• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2007년도 추계학술대회
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• pp.616-620
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• 2007

전자상거래에서 사용되고 있는 추천시스템은 사용자들의 프로파일과 이들의 정보를 바탕으로 사용자가 선호할 만한 아이템을 추천한다. 추천시스템에서 널리 사용되고 있는 협력적 필터링 방식은 사용자들 사이의 선호도 평가치를 비교하여 유사 사용자를 선택하고, 아이템에 대한 유사 사용자의 선호도 평가치를 기반으로 하여 추천하고자 하는 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하는 것이다. 하지만 사용자의 선호도가 적은 데이터로 인한 희소성 문제는 추천시스템의 성능을 저해하는 요인으로 작용하고 있다. 이러한 희소성의 문제는 선호도 평가 자료에 나타난 아이템들의 총수에 비하여 사용자가 선호한 아이템의 수가 아주 적기 때문에 발생하며, 새로운 사용자의 경우에는 아이템에 대한 선호도 평가치가 없어 유사 사용자를 선택할 수가 없어 나타나며 심한 경우에는 아이템을 전혀 추천할 수 없게 된다. 이리할 추천 시스템의 희소성문제를 해결차기 위한 방법은 희소성이 높은 데이터들에 대한 희소성을 감소시키는 것이다. 따라서 본 논문에서는 아이템에 대한 희소성을 조사하여 협력적 필터링에서 희소성 아이템이 MAE에 미치는 영향을 분석하였다. 그리고 희소성 문제를 완화하여 예측 정확도를 높이기 위한 방법으로 선호도가 적은 아이템에 대해 희소성을 최소화하는 연구와 이에 따라 희소성과 MAE의 값을 개선하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (B)
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• pp.422-424
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• 2003

협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 학술대회 논문집 정보 및 제어부문
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• pp.417-418
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• 2008

본 연구에서는 웹 서비스의 종류가 급격히 증가하게 됨에 따라 유사 패턴의 사용자들을 위해 웹 링크 서비스를 일부 추천해주는 시스템에 대해 설계 및 구현하였다. 본 연구를 통해 유사 패턴의 웹 서비스 이용자들의 그룹을 정의 하는데 네이브 베이지안 알고리즘을 적응하고 그에 따른 새로운 사용자에 대한 그룹정의도 함께 한다. 유사 패턴의 그룹의 사용자들에게 적합한 링크들을 추천해준다. 기존의 추천 시스템에서 제공하는 추천 아이템을 제정의 하는 것이 아니라 기존의 웹 서비스 페이지에서 유사 패턴의 그룹에게만 일부의 링크들만 활성화 하여 제공한다. 이는 웹 서비스의 일부 링크 서비스들만을 활성화 하여 추천 해줌으로써 웹 서비스의 모바일 디바이스등에 제공시 웹 페이지의 소스를 경감하여 좀 더 수월하게 서비스 할 수 있다. 또한 사용자들도 추천 받은 링크만을 접근하게 됨에 따라 접근하지 않는 다른 서비스에 대한 링크 소스가 빠진 웹 페이지만 제공 받을 수 있다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2013년도 제48차 하계학술발표논문집 21권2호
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• pp.279-281
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• 2013

본 논문은 일정을 고려한 추천여행 프로그램으로써 휴가철 외에도 짧은 휴일 간 사용자의 일정을 고려한 효율적인 여행을 추천해 준다. 이 프로그램은 고성능 컴퓨팅 시스템의 성능을 통해 효율적인 여행루트를 추천한다. 본 연구는 출발지에서 도착지간의 이동시간을 최소화한다. 또한 이 연구는 출발지와 도착지를 입력 하였을 때, 프로그램 내에서 그 거리상에 위치한 추천여행지를 알려준다. 이때 작업을 할당 받은 프로그램은 또 다른 GPS시스템과 일정 프로그램으로 작업을 이주시켜 여행 루트와 일정 작업을 균등하게 유지함으로써 작업의 대기시간을 줄이고, 각 작업의 수행시간을 단축한다. 본 논문에서는 시뮬레이션을 통하여 제안하는 일정을 고려한 추천여행 프로그램이 기존의 스스로 계획하여 떠나는 여행의 우수함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.363-366
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• 2016

추천 기법은 개인의 관심사와 상황을 고려한 개인화된 아이템을 제공함으로써 아이템의 소비과정에서 발생하는 부하를 줄여주고 정보 소비의 효율성을 증대시키는데 중요한 역할을 한다. 본 연구에서는 전통적인 추천 기법인 Content-Based(CB)기법과 최근 온라인 소셜 네트워크의 경향을 반영한 Social Network-based(SN)기법을 접목하여 새로운 복합방식의 정보 추천 기법을 제시한다. CB 기법의 대표적인 한계점인 cold start problem과 SN 기법의 추천 아이템의 전문성 문제를 상호 보완하며, 특히 최근 소셜 네트워크의 특징인 비신뢰 (non-trust) 기반의 영향력 있는 정보 확산자가 존재하는 환경에서 기법을 적용할 수 있도록 하였다. 또한 대부분 사람 추천 중심인 기존의 SN 기법들과는 달리 사람에게 제공할 정보의 추천에 초점을 두며, 정보 선정과정에서 개인의 온라인과 현실(real world)에서의 사회 활동 정보를 모두 활용하여 더육 더 개인화된 가치 정보를 제공하고자 한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-125
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• 2015

기존의 협업필터링 기반의 추천시스템에 대한 연구는 정확한 평점예측에 집중되면서 추천시스템의 수행시간이 길어지게 되고, 선호아이템을 짧은 시간에 추천해주는 본래의 목적에서 멀어지게 되었다. 본 논문에서는 Preference Difference Metric을 이용하여 평점예측이 아닌 선호 아이템의 분류를 통한 추천을 수행하여 수행시간을 단축하고 정확도를 유지하는 추천 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
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• pp.587-590
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• 2016

최근 통신 기술의 발달로 온라인을 통한 대규모 콘텐츠의 유통이 가능해졌으나, 사용자들은 수많은 콘텐츠 사이에서 원하는 정보를 찾는 시간이 단축되는 것을 원했다. 이로 인해 다양한 분야에서 개인화된 콘텐츠를 추천해주는 추천 시스템(recommendation system)에 대한 요구가 점차 높아졌다. 그럼에도 불구하고 시니어를 위한 추천 시스템에 대한 연구는 매우 부족하다. 또한, 시니어 세대의 변화에 따라 시니어 관련 콘텐츠 연구도 다양하게 진행되고 있으나, 스마트 기기 및 서비스가 젊은 층에 친화적으로 개발됨으로써 시니어 층의 접근성을 감소시키고 있다. 이에 본 연구에서는 다양한 신체적 변화를 겪는 시니어 세대 위해 추천 시스템에서 인지반응 데이터를 이용하여 콘텐츠를 시청하기 적합한 환경을 제공함과 동시에 활동 이력을 중심으로 개인화 추천 시스템을 설계하여 시니어 사용자들의 개념 변화(concept drift) 문제로 사용자가 원하지 않는 콘텐츠를 추천받을 가능성을 줄일 수 있도록 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.274-276
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• 2001

기존의 여러 동적 추천 시스템에서 사용자들의 브라우징 패턴을 반영하려고 노력하였다 .그러나 대부분의 동적 추천 시스템들은 웹 문서들의 형식이나 웹 문서들 간의 연관성을 고려하지 않고, 사용자들의 브라우징 패턴에만 근거하기 때문에 연관성이 없거나 의미 없는 웹 문서들에 대한 추천까지 제공하는 문제점을 지니고 있다. 본 논문에서는 웹 문서들 사이의 유사도와 로그 파일 안에 들어있는 사용자들이 패턴을 이용하여 웹 문서 자체의 형식에 따라 연관된 웹 문서뿐만 아니라 순차적인 특성을 가진 웹 문서를 추천 문서로 제공한다. 이때 추천 웹 문서의 형식이 탐색 페이지이면 사용자 브라우징 순차 패턴 DB 중에서 사용자들이 자주 항해하는 순차적인 특성을 갖는 웹 문서까지 제공하는 동적 추천 시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.343-346
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• 2012

추천 엔진의 지속적인 성능 향상을 위해서는 객관적 성능 평가가 이루어져야 하지만, 콘텐츠 추천 기술은 평가 데이터 구축이 어렵고 평가를 위한 심도 깊은 연구가 이루어지지 못하여 많은 어려움을 가지고 있다. 본 논문은 콘텐츠 추천 시스템의 객관적인 평가를 시스템 구축에 대한 연구이다. 추천 알고리즘의 효율적이고 객관적인 성능 평가를 위하여 기존 연구들을 분석하여 대표적인 성능평가 양식들을 구현하였다. 통계적인 평가를 위한 사용자 데이터를 수집하였으며 데이터 크기, 평가방식, 추천 알고리즘의 모듈 별 성능 추이를 쉽게 변경하고 관찰할 수 있도록 인터페이스를 설계하였다. 이러한 평가 시스템의 도입으로 콘텐츠 추천 알고리즘의 지속적인 성능 보완을 기대 할 수 있을 것이다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송공학회 2012년도 하계학술대회
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• pp.117-120
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• 2012

본 논문에서는 토픽 모델링 기반 TV 프로그램 유사 시청 사용자 그룹핑 및 이를 이용한 TV 프로그램 콘텐츠 추천 알고리듬을 제안하였다. 제안 기술은 토픽 모델링 기법 중 Latent Dirichlet Allocation(LDA) 방법을 이용하여 TV프로그램 시청 기록 내에서 은닉된 유사 사용자들을 그룹핑하고 이러한 유사 시청 사용자 그룹 정보를 이용하여 사용자에게 선호 TV 프로그램 콘텐츠를 자동으로 추천하는 알고리듬이다. 제안된 자동 추천 알고리듬의 성능평가를 위해 실제 TV 시청기록 데이터를 이용하여 훈련 기간과 검증 기간을 나누어 훈련 기간 동안 제안한 알고리듬을 이용하여 사용자 개인에 대한 추천 TV 프로그램 콘텐츠 목록을 생성하여 검증 기간 동안에 실제 추천된 TV프로그램을 얼마나 시청했는지를 측정하여 추천 정확도를 검증하였다.