• 제목/요약/키워드: 서비스품질 측정

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순환 심층 신경망 모델을 이용한 전용회선 트래픽 예측 (Leased Line Traffic Prediction Using a Recurrent Deep Neural Network Model)

  • 이인규;송미화
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제10권10호
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    • pp.391-398
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    • 2021
  • 전용회선은 데이터 전송에 있어서 연결된 두 지역을 독점적으로 사용하는 구조이기 때문에 안정된 품질수준과 보안성이 확보되어 교환회선의 급격한 증가에도 불구하고 기업 내부에서는 지속적으로 많이 사용하는 회선 방식이다. 하지만 비용이 상대적으로 고가이기 때문에 기업 내 네트워크 운영자의 중요한 역할 중의 하나는 네트워크 전용회선의 자원을 적절히 배치하고 활용하여 최적의 상태를 유지하는 것이 중요한 요소이다. 즉, 비즈니스 서비스 요구 사항을 적절히 지원하기 위해서는 데이터 전송 관점에서 전용회선의 대역폭 자원에 대한 적절한 관리가 필수적이며 전용회선 사용량을 적절히 예측하고 관리하는 것이 핵심 요소가 된다. 이에 본 연구에서는 기업 네트워크에서 사용하는 전용회선의 실제 사용률 데이터를 기반으로 다양한 예측 모형을 적용하고 성능을 평가하였다. 일반적으로 통계적인 방법으로 많이 사용하는 평활화 기법 및 ARIMA 모형과 요즘 많은 연구가 되고 있는 인공신경망에 기반한 딥러닝의 대표적인 모형들을 적용하여 각각의 예측에 대한 성능을 측정하고 비교하였다. 또한, 실험결과에 기초하여 전용회선 자원의 효과적인 운영 관점에서 각 모형이 예측에 대하여 좋은 성능을 내기 위하여 고려해야 할 사항을 제안하였다.

과학기술분야 연구자들의 데이터 출판경험 및 인식 연구 (A Study on Awareness and Experience of Data Publishing by Scientists)

  • 황혜경;정영임;조성남;서태설;김지현
    • 한국도서관정보학회지
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    • 제54권1호
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    • pp.45-68
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    • 2023
  • 본 연구는 오픈사이언스 연구환경 변화가 가속화되면서 데이터 공유의 새로운 채널로 인정받고 있는 데이터 출판에 대한 국내 연구자의 경험과 인식을 조사하고자 수행되었다. 문헌조사와 국내 과학기술분야 5개 정부출연연구기관 연구자와 GeoAI 데이터학회 회원을 대상으로 설문조사를 실시하여, 데이터 출판에 대한 인식 정도를 측정하였다. 연구결과, 국내 연구자들은 데이터에 대한 설명제공, 데이터로의 안정적 접근, 인용, 동료심사를 통한 품질확인을 데이터 저널의 장점으로 인식하였으나, 연구실적으로써의 데이터 논문 인정에는 낮은 인식수준을 보였다. 또한 데이터 상세설명, 메타데이터 기술, 영구식별기호 부여 순으로 데이터 출판 속성을 인식하고 있었으나 리포지터리에 데이터 제출과 동료심사에 대해서는 상대적으로 낮았다. 데이터 출판 촉진 요인으로 데이터 논문작성과 리포지터리 연계를 지원하는 투고심사시스템 개발과 데이터 인용을 지원하는 리포지터리 개발의 필요성이 확인되었다. 국내 연구자들의 데이터 출판 경험과 인식은 향후 데이터 출판 서비스와 인프라 구축을 위한 중요한 기초가 될 것이다.

B2B거래에서 국제표준인증 실행과 CRM만족도가 사업성과에 미치는 영향에 대한 실증적 연구 (An Empirical Study on the Effect of International Standard Certification Execution and CRM Satisfaction on Business Performance in B2B Transaction)

  • 김창봉;박상안;정진영
    • 무역학회지
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    • 제42권2호
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    • pp.319-344
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    • 2017
  • 국제표준인증은 제품 및 서비스를 공급하는 공급자의 국제표준인증 기준에 만족하는 정도를 평가하여 공급자의 품질보증능력과 신뢰성을 인정함으로써 다양한 분야에서 발생 가능한 국제무역규제를 해소하고 글로벌 파트너십의 네트워크 강화에 중요한 기여를 하고 있다. 따라서 본 연구에서는 국제표준인증을 획득한 우리나라 수출입 제조기업 153개 기업을 대상으로 설문을 수거하여 연구를 진행하였고, 연구방법은 구조방정식모형(Structural equation model)으로 실증분석을 실시하였다. 본 연구의 가설검증 결과 다음과 같은 연구결과를 도출하였다. 첫째, 글로벌 무역공급망 통합에 있어서 국제표준인증 요인 중 자원관리 요인이 CRM만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 둘째, 국제표준인증 요인 중 측정, 분석 및 개선 요인이 CRM만족도에 긍정적인 영향을 미쳤다. 셋째, CRM만족도는 기업의 경영성과에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 본 연구를 통하여 우리나라 수출입 기업들은 글로벌 무역공급망관리에서 글로벌 비즈니스 파트너십의 국제표준인증 획득 여부는 기업의 사업성과를 향상시키는데 있어서 중요한 요인으로 작용한다는 연구결과가 도출되었다.

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천리안해양위성 2호(GOCI-II) 원격반사도 품질 검증 시스템 적용 및 결과 (Application and Analysis of Ocean Remote-Sensing Reflectance Quality Assurance Algorithm for GOCI-II)

  • 배수정;이은경;;이경상;김민상;최종국;안재현
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제39권6_2호
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    • pp.1565-1576
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    • 2023
  • 천리안 해양위성 2호(Geostationary Ocean Color Imager-II, GOCI-II)에서 관측된 대기상층 복사휘도에서 해양환경 분석이 가한 원격반사도(remote-sensing reflectance, Rrs) 자료를 얻기 위해서 복사 전달 모델 기반의 대기 보정을 수행한다. 이 Rrs는 다시 엽록소, 총부유사, 용존유기물 농도 등의 다양한 해양환경변수 산출에 이용되고 있기 때문에 대기보정은 모든 해색 산출물의 정확도에 영향을 주는 중요한 알고리즘이다. 맑은 해역에서는 대기의 복사휘도가 청색 파장대의 해수 복사휘도보다 10배 이상 높다. 따라서 대기보정 과정에서 1%의 대기 복사휘도 추정 오차가 10% 이상의 Rrs 오차를 유발할 수 있으며, 이처럼 대기보정은 매우 높은 오차 민감도를 가진 알고리즘이다. 그 결과 대기보정 산출물인 Rrs의 품질 평가는 신뢰성 있는 해양 위성 기반 자료 분석을 위해 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 Sea-viewing Wide Field-of-view Sensor (SeaWiFS) Bio-optical Archive and Storage System (SeaBASS)을 통해 데이터베이스화 된 현장 측정 Rrs 기반 통계적 신뢰성을 평가하는 Quality Assurance (QA) 알고리즘을 GOCI-II의 분광 특성에 맞게 수정 및 적용하였다. 이 방법은 National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA)의 해색위성 자료처리 시스템에 공식적으로 적용되어 서비스 중이며, Rrs의 품질 분석 점수(0~1점)를 제공할 뿐 아니라 해수의 유형(23 유형)도 구분해 준다. 실제로 검보정 초기 단계의 GOCI-II 자료에 QA를 적용한 결과, Rrs는 비교적 낮은 값인 0.625에서 가장 높은 빈도를 보여주었지만 추가적인 검보정을 통해 개선된 GOCI-II 대기보정 결과에 QA 알고리즘을 적용했을 시 기존보다 높은 0.875에서 가장 높은 빈도를 보여주었다. QA 알고리즘을 통한 해수 유형 분석 결과, 동해 및 남해 일부 그리고 북서태평양 해역은 주로 탁도가 낮은 case-I 해역이었으며 서해 연안 및 동중국해는 주로 탁도가 높은 case-II 해역으로 구분되었다. 이처럼 QA 알고리즘의 적용을 통해 대기보정 과정에서 오차가 크게 발생한 Rrs 자료를 객관적으로 판별하여 배제할 수 있으며 이는 배포자료 및 검보정의 신뢰도 향상으로 이어질 수 있다. 본 방법은 추후 GOCI-II의 대기보정 flag에 적용되어 사용자들이 양질의 Rrs 자료만을 적용할 수 있도록 도움을 줄 것이다.

포도 동해위험 판정기준으로서 온도시간 기반의 휴면심도 이용 (A Thermal Time-Driven Dormancy Index as a Complementary Criterion for Grape Vine Freeze Risk Evaluation)

  • 권은영;정재은;정유란;이승종;송기철;최동근;윤진일
    • 한국농림기상학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.1-9
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    • 2006
  • 동계기온의 지속적인 상승에도 불구하고 낙엽과수의 동해발생빈도는 줄지 않고 있지만, 동해 경감을 위해 필수적인 사전경보시스템에 대한 연구는 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 급격한 기후변화에 적응하지 못하는 기존의 '최저기온 의존 동해경보시스템'을 보완하기 위해 생물계절이론에 근거한 휴면심도를 동해위험도 판정의 추가기준으로 제시한다. 평년 기온자료와 생물계절모형에 근거한 휴면심도의 경시변화양상은 낙엽과수의 교과서적인 내동성 변화추세와 일치하였다. 개별 연도의 기온자료에 의해 추정된 휴면심도는 연차 변이가 현저하였으며 동일 연도 내 지역간 변이도 확인할 수 있었다. 전북 김제시 백구면 Campbell Early 주산지 10개 포도원을 대상으로 소기후모형과 인근 기상관서 기후자료에 의해 연도별 최저기온을 복원하고, 최저기온 발생일의 휴면심도를 생물계절모형으로 추정하였으며, 동해정도를 조사하였다. 최저기온휴면심도 피해율 사이의 관계를 분석하여 동해위험도 판정식을 작성하고, 이를 근거로 경북 영천, 충북 옥천, 충남 아산, 경기 화성 등 4개 포도 주산지 시군에 대해 1971-2000 평년의 동해위험지도를 30 m 공간해상도로 제작하였다. 화성지역의 경우 1996년의 동해사례에 의해 동해위험지도의 신뢰성을 부분적으로 검증할 수 있었다. 월동기간 중 실측기온자료에 의해 임의날짜의 휴면심도를 추정하고, 기상청 예보기온을 소기후모형에 의해 30m해상도의 국지기온 예상분포도로 변환한 다음, 내일 아침의 동해가능성을 동해위험도 판정식에 의해 판정할 수 있는 실시간 동해경보시스템을 설계하였다. 이 시스템의 실제 운영을 위해 필요한 프로그램을 작성하고 하드웨어를 갖추어 기상청 국가농업기상센터에 이전, 설치하였다. 산출되는 최저기온 및 동해위험정보는 표준지리정보로 가공되어 기상청 농업 기상정보서비스를 통해 시범적으로 제공될 예정이다.되지 않았으며 상처에 의하여서도 전혀 반응을 하지 않았다. 고에서는 이와 같은 비상통신과 관련하여 수행하고 있는 국외 비상통신 관련표준화 현황 및 해외 주요국가 별 구축 동향에 대해서 기술한다.급식성과는 급식경험 기간과 음(-)의 상관관계를, 아침식사횟수와는 양(+)의 상관관계를 보였으며, 서비스 품질의 특성 영역은 각 영역들에 대한 급식성과 점수가 높을수록 다른 영역의 급식성과 점수가 높은 유의적인(p <0.01) 양(+)의 상관관계를 보였다. 이상의 결과를 살펴볼 때, 균형된 영양공급이 다른 어느 시기보다 더 중요한 우리의 청소년들의 학교급식에 대한 만족도를 높이기 위해서 다음과 같은 제언을 하고자 한다. 먼저, 학교급식에 대한 식단 작성 시 학생들이 학교에서 제공되기 원하는 식단에 대한 의견을 받고 그 의견에 대한 결과를 게시하여 학생들이 제공되기 원하는 식단을 급식 시 제공하여 학생들이 식단선택에 동참할 수 있는 기회를 주는 것이 바람직하겠다. 또한 영양사는 학급의 반대표와의 정기적인 모임을 가짐으로서 학생들의 불만사항 및 개선 요구사항에대해 서로 의견을 교환하여 설문지조사가 아닌 직접적인 대화를 하여 문제점을 파악하고자 하는 적극적인 자세가 필요하겠다. 특히 아침식사의 결식 빈도가 높았고 이는 급식성과에 부정적인 영향을 줄 뿐 아니라 학교에서 제공하는 음식의 섭취정도에도 영향을 주고 있으므로 학생들에게 학부모와 전담교사 및 학교영양사는 학생들에게 이상적인 아침식사에 대한 교육은 물론이고 아침식사를 실천할 수 있도록 다양한 방안에 대해 함께 연구해야 하겠다. 정부차원에서 학교급식에 아침식사 프로그램을 도입할 수 있는 방안을 연구하고, 아침을 결식하는 학생이 학교에서 수업시작 하기 전에 간단한 식사를 할 수 있는 정책 도입이 필요하다acid의 생성량(生成量)을 측정(測定)하였는데 periodate의 소비량(消費量)은

유연 종이 식품 포장재의 개질 아크릴 에멀젼 코팅 특성 및 재활용성 평가 (The Evaluation of the Packaging Properties and Recyclability with Modified Acrylic Emulsion for Flexible Food Paper Coating)

  • 이명호;조인석;이동철;이윤석
    • 한국포장학회지
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    • 제29권3호
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    • pp.153-161
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    • 2023
  • 최근 소비자들의 소비 형태가 온라인 쇼핑 및 간편식, 배달 음식 등 비대면 소비를 위한 서비스 시장이 크게 확대됨에 따라 플라스틱 일회용 제품의 소비가 급증하게 되면서, 사용한 플라스틱 폐기물에 의한 여러 환경오염 문제들이 발생하고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 국제적으로 플라스틱 사용을 줄이고, 환경친화성 및 재활용성이 높은 지속 가능 물질로 대체하려는 움직임을 보이고 있다. 본 연구에서는 재활용성이 높은 종이에 다양한 종류의 배리어 코팅을 적용한 종이 시료의 물성과 배리어 특성 및 재활용성 등을 평가하여 실제로 식품용으로 사용되는 종이의 코팅층 종류와 이에 따른 물성 및 배리어성 개선 효과 및 재활용성에 미치는 영향을 확인하고자 하였다. 배리어 코팅종류는 PE와 PP, 개질 아크릴 코팅이 된 종이 시료를 사용하였으며, 코팅 처리하지 않은 종이를 대조군으로 하여 평가를 진행하였다. 형태학적 분석을 통해 PE의 코팅층은 약 30 ㎛, PP는 약 20 , 개질 아크릴은 10 ㎛의 코팅층 두께를 보여주었으며, 섬유조직 형태를 보여주던 대조군의 표면과 달리 배리어 코팅 종이는 코팅층으로 인하여 매끈한 표면 형태를 보여주었다. 기계적 물성 평가에서는 PE 코팅 종이와 개질 아크릴 코팅 종이에서 대조군이 비해 인장강도와 파열강도에서 개선되는 결과를 보여주었으며, PP 코팅 종이에서는 파열강도 외에 대조군과 유의적 차이를 보여주지 않았다. 공기 투기도 평가로 배리어 코팅층이 없는 대조군에서 약 2.24 ㎛/Pa·s로 가장 높은 투기도 값을 보여주었으며, 배리어 코팅 종이의 경우 모두 0.003 ㎛/Pa·s 이하의 상대적으로 낮은 투기도 값을 보여주었다. 또한 Cobb 사이즈도 대조군에서 약 43.77 g/m2로 가장 높은 흡수 특성을 보였으며, 배리어 코팅 종이 시료에서는 2.80 g/m2 이하의 흡수 특성을 보여주었다. 이는 이미 내수성 및 기체 차단 특성을 가진 고분자의 특성으로 종이의 차단 특성도 개선된 것으로 판단된다. 내유성 평가에서도 PE 코팅 종이와 PP 코팅 종이에서 최고 측정값인 12 등급으로 내유성이 높은 특징을 보여주었으며, 개질 아크릴 코팅 종이는 5 등급으로 PE, PP 코팅 종이 보다 상대적으로 낮은 내유성을 보여주긴 하였으며, 대조군은 0 등급으로 내유성이 없는 모습을 보여주었다. 코팅 처리별 종이의 재활용성 평가에서 대조군의 리젝트율은 5.25%로 모든 시료 중 미해리분이 가장 낮은 모습을 보여주었으며, PE 코팅 종이와 PP 코팅종이는 각각 19.04%, 16.57%로 리젝트율이 증가함을 나타냈다. 상대적으로 높은 리젝트율 값은 PE 코팅 종이와 PP 코팅 종이는 해리 시 코팅 층이 작은 크기로 조각나 미분화되어 슬릿에 걸러지는 것으로 확인하였으며, 이는 미해리분으로 인해 재활용에 어려움이 발생할 것으로 판단된다. 개질 아크릴 코팅 종이의 리젝트율은 6.25%로 대조군과 유사하게 미해리분 없이 스크린을 거의 통과되는 현상을 보여주었다. 이 결과는 개질 아크릴 수지의 수해리성이 높아 발생한 것으로 판단된다. PE 및 PP 코팅 종이에 비교하여 개질 아크릴 코팅 종이가 재활용성 평가에서 더 효율적인 결과를 가짐을 나타내며, 추가 해리되어 스크린 업셉트된 펄프 슬러리를 사용하여 제조한 재활용지에 대한 종이의 품질 변화는 향후 보강 연구가 필요할 것으로 판단된다.

사용자 행동 기반의 사회적 관계를 결합한 사용자 협업적 여과 방법 (Incorporating Social Relationship discovered from User's Behavior into Collaborative Filtering)

  • 타이쎄타;하인애;조근식
    • 지능정보연구
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    • 제19권2호
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    • pp.1-20
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    • 2013
  • 소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.