• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.587-590
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• 2016

최근 통신 기술의 발달로 온라인을 통한 대규모 콘텐츠의 유통이 가능해졌으나, 사용자들은 수많은 콘텐츠 사이에서 원하는 정보를 찾는 시간이 단축되는 것을 원했다. 이로 인해 다양한 분야에서 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 추천 시스템(recommendation system)에 대한 요구가 점차 높아졌다. 그럼에도 불구하고 시니어를 위한 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족하다. 또한, 시니어 세대의 변화에 따라 시니어 관련 콘텐츠 연구도 다양하게 진행되고 있으나, 스마트 기기 및 서비스가 젊은 층에 친화적으로 개발됨으로써 시니어 층의 접근성을 감소시키고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 신체적 변화를 겪는 시니어 세대 위해 추천 시스템에서 인지반응 데이터를 이용하여 콘텐츠를 시청하기 적합한 환경을 제공함과 동시에 활동 이력을 중심으로 개인화 추천 시스템을 설계하여 시니어 사용자들의 개념 변화(concept drift) 문제로 사용자가 원하지 않는 콘텐츠를 추천받을 가능성을 줄일 수 있도록 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권7호
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• pp.93-100
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• 2022

인터넷 상의 정보 과부하 시대에 필수 불가결한 기능인 추천 시스템은 사용자가 선호할 만한 상품을 추천하는 서비스로서 여러 상업용 사이트에서 성공적으로 제공되고 있다. 최근 대표적인 추천 기법인 협력 필터링의 성능 개선을 위하여 항목 평가 시간을 반영하려는 연구가 활발하다. 이 연구들의 핵심 아이디어는 과거에 평가한 항목일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 두어 추천 결과를 산출하는 것이다. 그러나 이는 항목의 특성에 따른 사용자들의 선호도 변화를 고려하지 않고 모든 항목들에 대하여 일률적인 시간 함수를 적용한다는 단점을 가진다. 본 연구는 시간에 따른 항목 간의 유사도값 변화를 가중합으로 통합하는 새로운 유사도 척도를 개발함으로써 기존과 전혀 다른 관점의 시간 인지 협력 필터링 기법을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법의 예측 성능과 추천 성능은 기존의 대표적 시간 인지 방법과 전통적 방법들에 비해 월등하게 우수하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.83-89
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• 2022

협력 필터링은 추천 시스템의 대표적인 기법으로서 많은 상업 및 학계 시스템에서 성공적으로 구현되어 서비스되고 있다. 이 기법은 두 사용자 간의 공통 평가 항목에 대한 평가치의 유사성을 기반으로 유사한 이웃 사용자들이 높은 평가치를 부여한 항목들을 추천한다. 최근 사용자들의 항목 평가 시각을 반영하여 시스템 성능을 향상시키려는 시각 인지 추천 시스템 연구가 진행되고 있다. 그러나, 과거 평가치에 대한 일률적인 감쇠율은 시스템의 평가치 예측 성능을 저하시킬 우려가 있다. 본 연구에서는 기존과 다른 접근 방식으로서 평가 시각 인지 기반의 사용자 간 유사도 척도를 제안한다. 이 방법은 항목 평가 시각이 아닌 유사도값의 시간에 따른 변화를 고려한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 다양한 파라미터값과 시간 변화 함수 종류에 대하여 실험 평가를 진행하였으며, 기존의 전통적인 유사도 척도들의 예측 성능을 크게 향상시키는 결과를 나타냈다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1681-1684
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• 2012

병원에 진료를 받기 위해 찾아온 환자들은 병원의 복잡한 시스템과 구조 때문에 어려움을 겪는다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 모바일 컴퓨팅을 이용한 다양한 진료 안내 시스템이 제안되었지만, 환자의 상황, 위치 등을 인지하기 위하여 별도의 장치를 사용하기 때문에 초기 구축비용이 많이 들고, 환자의 스케줄을 의료진이 수동으로 설정해야 하는 단점이 있다. 본 논문에서는 이러한 단점을 해결하기 위하여 환자의 진료가 끝난 즉시 의사, 간호사 등의 의료진이 다음 진료를 설정한 후 환자의 스마트폰으로 진료 정보를 제공하는 상황인지 기반 진료안내 시스템을 제안한다. 또한, 환자가 받아야 할 진료의 대기시간을 비교하여 대기시간이 짧은 진료를 추천해주는 진료 순서 추천 시스템을 제안한다. 본 논문에서 제안한 진료 순서 추천 시스템과 기존 방법과의 성능 평가를 통하여 기존 방법보다 제안한 방법이 우수함을 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.149-155
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• 2022

인터넷 상의 전자 상거래 시스템의 인기는 나날이 높아지고 있는데, 추천 시스템은 이러한 시스템들의 핵심 기능으로서, 고객들이 선호할만한 상품을 추천함으로써 원하는 상품을 검색하기 위한 노력을 크게 경감시킨다. 협력 필터링 기법은 많은 상업용 시스템에서 성공적으로 구현되어온 추천 알고리즘이지만 메모리 기반의 구현 방식은 학계에서의 인기와 유용함에도 불구하고 참조 인접 이웃의 부정확성이 존재한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하고자 사용자와 항목 각각의 인접 이웃을 통합하여 활용하고, 이들과의 과거 유사성 보다 최근의 유사성을 더욱 가중하여 추천 리스트 결정에 반영하는 새로운 시간 인지 협력 필터링 기법을 제안한다. 실험 평가를 통하여, 기존의 여러 방법들보다 제안 방법이 예측 정확도 측면에서 월등한 성능을 보임을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권10호
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• pp.163-170
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• 2023

추천 시스템의 구현 방식들 중 하나인 사용자 기반의 협력 필터링 기법은 유사한 평가 이력을 가진 이웃 사용자들의 산출을 기반으로 하여, 이들의 선호 항목들을 추천한다. 그러나 공통된 평가 이력이 적을 경우에 추천의 질이 현저히 저하되는 데이터 희소성 문제를 근본적으로 갖고 있다. 이러한 문제의 해결을 위하여 많은 기존 연구에서 자카드 계수를 유사도 척도와 접목하는 다양한 방법들을 제안해 왔다. 본 연구에서는 자카드 계수에 시간 인지 개념을 도입하여 공통 항목의 평가 시간에 따라 다른 비중으로 가중합하는 방안을 제시한다. 다양한 성능 척도와 시간 주기를 활용하여 실험을 수행한 결과, 제안 방법이 대부분의 척도에서 원래의 자카드 계수에 비해 가장 우수한 성능을 보였으며, 최적의 시간 주기는 성능 척도의 종류에 따라 다름을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.75-82
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• 2023

협력 필터링 시스템에서 추천 리스트의 고객 만족도를 위하여 시스템이 산출하는 항목 평가 예측치는 매우 중요하다. 시간 인지 기반 시스템에서는 사용자들의 평가 시간을 반영하여 예측치를 산출하는데, 대개 과거 평가치일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 부여하였다. 본 연구에서는 평가치에 대한 평가 시간의 영향력이 다양한 요인에 따라 달라지는지 알아 보기 위하여, 사용자의 평가 적극성 정도, 항목의 인기도, 그리고 항목 장르별로 사용자 평가치와 평가 시간의 상관도를 조사하였다. 두 종류의 공개 데이터셋을 활용한 분석 결과, 특히 희소 데이터셋에서 각 요인에 따라 현저히 다른 상관지수 값을 얻었다. 따라서 평가 예측치에 대한 평가 시간의 영향력의 크기는 평가 데이터 밀집도 뿐만 아니라 상기한 여러 가지 요소를 고려하여 다르게 책정되어야 한다는 사실을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제68차 하계학술대회논문집 31권2호
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• pp.55-58
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• 2023

본 논문에서는 스마트 미러 사용자의 얼굴 인식, 표정 인식, 얼굴형 인식을 활용하여 감정에 적절한 멘트와 화장법을 제공하는 시스템의 개발 내용에 관해 기술한다. 이 시스템을 사용함으로써 사람들은 자신의 감정을 정확하게 인지할 뿐만 아니라 위로와 공감을 받을 수 있으며, 자신의 스타일에 적절한 화장법을 추천받을 수 있다. 스마트 미러를 통해, 사용자는 자기 이해도가 늘어나게 되어 스스로에게 더욱 집중할 수 있고 화장법을 찾는 시간이나 화장에 실패할 가능성이 줄어들어 시간과 비용을 절약할 수 있게 될 것이다.

• 한국차세대컴퓨팅학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.35-48
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• 2017

스마트 환경에서는 센서, 디스플레이, 스마트폰 등 각종 장치들이 존재하며, 이러한 장치들을 이용하여 다양한 콘텐츠가 제공될 수 있다. 그러나 방대한 양의 콘텐츠가 다수의 사용자들에게 제공되고 있지만, 대부분의 환경에서 사용자에 대한 고려가 없거나 위치, 시간 등의 간단한 요소만을 고려하고 있어 사용자를 위한 유의미한 콘텐츠 제공에 한계가 있다. 이에 본 논문에서는 사용자에게 맞춤형 콘텐츠를 제공하기 위해 사용자, 장치, 콘텐츠가 가진 상황 정보를 인지하여 콘텐츠를 추천할 수 있는 시스템인 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템을 제시한다. 상황인지 기반 콘텐츠 추천 시스템은 스마트 환경의 컨텍스트를 추론하고 사용자와 콘텐츠의 정보를 이용하여 사용자의 콘텐츠별 선호도를 산출하고 사용자에게 콘텐츠를 추천한다. 이러한 시스템의 프로세스를 구축하기 위해 도메인 지식을 온톨로지 모델로 구축하고, 콘텐츠 추천 시스템을 설계 및 구현하기 위한 방법을 제시한다. 그리고 부산의 센텀시티를 도메인으로 하여 사례 연구를 진행하며 산출된 0.8730의 평균 절대값 오차를 이용하여 제시한 시스템의 콘텐츠 추천 성능의 우수성을 검증하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제8권5호
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• pp.81-89
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• 2007

유비쿼터스 기술의 성장으로 사용자의 상황을 자동으로 인지하여 유용한 서비스를 제공해주는 상황 인식 추천 서비스가 요구되기 시작하였다. 그러나 기존의 상황 인식 추천 서비스는 상황에 따른 추천 정보를 개념 수준의 변화 없이 일관된 개념 수준의 정보만을 제공하였다. 그러므로 추천된 정보가 사용자의 현재 상황에서 처리하기 어려운 수준의 정보로 제공되어 사용자가 원하는 정보를 찾고 목적을 달성하기 위해서는 상당한 노력과 시간을 소요하게 되었다. 본 논문에서는 온톨로지의 개념 계층 모델을 이용하여 사용자의 상황에 맞는 정보의 수준을 결정하고 정보를 추천하는 상황 인식 추천 시스템(OCARCH)을 제안한다. 그리고 기존의 상황 인식 추천 서비스와의 비교 실험을 통해 본 논문에서 제시한 개념 계층 모델을 이용한 상황 인식 추천 시스템이 더 뛰어난 성능을 보임을 증명한다.