• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권2호
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• pp.85-101
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• 2011

추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.254-266
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• 2020

상품 추천 서비스는 범람하는 온라인 정보 속에서 소비자의 정보탐색 시간을 절약해 준다. 본 연구에서는 프라이버시 계산 모델을 적용하여 추천 서비스 유형에 따른 소비자의 반응을 비교하였으며 인지된 개인화의 조절효과를 검증하였다. 연구 결과, 인지된 유용성과 클릭의도는 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천, 지인기반 추천 순으로 높게 나타났고, 프라이버시 염려는 지인기반 추천, 하이브리드 필터링 추천, 베스트셀러 추천 순으로 높았다. 인지된 개인화는 인지된 유용성에 있어서 추천 서비스 유형과 상호작용효과가 존재하는 것으로 나타났다. 인지된 유용성은 클릭의도에 긍정적인 영향을 주었으나 프라이버시 염려는 클릭의도에 부정적인 영향을 주는 것을 확인했다. 본 연구는 추천 서비스 유형에 따른 소비자 반응을 비교하고 행동의도에 미치는 영향력을 검증했다는 데 의의가 있으며 추천 서비스를 제공하는 기업이나 알고리즘을 개발하는 실무자들에게 의미 있는 시사점을 제시할 수 있을 것으로 기대한다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제15D권3호
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• pp.421-428
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• 2008

협업여과 기법은 추천 시스템에서 널리 사용되는 기술이지만, 소비자의 참조그룹을 선정하는 방법에 따라 추천의 정확도가 달라지는 특성을 가지고 있다. 이에 본 논문에서는 콘텐츠 추천의 정확도를 높이기 위하여 소비자의 감성과 소비유형을 참조그룹으로 하여 협업여과기반으로 콘텐츠를 추천하는 기법을 제안한다. 소비자의 감성을 기쁨, 슬픔, 혐오, 행복, 이완 다섯 가지로 구분하고, 소비유형을 저실용/저쾌락, 저실용/고쾌락, 고실용/저쾌락, 고실용/고쾌락 네 가지로 구분하여 콘텐츠 추천 기법의 성능을 분석한 결과, 본 논문에서 제안하는 기법으로 콘텐츠를 추천한 경우가 소비자 감성과 소비유형을 고려하지 않은 전체 참조그룹으로 추천한 경우보다 정확도가 향상됨을 확인하였다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2005년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.257-263
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• 2005

초기에 하나의 상품 카테고리만을 다루던 전자상거래 사이트들이 브랜드 확립 후에 다른 상품 카테고리까지 확대해 나가는 모습을 많이 보아왔다. 고객이 아직 방문하지 않은 신규 상품 카테고리의 상품에 대하여 기존 상품 카테고리에서 만들어진 사용자 프로파일을 활용하여 개인화된 추천을 할 수 있다면, 고객이 다양한 상품 카테고리를 방문하도록 유도할 수 있을 것이다. 하지만 일반적으로 전자상거래 사이트에서는 상품 카테고리별로 사용자의 선호도를 파악하여 개인화된 추천을 수행하기 때문에, 해당 카테고리 내 상품의 구매나 방문 기록이 없다면 개인화된 추천을 수행하기가 어렵다 . 본 논문에서는 협업 필터링을 통해 신규 상품카테고리 내의 상품을 추천하기 어려운 고객들을 대상으로 기존의 사용자 선호도 데이터를 활용하여 신규 상품 카테고리 내의 상품을 추천하는 방안의 타당성을 살펴보도록 한다. 즉, 기존 사용자의 특정상품 카테고리 선호도 데이터를 통해 사용자간 유산도를 계산하고, 이를 추천하려는 타 상품 카테고리 내의 상품들에 대한 예측 선호도 계산에 활용 타당성을 살펴본다. 이를 실증적으로 검토하기 위해서, Yes24 사이트의 서적, 음반, DVD 3개의카테고리 내의 상품을 방문한 웹 패널 데이터를 이용하여 타당성 분석을 수행하였다. 분석 결과, 동일 상품 카테고리 내의 선호도 정보를 가지고 현업 필터링을 수행하는 것보다는 추천 성과가 낮았지만 활용할만한 추천 성과를 보였으며, 활용하는 상품 카테고리와 예측하는 상품 카테고리별로 추천성과가 상이했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(D)
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• pp.140-142
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• 2012

최근 상황인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있으며 스마트폰의 각종 센서를 통해 사용자의 컨텍스트 파악이 가능해졌다. 이에 따라서 스마트폰의 컨텍스트 파악을 통해서 사용자에게 각종 친화적 서비스 모델이 많이 생겨 나고 있다. 사용자의 경로 추론, 실내에서의 사용자의 위치파악, 사용자 위치기반 편의시설 추천 등이 그 예이며, 그 중 애플리케이션 추천은 대표적인 서비스라 할 수 있다. 애플리케이션 추천은 사용자의 컨텍스트에 따라서 애플리케이션 사용내역을 로그 데이터로 만들고, 로그 데이터를 기반으로 컨텍스트에 따라서 사용자의 애플리케이션 추천을 해주는 시스템이다. 여기서 로그 데이터를 가공하지 않고 통계를 통해 추천이 가능하지만, 로그 데이터를 사용하여 의사 결정 트리를 만들게 되면 보다 정확하고, 빠르게 추천이 가능하며 적은 로그 데이터로 더 많은 컨텍스트에 적용하여 추천 할 수 있다는 이점이 있다. 본 논문에서는 사용자의 컨텍스트 추출하고 이 데이터를 기반으로 의사결정트리를 만들어 앱을 추천하는 시스템을 제안한다. 이러한 컨텍스트 수집 방법과 추론모델을 이용한 애플리케이션 추천 시스템은 추후 사용자 친화적 서비스 연구에 많은 도움이 될 것이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제8권4호
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• pp.521-529
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• 2007

본 논문에서는 개인의 취향에 맞는 음악을 자동으로 추천해주는 음악 추천 시스템을 소개한다. 본 논문에서 소개하는 추천 시스템은 각 음악 사이의 유사도를 그래프로 저장하는 그래프 기반 협동적 여과 방식을 사용하여 사용자의 암시적 선호 정보를 바탕으로 빠른 추천을 할 수 있으며, 또한 사용자의 정적인 성향뿐 아니라 시간에 따라 달라지는 동적인 성향에 맞는 추천도 가능하도록 설계되었다. 추천 서버는 자바로 구현되었으며 독립된 서버로서 클라이언트와 정해진 프로토콜에 따라 통신하도록 구현되었다. 구현된 추천 서버와 실제 사용자들의 음악 다운로드 데이터를 이용하여 추천 데모 사이트를 구축하였으며, 실험을 통하여 추천 결과의 정확도를 측정하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.523-528
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• 2021

현재의 유튜브는 사용자가 실제 소비한 콘텐츠를 기반으로 사용자에게 유사한 콘텐츠를 추천한다. 이런 알고리즘의 특성으로 인하여 사용자는 비슷한 분야의 콘텐츠는 잘 추천받지만 소비 한적이 없는 분야의 콘텐츠는 추천 받기가 어렵다. 폭넓게 영상을 추천 받는데 있어서 한계가 있다. 크라우드 소싱을 활용하여 이 문제를 해결하고자 한다. 유튜브를 사용하는 대중들의 직접적인 참여를 통하여 다양한 채널을 추천받을 수 있는 플랫폼을 제안한다. 사용자는 다양한 채널을 추천받고 채널 토론 방에서 사람들과 소통할 수 있으며 동시에 채널을 추천하여 수익을 창출할 수 있다. 본 플랫폼이 다양한 크라우드 소싱 기반의 추천 플랫폼에서 활용될 수 있기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.277-278
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• 2024

일반적으로 한국인은 식사를 위해 음식 메뉴를 고를 때 쉽게 결정하지 못하는 비율이 50% 이상으로 높다고 알려져 있다. 이러한 단순 고민 해결을 위해 다양한 음식이나 맛집을 추천해 주는 모바일 앱이나 서비스가 존재한다. 그러나 이들은 사용자가 평소 많이 검색했던 음식이나 맛집들을 위주로 찾아주거나, 랜덤으로 지정된 카테고리 내의 음식들 중 하나를 추천해주는 방식, 혹은 사용자 리뷰 점수가 높은 음식점을 우선적으로 추천해 주는 방식 등을 사용하고 있다. 따라서 기존의 추천 방식은 음식을 추천에 있어 사용자의 의도나 실질적인 연관성이 매우 낮고 평소 먹던 음식의 종류를 크게 벗어나지 않는 경우가 많아 음식 추천이라는 본래의 취지와는 멀어진다. 본 논문에서는 음식 메뉴를 선정하는데 있어 실질적인 영향을 주는 환경 요소인 계절, 기후 등의 날씨 정보를 기반으로 생성형 AI를 통해 적절한 음식을 추천하고 해당 음식을 판매하는 음식점과 그 위치를 알려주는 앱을 개발한다. 개발하는 앱은 바쁜 직장인들이나 매 끼니를 고민하는 학생 등의 메뉴 고민을 해결하는데 도움을 줄 수 있으며, 각종 배달 서비스 앱의 음식 추천 기능의 고도화에 활용될 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2018년도 제58차 하계학술대회논문집 26권2호
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• pp.345-346
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• 2018

본 논문에서는 사용자의 위치 정보를 입력받아 근처에 위치한 식당이나 어트랙션 장소를 추천하는 사이트를 구현하고 이를 제안한다. 웹 페이지를 통해 사용자의 위치정보를 입력 받고, SNS에서 추천하는 장소를 크롤링하여 데이터베이스를 구축하고 분석하여 식당과 어트랙션 장소를 추천해 준다. 추천 장소는 사용자에게 지도를 이용하여 그 위치를 보여주며 지도 위에 추천 장소의 간략 정보를 표시한다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회 2004년도 추계학술대회 및 정기총회
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• pp.657-660
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• 2004

규칙기반의 상품추천시스템은 많은 인터넷 쇼핑몰에서 활용되고 있지만 규칙을 추출할 수 있는 마케팅 전문가 확보와 방대한 양의 고객 데이터 처리의 어려움으로 유용한 규칙을 찾는 것이 매우 어렵다. 본 연구에서는 이러한 규칙기반 상품추천시스템의 단점을 보완할 수 있는 방법으로 전역 최적화 기법의 하나인 유전자 알고리즘을 활용하여 고객정보를 토대로 추천 규칙을 도출할 수 있는 방안을 제시한다. 또한 본 연구에서 제안한 유전자 알고리즘에 기반한 추천 규칙들이 장착된 웹 기반의 개인화된 상품추천시스템의 프로토타입을 개발하고 이에 대한 실제 사용자들의 이용 만족도를 확인함으로써 본 연구에서 제안한 방법론의 유용성을 확인하고자 한다.