본 논문에서는 공공데이터를 이용한 개인 맞춤형 부동산 추천 방식을 제안한다. 이 추천 서비스는 기존의 가격 중심의 부동산 추천 방식이 아닌 개인이 원하는 요소 통해 부동산을 추천함으로써 사용자의 만족도를 높인다. 이 모델은 사용자가 실거주를 목적으로 하는 부동산 매물을 탐색하고자 할 때 거래 유형, 매물 유형, 가격 정보 뿐만 아니라 사용자가 자신의 주거지 근처에 형성되어 있길 원하는 편의 시설이나 기반시설, 치안 등의 환경 요소를 선택할 수 있도록 하고 선택된 요소들을 통합적으로 분석하여 주거지를 추천한다. 본 논문에서는 직접 구현한 서비스를 통해서 제안하는 새로운 맞춤형 부동산 추천 모델이 기존의 가격 중심의 부동산 추천 서비스보다 편의성 면에서 우수함을 보인다.
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 웹 또는 앱을 통해 제공되는 무한한 정보 중에서 사용자들에게 필요한 건강 관련 정보를 맞춤형으로 제공하기 위해서 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 추천 알고리즘을 설계한다. 그리하여 집단 지성 알고리즘과 의사 결정 나무를 활용하여 사용자 맞춤형 건강 콘텐츠 추천 서비스를 이용하는 사용자들의 자가건강진단 정보를 활용하여 웹상의 URL 정보를 토대로 맞춤형 정보를 분석, 추천하는 알고리즘의 유용성을 제시한다.
2015년 우리나라 스마트폰 보급률이 83%에 다다르고 인터넷 정보 검색은 PC보다 모바일이 추월한지 오래다. 범람하는 정보 안에서 편하고 빠른 것에 익숙해진 사용자들은 이제 개인화된 맞춤형 추천 정보의 제공을 원한다. 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하고 추천하는 것이 필요하다. 현재 대중화된 개인 추천 서비스는 책과 영화가 있는데 생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문에 대해서도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동 기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들간의 유사한 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자의 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 본 논문에서는 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
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.
스마트폰이나 태블릿 PC와 같이 GPS를 탑재한 모바일 기기 보급으로 위치 기반 정보는 모바일 생활의 필수 요소로 자리잡았다. 이제 사용자들은 더 나아가 개인별 성향에 따른 맞춤형 정보를 원하고 있다. 개인 맞춤형 추천을 위해서는 사용자의 행동을 이해하는 것이 필요한데 실생활에 많은 부분을 차지하고 있는 음식점 방문도 맞춤형 추천 서비스를 제공해 줄 수 있다. 본 논문에서는 음식점 방문에 대한 비슷한 태도를 보인 사용자를 추출한 후 방문했던 장소를 비교하여 추천하는 사용자 행동기반 다속성 태도 모델 기반의 장소 추천 모델을 연구한다. 다속성 태도점수를 산출하기 위해 피쉬바인(Fishbein) 방정식을 활용하고 피어슨 상관계수를 이용하여 사용자들이 방문했던 장소의 중 유사한 속성을 가진 장소를 추출했다. 그리고 그룹렌즈의 선호도 예측 알고리즘을 활용하여 추천 대상 장소를 선정하고 유클라디안 거리법으로 사용자에게 거리기반 장소를 추천하였다. 또한 실제 데이터를 이용한 실험을 통해 본 논문에서 제시한 시스템의 우수성도 입증하였다.
최근 들어 빅데이터 기반의 추천 방식과 개인화 시스템을 활용하여 맞춤형 콘텐츠를 추천해주는 서비스가 주목받고 있다. 이는 단순히 OTT 서비스뿐만 아니라 상품추천이나 음악 추천, 친구 추천, 뉴스 추천 등 여러 분야에서도 널리 사용 중이다. 본 연구는 OTT 서비스의 맞춤형 콘텐츠를 지속해서 이용하는 경우 정보 탐색 과정의 사용 경험과 이용만족도에 대해 알아보고자 시작되었다. OTT 서비스 중 사용자가 가장 많고 콘텐츠 추천 기능이 강점인 넷플릭스와 왓챠플레이를 중심으로 사용자 인터뷰를 진행하여 사용자들의 추천 기능 이용 패턴을 파악하고 그 과정에서의 특이사항이나 어려움을 파악하려 하였다. 이를 바탕으로 콘텐츠 추천 및 탐색 과정의 UX를 개선할 수 있는 방안을 제시하고자 하였다.
카테고리별 베스트셀러를 통해 트렌드 파악 및 사용자 맞춤형 도서 추천을 위해 카테고리별로 도서 데이터를 수집하고, 대용량 데이터인 위키피디어 데이터를 이용하여 워드임베딩 모델을 구축한다. 도서 데이터에 대한 키워드 분석 및 LDA 주제분석 기법에 의해 카테고리별 핵심 단어 분석을 통해 도서 트렌드를 파악하고, 사용자 맞춤형 도서 정보 제공 및 도서를 추천하는 기능을 구현한다.
본 논문에서는 SVM과 협업적 필터링을 이용한 소비자 맞춤형 시장 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비자 맞춤형 시장 분석 기법은 DC(Data Classification) 모듈, ICF(Improved Collaborative Filtering) 모듈, 그리고 CMA(Customized Market Analysis) 모듈로 구성된다. DC 모듈은 SVM을 이용하여 온 오프라인 쇼핑몰과 전통시장의 특성을 가격, 품질평가, 주력상품으로 분류하고, ICF 모듈은 나이 가중치와 직업 가중치를 추가한 유사도를 생성하고, 사용자들간의 구매 아이템에 대한 유사도를 이용하여 네트워크를 생성하고, 이웃 노드의 추천 리스트를 생성한다. 그리고 CMA 모듈은 DC모듈의 데이터 분류 결과와 ICF 모듈의 추천 리스트를 이용하여 사용자 맞춤형 시장 분석 결과를 제공한다. 제안된 사용자 맞춤형 추천리스트와 기존의 사용자기반 추천 리스트를 비교한 결과, 기존의 협업적 필터링기법을 이용한 추천리스트의 경우, precision는 0.53, recall은 0.56, F-measure은 0,57인데 반해, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트는 precision이 0.78, recall은 0.85, 그리고 F-measure은 0.81로 나타났다. 즉, 제안하는 소비자 맞춤형 추천리스트가 좀 더 정확한 것으로 나타났다.
개인 식단을 작성하기 위해서는 많은 고려 사항들이 있다. 개인 식단은 질병에 대한 식이요법, 체중에 따른 다이어트 등에 따라 다르다. 또한 음식의 선호도와 계절, 날씨, 기분에 따라 선택하는 식단이 달라진다. 개인은 건강관리를 위해 영양상태의 균형을 바로잡는 식단 추천을 기대한다. 본 논문에서는 이 같은 요구를 충족시키기 위하여 개인 맞춤형 식단추천시스템 구축 프레임워크를 제안한다. 식단을 추천하기 위해서는 시스템은 개인의 신체상황, 식품 재료 상황, 환경 상황, 심리 및 감정 상황 등의 정보를 입력으로 받고, 다른 외부의 응용시스템으로부터 생성된 식단 작성 관련 온톨로지를 이용해 추론함으로써 식단 추천 서비스를 제공할 수 있다. 이 같은 서비스를 제공하기 위해서는 사물인터넷(IoT) 환경이 토대가 되어야 한다. 따라서 본 논문은 oneM2M 공통 서비스 플랫폼을 갖고 있는 IoT 표준화 환경에서의 개인 맞춤형 식단추천시스템 프레임워크를 제안한다.
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.