• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.443-448
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• 2019

본 논문은 공공 데이터 Open API와 TMDB(The Movie Database) API를 이용하여 사용자의 선호 영화를 Google에서 제공해주는 Tensoflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 영화를 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 사용자가 쉽게 영화를 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 최적의 영화 Contents를 추천함과 아울러 기존 영화의 특성을 학습하여 흥행할 신규 영화를 예측하는 기능 또한 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 신규 영화 흥행 예측 모델은 약 85%의 정확도를 보이며 사용자 맞춤추천의 경우 기존 장르 추천이나 협업 필터링 추천보다 딥러닝을 통한 장르, 감독, 배우 등의 보다 세밀한 학습 추천이 가능하다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.408-413
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• 2020

본 논문은 아고다 사이트의 호텔 정보를 크롤링하여 사용자의 선호 호텔을 구글에서 제공하는 Tensorflow로 인공신경망 딥러닝 학습하여 사용자가 선호하는 호텔을 맞춤 추천하는 애플리케이션의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 본 애플리케이션은 해외(베트남) 호텔을 취향에 맞게 추천받을 수 있도록 만들어진 애플리케이션으로 기존의 필터링 방식으로 추천하는 방식의 애플리케이션들과 달리 사용자의 취향을 딥러닝 학습을 통해 파악하고 최적의 호텔 정보를 추천하는 기능을 제공한다. 본 애플리케이션에 사용된 선호 호텔 예측 모델은 약 84%의 정확도를 보이며 추천 별점으로 표시되어 사용자가 각 호텔에 대해 얼마만큼 선호도를 갖는지 알 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.578-581
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• 2020

제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.498-503
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• 2018

본 논문은 한국관광공사에서 제공하는 Tour API 3.0 Open API에서 제공하는 데이터를 바탕으로 한다. Google에서 제공해 주는 TensorFlow를 통해서 인공 신경망 딥러닝 알고리즘과 가중치 알고리즘을 통해서 사용자 기호에 맞춰 정보를 추천해 주는 어플리케이션 '눈치코칭_여행딥러닝'의 설계 및 구현에 대하여 서술한다. 현재 순위알고리즘은 평균적으로 40%, 딥러닝 모델은 60%정확도를 보여, 딥러닝이 보다 좋은 성능을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.602-605
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• 2022

본 연구는 대량의 상권 데이터를 바탕으로 머신 러닝과 딥러닝 분석을 이용하여 최적의 상권 입지를 추천하는 시스템 개발을 목표로 한다. 자영업자들의 오프라인 창업에 있어 개개인의 매장 정보에 기반한 입지 조건 판단은 앞으로의 매출에 중요한 시작점이다. 따라서 상권 정보를 기반으로 미래 매출을 예측하여 최적의 상권 입지를 추천하는 기술이 필요하다. 이를 위해 기존에 선행된 다수의 회귀 기법과 더불어 강하게 편향된 데이터를 레이블링 하여 다중 분류 기법으로도 문제를 접근한다. 최종적으로 딥러닝 모델과 합성하여 더 높은 성능을 이끌어내고 이로부터 편향 데이터 처리 방법과 딥러닝 모델과의 앙상블 중요성에 대해 논의하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.471-474
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• 2022

음원 스트리밍 서비스 시장은 지속해서 성장해왔다. 그중 최근에 가장 성장세가 돋보이는 서비스는 Spotify와 Youtube music이다. 두 서비스의 추천시스템은 사용자가 좋아할 만한 음악을 계속해서 추천해 줌으로써 많은 사랑을 받고 있다. 추천시스템 성능은 추천에 활용할 수 있는 변수(Feature) 수에 비례한다고 볼 수 있다. 최대한 많은 정보를 알아야 사용자가 원하는 추천이 가능하기 때문이다. 본 논문에서는 기존에 존재하는 감정분류 방법론인 사전기반과 딥러닝 BERT를 사용한 머신기반 방법론을 적절하게 결합하여 장점을 유지하면서 단점을 보완한 하이브리드 감정 분석 모델을 제안함으로써 가사에서 느껴지는 감정 비율을 분석한다. 감정 비율을 음원 가중치 변수로 사용하면 감정 정보를 포함한 고도화된 추천을 기대할 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제66차 하계학술대회논문집 30권2호
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• pp.59-60
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• 2022

갈수록 개인화되어 가는 추천시스템은 다양한 모델에 의해 그 성능이 향상되고 있으며 최근 추세는 다른 분야와 마찬가지로 딥러닝 기반 모델을 적용하여 추천 품질을 향상하고 있다. 그러나 대다수의 추천시스템은 하나의 도메인에서 개별적으로 사용될 뿐, 유사도메인이나 상이한 도메인이나 모두 다른 도메인에서의 사용자 성향이나 아이템 유사성을 거의 또는 전혀 고려하지 않고 있다. 이는 추천결과의 sparsity와 cold-start 문제를 더 악화시키는 원인이 된다. 본 논문은 다양한 딥러닝 모델 적용 추천 모델 중 오토인코더 모델을 지역특화 협업에 적용한 모델을 간략하게 소개하고 해당 모델을 상이한 도메인 간의 적용하기 위한 첫 단계로 손실함수 부분에 대해 개념적으로 설명하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.329-345
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• 2021

추천 시스템은 고객의 데이터를 이용하여 개인 맞춤화된 상품을 추천한다. 추천 시스템은 협업 필터링, 콘텐츠 기반 필터링 그리고 이 두 가지를 합친 하이브리드 방법의 세 가지로 크게 나누어진다. 이 연구에서는 딥러닝 방법론에 기초한 오토인코더를 이용한 추천 시스템에 대한 소개와 그 모형들의 비교 연구를 진행한다. 오토인코더는 데이터 행렬에 0이 많은 경우의 문제를 효과적으로 다룰 수 있는 딥러닝 기반의 비지도학습 모형이다. 이 연구에서는 세 개의 실제 데이터를 이용하여 다섯 가지 종류의 오토인코더 기반 모형들을 비교한다. 처음의 세 개 모형은 협업 필터링에 속한 모형이고 나머지 두 개의 모형은 하이브리드 모형이다. 실제 데이터는 고객의 평점 데이터이고, 대부분의 평점이 없어서 희박성 비율이 높다는 특징이 있다.

• 스마트미디어저널
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• 제9권1호
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• pp.45-50
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• 2020

딥 러닝의 발전에 따라 추천시스템에서 딥 러닝 기반의 인공신경망을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히, RNN(Recurrent Neural Network)기반의 추천시스템은 데이터의 순차적 특성을 고려하기 때문에 추천시스템에서 좋은 성과를 보여주고 있다. 본 연구는 RNN기반의 알고리즘인 GRU(Gated Recurrent Unit)와 세션 기반 병렬 미니배치(Session Parallel mini-batch)기법을 활용한 여행경로 추천 시스템을 제안한다. 본 연구는 top1과 bpr(Bayesian personalized ranking) 오차함수의 앙상블을 통해 추천 성과를 향상시켰다. 또한, 데이터 내에 순차적인 특성을 고려한 RNN기반 추천 시스템은 여행경로에 내재된 여행지의 의미가 반영된 추천이 이루어진다는 것을 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
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• pp.418-419
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 상품에 대한 평점 정보와 상품의 컨텐츠 정보를 모두 이용하는 하이브리드 추천 모델에 대해서 논의한다. 기존 논문들과는 다르게, 본 논문은 추천의 정확도를 높이기 위해 사용자가 상품의 컨텐츠 (예를 들면, 영화의 장르 또는 상품의 카테고리 등) 에 가질 수 있는 선호도를 예측하고, 이를 추가적으로 활용할 수 있는 딥러닝 기반의 추천 모델을 제안한다. 실세계의 데이터를 이용해서 제안하는 방법의 우수성을 보인다.