• 인터넷정보학회논문지
• /
• 제14권5호
• /
• pp.59-67
• /
• 2013

본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권3호
• /
• pp.99-107
• /
• 2010

교통수요예측 과정 중 수단선택과정은 적용시 매우 복잡하여, 선택자의 특성을 이해하기도 매우 까다로운 과정이다. 일반적으로 수단 선택시 선택자의 사회경제적인 요소 외에도 심리적인 요인이나 특성들도 중요한 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 따라서, 심리적인 요인이나 특정한 선호도를 선택모형 상에서 적용할 수 있는 방법론에 대한 활발한 연구가 진행되고 있으며, 이러한 연구 중에서 잠재계층분석(Latent Class Analysis)는 이론적으로 매우 가능성이 있는 접근 방법으로 인식되고 있다. 본 연구에서는 심리적인 요인과 특성들이 수단선택에 미치는 영향을 분석하기 위하여 잠재계층분석(latent class cluster analysis)을 실시하여 계층을 분리하였다. 또한, 계층별로 나타나는 수단선택모형과 잠재 계층을 고려하지 않은 수단선택모형을 비교하여 잠재계층의 수단 선택 행태가 각기 다름을 보이고자 한다. 본 연구는 한강 수상교통 도입에 대한 일반 시민의 선호도 조사와 SP자료를 바탕으로 분석되었으며, 잠재계층분석은 잠재 선호를 고려할 수 있는 가능성 높은 접근임을 보였다.

• 한국경제지리학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.337-350
• /
• 2019

전남 광양시는 우리나라를 대표하는 철강 도시 중 하나이다. 광양제철소는 지역경제 핵심이며, 광양제철소 협력사 59개사는 9,300~9,500명을 고용하여 일자리 창출의 인큐베이터 역할을 하고 있다. 하지만 20~30대 연령층의 지속적인 이직으로 구인난을 겼고 있다. 이 연구 목적은 잠재적 구직자를 대상으로 구인난을 겪고 있는 광양제철소 협력사에 대한 인지 및 취업 선호도를 분석하는 것이다. 이를 위해 표본집단을 전남 동부 지역, 광주권, 수도권으로 구분하여 설문조사를 통해 자료를 수집 분석하였다. 광양제철소 협력사에 대한 인지도는 낮았고, 기업 취업 정보에 대한 인지도는 매우 낮았다. 이런 낮은 인지도는 광양시를 포함한 전남 동부 지역에 거주하는 잠재적 구직도 동일하였다. 하지만 협력사 취업 선호도는 비교적 높았다. 협력사에 대한 잠재적 구직자의 낮은 인지도는 구직자에게 구직난을, 협력사에게는 구인난을 겪게 하는 배경 중 하나로 판별되었다. 구직난과 구인난 간 미스매칭을 해소하기 위한 지역노동시장을 고려한 장소기반 정책이 필요한 것으로 밝혀졌다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권6호
• /
• pp.621-627
• /
• 2017

협업필터링은 사용자들이 평가한 항목들의 유사성을 기반으로 평가되지 않은 항목을 효과적으로 추천해주는 기법이다. 기존에는 사용자가 평가하지 않은 항목 중 상위 N개 항목의 추천 정확도를 높이기 위하여 사용자의 항목의 대한 상대적 선호도를 반영하는 쌍 기반 선호도(pair-wise preference)와 목록 기반 선호도(list-wise preference)가 제안되었다. 하지만 이러한 방법들은 사용자가 평가한 항목 간의 상대적인 선호도를 표현하는데 한계가 있으며, 각각의 항목들의 중요도를 반영할 수 없는 단점이 있다. 본 논문에서는 유사도 및 순위 값을 계산할 때 평점 선호도 표현 방법과 역 사용자 빈도수(inverse user frequency)를 이용하여 사용자의 잠재된 선호도를 표현하는 새로운 방법을 제안한다. 제안 방법을 메모리 기반 협업필터링에 적용하여 비교한 결과 기존 방법보다 최대 2배 이상 정확도가 향상되는 것을 확인할 수 있었다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2016년도 추계학술대회
• /
• pp.135-136
• /
• 2016

최근 각종 사물인터넷 제품이 시장에 출시되면서 관련 업체들은 시장 선점을 위해 표준화 플랫폼 분야에서 경쟁을 벌이고 있다. 또한 이동통신 3사를 중심으로 가정용 사물인터넷 서비스를 앞 다투어 출시하면서 시장을 뜨겁게 달구고 있다. 대표적 출시된 서비스는 스마트홈 관련 서비스가 있다. 이동통신 기반 사물인터넷 서비스는 초기 단계에 머물고 있으며 지속적으로 다양한 서비스가 출시될 것으로 예상된다. 이러한 시점에 이미 출시된 서비스를 중심으로 사물인터넷 서비스에 대한 선호도 분석을 기획하게 되었다. 새로운 제품이나 서비스가 출시되는 경우에 잠재적인 구매자들이 제품 및 서비스가 어떠한 속성에 영향을 받아 그 제품이나 서비스를 선택하게 되는지에 대한 연구는 연구자에게 매우 흥미로운 주제이다. 따라서 문헌분석과 시장조사를 통해 사물인터넷 서비스를 고찰하여 선호도 분석 개념모델을 완성하고자 한다. 또한 이동통신 3사에 근무하는 직원(전문가)를 중심으로 설문을 통해 선호도 분석을 하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 이론적 실무적 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
• /
• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.581-586
• /
• 2007

정부의 IT839정책과 함께 유비쿼터스 환경이 실현되고 있는 요즘, 홈 네트워크 산업은 크게 성장하고 있는 추세이다. 이에 발맞추어 홈네트워크 산업의 활성화를 위해 정책 제안이나 현황 보고와 같은 연구들이 많이 이루어졌다. 그러나 이용자들의 입장에서 홈네트워크 서비스에 대한 관심이나 선호분포에 관한 연구는 부족하다. 따라서 븐 연구의 목적은 홈네트워크 서비스들에 대한 이용자들의 선호도를 조사하는데 있다. 이를 위해 먼저 다양한 홈네트워크 서비스들을 특성에 따라 분류한 후 잠재 이용자들을 대상으로 각 서비스에 대한 호감도를 조사하였다. 그 후 잠재 이용자들의 특성에 따라 홈네트워크 서비스들과 대응일치분석(Correspondence Analysis)을 하였다. 연구 결과 모든 잠재 이용자들이 안전관련 서비스에 높은 관심을 표하였으며 특히 고령일수록 그 관심은 더 높게 나타났다. 그리고 인터넷을 거의 사용하지 않는 집단은 홈네트워크 서비스에 낮은 관심을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제14권12호
• /
• pp.233-244
• /
• 2009

본 연구는 향후 40세 이상의 예비노인 및 노인들이 주도적으로 활용할 수 있는 전문 인터넷 포탈사이트를 실버포탈(silver portal)로 정의하고, 이러한 포탈이 향후 제공할 수 있는 콘텐츠 유형에 대하여 잠재 실버포탈 이용자들이 어떠한 선호도를 나타내는가를 파악하고자하였다. 특히, 본 연구에서는40세 이상의 예비노인의 개인의 특성(인구통계적 특성, 인터넷 이용 특성)에 따라 실버포탈이 제공할수 있는 콘텐츠 유형에 대한 선호도가 차이가 존재하는가를 탐색적 관점에서 파악함으로써, 향후 관련 실증연구들에서 적용하여 사용할수 있는 연구명제를 제시하고자 하였다. 이러한 연구목적을 달성하기 위해서, 본 연구에서는 서울과 경기지역에 거주하는 40세 이상의 인터넷 이용자들을 대상으로 설문지를 의뢰하여 실증적 통계분석을 수행하였다. 결과적으로, 본 연구는 개인의 여러 가지 특성에 따라 실버포탈의 콘텐츠 유형에 대한 선호도가 달라지는가를 파악할 수 있었으며, 이러한 분석결과를 토대로 향후 관련 연구들에서 적용할 수 있는 연구명제들을 제시할 수 있었다.

• 대한교통학회지
• /
• 제28권4호
• /
• pp.119-128
• /
• 2010

통행자의 통행수단선택행태는 개인의 사회경제적 속성과 수단의 속성뿐만 아니라 통행자 개인의 잠재된 통행행태 즉, 통행행태적 선호도 역시 큰 영향을 미친다. 통행수단선택행태에 특정한 영향을 미치는 잠재통행행태를 수단선택모형에 반영한다면 비관측요인에서 기인하는 오차를 크게 줄일 수 있고, 통행행태에 대한 다양하고 보다 합리적인 해석이 가능하다. 본 연구에서는 한강 수상대중교통 도입에 따른 수단선택행태조사 자료를 활용하여 잠재변수를 정의하고 새로운 수단에 대한 분석이 가능한 RP/SP 결합모형을 구축하였다. 잠재변수는 행태설문조사자료를 기반으로 요인분석을 통해 계량화하였다. 모형구축결과 통행자들의 잠재된 통행행태는 수단선택행태에 유의한 영향을 미치고, 잠재변수를 반영한 경우 모형의 적합도가 향상되었다. 또한 잠재행태 관점에서도 RP/SP 결합모형이 SP모형에 비해 합리적인 것으로 분석되었다.

• 한국환경생태학회지
• /
• 제30권3호
• /
• pp.434-442
• /
• 2016

스트레스 수준에 따라 산림치유 프로그램의 선호도에 차이가 있는지를 살펴 보았다. 편의표본추출(convenience sampling)방법을 이용하여 성인 남 여를 대상으로 산림치유 프로그램 선호도와 사회 심리적 스트레스 척도에 관한 설문을 실시하였다. 사회 심리적 스트레스 척도(PWI-SF: Psycho social Well-being Index Short Form)를 근거로 성인 620명을 건강군, 잠재적 스트레스군, 고위험군으로 분류하였다. 자료분석은 SPSS 21.0 프로그램을 사용하였다. 스트레스 수준에 따른 세 군 사이의 산림치유 프로그램 선호도 차이를 알아보기 위해 일원 분산분석(one-way ANOVA)을 이용하였다. 스트레스 수준에 따라 산림치유 프로그램 선호도(호흡법 호흡체조, 자유롭게 숲속걷기, 물 흐르는 소리 듣기, 카운슬링 상담 등 전문가 코칭, 스트레스 관련 강의, 대인관계 커뮤니케이션 강의, 경관보기, 숲 해설 듣기, 삼림욕 풍욕 일광욕)에 있어서 차이가 있었다. 고위험 스트레스군은 카운슬링 상담 등 전문가 코칭, 스트레스 관련 강의, 대인관계 커뮤니케이션 강의 등의 인지적인 접근의 프로그램을, 건강군은 호흡법 호흡체조, 자유롭게 숲속걷기(신발착용), 물 흐르는 소리 듣기, 경관보기, 삼림욕 풍욕 일광욕 등의 오감을 활용하는 감성적인 접근의 프로그램을 각각 상대적으로 높게 선호하는 것으로 나타났다. 잠재적 스트레스군에 있어서는 두드러진 선호도가 발견되지 않았다. 본 연구 결과가 스트레스 정도에 따른 산림치유 프로그램을 개발을 위한 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.111-128
• /
• 2023

인공지능(AI) 기술이 발전함에 따라 빅데이터 기반의 상품 선호도 추정 개인화 추천시스템에 관심이 증가하고 있는 추세이다. 하지만 개인화 추천이 적합하지 않은 경우 고객의 구매 의사를 감소시키고 심지어 금융상품의 특성상 막대한 재무적 손실로 확대될 수 있는 위험을 가지고 있다. 따라서 고객의 특성과 상품 선호도를 포괄적으로 반영한 추천시스템을 개발하는 것이 비즈니스 성과 창출과 컴플라이언스 이슈 대응에 매우 중요하다. 특히 금융상품의 경우 개인의 투자성향과 리스크 회피도에 따라 고객의 상품 선호도가 구분되므로 축적된 고객 행동 데이터를 활용하여 맞춤형 추천서비스를 제안하는 것이 필요하다. 이러한 고객의 행동 특성과 거래 내역 데이터를 사용하는 것뿐만 아니라, 고객의 인구통계정보, 자산정보, 종목 보유 정보를 포함하여 추천 시스템의 콜드 스타트 문제를 해결하고자 한다. 따라서, 본 연구는 고객의 거래 로그 기록을 바탕으로 고객의 투자성향과 같은 특성 정보와 거래 내역 및 금융상품 정보를 통해 고객별 금융상품 잠재 선호도를 도출하여 딥러닝 기반의 협업 필터링을 제안한 모형이 가장 성능 우수한 것을 확인하였다. 본 연구는 고객의 금융 투자 메커니즘을 기반으로 금융상품 거래 데이터를 통해 미거래 금융상품에 대한 예상 선호를 도출하는 추천 모델을 구축하여, 선호가 높을 것으로 예상되는 상위 상품군을 추천하는 서비스를 개발하는 것에 의의가 있다.