• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권8호
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• pp.1062-1072
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• 2004

협력적 여과 시스템은 ｛사용자-문서｝의 행렬을 기반으로 사용자에게 웹 문서를 추천하는 데 있어서 효율적인 시스템이다. 그러나 협력적 여과 시스템은 초기 평가 문제와 희박성으로 인하여 추천의 정확도가 저하된다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 사용자 프로파일을 생성시킴으로써 자동으로 선호도를 평가하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 사용하는 프로파일은 협력적 여과 시스템에서의 ｛사용자-문서｝ 행렬을 기반으로 생성된 사용자 프로파일에 내용 기반 여과 시스템에서 연관 피드백을 이용하여 생성한 사용자 프로파일을 상호정보의 방법에 의해 병합함으로써 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일이다. 생성한 내용 기반 협력적 사용자 프로파일을 정규화시키고, 정규화한 프로파일을 협력적 여과 시스템의 ｛사용자-문서｝ 행렬에 반영함으로써 자동으로 선호도를 평가한다. 제안된 방법은 사용자가 웹 문서에 대해서 선호도를 평가한 데이터베이스에서 평가되었으며, 기존의 방법보다 보다 효율적임을 증명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.448-453
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• 2023

대규모 언어 모델 (Large Language Model, LLM)을 인간의 선호도 관점에서 평가하는 것은 기존의 벤치마크 평가와는 다른 도전적인 과제이다. 이를 위해, 기존 연구들은 강력한 LLM을 평가자로 사용하여 접근하였지만, 높은 비용 문제가 부각되었다. 또한, 평가자로서 LLM이 사용하는 주관적인 점수 기준은 모호하여 평가 결과의 신뢰성을 저해하며, 단일 모델에 의한 평가 결과는 편향될 가능성이 있다. 본 논문에서는 엄격한 기준을 활용하여 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있는 평가 프레임워크 및 평가자 모델 'FubaoLM'을 제안한다. 우리의 평가 프레임워크는 심층적인 평가 기준을 통해 다수의 강력한 한국어 LLM을 활용하여 연쇄적 사고(Chain-of-Thought) 기반 평가를 수행한다. 이러한 평가 결과를 다수결로 통합하여 편향되지 않은 평가 결과를 도출하며, 지시 조정 (instruction tuning)을 통해 FubaoLM은 다수의 LLM으로 부터 평가 지식을 증류받는다. 더 나아가 본 논문에서는 전문가 기반 평가 데이터셋을 구축하여 FubaoLM 효과성을 입증한다. 우리의 실험에서 앙상블된 FubaoLM은 GPT-3.5 대비 16% 에서 23% 향상된 절대 평가 성능을 가지며, 이항 평가에서 인간과 유사한 선호도 평가 결과를 도출한다. 이를 통해 FubaoLM은 비교적 적은 비용으로도 높은 신뢰성을 유지하며, 편향되지 않은 평가를 수행할 수 있음을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제9권2호
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• pp.109-121
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• 2004

본 논문은 고객에 대한 정보를 세분화하고 분석한 후 새로운 개인화 정보를 생성하여 자동으로 각 개별고객에게 개인화된 정보를 자동으로 제공해 줄 수 있는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 고객의 이메일 오픈율과 마우스 이벤트 정보를 분석 및 계산하여 개별 고객의 관심 정보 및 선호 이메일 양식을 생성한다. 생성된 관심 정보와 선호 이메일 형식를 이용하여 개별 고객의 관심 정보를 고객이 선호하는 이메일 규격 및 형식에 맞게 에이전트를 통해 자동으로 재구성하여 고객에게 푸쉬해 준다. 설계하고 구현한 시스템은 실험을 통한 성능평가에서 높은 이메일 오픈율과 사용자 만족도를 보였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.21-29
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• 2005

대부분의 자동협상시스템은 협상의 진행과정에 있어 협상자의 제안에 의존적이라 할 수 있다. 특히 협상속성에 대한 선호도, 평가함수 그리고 협상전략 등은 협상자에 의해 협상라운드마다 다양하게 변화하게 되고 이러한 특징은 협상의 수정제안 생성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 협상자의 참여를 최소화하는 자동협상방법론 및 협상 모델을 제안하였다. 협상자의 참여를 최소화하기 위하여, 협상자의 속성에 대한 선호도는 판매자와 구매자의 제안값에 대한 비율에 의해 예측되었으며, 협상자의 평가함수는 각 협상라운드마다 최소자승법을 통하여 예측한 후, 결정계수($R^2$)값에 의해 평가함수가 선택되도록 하였다. 또한 본 연구에서는 예측된 속성에 대한 선호도와 평가함수를 이용하여 최적 수정 제안을 유전알고리즘을 이용하여 생성하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.31-40
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• 2020

자유 여행자들이 증가함에 따라 다양한 자동여정생성 서비스가 생겨났지만, 자동여정생성 방법에 대한 연구는 아직 활발히 진행되지 않고 있다. 본 연구에서는 이미 개발된 전문가 추천 경로를 바탕으로 여행지별 선호점수를 수집하고 거리와 선호에 따라 여정을 자동생성하는 알고리듬을 개발하였다. 제안된 여정생성 알고리듬을 성능을 검증하기 위해 싱가포르, 방콕 및 다낭의 세 여행지에 대해서 30개의 여정을 본 연구에서 제안한 자동여정생성 알고리듬과 차량경로문제 알고리듬을 사용하여 생성한 두 여정 데이터의 평균 이동거리를 t-검정과 평가자간 신뢰도를 통해 제안된 알고리듬의 효율성과 효과성을 비교하였다. 실험결과, 제안 알고리듬을 기반으로 한 여정이 차량경로문제(Vehicle routing problem: VRP) 알고리듬의 여정과 다르지 않아 제안된 알고리듬의 효율성을 입증하였고. 두 여행전문가의 정성적 평가를 통해, 제안된 알고리듬으로 생성된 여정이 실제 사용에 충분히 효과적임을 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1176-1178
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• 2013

협업 필터링(Collaborative Filtering)이란 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하여, 아이템에 대한 목표 사용자의 선호도와 다른 사용자의 선호도를 비교 분석하여 목표 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 기법이다. 그러나 협업 필터링 기법은 고객 정보와 평가 정보가 충분히 많아야 정확성이 높은 추천 결과가 나타난다. 본 논문에서는 영화를 한 번도 평가하지 않은 사용자들에게 영화를 추천 해주기 위한 즉, 협업 필터링의 희박성 문제(Sparsity Problem)를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 개인의 감정 정보를 이용하여 문제를 해결하는 방법을 소개한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.635-636
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• 2014

최근 몇 년간 전세계적으로 모바일 기기의 사용이 급속도로 증가되고 있다. 이는 모바일 App 기반으로 하는 전자상거래 형태의 다양한 변화와 웹과 같은 영향력 있는 모바일 앱 스토어의 성장에 영향을 주었다. 그러나, 수많은 App스토어에 존재하고 있는 애플리케이션은 간편한 추천방법으로 사용자에게 뷰 정보를 제공하여 다수의 사용자는 원하는 아이템을 찾는데 많은 시간과 노력을 기울여야 한다. 이에 본 논문에서는 재능마켓으로 "재능쇼핑"을 위해 집단지성을 기반으로 하는 재능추천 시스템을 제안한다. 이는 집단 지성을 기반으로 사용자의 선호도 정보와 재능정보를 분석 평가하여 구매자에게 재능쇼핑에 대한 아이템을 자동 추천하도록 설계 구현하였다. 따라서 본 논문에서 제안한 시스템은 소비자에게는 맞춤형 구매정보 제공을 가능하게 하며, 오픈 마켓 관리자에게는 구매자의 니즈에 대한 자동분석과 사용자 구매 효율성의 증진이 향상될 것으로 기대한다.

• 대한설비공학회지:설비저널
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• 제29권9호
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• pp.75-78
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• 2000

환경친화적 자동차에 대한 관심이 커질수록 여러 분야에서 시스템 설계의 영향을 더욱 더 잘 이해하려는 노력이 진행되고 있다. 자동차용 냉방기의 경우 냉방시스템의 세밀한 분석과 환경에 미치는 영향을 최소화하기 위한 설계가 이루어지고 있다. 그 중에서도 냉매의 선택과 그 냉매의 환경적 영향에 대한 자세한 연구가 필요하다. 몬트리올 조약 이후 자동차 산업계는 대부분 R-134a를 채택하고 있는데 이는 R-134a가 오존층을 파괴하지 않을 뿐 아니라 적절한 사이클 효율을 가지면서 안전하고 비독성이며 불연성이기 때문이었다. 최근 지구온난화와 이산화탄소($CO_2$)의 발생원에 대한 관심은 산업계가 사용냉매를 재검토하게 하는 계기가 되었으며, R-134a도 교토 조약의 규제냉매에 속해 있어 자동차용 냉방기의 대체냉매에 대한 연구가 시급하다고 여겨지고 있다. R-134a와 관련된 주된 논점은 냉매 누설시의 영향이다. R-134a의 지구온난화지수(GWP)는 1,300인데, 이는 누출되었을 때 1,300배의 이산화탄소가 누출된 것과 동일하다는 것을 의미하다. 최근 자연냉매의 선호와 맞물려 냉매로서 이산화탄소의 평가에 많은 관심이 모아지고 있다. 본 글에서 자동차용 냉방기의 대체냉매로서 이산화탄소의 상대적인 장점과 R-134a와의 비교에 대해 수행된 연구결과를 나타내었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.521-524
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• 2017

최근 다양한 웹툰 콘텐츠의 증가와 함께 스마트폰 보급률이 높아지면서, 사용자들의 실시간 웹툰 서비스의 이용이 증가하고 있다. 웹툰 콘텐츠의 가치가 갈수록 점점 높아지고 있으며, 각종 영화 애니메이션 게임 등 다양한 콘텐츠 사업에 많은 데이터가 사용되고 있다. 본 논문에서는 기존 웹툰의 리뷰를 오피니언 마이닝기법을 사용하여 각 웹툰의 선호도를 평가하며 나이, 성별, 선호 장르, 선호 웹툰 플랫폼 등과 같은 개인 성향을 통하여 사용자간의 유사도를 측정하는 협업 필터링 방법을 적용해 각각의 사용자들이 보고 싶어하는 웹툰을 자동적으로 추천해주는 웹툰 추천 시스템을 제안한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제39권2호
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• pp.123-146
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• 2005

이 연구에서는 문서 자동분류에서 분류자질 선정과 가중치 할당을 위해서 일관된 전략을 채택하여 kNN 분류기의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 모색하였다. 문서 자동 분류에서 분류자질 선정 방식과 자질 가중치 할당 방식은 자동분류 알고리즘과 함께 분류성능을 좌우하는 중요한 요소이다. 기존 연구에서는 이 두 방식을 결정할 때 상반된 전략을 사용해왔다. 이 연구에서는 색인파일 저장공간과 실행시간에 따른 분류성능을 기준으로 분류자질 선정 결과를 평가해서 기존 연구와 다른 결과를 얻었다. 상호정보량과 같은 저빈도 자질 선호 기준이나 심지어는 역문헌빈도를 이용해서 분류 자질을 선정하는 것이 kNN 분류기의 분류 효과와 효율 면에서 바람직한 것으로 나타났다. 자질 선정기준으로 저빈도 자질 선호 척도를 자질 선정 및 자질 가중치 할당에 일관되게 이용한 결과 분류성능의 저하 없이 kNN 분류기의 처리 속도를 약 3배에서 5배정도 향상시킬 수 있었다.