추천 시스템은 개인에게 고도로 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 선택과 소비과정에서 발생하는 과부하를 줄여주고 효율성을 증대시키는 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 대두되는 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 알고리즘을 제시한다. CB기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN기법에서 부족할 수 있는 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하는 형태가 되며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰(non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보를 추천하는데 초점을 두며, 정보의 선정과정에서 개인의 소셜 네트워크와 실세계(real world)에서의 사회활동 정보를 모두 활용하여 더욱 더 개인화된 가치정보를 제공하고자 한다.
본 논문에서는 안드로이드 기반의 각종 어플리케이션에 내장시켜 사용가능한 검색체에 대해 연구하였다. 이를 위해 조사와 같이 무의미하지만 자주 사용되는 단어를 빈도수에 따라 억제하는 BM25, 아이템의 길이 편차에 따른 검색 순위 문제를 해결하기 위해 아이템의 길이에 따라 중요도를 보정하는 Pivoted Length Normalization, 그리고 벡터공간 모형 상에서 쿼리 벡터를 관련 있는 것으로 판정된 아이템들의 벡터 그룹으로 끌어당겨 보정하는 Rocchio's Method를 사용해 묵시적 피드백 기능을 지원하도록 하였다. 그리고 색인 작업은 오프라인 동작을 위한 간단 색인과 온라인 동작을 위한 정밀 색인의 두 단계로 나누어 동작성을 보장하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 피드백 지원 검색체는 쿼리 유추를 통해 사용자의 입력을 색인된 자료와 비교해 입력 내용을 예측하고 오타 등의 사용자 실수에 대해서도 대응하므로 스마트폰 어플리케이션에 손쉽게 탑재되어 검색 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
웹상에서 영어 이외의 언어들로 이루어진 정보가 빠르게 증가하고 있지만, 여전히 영어 정보가 가장 큰 비중을 차지함에 따라 공통어(lingua franca)로서의 지배적인 영향을 미치고 있다. 따라서 영어가 비모어인 이용자들이 보다 다양하고 풍부한 정보를 획득할 수 있도록 하기 위해서는 비영어권 화자의 모어 정보검색행위와 영어 정보검색행위에 대한 조사를 통해 주요 특징 및 차이점을 살펴볼 필요가 있다. 본 연구에서는 국내 한 사립대학의 대학생 24명을 대상으로 동시적 사고구술 기법을 적용한 정보검색 실험을 실시해 한글 정보검색행위 및 영어 정보검색행위와 인지과정을 조사하였다. 관찰데이터 및 사고구술데이터의 정성적 데이터를 기반으로, 검색 언어에 따른 웹 정보검색행위의 양상 차이에 대한 빈도분석을 실시하였다. 연구 결과, 한글 검색에서 능동적이고 적극적이며 독립적인 특성의 양상이, 영어 검색에서 수동적이고 소극적이며 의존적인 특성의 양상이 나타났다. 한글 검색에서는 이용자, 태스크, 시스템 등 다양한 출처에서 용어를 추출 조합한 검색어 구성, 여러 수준에서의 검색범위 조정, 검색엔진 검색결과페이지 내 탐색대상 아이템의 선택과 관련한 원활한 필터링, 다수 아이템의 탐색 및 비교, 웹 페이지의 전체 내용 브라우징 등이 주요 특징으로 확인되었다. 반면, 영어 검색에서는 주로 태스크 추출 용어 중심 검색어 구성, 제한된 검색범위 선호, 카테고리나 링크 등 아이템과 아이템 간 관련성에 의존한 탐색 대상 아이템 선택, 동일 아이템의 반복적 탐색, 웹 페이지의 일부 내용 브라우징, 그리고 사전 및 번역기와 같은 언어지원도구의 빈번한 사용 등이 두드러진 특징으로 파악되었다.
최근 디지털 컨텐츠와 컨텐츠 사용자의 기하 급수적인 증가와 함께 recommender 시스템이 주목을 받으며 많은 응용 프로그램에 적용되고 있는 가운데, recommender 시스템의 확장성과 대체적으로 이와 반비례하는 정확성이 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 recommender 시스템 모델 중 하이브리드 모델의 매트릭스를 제거하고 아이템의 특성을 정하기 위해 클러스터링 기술을 사용한 Scalable Hybrid Recommender System을 제안한다. 제안된 모델은 recommender 시스템의 확장성과 정확성을 향상시키기 위해서 아이템에 대한 사용자의 평가 정보, demographic 정보와 구체적인 시간 정보를 사용한다. Reduction 기술 사용을 통해 Item-feature 매트릭스의 사이즈를 축소하고, 사용자 demographic 정보를 사용하여 temporal aware hybrid user model을 만든 후, 비슷한 정보를 가진 사용자간 클러스터링을 통해, 가장 유사한 정보를 가진 사용자들을 추출하여, 사용자간 정보를 비교함으로써 사용자가 원하는 아이템의 특성을 예상하고 사용자에게 N개의 아이템을 추천함으로써, 기존의 recommender 시스템보다 더욱 향상된 결과를 도출해 낼 수 있는 알고리즘을 제시하였다.
협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.
협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.
일반적으로 혼합 추천 시스템(hybrid recommender system)이란 협업적 여과 방법(collaborative filtering)을 다른 기술들과 결합하여 사용하여 사용자가 원하는 정보를 손쉽게 찾을 수 있도록 도와주는 시스템이다. 협업적 여과 방법과 결합된 혼합 시스템은 대체로 내용이 유사한 아이템들이 추천 되어 전반적인 아이템 추천 성능 및 새로이 추가된 아이템에 대한 추천의 질이 떨어지는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 다양성(diversity)을 고려한 새로운 혼합 추천 시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서는 첫 번째 단계로 협업적 여과 방법으로부터 추천된 아이템들 간의 비유사도를 측정한다. 두 번째 단계로는 첫 번째 단계에선 추천된 비유사도가 높은 아이템들을 내용 기반의 여과 방법(content-based filtering)에 적용하여 새로운 아이템에 대한 추천 성능을 향상 시킨다. 제안된 방법의 성능 평가를 위해 movielens 데이터를 이용하여 기존의 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합 시스템과 비교 평가하였다. 실험 결과 제안된 방법이 내용기반 추천 시스템 및 단순 혼합시스템보다 높은 추천 성능을 보였다.
인터넷 특성상 방대한 양의 정보와 상품 등으로 사용자들이 원하는 정보를 찾기 위해서 많은 시간을 낭비하고 있는 실정이다. 이러한 사용자의 시간 소모를 중이기 위해서 추천 시스템이 개발되었다. 현재 인터넷 상의 추천 기술 중에서 가장 많이 사용하는 기법으로는 협력적 여과(Collaborative filtering) 방법이다. 그러나, 협력적 추천 방법으로 추천 받기 위해서는 특정수 이상의 아이템에 대한 평가가 필요하며, 또한 비슷한 성향을 가지는 일부 사용자 정보에 근거하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 이러한 문제점이 발생되므로 최근에는 데이터 마이닝(Data Mining) 기법 중 연관 규칙(Association Rule)을 이용한 추천 시스템이 개발되고 있다[1,10]. 그러나, 연관 규칙 기법은 개인별 사용자의 성향을 반영하지 못하는 단점이 있다[4]. 연관 규칙은 단지 대용량 데이터 베이스에서 아이템간의 지지도(Support)와 신뢰도(Confidence)에 근거하여 규칙을 발견하는 특징을 가지고 있기 때문이다. 즉 개인성향을 무시하고 아이템간의 연관성만을 근거로 하여 아이템을 추천하기 때문이다. 본 논문에서는 효율적인 연관 규칙을 이용한 개인화 추천 시스템을 구현하기 위해서 연관 규칙과 여과 방법을 통합한 시스템을 제안한다. 본 시스템에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.
이 연구의 목적은 소자본 외식업소 창업시 사전 준비단계 요인들의 필요성과 그 효용성을 알아보는 데 연구목적을 세우고, 서울 및 경기지역에 소재하고 있는 외식업체 창업자들을 대상으로 전문조사원이 설문조사를 실시하여 수집된 자료를 spss(통계 패키지 프로그램)를 활용하여 분석하였다. 창업전 준비단계별 중요성 평가와 경영성과 간의 관계를 규명함으로써 새로 소자본 외식업소 창업을 하고자 하는 예비 창업자들에게 좀 더 효율적인 정보를 제공하고자 한다. 연구 결과, 창업준비성 요인인 창업교육, 창업동기, 업종경험, 자금조달 능력,사업자 역량, 가족의 동의, 창업자의 건강이 타 요인 대비 더 많이 강조되었으며, 창업준비성 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계 적으로 유의미하게 높았다. 업종(아이템) 선정 요인인 아이템과 창업자, 창업자금, 입지와의 적합성, 수명주기, 향후 발전성, 유행성, 노동력 공급의 용이성이 타 요인 대비 더 많이 강조되었으며, 아이템 선정 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계적으로 유의미하게 높았다. 상권내 입지분석 요인인 경쟁점포, 유동인구, 교통 편리성, 주목성, 가시성이 타 요인 대비 더 많이 강조 되었으며, 상권내 입지분석 요인에 대한 경영성과 우수집단의 중요성 평가가 저조집단 대비 통계적으로 유의미하게 높았다. 이 같은 결과는 여러 준비단계 중 특히 창업준비성 요인과 아이템선정 요인, 상권내 입지분석 요인이 중요하며, 이는 장기적으로 안정된 경영을 뒷받침해주는 요인임을 시사한 것으로 볼 수 있다.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.