• 경영정보학연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.71-94
• /
• 2017

추천 시스템은 정보 과부하를 줄여 선택의 질을 높이는 기술로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 기존의 추천 시스템 연구는 주로 영화나 음악과 같은 단순한 콘텐츠 추천을 대상으로 했으며, 추천 수량과 기존에 경험했던 상품의 재 추천이 고려되지 않았다. 하지만 다양한 분야에서 추천 시스템의 수요가 증가함에 따라 추천 수량과 재 추천을 고려한 보다 범용적이고 확장된 추천 시스템 개발이 필요한 시점이다. 또 기존 추천 시스템은 온라인 상에서 개별 고객을 대상으로 하는 경우가 많았는데, 오프라인 상에서 개별 고객이 아닌 매장에도 추천 시스템을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 추천 시스템 분야에서 많이 활용되는 사용자 기반 협업 필터링 알고리즘에서 추천 수량과 재 추천을 고려하는 방법을 제안하고, 이를 오프라인 의류 매장의 재고 관리 문제에 적용함으로써 다양한 분야에 추천 시스템을 활용할 수 있음을 보인다. 제안한 방법을 통해 각 매장에 수요가 높을 것으로 예측되는 상품과 예상 판매 수량을 예측하여, 해당 상품을 진열할 것을 추천하며, 이는 MAE, Precision, Recall, F1 measure 관점에서 기준 모델보다 추천 성능이 더 뛰어나다. 또 성능을 평가하기에 적합한, 추천 수량 부족과 초과에 따른 페널티를 고려하는 새로운 Quantity Precision, Quantity Recall, Quantity F₁ measure 계산 방식을 제안한다. 마지막으로 참신성 관점에서 제안한 방법의 신규 매출 창출 효과를 평가한다. 본 연구는 추천 수량과 재 추천을 고려했다는 점, 온라인이 아닌 오프라인 데이터를 사용했다는 점, 개별 고객이 아닌 매장을 추천 대상으로 했다는 점에서 기존 추천 시스템 연구와는 차별되는 의의를 가진다. 나아가 본 연구에서 제안한 방법론은 재고 관리 이외에도 추천 수량과 재 추천을 고려하는 다양한 분야에 적용될 수 있는 범용성을 가진다.