• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.139-152
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• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.51-60
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• 2021

디지털 미디어와 처리기술의 발전으로 여러 교육 분야에서 학습자의 문맥 데이터에 기반한 맞춤형 교육의 수요가 증가하고 있다. 음악 교육에서도 학습자의 숙련도와 연습량, 능력치 등을 고려하여 학습자에게 적합한 교육 컨텐츠를 제공해주는 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 코드를 습득하려는 학습자에게 적합한 악보를 추천하는데 도움을 주기 위하여 연습 데이터와 악보의 코드 데이터를 추출하고 분석하는 기법을 정의하였다. 구체적으로, 학습자의 숙련도 프로파일을 구축하고, 악보로부터 코드 시퀀스 패턴을 추출하여 이들의 관계를 분석하고 시각화하였다. 그리고 악보 유사도, 학습자의 숙련도 유사도, 학습자의 악보 및 코드 숙련도, 학습자별 마스터된 코드와 코드 시퀀스 패턴에 대한 분석을 수행하여 맞춤형 교육에 활용 가능성을 보였다. 이후 사용자가 선택한 악보 리스트를 대상으로 통합 요약된 코드 시퀀스 그래프를 생성하면 여러 악보를 동시에 고려한 코드 연습 프로그램을 효과적으로 만들 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.91-94
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• 2008

정보 기술의 발전으로 인해 이용할 수 있는 정보가 기하급수적으로 늘어남에 따라, 사용자는 원하는 정보를 얻는 데 어려움을 겪게 되고, 양질의 정보를 찾기 위해 많은 시간을 들이고 있다. 이에 사용자의 의도를 정확하고 명백하게 드러내는 태그 정보에 기반한 협력적 필터링 기법을 이용하여 사용자가 원하는 적절한 음악을 추천하는 시스템을 제안하며, 태그의 확장을 통한 협력적 필터링 기법의 성능 향상을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2014년도 추계학술대회
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• pp.59-62
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• 2014

다양한 센서를 내장한 스마트기기가 보급되면서 개인의 활동부터 환경 상태까지 광범위한 미시 데이터의 수집이 가능해졌고, 또한 데이터 저장매체의 가격과 통신비용이 급격히 하락하고 있으며, 컴퓨터의 연산능력과 데이터 분석 방법론도 눈부시게 성장하는 중이다. 이러한 데이터 처리 기술의 발전과 함께 빅데이터에 대한 사회적 인식의 제고가 맞물리며 빅데이터 시장이 빠르게 성숙하고 있다. 이에 따라 국내 외 대다수의 기업들이 빅데이터 기술을 도입 검토 중에 있으며, 특히 글로벌 콘텐츠(방송, 음악, 도서 등) 기업들의 맞춤형 추천 서비스 성공 사례들로 인해 빅데이터 기술이 콘텐츠 산업 업계의 차세대 먹거리로 주목을 받고 있다. 이에 본 논문은 국내 케이블 방송 사업자들이 빅데이터 기술을 접목한 차별화된 서비스 제공을 통해 고객에게 새롭고 차별화된 가치를 제공할 수 있는 서비스 방안에 대해서 연구하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.631-633
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• 2005

다양한 형태의 상황 정보를 결합하여 추론하기 위해 베이지안 네트워크를 많이 사용한다. 그러나 일반 베이지안 네트워크는 각 노드의 상태가 이산적이기 때문에, 연속적이거나 여러 상태가 동시에 존재할 수 있는 현실의 상황 정보를 처리하기 어렵다. 본 논문에서는 이와 같은 베이지안 네트워크의 단점을 보완하기 위해 다양한 형태의 상황 정보를 퍼지를 통해 전처리하여 베이지안 네트워크를 통해 추론하는 퍼지 베이지안 네트워크를 제안한다. 유용성을 보이기 위해 음악 추천 에이전트를 설계하여 일반 베이지안 네트워크와 비교 실험한 결과, 제안한 방법으로 다양한 상황 정보에 대해 유연한 처리가 가능함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.754-756
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• 2013

건강, 운동에 관한 관심이 고조되고 레저를 즐기는 사용자층이 확대되어 감에 따라 다양한 종류의 레저형 시뮬레이터에 대한 개발이 이루어지고 있다. 그러나 단순 운동을 위한 스포츠 시뮬레이터는 흥미를 반감시켜 지속적인 운동에 대한 저해하는 요소가 된다. 본 논문에서는 이런 시뮬레이터의 한계를 극복하기 위해 다양한 콘텐츠를 접목시킨 스포테인먼트형 자전거를 제안한다. 이를 위해 개인 신체 정보를 입력을 통해 프로그램 추천 및 이력관리가 가능하고 흥미요소인 게임, 음악 등을 동시에 즐기면서 운동을 할 수 있는 자전거 시뮬레이터 UXBike 시스템 개발한다. 이는 보편화된 운동 레저 시뮬레이터와 콘텐츠의 융합을 통해 사용자의 몰입도 향상 및 지속적인 관심을 갖게 하는 계기가 될것이라 판단된다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권5호
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• pp.275-280
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• 2022

본 논문은 비대면 미술감상 교육을 위해 사용자의 상황 정보 및 취향에 맞는 태그가 융합된 융·복합 예술 플레이리스트 콘텐츠를 사용자에게 추천하는 기술을 제안하고자 한다. 제안한 기술의 구현을 위해 예술 작품의 특성을 분석하고, 분석된 작품들의 태그를 기반으로 관련된 음악과 미술작품을 매칭한다. 또한 매칭된 작품을 활용해 융·복합 예술 관람 플레이리스트 콘텐츠를 자동으로 생성하는 기술을 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 한국조경학회지
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• 제43권1호
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• pp.82-95
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• 2015

본 연구는 정신질환자에 대한 청각적 요소의 심리적, 생리적 영향을 분석하여 정신병원 치유정원의 음경관 조성을 위한가이드라인을 얻는데목적이있다. 피실험자는전라북도에소재한정신병원의입원환자중주치의의추천을받은경증의 정신분열증 환자 27명을 대상으로 했으며, 조사는 2011년 10월에 이루어졌다. 조사는 피실험자에게 물소리, 새소리, 풍경소리 및 음악소리 등의 단일음과 이들의 일부로 구성된 4개의 복합음을 각각 들려주고, 뇌파 및 심리적 효과를 측정하였다. 물소리는 기분 좋고 활기를 불어넣을 수 있는 이미지로, 새소리는 듣기 좋고 유쾌한 소리로 인식되어 정신병원의 치유정원을 설계할 때에는 반드시 소리의 활력성을 고려해야 할 것이다. 물소리는 선호도도 높고, 심리적 활력성에 미치는 영향도 여타의 단일음 보다 탁월하다. 마음의 평정심에는 음악소리가 큰 영향을 미치며, 물소리는 심리적 활력성과 평정심에 모두 영향을 미치고 있다. 심리적 영향에 대한 단일음과 복합음을 비교하면 활력성에는 물소리, 평정심에는 음악소리와 같이 단일음이 복합음보다 영향력이 크다. 복합음에 대한 선호도는 물소리와 새소리로 구성된 복합음이 상대적으로 높고, 대체적으로 물소리가 포함된 복합음이 선호되었다. 단일음에 대한 생리적 반응을 분석한 결과, 마음의 평정심을 유도하기 위해서는 물소리나 새소리의 자연음보다는 인공음인 음악소리가 더 효과적이다. 생리적 반응에 있어서 평정심을 고취시키기 위하여 복합음을 도입할 경우에는 음악소리와 새소리 또는 음악소리와 물소리를 조합시키는 것이 바람직하지만, 복합음보다 단일음인 음악소리가 가장 효과적이다. 심리적 반응 및 생리적 반응을 종합적으로 분석하면 마음을 가장 평온하게 하는 것은 음악소리와 물소리이며, 가장 큰 활력을 불어 넣는 것은 물소리이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
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• pp.275-280
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• 2006

본 논문은 스마트 홈에서 다수 사용자를 대상으로 조화로운 미디어 서비스를 제공하는 ubiTV 응용을 제안한다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하고 인식하기 위해 정형화된 컨텍스트를 이용하는 ubi-UCAM2.0 을 기반으로 구현되었다. ubiTV 응용은 사용자의 상황정보를 수집하기 위해 위치추적 센서, 출입문센서, 소파센서 그리고 PDA 기반의 리모컨을 활용한다. 그리고 수집된 정보를 기반으로 사용자의 컨텍스트를 인식하고 맞춤형 서비스를 제공하는 방송, 영화, 음악, 영상 및 웹 등의 다양한 미디어 서비스로 구성된다. 이를 기반으로 ubiTV 응용은 사용자의 컨텍스트 및 미디어 콘텐츠 정보를 기반으로 개인화된 서비스를 제공하고 추천한다. 또한, 사용자 및 미디어 서비스 간의 협력을 통해 조화로운 서비스 및 콘텐츠 공유를 지원한다. 그리고 파노라믹 영상을 기반으로 한 직관적인 사용자 인터페이스와 서비스 디스커버리를 통해 사용자들이 미디어 서비스를 쉽고 편리하게 제어할 수 있도록 한다. 실험결과, 제안된 ubiTV 응용은 현재의 널리 사용중인 미디어 시스템과 달리 다수의 사용자들이 미디어 서비스를 함께 이용하고 관심 있는 멀티미디어를 서로간에 공유함을 알 수 있었다. 따라서, 제안하는 ubiTV 응용은 다수의 사용자들이 다양한 미디어 서비스를 조화롭게 이용하도록 함으로서 스마트 홈 환경에서 중요한 역할을 할 것으로 기대된다.