• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2007년도 한국지능정보시스템학회
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• pp.246-254
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• 2007

최근 유비쿼터스 환경이 대두됨에 따라 정보의 밀도가 높아지고 있으며, 기업에서는 고객이 제품을 구매함과 동시에 고객의 정보를 저장하여 활용할 수 있게 되었다. 이와 같은 환경은 고객의 요구사항을 사전에 미리 파악하여 적절한 시점과 상황에 맞는 정보를 전달할 수 있도록 하는 추천시스템에 대한 필요성을 증대시켰으며, 다양한 영역에서 추천시스템과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 지금까지의 추천시스템은 주로 제품 중심으로 논의되어 왔으나, 유비쿼터스 시장 환경에서는 매장에 대한 논의가 필요하게 되었다. 이는 고객이 다양한 매장을 방문할 수 있으며, 동일한 제품이라도 여러 매장에 동시에 존재할 수 있고, 매장 간의 동선이나 매장의 위치 및 분위기, 제품의 품질이나 가격 등에 대한 개인 선호도에 따라 같은 제품이라도 선호하는 매장은 다를 수 있기 때문이다. 따라서 본 연구에서는 고객의 선호도를 기반으로 유비쿼터스 시장 환경에 적합한 매장 추천시스템을 제안하고자 한다. 매장 추천시스템은 협업 필터링을 기반으로 하고 있으며, Apriori 알고리즘을 이용하여 관련성이 높은 매장들의 집합을 찾아 추천한다. 이 시스템은 기업보다는 고객 중심의 서비스를 제공해 줌으로써 고객의 쇼핑 효율성을 제고시킬 뿐 아니라 장기적인 관점에서 시장 활성화에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제7권1호
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• pp.149-159
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• 2001

최근 전자상거래에는 일대일 마케팅이나 협력적 정보여과기법등을 이용한 다양한 추천서비스가 도입되고 있다. 이러한 추천 서비스의 형태는 다양한 제약 조건을 갖고 계산 복잡도가 높은 제품의 경우에는 고객을 만족시킬 만큼 적절한 추천서비스가 이루어지기 어려울 것으로 본다. 본 논문에서는 Clancey의 Classification Problem Solving 방법과 제약조건 기반 Configuration기술을 통합하여, 이러한 문제를 해결할 수 있는 방법을 제시하였다. 이 방법은 Clancey의 이론에 따라 구성 복잡도가 높은 제품의 해집합 도메인을 분할하여 문제의 복잡도를 줄일 수 있도록 하였으며, 여기에서 선택된 도메인을 제약조건 기반 Configuration기술에 적용시킴으로써, 구매자와 제품 컴포넌트 사이에 존재하는 제약조건을 처리할 수 있도록 하였다. 제약조건기반 Configuration기술은 구매자에게 적합한 제품을 구성하기 위해서 제막 조건 판촉 문제(Constraint Satisfaction Problem; CSP)해결 기법을 이용한다. 또한 Clancey이론은 구매자의 만족도를 고려하기 위해서 정보검색 분야의 벡터공간 모델링 방법을 변형하여 적용하였다. 마지막으로 본 모델의 평가를 위해 전체 시스템의 수행시간 및 구매자 만족도를 비교 분석하였다

• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.91-103
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.475-480
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• 2005

인터넷상에 존재하는 수 많은 웹 페이지들에는 정형화되지 않은 각종 정보들이 이종의 형태로 산재되어 있다. 현재의 검색 기술을 통하여 필요한 정보를 찾아내는 것은 시간과 비용이 많이 소요되는 비효율적인 방법으로 이뤄지고 있다. 이러한 상황에서 사용자가 원하는 정보를 검색 및 추출해내어 정형화시키는 것은 매우 중요하다. 전자상거래의 폭발적 성장에도 불구하고 전자상거래 표준 활용 및 적용이 미비하여 e- Procurement, e-Marketplace, on-Line Shopping Mall 등에서 소비자가 원하는 상품 정보를 손쉽게 획득하지 못하고 있다. 이는 공급자에게는 보다 많은 매출의 기회를 구매자에게는 보다 좋은 자재 및 상품을 저렴한 가격에 소싱 할 수 있는 기회를 제공하지 못하는 문제점이 발생한다. 본 연구에서 제안하고자 하는 지능형 상품 에이전트는 소비자가 구매하고자 하는 특정 상품에 대한 공급자 검색 문제를 해결하기 위하여, 시스템 내부 정보의 확장 및 지식화 뿐만 아니라 웹 상의 다양한 상품 정보를 자동적으로 수집 및 가공하여 저장하는 역할을 수행한다. 이러한 연구를 위해서 사용한 기술은 우선 database 의 schema 를 읽어 들일 수 있는 DB schema reader, 인터넷 웹 페이지(웹문서)를 방문해서 다양한 정보들의 URL을 수집하는 일을 하는 Meta Search Engine 과 Focused Crawler, 그리고 다른 형태의 데이터 구조를 특정 목적에 따라 표준화된 형태로 바꾸는 Wrapper가 있다. 이러한 기술들을 연동하여 필요한 정보들을 추출 공급자 검색 문제를 해결하고자 하는 것이 연구의 목적이다. 정보추출은 사용자의 관심사에 적합한 문서들로부터 어떤 구체적인 사실이나 관계를 정확히 추출하는 작업을 가리킨다.앞으로 e-메일, 매신저, 전자결재, 지식관리시스템, 인터넷 방송 시스템의 기반 구조 역할을 할 수 있다. 현재 오픈웨어에 적용하기 위한 P2P 기반의 지능형 BPM(Business Process Management)에 관한 연구와 X인터넷 기술을 이용한 RIA (Rich Internet Application) 기반 웹인터페이스 연구를 진행하고 있다.태도와 유아의 창의성간에는 상관이 없는 것으로 나타났고, 일반 유아의 아버지 양육태도와 유아의 창의성간의 상관에서는 아버지 양육태도의 성취-비성취 요인에서와 창의성제목의 추상성요인에서 상관이 있는 것으로 나타났다. 따라서 창의성이 높은 아동의 아버지의 양육태도는 일반 유아의 아버지와 보다 더 애정적이며 자율성이 높지만 창의성이 높은 아동의 집단내에서 창의성에 특별한 영향을 더 미치는 아버지의 양육방식은 발견되지 않았다. 반면 일반 유아의 경우 아버지의 성취지향성이 낮을 때 자녀의 창의성을 향상시킬 수 있는 것으로 나타났다. 이상에서 자녀의 창의성을 향상시키는 중요한 양육차원은 애정성이나 비성취지향성으로 나타나고 있어 정서적인 측면의 지원인 것으로 밝혀졌다.징에서 나타나는 AD-SR맥락의 반성적 탐구가 자주 나타났다. 반성적 탐구 척도 두 그룹을 비교 했을 때 CON 상호작용의 특징이 낮게 나타나는 N그룹이 양적으로 그리고 내용적으로 더 의미 있는 반성적 탐구를 했다용을 지원하는 홈페이지를 만들어 자료 제공 사이트에 대한 메타 자료를 데이터베이스화했으며 이를 통해 학생들이 원하는 실시간 자료를 검색하여 찾을 수 있고 홈페이지를 방분했을 때 이해하기 어려운 그래프나 각 홈페이지가 제공하는 자료들에 대한 처리 방법을 도움말로 제공받을 수 있게 했다. 실시간 자료들을 이용한 학습은 학생들의 학습 의욕과 탐구 능력을 향상시켰으

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2001년도 추계학술대회 발표논문집:차세대 전상거래 시대의 비즈니스전략
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• pp.348-361
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• 2001

최근 몇 년 사이에 인터넷(Internet) 공간상에서 거래되는 선박매매 사이트의 출현으로 인하여 사이버해운거래 시장이 형성되고 있다. 인터넷은 다양한 정보제공자에 의해 광범위한 분야의 정보를 멀티미디어 형태로 전달한다는 점에서 매우 각광을 받고 있지만 이용자의 증가로 무수한 정보들이 걸러지지 못한 채로 Web상에 존재하게 되었다 따라서, 이러한 정보들을 체계적으로 정리하고, 이용자들의 구미에 맞게 가공된 정보의 필요성이 대두되게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해서 이용자가 원하는 것을 스스로 인지하고 판단하여 요구사항을 해결해주는 '지능적 대리인' 또는 '지능을 가진 도우미'라고 일컫는 지능형 에이전트(Intelligent Agent)의 필요성이 대두되었다. 지능형 에이전트는 그 다양한 기능으로 인하여 인터넷에서 매우 중요한 요소로 자리잡게 되었다. 우리나라를 비롯해서 선진 해운국에서는 선박매매사이트를 개설하여 사이버 공간상에서 거래를 수행하고 있지만, 사이트별 등록된 선박의 수가 많지 않을 뿐 아니라 거래대상 선박의 표현 방식도 사이트별 국가별로 매우 달라, 선박 매매 시 충분한 매매대상 선박정보를 획득하기 어려운 실정이다. 본 연구는 선박매매 시 고객에게 매매 선박정보를 제공해주는 선박매매용 에이전트 설계를 목표로 하고 있다. Bargainfinder, Bargainboat, Shopboat, Price watch 등 쇼핑몰을 대상으로 하는 비교쇼핑에이전트는 상용화되어 운영되고 있지만 선박매매용 에이전트에 관한 연구는 시도되지 않고 있다. 본 연구는 선박매매용 에이전트를 개발하기 위한 설계연구로서 다음 사항에 대한 연구가 시도되었다. (a) 구매 선박에 대한 요구사항 표현 방법 (b) 관련 선박의 표현, 등록 및 색인방법 (c) 공급 선박의 분류와 표현 방법 (d) 에이전트의 정보 수집을 위한 메시지 표현 방법 (e) 수집된 선박정보의 데이터베이스 저장 표현방법 (f) 요구 선박을 찾아주는 정보제공 서비스가 요구된다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.123-140
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• 2009

협업필터링은 상품을 추천하고자 하는 고객과 유사한 구매 행태를 보이는 고객들의 구매 정보를 반영하여 추천대상 고객이 아직 구매하지 않은 상품에 대한 선호도를 예측한 후 선호도가 높을 것으로 예측되는 상품을 추천해주는 시스템이다. 그러나 신규고객의 경우에는 과거 구매 이력의 부재로 선호도를 예측할 수 없어 추천이 어렵게 되는 신규고객 추천문제가 발생하게 된다. 이러한 신규고객 추천문제를 해결하기 위해 기존에 제시되었던 방법들은 추천의 정확도가 낮거나, 추천에 필요한 정보 획득이 어렵거나, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답해야 하는 부담이 있는 등의 문제로 인하여 그 실효성이 매우 낮다. 따라서 기존의 신규고객 추천 방법의 한계를 극복할 수 있는 새로운 접근방법의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 사회네트워크 분석에서 관계 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 협업필터링에 적용하여 신규고객의 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 방법을 제시한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 고객 네트워크 구성, 이웃고객 형성, 신규고객 상품추천 단계로 구성된다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 고객 구매 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험 결과로부터 제시한 추천방법이 기존의 신규고객 추천방법들과 비교하여 추천의 정확도는 높으면서도, 구매정보 외에 인구통계정보 등과 같은 추가 정보가 필요하지 않으며, 추천 전에 고객이 능동적으로 질의에 응답할 필요가 없는 새로운 방법임을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.159-182
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• 2009

본 연구에서는 기업에 이미 전산화되어 표준적인 형태로 존재하는 거래데이터를 이용하여 상품을 노드(node)로 놓고 동일 고객이 구매한 상품을 연결선(edge)으로 이은 상품 네트워크를 구성하였다. 사회 네트워크 분석에 널리 이용되는 중심성(Centrality)과 집중도(Centralization)를 구해서 고객의 구매패턴에서 중심이 되는 상품을 파악하였으며, 다른 상품들과 직간접적으로 연계되어 판매되는 상품관계의 총체적 흐름을 파악하고자 하였다. 또한성별, 연령별, 판매지역, 그리고 계절별 고객의 구매활동으로부터 도출되는 상품 네트워크에서 어떤 차이가 나타나는지 네트워크의 관점에서 밝히고자 하였다. 본 연구의 결과는 상품간의 구매관계 정보를 이용하여 교차판매, 상향판매, 그리고 추가판매 등을 보다 적극적으로 유도함으로써 기업의 매출증대와 더불어 판매상품의 다양성을 확보하기 위한 전략구축 방법과 평가 방법을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제22권4호
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• pp.139-155
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• 2016

본 연구는 한국지능정보시스템학회의 고유한 연구영역을 파악하고자 지능정보연구 학술지에 최근 3년 동안 게재된 논문들을 대상으로 키워드를 수집하여 프로파일링 기법과 동시출현빈도를 분석하였다. 이를 통하여 지능정보시스템 연구의 정통성과 정체성을 밝히는 동시에 향후 추구해야할 연구영역을 제시하고자 한다. 연구 정체성에 대한 상대적 위치를 파악하기 위하여 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사학회에 해당하는 한국경영정보학회 그리고 한국정보시스템학회의 키워드 및 연구방법론을 수집하여 비교하였다. 또한, 한국지능정보시스템학회에서 인공지능/데이터마이닝, 지능형인터넷, 지식경영에 대한 주요 분야를 중점적으로 다루고 있음을 고려할 때 각 분야의 대표적인 학회로 한국빅데이터서비스학회 및 한국빅데이터학회, 한국인터넷전자상거래학회, 한국지식경영학회의 연구 경향을 각각 비교 분석하였다. 키워드 분석 결과만을 요약하면, 한국지능정보시스템학회는 키워드 부문에서는 텍스트마이닝, 데이터 마이닝 및 추천시스템에 집중하고 있다는 것을 알 수 있었다. 인공지능/데이터마이닝 분야에서는 빅데이터 개념 자체와 감성분석에 초점을 두고 있고, 지능형인터넷 분야에서는 SNS와 구매의도, 신뢰, 기술수용모델에 집중하고 있었다. 지식경영 분야에서는 지식관리, 지식 공유 키워드에 집중함을 발견할 수 있었다. 더 나아가 한국지능정보시스템학회 뿐만 아니라 유사 연구 분야에서 생태계 전반적 융합 가능성을 진단해 보았다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.175-182
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• 2008

웹서비스와 상황인식서비스는 사용자의 요구에 따라 많은 종류의 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 사용자의 요구는 날로 다양해지고 있고 그에 발맞추어 다양한 종류의 서비스들이 서비스 제공 업체에 의해 새롭게 시장에 등장하고 있다. 하지만 사용자의 새로운 요청에 맞추어 새로운 서비스를 생산하거나 일부 사용자의 요구 때문에 새로운 서비스를 만드는 것은 비효율적이다. 그래서 최근에는 유저의 다양한 요청에 보다 유연하게 대응할 수 있는 기술들에 대한 연구가 이루어지고 있다. 그 중 단일 서비스의 조합을 통해 복합서비스를 제공할 수 있는 서비스 컴포지션이라는 기술이 주목을 받고 있다. 하지만, 기존 연구들은 다소 늦은 처리속도로 인해 빠른 응답이 필요한 실시간 상황인식서비스에는 부적합하다. 그래서 본 논문은 사례기반추론을 이용하여 기존 방법보다 빠른 서비스 컴포지션을 구현하는 방법을 제안한다. 그리고 제안하는 알고리즘을 검증하기 위해 사용자에게 이동서비스와 구매정보서비스를 이용하여 사용자의 이동 및 구매 요구를 만족하는 조합을 찾아주는 물건 구매 서비스 서비스를 구현하고 이 구현된 물건 구매 도우미 서비스에 제안하는 알고리즘과 기존 서비스 컴포지션 기법을 적용하여 각 알고리즘의 성능을 비교분석 한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 추계정기학술대회:지능형기술과 CRM
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• pp.325-332
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• 2000

데이터마이닝 분야에서 시계얼 데이터(time-series data)내에서 숨어 있는 순차패턴의 발견은 상품(Items)이나 어떤 사건(Event)과 같이 데이터의 특징이 명확한 대상에 대한 연구는 많이 되어왔으나 수치 값을 가지는 시계열 데이터에서 이들 내부에 숨어 있는 패턴을 발견하는 것은 최근에 관심을 가지게 되었다. 우리는 시계열 데이터를 시간적 변화에 따라 값의 변화 경향(Trend)이 같은 데이터 그룹을 패턴 요소인 벡터 (Vestor)로 표현하여 이들을 이용해서 흥미로운 패턴들을 발견한다. 이와 같은 벡터적인 표현으로 우리는 벡터들 간의 포함관계를 적용해 모든 가능한 형태의 패턴 발견을 목적으로 한다. 또한 경향성을 가진 패턴 요소를 사건(Event)과 같이 취급함으로써 다양한 종류의 시계열 데이터가 동시에 발생될 때 이들 상호간에 연관된 시간적 패턴을 찾을 수 있다. 따라서 이 연구에서 제안하는 경향성을 기초로 한 순차패턴의 탐식은 기업내부의 판매실적의 변화 패턴이나, 고객의 구매 행동분석에 적용이 가능하리라 여겨진다