하였다. 실험결과, 본 논문에서 제안한 모델의 추천 효율이 기존의 협동적 필터링 기법보다 우수함을 보였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.63-70
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• 2022

패션은 개인 취향이 구매의 첫 번째 기준으로 작용하는 분야인 만큼 개인화된 추천 서비스가 일찍이 자리를 잡았다. 특히 모바일 패션 커머스에서 구매전환을 높이는 중요한 전략으로 꼽히며 더욱 정교화 되고있다. 이로 인해 개인화 추천서비스의 사용자 경험 관해 많은 연구들이 이루어졌지만, 세부적인 소비자의 구매여정에 따라 확인한 연구는 부족한 실정이다. 본 연구는 개인화 추천서비스의 사용자 평가가 구매여정별로 차이가 있는지 살펴보고, 구매의도와 만족도에는 어떠한 영향을 미치는지 밝히고자 하였다. 분석결과 다양성, 신뢰성, 편의성은 0.001%수준, 유용성은 0.05% 수준에서 구매여정 단계별로 유의한 차이를 보였다. 또한 만족도는 인지 및 흥미단계에서 새로움과 유용성이, 검색단계에서 신뢰성과 다양성이 높게 나타나는 등 각 단계별로 차이를 보였으며, 구매의도는 구매 후 단계를 제외하고 유용성과 신뢰성이 높은 결과를 보였다. 본 연구는 소비자의 개인화 추천 서비스에 대한 사용자 평가에 차이가 있음을 밝힘으로써 구매 여정에 따른 개인화 추천서비스 사용자 평가의 영향에 대한 이해를 높였다는 점에서 이론적 의의가 있으며, 모바일 패션커머스의 개인화 추천서비스 전략개선의 방향성을 제시했다는 실무적 의의를 지닌다. 추후 개선안의 효과성에 대한 연구가 진행된다면 더욱 고도화된 개인화 추천서비스 전략에 기여할 수 있을 것이다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.657-660
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• 2004

규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.