• 정보과학회 논문지
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• 제44권6호
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• pp.621-627
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• 2017

협업필터링은 사용자들이 평가한 항목들의 유사성을 기반으로 평가되지 않은 항목을 효과적으로 추천해주는 기법이다. 기존에는 사용자가 평가하지 않은 항목 중 상위 N개 항목의 추천 정확도를 높이기 위하여 사용자의 항목의 대한 상대적 선호도를 반영하는 쌍 기반 선호도(pair-wise preference)와 목록 기반 선호도(list-wise preference)가 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 사용자가 평가한 항목 간의 상대적인 선호도를 표현하는데 한계가 있으며, 각각의 항목들의 중요도를 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도 및 순위 값을 계산할 때 평점 선호도 표현 방법과 역 사용자 빈도수(inverse user frequency)를 이용하여 사용자의 잠재된 선호도를 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법을 메모리 기반 협업필터링에 적용하여 비교한 결과 기존 방법보다 최대 2배 이상 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2004년도 추계학술발표논문집(상)
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• pp.753-756
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• 2004

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 추천시스템은 무수히 많은 정보들에 대하여 사람들이 적절한 선택을 할 수 있도록 도와준다. 사용자에게 필요한 정보를 찾아주고, 정보들의 우선순위를 결정해주는 추천시스템에 있어서 사용자의 위치는 보다 가치있는 정보를 제공할 수 있는 도구가 된다. 위치기반 추천시스템은 사용자가 아이템들로부터 얼마나 멀리 떨어져있는가를 고려하여 상위 리스트들을 제공할 수 있어야 한다. 하지만 일반적인 추천시스템에서 주로 사용되고 있는 기존의 사용자 기반 협업필터링 기법은 사용자의 자발적인 정보 입력에 의존함으로써 일정한 수의 사용자 정보가 축적되어 있지 않으면 정확한 추천이 불가능한 단점이 있다. 본 논문에서는 아이템에 기반한 협업 필터링 기법을 확률적으로 분석하고, 아이템의 위치에따라 랭킹을 부여하는 방법과 사용자의 위치정보를 추천알고리즘에 적용시켜 보다 정확하고 효율적인 추천방법을 제안하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.543-551
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• 2015

인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제11권2호
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• pp.235-242
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• 2013

본 연구에서는 정보원천 신뢰도 이론(source credibility theory)을 기반으로 비개인화된(non-personalized) 추천시스템의 일종인 평판시스템(reputation system)을 위한 평판 순위결정기법을 제안하고, 이러닝 콘텐츠 서비스에 적합한 평판시스템 모형을 제시하였다. 정보원천 신뢰도 요인 중 온라인 구전에 적합한 두 가지 요인(expertise, co-orientation)을 기반으로 사용자 평판정보를 암묵적으로 추출하는 기법을 제안하였다. 즉, 사용자의 과거 이러닝 콘텐츠 평가 정보로부터 사용자의 두 가지 신뢰도 요인을 자동적으로 추출하는 방법을 정의하고, 사용자중 높은 신뢰도를 가진 소수 평가자의 정보만을 가지고 전체 사용자의 콘텐츠 평판정보를 효과적으로 예측할 수 있는 방법을 제안하였다. 콘텐츠 평판정보를 예측하는 단계에 있어, 정보원천 신뢰도 이론이 반영된 수정된 협업 필터링(collaborative filtering) 기법을 적용하였다. 한편, 다양한 평판기법들과의 성능 비교실험을 통해, 제안하는 평판시스템 모형이 명시적인 사용자 평판정보가 부족한 기업대 소비자간(B2C) 이러닝 콘텐츠 전자상거래 사이트에 적합함을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.238-252
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• 2009

방송과 융합의 시대로 접어들면서 (IP)TV 단말에서 이용 가능한 프로그램 콘텐츠 수가 급격히 증가 하였다. 이로 인해, 사용자 (시청자)가 선호하는 방송 프로그램 콘텐츠로의 접근성이 주요한 사항이 되었다. 본 논문은 유사 사용자 선호도에 기반을 둔 협업 필터링을 이용하여(IP)TV 프로그램을 효율적으로 사용자에게 자동 추천하는 연구에 관한 내용이다. 개인의 시청 프로그램 선호도를 고려하여 방송 프로그램을 추천하기 위해서, 제안하는 추천 시스템의 구성은 오프라인과 온라인 연산으로 구성된다. 오프라인 연산과정에서 (IP)TV 프로그램, 장르, 채널에 대한 개인의 선호도를 묵시적으로 추론 하는 방법을 제시하고, 동적 퍼지 클러스터링 방법을 사용하여 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹 짓되, 특징 벡터를 장르와 채널에 대한 선호도로 결합하여 사용하는 방법을 제시한다. 또한, (IP)TV 단말에 로그인 한 활동 사용자에게, 높은 정확도로 선호 프로그램을 추천하기 위해서, 활동 사용자와 관심 시청 프로그램이 유사한 사용자들을 유사도 측정 방법을 사용하여 한 번 더 추출하고, 이 추출된 유사 취향 사용자들의 선호 (IP)TV 프로그램들에 대해, EPG를 이용하여 현재 방송되지 않는 프로그램들을 제외시킨다. 마지막 단계에서는 추천 후보 프로그램들에 대해 본 논문에서 제안하는 순위 정렬 모델을 이용하여 추천 우선순위를 결정하여 제시한다. 특별히, 본 논문은 BM(Best Match) 알고리즘을 확장하여 개인 선호도를 고려한 순위 정렬 모델을 제시한다. 실험을 통해, 본 논문에서 제안한 프로그램 자동 추천 알고리듬은 2,441명의 사용자에 대해 5개의 프로그램을 추천하였을 경우, 62.1%의 예측 정확도를 나타내었다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권3호
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• pp.99-105
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• 2021

넥플릭스,유튜브로 대표되는 OTT 동영상 제작 서비스에 인공지능으로 콘텐츠를 개인별 맞춤식 추천 시스템은 보편화 되었다. 유튜브의 개인별 맞춤 추천서비스 시스템은 두 개의 신경망으로 구성되는데 신경망 하나는 추천 후보생성 모델이고 다른 하나는 순위평가 네트워크로 구성된다. Netflix의 동영상 추천 시스템은 두 개 데이터 분류 시스템으로 구성되어 있으며 콘텐츠 기반 필터링과 협업 필터링으로 나누어진다. 코로나 펜데믹으로 온라인 플랫폼 주도의 콘텐츠 제작이 활성화 되면서 인공지능을 활용한 가상 인플루언서 분야가 부각되고 있다. 가상인플루언서는 GAN(Generative Adversarial Networks) 인공지능으로 제작되는데 성격이 다른 두 시스템이 서로 경쟁하는 방식으로 학습이 반복되는 비교사(Unsupervised) 학습 알고리즘이다. 이 연구는 AI 개인별 추천 기반 플랫폼과 가상인플루언서(메타버스)가 향후 OTT의 핵심콘텐츠로의 발전 가능성도 연구해 보았다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권2호
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• pp.189-196
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• 2006

DVE는 참여자들간의 협업을 목적으로 하는 가상공간으로 발생하는 이벤트의 공유를 위해 교환되는 메시지 트래픽의 효율적인 처리는 매우 중요하다. 이벤트 메시지는 중앙의 관리서버를 경유하여 타 참여자에게 전달되며 수신범위, 수신자의 수, 이벤트 발생 빈도에 따라 메시지 트래픽은 크게 영향을 받는다. AOI는 참여자 주변의 이벤트가 전달되는 공간적 범위로, 기존의 기법은 이벤트의 발생순서에만 의존하여 처리함으로써 이벤트의 중요도가 고려되지 못하는 문제점을 안고 있다. 본 연구에서는 기존의 AOI모델의 기능을 확장하고자 단일관심영역을 다중영역으로 분할하고, 각 영역별 우선순위를 부여하여 베시지 필터링의 효율성을 높일 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 우선순위 AOI 모델은 중요 이벤트 메시지의 처리지연시간을 줄임으로써 결과적으로 시스템의 응답성을 향상하는 장점이 있다. 제안된 기법의 성능평가를 위하여 기존의 단일영역방법과의 메시지 트래픽 측정비교실험을 수행하였다.