• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.39-41
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• 2014

최근 유가인상, 운임하락, 온실가스규제 등의 복합적인 요인으로 선박의 운항 효율 관리를 위한 직 간접적인 방법이 개발되고 있으며, 실제로 이를 지원하는 시스템의 탑재사례가 늘고 있다. 본 논문에서는 이러한 경제운항지원시스템들 중에서 실시간 기상정보와 그에 기초한 선박의 부가저항을 고려한 최적의 추천경로를 제공하는 최적 항로 지원 시스템에 대해 기술하고자 한다. 본 시스템은 주어진 ETA (Estimated Time of Arrival) 범위 내에서, 기상예보를 바탕으로 연비관점에서의 최적의 경로 및 엔진출력을 제안하며, 추천경로 및 실제운항경로 사이의 효율비교와 함께 항해정보분석까지 가능한 것을 특징으로 한다. 이러한 시스템은 선박의 연료절감과 함께 운항경로 전반에 대한 포괄적인 이해에 도움을 줄 것으로 기대한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.313-320
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• 2004

시장 환경의 전반적인 변화로 인하여 시장 규제가 완화되고 그로 인한 경쟁사가 늘어나고 있고, 공급자 중심의 시장에서 구매자 중심의 시장으로 변화되어 가고 있다. 이에 기업들은 고객과의 관계를 강화하기 위해 CRM을 중요한 해법으로 생각하여 다양한 방법으로 고객만족을 높이는데 주력하고 있다. 또한 정보기술의 발달로 인해 웹 상에서의 eCRM이 출현되었고 웹 상에서 고객의 데이터를 분석하여 적시에 고객의 니즈에 맞는 서비스를 제공해주는 Recommendation system 을 개발하여 좀더 향상된 eCRM 으로 원투원 마켓팅을 통해 판매 강화 및 고객만족도 제고를 실현할 수 있도록 발전되어왔다. 이중 eCRM의 Recommendation Engine은 고객의 니즈를 발견해내어 그에 맞는 다양한 상품들을 추천하는 시스템으로 Rule 기반의 컨텐츠 매칭 기법과 Collaborative Filtering 기법을 사용하였다. 그러나 이 기법들은 미리 정해진 Rule에 의해 사전적인 대응을 하지 못한다는 문제점과 비정형적인 정보 및 환경정보에 복합적인 판단이 고객중심의 현재 상황에 따라 이루어지지 못한다는 문제점을 가지고 있다 이에 본고에서는 이 문제에 대한 해결안으로써 Ontology를 이용한 실시간 추천시스템을 모델로 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.357-363
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• 2021

일반적으로 사람들은 외출 시 실시간 날씨 및 기온 등을 참고하여 입고 나갈 의류를 선택하게 된다. 그러나 개인이 실시간 날씨 정보, 자신의 체감 온도 정보 등을 활용하여 자신이 소장한 의류 중에서 알맞은 의류를 선택하는 것은 어려운 일이다. 이러한 문제를 도와주기 위해 개발된 기존의 의류 추천 시스템들은 의류 범주가 명확하게 설정되어 있지 않고, 사용자가 소지하고 있지 않은 의류를 추천하는 문제점이 있다. 또한 사용자별 체감 온도를 고려하지 않아 사용자에게 적절하지 못한 의류를 추천하는 경우가 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 사용자가 소장하고 있는 의류에 대해 의류 범주를 결정하여 등록하고, 사용자별 체감 온도와 실시간 날씨 정보를 함께 고려하여 개인별 맞춤형 의류를 추천하는 시스템을 개발하였다. 날씨 정보의 경우, 단순한 기온, 풍향 등의 기상 정보만이 아니라 온도 민감도를 이용하여 개인별 체감 온도에 따른 의류를 추천하였다. 본 시스템을 평가하기 위해 대학생 65명을 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 그 결과 추천된 의류에 대해 만족한다는 의견이 80%를 차지하여 본 시스템의 만족도는 양호한 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 시스템을 사용할 경우, 개인별 체감 온도를 반영하여 개인이 소장한 의류를 기반으로 추천받게 됨으로써 실생활에서 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.427-433
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• 2017

모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권11호
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• pp.201-206
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• 2019

온라인에서 보험 정보를 찾는 이용자들이 많은 반면, 보험사 웹 사이트 콘텐츠 추천 연구 사례는 많지 않았으므로 본 연구에서는 보험사 웹 사이트의 페이지 방문 이력을 활용하여 사용자에게 선호 가능성이 높은 페이지 추천 시스템을 제안하였다. 데이터는 웹 브라우저 이용 시 발생하는 클라이언트 사이트 스토리지(Client-side storage)를 활용하여 수집하였으며, 추천 기술로는 협업 필터링(Collaborative filtering)을 연구에 적용하였다. 실험을 실시한 결과 방문여부를 의미하는 이진화된 데이터를 사용한 자카드 인덱스(Jaccard index) 기반의 아이템 기반 협업 필터링(Item-based collaborative, IBCF)에서 좋은 성능을 나타내었다. 향후에는 아이템에 가중치를 부여한 추천 기술을 연구하여, 기업에서 사용 시 마케팅 전략에 부합하는 콘텐츠 추천 시스템을 구현할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.187-196
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• 2021

교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.37-55
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• 2023

전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권11호
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• pp.427-432
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• 2012

본 연구는 복합저장소 구축 방법과 복합지식 프로세스 개발을 위한 기술적 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 복합지식 저장소에 저장되는 데이터 대상은 복합지식 메타데이터와 디지털 자원 모두를 포함하며, 사용목적에 따라 사용자 역할, 기능적 요소, 서비스 범주로 나눌 수 있다. 이 세 가지 요소는 저장소의 추상적 모델을 설명하는 기본적인 구성요소이다. 본 연구에서는 복합지식의 메타데이터를 2가지 요소로 구분하여 정의하였다. Component는 지식을 사용하고 생성하는 주체나 활동단위, 리소스 자체 등에 대한 속성을 나타내고, Context는 지식객체가 포함되어 있는 맥락을 나타낸다. 복합지식 프로세스 Agent는 복합지식의 분류와 등록, 검색, 패턴 정보 관리 등의 역할을 수행하고 복합지식 저장소와 사용자 사이의 데이터 흐름과 처리를 담당한다. 복합지식 프로세스 Agent는 데이터의 검색과 추출, 분산 환경에서 데이터 교환을 위한 데이터의 수집과 출력, 저장된 데이터의 추가, 변경 등이 발생한 것을 알려주는 경고, 데이터의 저장과 등록, 메타데이터 조회 후 원하는 물리적 자료를 요청하는 요청과 전달 등의 기능으로 구성하였다. 본 연구에서 개발하고자하는 추천시스템을 위한 복합지식저장소 구축은 산업 현장에서 적시에 다양한 콘텐츠를 사용자에게 제시함으로서 일과 학습이 동시에 일어날 수 있도록 하여 시의적절한 지식을 실시간 가시화함으로써 학습 생산성을 증대하는데 도움을 줄 수 있다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권12호
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• pp.109-114
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• 2018

협업 필터링은 사회적 추천 방식으로서 뛰어난 성능을 제공하는 대표적인 추천 시스템 알고리즘으로 폭넓게 사용되어 오고 있다. 협업 필터링은 구조적으로 아이템 평가 데이터에 의존하고 있기 때문에 평가 행렬의 희박도는 추천 성능에 직접적으로 영향을 미친다. 평가 행렬의 희박성 문제 개선을 위해 협업 필터링과 내용 기반 방법을 결합하는 복합형 추천 방법에 대한 연구는 꾸준하게 이루어져 왔으며, 본 연구에서는 협업 필터링의 희소 평가 행렬(sparse rating matrix) 문제 개선 방안의 하나로 공통 평가 아이템이 누락되어 유사도 측정이 불가능한 상황에 대처하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자간 이행적 관계 그래프에 기반하는 유사도 평가 모델을 설계하고 오픈 데이터셋인 Movielens에 적용하여 추천 정확도를 측정 비교하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.89-98
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• 2024

본 논문은 챕터 수준의 강의 동영상 추천 시스템에 있어서 추천의 정확도와 처리속도 간의 균형문제, 즉, 추천 정확도를 향상시키려면 처리 속도가 저하되고, 반대로 처리 속도를 높일 경우 정확도가 감소하는 문제에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 이의 해결을 위하여 TF-IDF, K-Means++ Clustering, Graph Neural Network(GNN) 등 다양한 기법을 복합적으로 활용하는 방법을 제안한다. 즉, 챕터들의 유사성을 바탕으로 클러스터를 사전에 구성함으로써 검색 시의 계산량을 줄여 속도를 향상시키면서도, 클러스터를 노드로 하는 그래프에 대하여 GNN을 적용함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과 GNN을 사용한 경우 추천의 정확도가 MRR 지표에서 약 19.7% 증가하였으며, 유사도 기반의 정밀도에 있어서 약 27.7% 증가하는 결과를 확인할 수 있었다. 이를 통해 학습자의 질의에 보다 적합한 동영상 챕터를 추천하는 학습시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.