비 프렌차이즈의 소상공인 뷰티샵 에서는 고객관리와 마케팅이 중요한 이슈지만 고객관리 프로그램을 사용하기에 어려움을 호소하며, 고객관리를 고객카드로 수기로 작성하면서 일일이 관리하고 있는 실정이다. 이를 개선해 기존에 존재하는 CRM 프로그램을 구매, 설치하여 사용하기엔 고가의 설치비와, PC가 종료된 동안에는 활용하지 못하는 현 시대의 상황을 개선하기 위하여, 최대한 쉽게 이용이 가능하며, PC의 종료와 상관이 없도록 웹과 모바일에서 동시에 작업이 가능한 웹앱 형태의 CRM을 만들어 제공한다. 또한, 권한별 데이터를 분류해 뷰티샵 매니저들은 고객의 구매내역과 상세 정보사항을, 고객들은 이와 연동한 자신의 모바일 어플리케이션에서 자신에게 맞는 정보만 볼 수 있도록 구현 하였고, 마케팅적인 내용으로 고객의 성향을 아이템 구매와 밀접도를 계산하여, 아이템 기반 성향 추천 알고리즘을 사용해 고객이 가장 마음에 들어할 만한 아이템을 우선적으로 정렬하여 보여주게 하였다. 상세한 개발 내용은 본문에서 기술한다.
현재 온라인, 모바일 게임에는 '가챠' 시스템이란 뽑기 시스템이 없어서는 안 될 수익창출 방법으로 자리 잡고 있다. 이 시스템은 '확률성 무작위 뽑기'라고도 불리며 현금을 이용한 결제로 진행되며 얼마를 사용해야 원하는 아이템을 얻을 수 있는지 확실하지 않다. 그래서 이용자들의 반발로 게임사들은 일정 금액 이상으로 사용하면 원하는 아이템을 얻는 '천장' 시스템을 도입했고, 이를 활용해 여러 수익 창출법을 추가했다. 이 시스템이 지속 과금 유도에 미치는 영향에 대해 알아본다.
최근 추천 시스템 연구에서는 사용자와 아이템 간 상호 작용을 보다 잘 표현하고자 다양한 딥 러닝 모델을 적용하고 있다. ONCF(Outer product-based Neural Collaborative Filtering)는 사용자와 아이템의 행렬을 외적하고 합성곱 신경망을 거치는 구조로 2차원 상호작용 맵을 제작해 사용자와 아이템 간의 상호 작용을 더욱 잘 포착하고자 한 대표적인 딥러닝 기반 추천시스템이다. 하지만 합성곱 신경망을 이용하는 ONCF는 학습 데이터에 나타나지 않은 분포를 갖는 데이터의 경우 예측성능이 떨어지는 귀납적 편향을 가지는 한계가 있다. 본 연구에서는 먼저 NCF구조에 Transformer에 기반한 ViT(Vision Transformer)를 도입한 방법론을 제안한다. ViT는 NLP분야에서 주로 사용되던 트랜스포머를 이미지 분류에 적용하여 좋은 성과를 거둔 방법으로 귀납적 편향이 합성곱 신경망보다 약해 처음 보는 분포에도 robust한 특징이 있다. 다음으로, ONCF는 사용자와 아이템에 대한 단일 잠재 벡터를 사용하였지만 본 연구에서는 모델이 더욱 다채로운 표현을 학습하고 앙상블 효과도 얻기 위해 잠재 벡터를 여러 개 사용하여 채널을 구성한다. 마지막으로 ONCF와 달리 부가 정보(side information)를 추천에 반영할 수 있는 아키텍처를 제시한다. 단순한 입력 결합 방식을 활용하여 신경망에 부가 정보를 반영하는 기존 연구와 달리 본 연구에서는 독립적인 보조 분류기(auxiliary classifier)를 도입하여 추천 시스템에 부가정보를 보다 효율적으로 반영할 수 있도록 하였다. 결론적으로 본 논문에서는 ViT 의 적용, 임베딩 벡터의 채널화, 부가정보 분류기의 도입을 적용한 새로운 딥러닝 모델을 제안하였으며 실험 결과 ONCF보다 높은 성능을 보였다.
모바일 기기의 확산으로 소셜 네트워크 서비스나 전자상거래 사이트의 사용자 수가 급증하고 있고 사용자들이 남긴 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하고 있다. 그로 인해 전자 상거래 기업들은 사용자들이 남긴 방대한 양의 데이터로부터 어떻게 유용한 정보를 추출할 것인가 하는 과제를 갖게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 추천 시스템에 빅 데이터 처리 기법을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark 플랫폼에서 Tag 가중치를 적용한 협업 필터링 기법을 사용한 추천방식을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 높이기 위해 전처리 과정에서 Tag 데이터를 정제하고 아이템을 분류한 후 아이템 평가값에 기간 정보와 Tag 가중치를 적용하여 사용한다. RDD(Resilient Distributed Dataset)를 생성한 후 아이템 유사도와 예측값을 구하고 사용자에게 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다.
추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 아이템을 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법 중에 협동적 여과(collaborative filtering)는 상용화된 시스템에성공적인 적용이 이루어진 기법이다. 그러나 협동적 여과는 데이타의 희소성 문제(sparseness problem)와초기 추천 문제(cold-start problem)에 대해 취약점을 가 고 있다. 만약 매우 적은 양외 선호도 데이타가존재하면 많은 유사 사용자를 찾기 어려우며, 이것은 추천 성능을 저하시키는 요인으로 작용한다. 또한 선호도 정보가 없는 새로운 사용자에게는 아이템을 전혀 추천할 수 없는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 사용자와 아이템에 대한 추가 속성 정보를 통합하여 협동적 여과의 희소성 문제와 초기 추천 문제를 해결하 고 추천 성능을 향상시키는 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 기법은 추가 속성 정보의 확률분포를 이용하여 알려지지 않은 선호도 값을 예측함으로써 선호도 데이타를 변경 고, 변경된 선호도 데이타에 협동적 여과를 적용하여 top-N 추천을 생성하는 것이다. 이와 같은 선호도 데이타 변경 기법을 데이타 블러링(data blurring)이라 한다. 몇 가지 실험 결과를 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.
후지필름 공식 대리점인 성도GL이 공급하는 Acuity LED 1600은 드루파2012에서 소개된 후 국내에는 올해 초부터 본격적으로 공급되기 시작했다. 적은 투자비용으로도 넓은 범위의 프린팅 서비스 영역을 확대함으로써 기존고객을 유지하는 한편, 신규고객을 발굴할 수 있는 경쟁력 있는 제품으로 주목받고 있다.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.
MPEG-21 멀티미디어 프레임워크는 다양한 종류의 네트워크와 장치들이 멀티미디어 자원을 보다 효율적으로 전달하고 사용할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 하고 있다. MPEG-21의 주요한 목표 중 하나는 서로 다른 기종의 단말기기에서 동일한 가독성을 보여주는 멀티미디어 스트리밍(streaming)을 지원하기 위해서 디지털 아이템 적응(digital item adaptation, DIA)을 통한 광범위한 멀티미디어 접근성, 다시 말해서 UMA (universal multimedia access)를 구현하는 것이다. 본 논문에서는 MPEG-21 디지털 아이템 적응을 이용하여 단말기기의 전력 소모를 절감할 수 있는 방법을 최초로 소개한다. MPEG-21 멀티미디어 프레임워크는 처음부터 단말기기의 전력 소모 절감을 목적으로 설계된 것이 아니기 때문에, 단말기기.의 전력 소모에 관련된 상세한 정보를 제공할 수는 없지만 몇 가지 제한된 정보는 현 시점에서도 이용가능하다. 따라서 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 MPEG-21 디지털 아이템 적응 표준을 따르는 여러 가지 전력 소모 절감 기법들을 제시하고, 각각의 전력 소모 절감 기법들 사이의 상호 의존 관계를 밝히고자 한다. 본 논문에서 소개한 전력 소모 절감 기법들을 단말기기에 적용하면 멀티미디어 서비스의 품질을 거의 손상시키지 않으면서 휴대용 멀티미디어 기기의 소비 전력을 최대 $66\%$까지 줄일 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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