인터넷의 수많은 정보 속에서 사용자가 원하는 적절한 정보를 찾아 주기 위해 추천 시스템이 등장하였다. 기존의 추천 시스템들은 유사한 선호도를 갖는 사람들을 그룹화 하여 그들이 선호할 만한 아이템을 추천해 주는 방법을 사용하는데, 본 논문에서는 기존의 추천 시스템에 태그를 이용하여 추천의 신뢰도를 높이고자 한다. 사용자가 해당 아이템을 보고난 후 추가로 더 알고 싶은 내용에 대한 태그를 등록하면 그 태그는 다른 사용자들을 위한 추천 정보로 이용된다. 또한 추천 자료에 대한 사용자의 만족도 평가를 바탕으로 자료간의 연관 관계를 재조정하여 추천 시스템의 성능을 높인다.
UCC 제작자에겐 기존의 추천 서비스와는 차별화된 저작권과 저작 목적 등을 고려한 별도의 추천서비스가 필요하다. 본 논문에선 UCC를 제작하는데 있어 발생하는 저작권문제를 효과적으로 해결하기 위해 UCC 제작 시 참조된 UCC들의 정보를 메타데이터의 reference 요소로 기재할 수 있도록 하였으며, UCC 제작 사용자에게 특화된 추천서비스를 제공하기 위해 제작된 UCC의 참조 데이터를 이용한 협업 필터링 기반의 추천 시스템을 구성하고 있다. 추천시스템은 메타데이터의 tag, reference 요소를 이용해 참조된 UCC 그룹군에서 제작자가 참조한 UCC와 유사한 참조 UCC를 추천 리스트로 만들어서 제공한다. 향후 본 시스템의 효율성 검증을 통해 UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 제작자 편이성이 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스가 IPTV, SmartTV등의 융합형 방송서비스 통해 제공될 수 있을 것 이다.
최근 사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해주는 추천 시스템은 협력 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천 시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천하는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 협력 필터링 알고리즘을 클러스터링 기반으로 분산 환경에서 구현하여, 추천의 효과를 최적화 하는 기법을 제안하며 하둡 및 스파크 기반으로 시스템을 구성하여 협력 필터링 추천 알고리즘을 비교 하였다.
최근 P2P 모델을 기반으로 한 애플리케이션의 등장으로 다양한 자원을 효율적으로 이용할 수 있게 되었다. P2P에서는 여러 대의 클라이언트를 상호 긴밀하게 연결함으로써 한 대의 서버에 다수의 클라이언트를 연결했을 때 보다 확실한 네트워크의 효과를 기대할 수 있다. 그러나, 기존의 P2P 모델의 경우, 다수의 피어가 네트워크에 참여하여 방대한 양의 자원을 공유할 경우, 원하는 자원을 검색하는데 많은 시간이 소요되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 자원 검색의 비효율적인 문제를 해결하고자 협력 필터링 알고리즘을 이용해 P2P 파일 추천 시스템을 제안하고자 한다. 제안한 P2P 시스템은 피어(Peer)들을 유사한 패턴을 갖는 가상 그룹으로 형성해, 그룹 내에서 유용한 자원들을 검색 없이 공유할 수 있도록 하였으며, 자원의 선호도를 기반으로 요청한 자원 외에 추천 시스템을 통해 선호하는 자원을 예측해 제공할 수 있도록 하였다.
본 논문은 사용자 수준에 적합한 맞춤형 학습코스를 추천하여 학습효과를 향상시킬 수 있는 추천모델을 개발하고, 효과분석을 위한 방안을 제시한다. 학습자 개개인의 학습수준이나 학습내용 등에 따라 적합한 학습주제를 선정하여 제공하는 것은 중요하나, 일반적인 추천은 전문가 그룹을 활용한 사람중심의 추천으로 시간이 오래 걸리는 등 자원의 비효율적 한계점[1]을 가지고 있다. 이를 극복하기 위해, TF-IDF를 이용해 단어별 가중치를 계산하여 고빈도 단어를 추출하여 벡터 공간에 배치시키고, Cosine Similarity 기법을 이용해 벡터간의 유사도를 측정하였다. 학습자 프로파일을 분석하고, 학습스킬간의 연관성을 고려하여 맞춤형 학습코스를 추천하기 위해, 워드 임베딩 기법을 적용하였고, 이를 위해 오픈소스 Gensim[2]을 이용하였다. 맞춤형 학습코스 추천 모델의 효과를 분석하기 위한 실험을 설계하고 평가 문항지를 개발하였다.
본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아
인터넷에서 매 순간 발생하는 데이터의 홍수는 사용자가 필요로 하는 유용한 정보를 검색하는데 어려움을 초래한다. 그래서 많은 사용자들이 자신이 원하는 정보를 쉽게 찾기 위한 기법을 고안하고 이를 지원하는 도구를 개발하게 되었다. 이런 유용한 도구 중 하나인 추천시스템은 기존의 사용자 정보를 분석하여 사용자가 원하는 제품이나 정보를 추천하는 것이다. 본 논문에서는 추천시스템을 활용하여 원하는 정보를 제안하는데 인구통계학적인 기법을 사용한다. 인구통계학 기반 추천시스템은 나이, 성별과 같은 인구통계학적인 특성을 사용하여 유용한 정보를 추출한다. 본 연구는 영화 선택 시 중요한 요소인 사용자 평점을 분석하고 이를 활용할 수 있는 방법을 제시하였다. 이를 위해 Internet Movie Database(IMDB) 웹 사이트에 있는 영화의 사용자 평점을 인구통계학적 요인으로 분석하였다. 본 논문에서는 인구통계학적 분석을 위해 사용자를 성별과 연령대로 분류하였고, 각 영화를 22개 장르로 나눈 IMDB 기준에 따라 사용자 평점을 분석하였다. 각 장르별 영화에 대해 사용자 그룹의 평균 평점을 F-테스트와 T-테스트를 수행하여 그 장르 영화 평점과 동일한 결과를 나타내는 대표 그룹을 찾아내었다. 인구통계학적 분석 결과인 대표 그룹은 새로운 영화가 개봉될 때 대표 그룹에 대한 프로모션과 추천을 통해 영화 홍보를 할 수 있는 대상을 찾아내는데 유용하다.
기존의 추천 시스템들은 사용자 수가 증가함에 따라 추천시간이 증가하는 확장성(Scalability) 문제가 있으며, 새로운 고객의 경우 선호도 정보가 부족하여 추천 정확도가 저하되는 희박성(Saparsity) 문제가 있다. 본 논문에서는 고객의 기본 프로파일 정보 중 가장 변별력이 있는 성과 나이에 대한 그룹을 생성하고 클러스터링 함으로써 집단 내 선호 상품을 우선적으로 추천하는 1단계 클러스터링 방법을 사용하여 새로운 고객의 희박성 문제를 해결 했으며, 추천결과에 따른 피드백을 받아 시간 흐름에 따른 선호 경향을 클러스터링 하는 시간스키마 방법을 적용한 2단계 클러스터링 방법을 사용함으로써 확장성 문제를 해결함은 물론 예측 정확도를 높일 수 있는 방법을 제안한다.
사용자들의 추천 서비스를 위해 다른 사용자들의 평가값을 이용하여 특정 사용자에게 서비스를 추천해 주는 추천 시스템은 협력적 필터링 방법을 널리 사용되고 있다. 하지만 이러한 추천시스템은 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자가 분류되어 정확히 분류되지 못하고, 사용자들의 평가값 오차가 클 경우 정확하지 못한 결과를 추천할 수 있다. 본 논문에서는 예측 정확도를 높이기 위하여 특정 사용자의 분류 항목을 기준으로 재분류하고, 시간적으로 임계치를 넘어 선 사용자의 평가값을 찾아내어 보정한 후 협력적 필터링에 적용한 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 클러스터링 과정에서 이미 분류된 그룹에 특정 사용자를 분류하는 것이 아니라, 특정 사용자를 기준으로 그룹을 재편성하는 방법을 사용하였다. 또한 평가 정보를 표본 절사평균에서 하위 10%를 절사하여 평가 정보들을 보정하고, 나머지 자료들은 시간에 따른 가중치를 적용하였다. 실험 결과 제안한 방법은 일반적인 협력적 필터링보다 MAE를 사용할 경우 예측 정확도가 14.9% 정도 우수함을 보였다.
본 연구에서는 관찰 추천전형으로 선발된 학생들의 영재수업프로그램 수행 사례와 교사추천서의 관련성을 분석하였다. 이를 위해 C 교육대학교 부설 과학영재교육원에서 2010년 관찰 추천전형으로 선발된 학생 9명의 교사추천서를 분석하였다. 교사추천서의 서술방식과 내용에 따라 학생들을 4그룹으로 분류하고, 분석대상으로 그룹별로 1명씩 선정하였다. 연구 결과, 교사추천서에 일화 형식으로 영재의 인지적 특징이 서술된 학생 a1은 영재프로그램 수행과정에서 적극적인 과제집착력과 논리적인 문제해결능력을 나타내었다. 일화 형식으로 영재의 정의적 사회적 특징이 주로 서술된 학생 a2는 적극적인 태도로 수업에 임하나 동료나 교사의 도움을 받아서 문제를 해결하였다. 교사추천서에 피상적으로 인지적 특성이 나열된 학생 b1은 과제집착력, 실험설계능력, 실험기구조작능력 등을 바탕으로 우수한 문제해결력을 보였다. 교사추천서에 피상적으로 정의적.사회적 특성이 나열된 학생 b2는 적극적이며 바른 태도로 수업에 임하나 과제해결이 미흡하였다. 따라서 관찰 추천이 효용성을 갖기 위해서는 교사추천서에 영재의 인지적 특성에 대한 구체적인 서술이 필요함을 알 수 있었다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.