• 출판저널
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• 통권64호
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• pp.22-23
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• 1990

• 출판저널
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• 통권145호
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• pp.6-7
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• 1994

• 출판저널
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• 통권307호
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• pp.18-19
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• 2001

• 출판저널
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• 통권47호
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• pp.22-23
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• 1989

• 출판저널
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• 통권372호
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• pp.36-37
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• 2006

• 건축구조
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• 제9권1호
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• pp.75-75
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• 2002

• 건축구조
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• 제10권1호
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• pp.83-83
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• 2003

• 건축구조
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• 제10권4호
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• pp.82-82
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• 2003

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.707-712
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• 2017

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권4호
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• pp.329-334
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• 2018

전공서적 이용실태조사에 따르면, 대학생들은 한 학기당 평균적으로 6.4권의 전공서적을 구매하고 이를 위해 9.4만원을 지출한다. 그러나 이렇게 구입한 전공서적의 절반 가까이는 사용되지 않고 방치되고 있다. 그래서 많은 학생들이 정가를 주고 새 책을 구입하기 보다는 중고책 거래를 통해 전공서적을 구하고 있다. 기존의 중고 전공서적 거래를 지원하는 플랫폼들은 판매를 위한 기본 기능들은 제공하고 있지만, 전공별 교재 추천, 참고도서 추천 기능 등이 제공되지 못하고 있다. 본 연구에서 지역성을 반영한 전공별 교재 추천, 참고도서 추천, 위탁 거래 기능 등이 제공되는 중고 전공서적 거래 플랫폼 BookCue를 개발하였다. 본 플랫폼을 이용함으로써 방치된 전공서적들의 거래 활성화를 통한 대학생들의 교재구매비 경감과 환경보전에 기여할 수 있을 것으로 기대된다. 향후 본 플랫폼은 전공서적뿐만 아니라 대학생들을 위한 지역 내 다양한 물품을 거래하는 플랫폼으로 확대될 수 있을 것이다.