• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권7호
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• pp.134-143
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• 2021

최근 모바일 기기 및 소셜 미디어 서비스의 발전으로 인해, 콘텐츠 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 그러한 콘텐츠 추천 기법들은 일반적으로 취업 큐레이션 시스템에 적용된다. 대부분의 기존 대학 교육 콘텐츠 추천 기법은 해당 학생의 학교, 전공 등을 바탕으로 가장 많이 수강한 과목만을 추천하기 때문에 각 학생이 원하는 취업의 형태나 분야 등이 고려되지 않는다. 본 논문에서는 취업 큐레이션 시스템 기반의 개인 맞춤형 교육 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자가 취업 큐레이션 시스템에서 활동한 내용을 바탕으로 사용자가 원하는 취업 형태와 취업 분야를 분석하여 관심 기업을 도출한다. 제안하는 기법은 도출된 관심 기업을 바탕으로 관심 기업에 취업한 졸업생들의 신뢰도와 유사도를 측정하여 참고할만한 졸업생을 선정하고 협업 필터링을 통해 사용자에게 맞춤형 교과목, 비교과목, 자율 활동 목록을 추천한다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.13-34
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• 2012

본 논문에서는 국제학술대회 참가자를 위한 개인화 된 정보추천서비스를 제안한다. 국제학술대회에서는 많은 논문들이 동시에 여러 세션으로 구성되어 발표되고 여러 연구관련 활동들이(예를 들어, 튜토리얼, 산업계토론, 공동연구논의 등) 짧은 기간 동안 이루어지므로 발표되는 논문들을 일일이 확인하고 그 발표에 참여하기가 쉽지 않다. 또한 학술대회의 정보 추천은, 기존의 영화, 책, 음악 등의 상품추천과 달리, 이미 정해진 해당 연구관련 커뮤니티가 대회 참가자들 및 발표자들을 중심으로 구성되어 있으므로 보다 명확한 소셜네트워크 기반추천 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 각 학술대회에서 발표되는 논문들의 내용은 무엇인지, 참가자들이 어떤 논문에 관심을 가지는지, 그리고 각 참가자들이 다른 참가자들과의 맺은 소셜네트워크 등의 정보를 통해 발표에 참여할 만한 논문들을 추천하였다. 특히, 실제 운용되고 있는 국제학술대회 정보시스템, Conference Navigator를 이용하여, 여러 학술논문 관련 추천서비스를 비교 실험하였다. 기존의 Collaborative filtering 추천 알고리듬뿐만 아니라 학술대회참가자들의 소셜네트워크 기반 추천 서비스를 제공하였으며 연구결과 Cold-start 사용자들에게 특히 소셜네트워크 기반추천이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.39-41
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• 2023

본 논문에서는 대학생들의 스터디 활동을 돕는 앱의 구현 내용을 앱에서 핵심적으로 사용되는 관심도 기반 추천 알고리즘을 중점으로 소개하였다. 해당 알고리즘을 통해 이 앱은 사용자에게 더욱 높은 접근성을 제공한다. 본 논문에서는 이 알고리즘의 설계와 적용 방식을 서술하였고, 이를 통한 앱의 기대효과를 작성하였다. 본 연구의 과정은 해당 앱을 개발하는 과정을 서술하여 유사한 앱 또는 유사한 알고리즘을 활용하는 앱을 개발하는 프로젝트에서 사례로 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.1033-1034
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• 2023

현대 사회에서 정신건강이 중요한 문제로 부상하고 있으나 국내 정신건강 서비스 이용률은 7.2%에 그친다. 코로나 발생 이후 이동성 제약 등의 요인에 따라 디지털 정신건강 관리 시장이 크게 성장할 것으로 보인다. 이에 본 논문에서는 AI 챗봇을 활용한 고민 상담을 통해 위로 및 제안을 제공하고, 대화 내용을 기반으로 영화를 추천하는 시스템을 제안한다. KoBert 모델을 이용하여 사용자의 감성을 분석하고, KoGPT 모델을 활용해 챗봇 응답을 생성한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.688-698
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• 2009

인터넷을 이용하는 패션/코디 쇼핑몰은 그 시장이 매년 큰 폭으로 증가하고 있다. 하지만 대부분의 쇼핑몰들은 아직도 카테고리에 의한 상품 분류를 제외하면 특정한 의류를 찾을 수 있는 기능이 포함되어 있지 않아 사용자들이 불편을 겪고 있다. 본 연구에서는 여성복의 패션 코디네이션 시스템 구축 시 내용 기반의 방식 중 휴리스틱 기반 방식으로 시스템을 구축하기 위해 여성복의 특성을 가장 잘 나타낼 수 있는 속성들을 상속관계로 정의하고, 상품 관리자가 속성 값을 입력할 수 있도록 하였으며 가장 유사한 의류를 추천하기위한 방법을 소개하고 분석하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권3호
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• pp.435-439
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• 2022

최근 코로나19시대를 맞으며 다양한 분야에 영향을 미치고 있다. 대표적으로 편리함을 추구하는 현대인의 성향이 맞물려 여러 서비스 분야에서 비대면(언택트) 서비스가 트렌드 물결을 타고 영역을 넓혀가고 있다. Cosmetics 업계에서도 비대면 서비스에 많은 관심을 가지고 있다. 하지만 Cosmetics 업계에서는 고객의 피부정보 기반 개인 맞춤형 서비스는 제공하지 않고 있다. 본 논문에서는 현대인의 성향에 맞게 단순 비대면 서비스를 넘어 수집된 개인의 피부 정보 기반으로 개인 맞춤형 제품을 추천해주는 문진 서비스에 대하여 연구하였다. 사용자는 온라인에서 제공되는 문진 서비스를 이용하여 응답한 내용에 따라 고객의 피부타입을 정교하게 찾아주고 피부타입에 맞는 화장품을 제공함으로써 고객들의 적극적인 참여를 이끌어 내고 이로 인하여 고객에게 더 많은 혜택을 제공할 수 있도록 하는 선순환을 만들어 내고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권12호
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• pp.646-653
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• 2016

해외여행시장은 매년 가파르게 성장하고 있는 산업중 하나이며 2016년 11조의 시장을 형성하고 있다. 거대한 시장형성과는 달리 해외여행상품 추천에 대한 국내연구는 전무한 상태이다. 많은 상품 추천 방법들이(협업적 필터링, 내용기반 필터링) 기존 구매 내역을 대상으로 하거나 혹은 상품의 유사성을 이용한 연구들이 주를 이루고 있다. 이러한 연구들은 연산할 데이터의 양이 많아질 경우 속도의 저하와 데이터가 충분히 확보되지 못한 상황 하에서는 좋은 성능을 보여주지 못하고 있다. 해외 여행상품의 특성상 1-2년에 한번정도의 구매패턴과 상품들의 가격대가 상대적으로 높으며, 동일 상품의 구매가 거의 없는 특징이 있기 때문에 일반적인 상품추천 시스템의 고객 프로파일링 방법으로는 적용에 한계가 있다. 이에 웹사용성(Web Usage Mining)을 통한 고객 프로파일링 기법, 데이터의 희소성 문제를 해결하기 위한 연관규칙 알고리즘과 규칙 기반 알고리즘을 결합하여 고속의 상품 추천시스템 방법을 제안한다. 본 논문에서는 연관규칙 방법에서 가장 많이 사용되어지는 Apriori 방법, 규칙기반 방법(Rule Base) 과 실제 여행사의 웹로그를 사용하여 46%라는 높은 추천 성능의 결과를 검증하였으며, 상품의 개수와 고객의 수가 상품추천 처리 속도에 영향을 주지 않으며, 실제 커머셜한 환경 하에서도 1초이내에 상품을 추천해줄 수 있는 결과를 보여준다.

• 정보관리학회지
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• 제39권3호
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• pp.1-22
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• 2022

본 연구는 학교도서관에서 활용할 수 있는 도서추천시스템을 제안하는데 목적이 있다. 도서추천시스템은 DLS의 대출 데이터를 활용하여 연관규칙 기반의 알고리즘을 적용하였으며, 학교도서관 이용자들에게 개인화 도서추천 서비스 제공이 가능하도록 설계하였다. 이를 위해 Apriori 알고리즘 기반의 연관규칙과 매개 중심성 분석을 적용하고, 기술통계, 연관규칙 생성, 학생중심 추천, 도서 중심추천 등 세부 기능을 구현하였다. 이어서 사서교사를 대상으로 심층면담을 통해 도서추천시스템 사용에 대한 의견을 조사하였다. 조사 결과, 도서추천의 필요성 및 어려움, 학생의 반응, 기존 추천방식과의 차이점 및 활용방안, 개선 사항에 대한 의견을 확인할 수 있었으며, 이를 토대로 다음의 논의점을 제안하였다. 첫째, 개별학교의 특성을 파악하기 위해서 장기간의 대출 데이터의 제공이 필요하다. 둘째, 지역별 혹은 학교 특성별 데이터 통합 방안에 대한 논의가 필요하다. 셋째, 독서교육종합시스템에서 제공하는 도서추천시스템의 구축이 필요하다. 본 연구에서 제안된 내용을 토대로 향후 학교도서관 현장에서 활용할 수 있는 개인화 추천시스템 적용에 대한 다양한 논의가 이루어지길 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권8호
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• pp.319-325
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• 2021

무선 기술의 고도화 및 이동통신 기술의 인프라가 빠르게 성장함에 따라 AI 기반 플랫폼을 적용한 시스템이 사용자의 주목을 받고 있다. 특히 사용자의 취향이나 관심사 등을 이해하고, 선호하는 아이템을 추천해주는 시스템은 고도화된 전자상거래 맞춤형 서비스 및 스마트 홈 등에 적용되고 있다. 그러나 이러한 추천 시스템은 다양한 사용자들의 취향이나 관심사 등에 대한 선호도를 실시간으로 반영하기 어렵다는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해소하기 위해 GRU(Gated Recurrent Unit) 언어 모델을 이용한 Fuzzy-AHP 기반 영화 추천 시스템을 제안하였다. 본 시스템에서는 사용자의 취향이나 관심사를 실시간으로 반영하기 위해 Fuzzy-AHP를 적용하였다. 또한 대중들의 관심사 및 해당 영화의 내용을 분석하여 사용자가 선호하는 요인과 유사한 영화를 추천하기 위해 GRU 언어 모델 기반의 모델을 적용하였다. 본 추천 시스템의 성능을 검증하기 위해 학습 모듈에서 사용된 스크래핑 데이터를 이용하여 학습 모델의 적합성을 측정하였으며, LSTM(Long Short-Term Memory) 언어 모델과 Epoch 당 학습 시간을 비교하여 학습 수행 속도를 측정하였다. 그 결과 본 연구의 학습 모델의 평균 교차 검증 지수가 94.8%로 적합하다는 것을 알 수 있었으며, 학습 수행 속도가 LSTM 언어 모델보다 우수함을 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.73-82
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• 2014

최근 SNS가 이슈가 되고 다양한 분야에서 이를 이용한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히 SNS 상에서 생성되는 여러 소셜 데이터를 기반으로 사용자의 관심사를 찾아내고 추천해 주는 시스템에 대한 연구가 대두되고 있다. 사용자의 관심과 선호도는 단순히 사용자가 작성한 글에서만 나타나는 것이 아니라, 친구와의 관계와 작성한 내용기반으로 분류되는 카테고리를 이용하여 파악될 수 있다. 본 논문에서는 사용자의 사회적 관계와 사용자가 작성한 소셜 데이터의 카테고리를 이용하여 사용자의 선호도를 자동으로 추출하고, 이를 기반으로 추천하는 방법을 제안한다. 그리고 실험을 통해 제안한 기법의 유효성을 검증한다.