• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권8호
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• pp.1561-1566
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• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(D)
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• pp.153-155
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• 2011

최근 음악 검색 연구에서 일반적으로 사용되는 방법은 키워드 중심의 텍스트 기반 검색방식, 음원의 특징 정보나 허밍 질의 처리 등을 이용하는 내용기반 검색 방식 등이 있다. 그러나 이러한 검색 방식은 단순히 원하는 음악을 질의에 따라 검색해 주며 인간의 감성을 고려하지 못하고 있다. 따라서 본 논문에서는 질의에 의한 검색뿐만 아니라 질의한 음원과 감성정도가 같은 음원을 추천하는 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템을 제안한다. 인간 감성 기반 음악 검색 및 추천 시스템은 크게 2가지 요소로 구성된다. 첫 번째는 사용자가 질의한 질의어를 분석하는 감성기반 검색추론엔진과 두 번째는 음원의 특징 정보 및 감성 정보를 가지고 있는 음원 감성 정보 데이터베이스로 구성된다. 사용자의 감성에 따라 음악을 검색하고 추천한다는 것은 향후 음반 산업에 큰 발전에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1549-1552
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• 2015

최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.332-342
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• 2004

엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 다른 사람들의 의견을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교하였다. 실험 결과, 본 방법이 예측 질 면에서 상당한 성능 향상이 있었고 새로운 사용자에게도 보다 나은 추천을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제10권3호
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• pp.133-146
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• 2004

네트워크 기술의 발달로 인하여 사용자가 접하게 되는 정보의 종류와 양이 급속하게 증가되고 있으며, 이로 인해 사용자는 자신이 필요로 하는 정보를 찾아내어 관리하는데 많은 시간과 노력을 소비하고 있다. 이에 본 연구에서는 대표적인 추천기법 중에 하나인 내용기반 추천(Content-based Recommendation)과 사용자 지식에 의해 정의된 키워드 유사성(Keyword Affinity)을 이용하여 사용자가 보다 적은 비용으로 자신의 정보를 효율적으로 관리할 수 있도록 지원하는 방법론을 제시한다. 즉, 사용자의 선호도가 자주 변하거나 새로운 내용이 지속적으로 생성되는 환경에서는 추천의 성능이 떨어지고, 사용자의 선호도가 충분히 축적되기까지 정확한 추천이 어려운 내용기반 추천의 한계점을 사용자 지식에 의해 정의된 키워드 유사성을 응용하여 해결한다. 본 연구는 수시로 새로운 정보가 생성되고 삭제되는 개인 이메일 환경을 그 대상으로 하며, 사용자의 효율적인 이메일 관리를 위한 폴더 추천을 지원한다. 또한 실험을 통해 기존에 연구되었던 폴더 추천 방법론과 성능을 비교함으로써 본 연구에서 제시하는 방법론을 검증하였다.

• 경영과정보연구
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• 제36권4호
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• pp.129-148
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• 2017

기존 전시회 정보 제공 서비스는 전시회가 열리는 장소 주변의 관광지를 추천한다. 이러한 위치기반 추천의 경우 전시회의 내용과 관련이 없는 관광지를 추천할 수 있다는 한계점이 있다. 전시회 내용과 관련된 관광지를 관람객에게 추천함으로써 전시회에서 획득한 지식을 관광지에서 경험하는 데에 도움을 줄 필요가 있다. 전시회 큐레이터들이 전시회 내용과 관련된 관광지를 일일이 찾아 추천하는 방법이 있지만, 수작업이다 보니 큐레이터가 가지고 있는 배경지식의 범위 내에서만 추천이 가능하다는 한계점이 있다. 수작업에 따른 오류가 있을 수도 있기 때문에 자동화된 방법이 필요하다. 본 연구에서는 언어자원 빅데이터를 활용하여 전시회 내용과 관련된 관광지를 자동으로 추천하는 방법을 제안한다. 언어자원으로는 한국관광공사 LOD(Linked Open Data), 위키피디아, 국립국어원 사전 등을 활용했다. 단일 컴퓨터로는 이러한 대용량 언어자원을 효율적으로 처리하기 어렵기 때문에, 클라우드 컴퓨팅 프레임워크인 아파치 스파크(Apache Spark)에 기반하여 구현했다. 사용자가 웹브라우저를 통해 전시회 정보를 열람하면 본 알고리즘에 의해 추천된 관광지들을 같이 보여주는 웹인터페이스도 구현했다(http://bike.snu.ac.kr/WARP). 주요 전시회에 대한 관광지 추천 정확도에 대해 전문가 평가를 진행했다. 기존 방법에 비해 본 논문에서 제안한 방법의 정확도가 더 높았다. 본 연구를 활용하면 전시회 큐레이터의 수작업을 줄여줄 수 있고 전시회 관람자들을 관광지로 자연스럽게 유도할 수 있기 때문에, 전시산업과 관광산업 모두에게 도움이 될 수 있다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제9권6호
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• pp.683-692
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• 2003

인터넷에 이어 TV환경에서도 넘쳐나는 정보로 인해 시청자들이 원하는 정보를 얻는데 어려움을 겪게 되는 상황이 발생하고 있다. 최근 들어 디지털 방송시대가 열리면서 국내에서도 선택 가능한 채널이 세 자리 수까지 늘어나게 되어 기존의 방법으로는 채널 선택이 곤란하게 되었다. 본 논문은 이러한 문제점의 해결을 위한 TV프로그램 추천 시스템의 프로토타입을 제안한다. 본 논문에서는 TV환경에 알맞은 사용자 정보를 모델링하고 내용기반 방식을 이용하여 추천 시스템의 각 모듈을 설계하였다. 우리의 시스템은 사용자의 기본 정보를 입력받은 후 사용자의 시청 및 사용기록을 추적하여 자동으로 선호도를 파악하고 날짜별로 프로그램을 추천한다. 본 논문은 TV 프로그램 추천이 가지는 문제와 이에 대한 접근 방법을 시스템의 구조에 대한 설명과 실험을 통해 밝힌다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 춘계학술발표대회
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• pp.338-339
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• 2010

사용자가 원하는 정보를 자동으로 찾아내어 제공하는 추천시스템은 최근 사용자의 만족도를 높이기 위해 많은 연구들이 진행되고 있다. 본 논문은 사용자의 프로파일, 음식 주문 내용 및 날씨/온도 등 외부요인을 기반으로 의사 결정나무를 이용하여 개인의 선호도를 분석하고 연관규칙을 이용하여 음식의 연관성을 분석한 후 음식을 추천하는 유연성 있는 개인화 추천시스템을 제안하고 구축하였다. 본 시스템은 복수 전략 학습을 이용하여 추천함으로써 단일 학습방법을 사용했을 때보다 만족도가 높아지는 것을 알 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 춘계학술발표대회
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• pp.727-728
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• 2014

온라인 서비스와 스마트 기기의 발달로 언제 어디서나 인터넷에 접속할 수 있는 시대가 도래되었다. 수많은 콘텐츠와 서비스가 쏟아져 사용자 입장에서 자신이 선호하는 콘텐츠를 자신이 원할 때 전달받는 것이 필요해졌다. 즉, 사용자의 선호도에 따라 콘텐츠를 추천하는 시스템이 현재 실생활에서도 활용되고 있다는 뜻이다. 이를 근거로 대용량의 데이터를 다루는 마이닝 기법 기반의 추천 시스템인 협업 필터링 추천기법과 내용기반 추천기법의 개념과 문제점들을 분석해 보았다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.349-357
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• 2004

최근 메일이 커뮤니케이션의 중요한 수단 중 하나로 자리잡고 있으나 과다한 정보 전달 및 원하는 않는 정보의 전달 등으로 인해 사용자가 메일을 확인하고 정리하기 위해 많은 시간과 노력을 투자하고 있다. 본 연구에서는 사용자가 적은 시간과 노력으로 메일을 활용하고, 보다 편리하게 사용할 수 있는 폴더 추천 방법론 개발을 목표로 하고 있다. 이러한 목표를 위해 TF-IDF를 기반으로 하는 다양한 방법론이 개발되고 활용되어 왔으나, 메일이라는 영역의 특성상 단어의 수나 내용에 한계가 있는 경우 안정적인 추천이 이루어지지 못할 수 있었다. 따라서 본 연구에서는 기존의 TF-IDF 방법에 사용자의 지식을 부여한 새로운 방법을 제시함으로써 단어의 수나 내용에 한계가 있는 경우에도 안정적인 추천이 이루어질 수 있도록 하였다. 또한 실제 데이터를 활용하여 기존의 방법과 본 연구에서 제시한 방법론을 비교 실험해 봄으로써, 본 연구에서 제시하고 있는 방법론의 성능을 입증하고자 하였다.