• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.240-243
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• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 인삼문화
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• 제6권
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• pp.135-151
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• 2024

한국과 중국 대학생 소비자의 인삼 소비문화 비교를 위하여 그들의 인삼 제품구매현황, 인삼에 대한 태도, 그리고 인삼 제품에 대한 만족도를 살펴보고, 인삼제품의 구매 및 추천 의도를 조사하였다. 인삼 제품을 섭취한 경험이 있는 한국대학생 267명, 중국 대학생 318명을 대상으로 하였다. 조사 결과, 한국 대학생 소비자의 경우, COVID-19 이전에 비해 인삼 제품에 대한 관심이 증가하여 인삼 제품의 구매 및 추천 의사가 증가하였다. 또한 평소 인삼에 대한 만족도가 높을수록, 인삼구매 경험 빈도가 많고 인삼에 대한 사회적 혜택 태도가 높을수록, 그리고 연령이 높을수록 인삼 제품의 구매 및 추천 의도가 높은 것으로 나타났다. 중국 대학생 소비자는 가정 내에서 부모의 구매 정도가 한국보다 높고 사회심리적인 혜택에 대해 긍정적인 집단에서 구매 및 추천 의도가 높았으며, 한국에 비해 이미 20대도 관심이 높고, 친근감이 있는 것으로 보인다. 한국 대학생과 중국 대학생 소비자의 공통점은 COVID-19 이전에 비해 이후에 건강이나 안전, 그리고 환경에 대한 관심이 증대했고, 더불어 인삼 관련 제품에 대한 관심이 증가했다는 것이며, 다른 점은 개인별 경험에서 차이가 있었는데, 한국 대학생 소비자는 개인의 경험이 중요했고, 중국 대학생 소비자는 부모의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다. 특히 COVID-19는 20대에게도 중요한 건강의 중요성에 대한 인식의 계기가 되며, 실제로 구매의도와 관련되었다. 이러한 결과를 중심으로 대학생 소비자를 위한 선호하는 제품으로의 확대, 그리고 가족의 영향 정도 및 소비문화에 따른 마케팅 전략의 차별화 등이 이루어져야 할 것으로 보이며, COVID-19로 인한 이러한 새로운 변화는 적기의 기회로 보인다. 즉, 건강과 안전에 대한 관심이 증대한 이즈음에, 제품의 섭취를 용이하게 하는 제품의 다양성과 융합화, 소비자의 대상별 소비가치에 부응하는 마케팅 매체 변화와 온라인으로의 확대, 그리고 소비자의 가족 유형, 예를 들면 단독가구 등으로의 변화에 부응하는 미래의 소비사회를 대비한 전략적인 준비가 필요하다.

• 분석과학
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• 제14권2호
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• pp.131-139
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• 2001

인체모발중의 각종 미량원소의 함량에는 개인차가 있으며, 개인의 성장환경, 음식물의 섭취, 혈통, 성별, 나이, 직업 등에 의해 함량의 차이를 보이고 있으므로 생활환경으로부터의 외부오염과 음식섭취 및 대사작용을 통한 모발조직내 축적의 정도를 비교하기 위해 인체 모발시료를 채취하여 IAEA의 추천 방법을 이용하여 세척 전후로 나눠 중성자방사화분석법을 이용하여 비파괴 분석하였다. 분석정도관리는 인증표준시료를 이용하였고 Cu, Cr, Na, Co, Mg, As, Se, Zn 등의 상대오차는 ${\pm}5%$ 이내, Mn, Ca, Fe, Sr 등의 원소들은 ${\pm}10%$ 이내였으며, 상대표준편차는 대부분 ${\pm}10%$ 이내였다. 일반인 그룹의 모발을 전두부, 후두부, 좌우두부, 정두부 등 5개 부위에서 채취, 분석하여 개인편차와 부위편차를 추정하였다. 측정원소의 개인편차가 부위편차보다 컸으며, 최대 7배 까지인 것으로 나타났다. 정해진 분석조건에서 사무원과 공장근로자 그룹을 대상으로 두 그룹간의 함량 편차, 생활환경과 모발내 우소의 함량수준간의 연관성을 비교하여 인체 보건환경 평가를 위한 기초 자료로 이용할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.52-61
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• 2012

텍스트 시각화는 데이터 시각화의 한 분야로, 방대한 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석 기법을 바탕으로 텍스트의 내용적 측면은 물론 구조적, 형식적 측면을 시각적으로 재현(represent)해내는 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서는 이러한 텍스트 시각화 연구의 일환으로, 서적이 갖는 장르적 특성을 서적 본문에 직접 사용된 단어들을 바탕으로 파악해낼 수 있는 방법에 대해 고찰하고, 실험을 통한 검증을 바탕으로 서적 장르 시각화의 요소를 도출한 후, 이를 직관적이고 효율적으로 시각화하는 방법에 대해 서술하였다. 본 연구에서 제안하는 시각화는 첫째, 책에 직접 사용된 단어를 토대로 책의 실질적 장르를 파악할 수 있으며, 둘째, 시각화 결과 이미지를 통해 해당 서적이 어떤 장르와 가장 가까운지 한 눈에 파악할 수 있을 뿐 아니라, 한 책이 갖는 복합 장르적 특성을 알 수 있도록 해주고, 이미지 내의 점(dot)의 개수와 곡선의 곡률, 밝기 등을 통해 대표 장르로 파악된 장르의 근접도(유사도)를 짐작할 수 있다는 점에서 그 의의를 갖는다. 나아가 개별 소비자 자신이 선호하는 서적들에 대한 적용을 통해 개인별 선호 서적(또는 장르) 이미지를 제공하는 등 서적 추천 시스템과 같은 북 커스터마이징(book customizing)과 같은 분야에도 다양하게 활용될 수 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.777-787
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• 2020

인터넷의 발전과 모바일 기기 보급의 확산으로 온라인 시장이 급속하게 성장하였다. 특히 쇼핑몰 이용이 폭발적으로 증가함에 따라 데이터를 활용한 이용자 행태 분석, 개인화된 상품 추천 및 서비스 개발 등의 연구가 이루어지고 있다. 이에 본 논문은 프로세스 마이닝을 통해 온라인 쇼핑몰의 전반적인 프로세스를 분석하고, 사용자의 구매에 영향을 미치는 요소를 파악하고자 하였다. 분석에는 대형 온라인 쇼핑몰인 모 기업의 데이터를 사용하였으며 분석 도구로는 R을 활용하였다. 분석 결과 파격세일, 월경품행사와 같은 이벤트 요소를 가진 카테고리에서의 고객 활동이 가장 두드러졌다. 이에 반해 검색, 로그인, 캠페인 액티비티는 중요도에 비해 적절한 활동이 이루어지지 않은 것으로 나타났다. 해당 액티비티는 고객의 정보와 니즈를 파악할 수 있는 단서가 될 수 있어 매우 중요하다. 따라서 연관검색어 추천의 정교화, 로그인 시 제공되는 쿠폰 등의 액티비티 관리가 필요하다고 사료된다. 본 논문에서는 앞서 논의된 내용 이외에도 쇼핑몰의 경쟁력 제고 및 이윤 증대를 위한 다양한 비즈니스 전략을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권1호
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• pp.61-70
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• 2004

폭발적으로 성장하고 있는 웹은 수백만 개의 웹 문서를 포함하고 있기 때문에, 적절한 웹사이트를 찾기 어렵다. 사용자 프로파일을 사용하여 적절한 웹사이트를 추천함으로써 웹의 탐색을 개인화 할 수도 있지만 웹 컨텐츠에 대한 사용자의 평가는 사용자의 성격에 관한 다양한 측면을 표현하므로 사용자의 선호도를 예측하기 위해서는 보다 효과적인 방법이 필요하다. 사용자 프로파일은 비선형적인 특성을 가지고 있으므로 분류기를 사용하여 예측하여야 하며 다양한 특성을 예측하기 위해 분류기의 결합이 필요하다. 패턴분류와 시각화에 유용한 구조적응 자기구성지도(SASOM)는 개선된 SOM 모델로서 웹 마이닝에 적절하다. 퍼지 적분은 주관적으로 정의된 분류기의 중요도를 이용하여 결합하는 방법이다. 본 논문에서는 독립적으로 학습된 SASOM의 퍼지적분(fuzzy integral)기반 결합을 이용하여 사용자의 프로파일을 예측하고 UCI 벤치마크 데이타인 Syskill ＆ Webert 데이타를 사용하여 그 성능을 평가한다. 실험결과 제안한 방법이 기존의 naive Bayes 분류기뿐만 아니라 SASOM의 투표결합보다 우수한 성능을 보였다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.2632-2637
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• 2010

유비쿼터스 환경에서 획득되는 정보들은 시공간의 틀 속에서 서로 만나 관계성을 가지게 됨으로써 지식화되고, 업무 또는 어플리케이션 모델과 결합하여 지능화된 콘텐츠로 변화하게 된다. 따라서, 유시티 콘텐츠를 구성하는 개체들은 복잡한 관계들을 가진다. 유시티 콘텐츠는 사용자의 의도를 파악하여 개인화된 응답을 제공하는 지능성을 갖추어야 한다. 본 연구에서는 SPIRIT의 공간 온톨로지 설계 방법을 확장하여 사람 또는 사물에 대하여도 유형, 관계, 인스턴스의 세 가지 온톨로지로 구성하였다. 공유된 개념의 관계 모델이 없는 경우의 인스턴스들 간의 관계는 어떤 시공간적 사건을 통한 관계로 설정하였다. 이렇게 함으로써 문자열 매칭에 의한 연관어에 비하여, 반드시 의미적 관련성을 갖는 연관어들을 추천할 수 있게 하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.286-296
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• 2010

DJ로봇 개발을 위한 연구는 디지털과 네트워크의 시대를 맞이하여 매우 빠른 속도로 변화하고 있는 대중들의 음악 서비스 요구에 부응하기 위한 것이다. 기존의 연구들은 대체적으로 개인화된 환경, 개인화된 장비를 전제로 음악 서비스 개발에 나서고 있지만 DJ로봇은 공공이 공유하는 공간을 전제로 삼고 있다. DJ로봇은 우리나라 전통적 공간과 전통 음악을 우선적으로 한다. 최근 한국 문화에 대한 외국의 호의와 수요가 확대됨에 따라 우리 전통 혹은 고유한 특질에 기초한 콘텐츠의 산업적 활용 가치가 점점 높아지고 있기 때문이다. 한편, DJ로봇은 외부 환경 변화를 감지하는 방식과 심리학, 감성공학 등에 의한 음악의 속성을 설정하는 방식의 결합으로 구성되어 있다. 설치 공간의 온도, 습도, 조도, 풍속, 소음 등의 환경 요소를 측정 및 적용하고 헤브너의 감성분류법에 기초하여 감성공학에 의한 반복적인 실험과 검증을 통해 음원의 객관성을 확보할 것이다. DJ로봇은 전통 공간의 사운드스케이프를 아름답게 변화시키는 동시에 수용자 감성과 연계된 전통음악 BGM의 활용을 통하여 아직까지 극소수 사람들 사이에서만 소통되고 있는 전통음악을 보다 다양하고 적극적인 기능을 지닌 문화콘텐츠로 재탄생 시키는 일에 기여할 것이다.