• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.95-105
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• 2009

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그 중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 한국광물학회지
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• 제16권3호
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• pp.201-213
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• 2003

각종 산업폐수에서 심각한 환경문제를 야기시킬 수 있는 중금속(Ag, Pb, Cr, Cu, Zn, Mn) 이온들에 대한 국내산 주요 제올라이트의 흡착 성향 및 능력을 광물 조성 및 특성 분석과 일련의 흡착실험을 통해서 광석 단위로 평가해 보았다. 국내산 제올라이트 광석의 중금속 흡착 반응은 기본적으로는 양이온 교환방식에 의존되지만, 높은 CEC 값이 반드시 보다 많은 중금속 흡착능력을 의미하는 것은 아닌 것으로 나타난다. 제올라이트 광석의 중금속 흡착성향은 광종별로 다소 차이를 보이지만, 일반적으로 흡착선호도에 있어서 $Ag\geq$Pb>Cr, $Cu\geq$Zn>Mn와 같은 흡착 서열을 이루는 것으로 밝혀졌다. 휼란다이트는 Cr을 보다 더 선호하는 성향을 보이는 반면에, 클리놉틸로라이트는 Cu를 더 선호하는 경향을 나타낸다. 일반적으로 제올라이트의 광종에 관계없이 Ag와 Pb는 상대적으로 월등한 흡착선호도를 나타낸다. 특히 Ag는 Na에 의한 재용출 과정에서 전혀 유리되지 않을 정도로 제올라이트에 대한 높은 흡착성향을 보인다. 제올라이트 광석의 중금속 흡착능력은 광종별로 현격한 차이를 보인다: 페리어라이트>클리놉틸로라이트>휼란다이트. 이에 비해서 모오데나이트는 CEC 성향으로 보아 클리놉틸로라이트와 비슷한 수준인 것으로 해석된다. 제올라이트의 암모늄 이온에 대한 CEC 값과 중금속 이온 흡착능력은 엄밀히 잘 부합되지 않는 것으로 나타난다. 또한 제올라이트 광석들의 중금속 흡착능력은 대개 제올라이트의 함량, 즉 광석의 품위에 의존되는 경향을 보이지만, 광석에 따라 그 일반적 추이에서 크게 벗어난 흡착 양상을 보이기도 한다. 이는 제올라이트의 선택적 흡착특성, 중합단층의 존재와 같은 구조적 결함이나 천연상 교환성 양이온의 조성(특히 흡착선호도가 높은 K의 함유도)에 의한 효과로 추정된다. 국내산 제올라이트를 중금속 흡착제거용으로 응용하는 데에는 부존자원의 활용성, 경제성 및 성능을 고려하여 클리놉틸로라이트 계열의 광석을 사용하는 것이 합리적일 것으로 판단된다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.433-438
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• 2018

본 연구는 기존의 1기간 모형과는 달리 노력을 투입하는 시점과 손실 발생 시점간의 차이를 고려한 2기간 모형을 가정하고 있다. 또한 모호성 회피성향이 손실 발생 확률 및 손실의 크기를 줄이기 위한 노력에 미치는 영향을 살펴보고 있다. 이때 손실의 발생 자체는 이항 분포를 따르나, 모호성 회피성향을 가정하기 위해 그 분포가 상태 변수에 의존하는 함수의 형태를 갖는다고 가정한다. 그 결과 첫째, 모호성 회피적인 개인이 모호성 중립적인 개인에 비해 언제나 더 많은 노력을 기울이는 것은 아니다. 둘째, 1기간에서는 나타나지 않았던 절대모호성회피성향이 노력 수준에 미치는 영향을 살펴볼 수 있었다. 2기간 모형에서 증가하지 않는 절대모호성회피성향은 모호성 회피적인 개인이 모호성 중립적인 개인에 비해 더 많은 노력을 기울이기 위한 필요조건이다. 또한 상태에 대한 확률 함수의 형태에 따라 노력의 증가하거나 감소할 수 있다. 마지막으로 이러한 결과는 개인이 위험중립적이거나 위험선호적이더라도 성립한다. 따라서 본 연구는 모호성 회피성향은 위험 회피성향과는 독립적으로 고려될 필요가 있다는 것을 밝히고 있다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.537-544
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• 2020

쇠고기 소비트랜드는 소비자 요구와 선호도 등에 따라 변화하고 있다. 본 연구는 한우고기 구매 소비자를 대상으로 구매성향 및 선호도 조사를 통해 쇠고기 등급제 보완방향에 대한 기초자료를 수집하였다. 조사대상자는 2017년 7월 24일부터 8월 14일에 걸쳐 서울, 경기도 및 5대 광역시에 거주하는 소비자를 대상으로 조사를 수행하였고, 무응답 등을 제외하고 최종 362명 데이터를 분석에 이용하였다. 위계적 회귀분석 결과 1등급 선호집단의 구매빈도 증가에는 마블링 형태가, 1⁺등급에서는 지방색이, 1⁺⁺등급에서는 소득, 등급제 개선 의견, 마블링 함량, 마블링 형태가 각각 정의 영향(⁺)을 미치는 것으로 분석되었다. 반면, 선호등급이 없는 집단에서는 구매빈도 증가에 영향을 미치는 변수는 없는 것으로 분석되었다. 종합적으로 살펴볼 때 구매빈도 증가에 영향을 미치는 변수들이 집단별로 다른 것으로 분석되었는데, 소도체 등급기준은 축산농가 및 산업체의 경제적 이익과 소비자 구매력에 직접적으로 연관되어 있어 매우 중요한 제도이기 때문에 생산자와 소비자 의견을 적절하게 반영하여 합리적이고 과학적인 방향으로 앞으로도 보완되어야 할 것으로 생각된다.

• 유통과학연구
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• 제10권4호
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• pp.13-20
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• 2012

유동근무제는 고정된 시간대에만 근무하지 않고 조직과 종업원의 협의에 의하여 근무시간대를 유연하게 조절하는 제도를 의미한다. 대부분의 선행연구에서는 유동근무제가 성과나 생산성, 조직에 대한 태도, 결근율 및 이직률에 미치는 영향을 밝히는데 그 초점을 맞추었으나, 한국의 대부분 기업들이 아직 이 제도를 채택하지 않기 때문에 본 연구는 서울에 주소지를 둔 유통업체에 종사하는 노동자들을 대상으로 현장조사를 실시하여 노동자들의 개인적 특성이 유동근무제의 선호성향에 미치는 영향을 분석함으로써 제도도입을 위한 이론적 틀을 제공하는데 그 목적을 두고 있다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 노동자들의 연령은 유동근무제의 선호성향에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 다만 통계적으로 유의하지는 않았지만 36세 이상의 노동자들은 35세 미만의 노동자들에 비해 선호성향이 낮은 것으로 나타났다. 남성의 선호성향이 여성보다 더 높게 나타났는데, 이것 역시 유동근무제는 자기개발과 직장생활을 공존하게 할 수 있어 아무래도 자기개발에 관심이 적은 여성보다는 남성들의 태도가 더 호의적인 것으로 분석되고 있다. 통제의 위치와 유동근무제에 대한 선호성향은 약한 상관관계가 존재하는 것으로 나타났는데 이것은 내적 통제를 지향하는 노동자일수록 유동근무제에 대해 호의적인 태도를 갖고 있음을 의미한다. 성취욕구가 높은 노동자일수록 유동근무제에 대해 호의적인 태도를 보여줬다. 성취욕구가 높은 사람들은 새로운 제도를 도입하는데 있어서 과감하게 도전을 하기 때문으로 보인다. 직무만족과 유동근무제의 선호성향과는 유의한 관련성을 나타내고 있지 않았다. 끝으로 본 연구의 한계를 제시하고 향후 연구의 방향을 제시한다.

• 경영정보학연구
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• 제25권1호
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• pp.111-128
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• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제43권4호
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• pp.50-57
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• 2006

최근 정보 기술의 발전에 따라 다양하고 폭넓은 정보들이 디지털 형태로 빠르게 생산 및 배포되고 있다. 사용자가 이러한 정보과잉 속에서 자신이 원하는 정보를 단시간 내에 검색하는 것은 그리 쉬운 일이 아니다. 따라서 유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였으며, 더 나아가 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주고 있으며 이를 위해 협력적 필터링을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 연구는 정보의 속성에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제를 개선하기 위하여 연관 이웃 마이닝을 사용하여 대표속성에 대한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링에 반영하였다. 연관 이웃 마이닝은 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 속성을 추출하여 유사한 성향을 가진 연관 사용자를 군집한다. 제안된 방법은 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 nearest neighbor model과 K-means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권9호
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• pp.16-26
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• 2012

사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 그러나 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천받는 경향이 있다. 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.

• 과학교육연구지
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• 제40권1호
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• pp.31-51
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• 2016

이 연구의 목적은 "영화공작소" 과학-예술 융합형 융합인재교육(STEAM) 프로그램을 개발하고 초등학교에 적용하여 효과를 알아보는 것이다. 이 연구를 위해 경기도 소재 초등학생 82명이 참여하였다. 43명은 실험집단으로, 39명은 비교집단으로 배치하였으며 프로그램 적용 전후에 과학 진로지향도, 진로인식, 창의적 성향 검사를 실시하였다. 본 연구에서 얻어진 결과는 다음과 같다. 첫째, "영화공작소" 융합인재교육 프로그램을 적용한 실험집단 학생의 과학 진로지향도 전체 점수와 하위영역 중 과학 학습 선호도, 과학 진로 선호도와 과학 진로에 대한 가치 인식에서 비교집단에 비해 유의미하게 향상되었다(p<.05). 둘째, "영화공작소" 융합인재교육 프로그램을 적용한 실험집단 학생의 진로인식 전체 점수와 4개 하위영역 점수가 비교집단에 비해 유의미하게 향상되었다(p<.05). 셋째, "영화공작소" 융합인재교육 프로그램을 적용한 실험집단 학생의 창의적 성향 전체 점수와 독립심, 개방성의 2개 하위영역 점수가 비교집단에 비해 유의미하게 향상되었다(p<.05). 넷째, "영화공작소" 융합인재교육 프로그램에 대한 실험집단 학생의 인식을 조사한 결과 프로그램이 흥미로웠고, 수준은 약간 쉬웠으며 또 다시 공부하고 싶다고 응답하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1144-1153
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• 2016

그룹 추천은 개인이 아닌 그룹의 특성 및 성향을 분석하여 구성원들에게 적합한 정보를 제공하는 추천 방식이다. 기존의 그룹 추천 방식은 평균 선호도나 선호 횟수에 기반한 그룹 모델링 전략을 사용한다. 하지만 평균이 높고 선호 횟수가 많은 관심사더라도 선호도의 편차가 크다면, 그룹 내 구성원 모두를 만족시키는 추천 결과를 제공하기가 어렵다. 본 논문에서는 이를 개선하고자 관심사에 대한 평균 선호도에 선호도 편차를 가중치로 하는 그룹 모델링 전략을 제안한다. 제안하는 방법은 평균 선호도가 높으면서 선호도 편차가 작은 관심사들을 추천 결과로 제공해줌으로써 기존의 그룹 모델링 전략보다 더 많은 그룹 내 구성원들을 만족시키는 정보를 제공하는 것이 가능하다. 실험을 통해 제안하는 그룹 모델링 전략이 기존의 방식에 비해 높은 성능을 보였고, 소규모의 사용자뿐만 아니라 많은 수의 사용자가 형성하는 그룹에서도 높은 성능을 가짐을 확인하였다.