• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2016년도 춘계학술발표대회
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• pp.408-411
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• 2016

애플리케이션에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 콘텐츠에 대한 고객별 선호도 정보로 볼 수 있기 때문에, 개인에게 맞춤형 추천 시스템을 설계하기 위해서 매우 중요하다. 현재 추천 시스템 분야에서 가장 많이 사용되고 있는 사용자 기반 추천 시스템은 사용자의 평점 정보만을 가지고 유사도를 측정하여 추천에 사용하고 있다. 그러나 이러한 평점 정보만을 가지고 사용자 유사도를 도출하는 것은 정밀하지 못할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 평점 정보 뿐만 아니라 콘텐츠의 내용을 활용하여 사용자의 선호 콘텐츠를 지식구조의 형태로 나타냄으로써 콘텐츠와 사용자의 관계를 유기적으로 표현하였다. 이와 같은 사용자의 지식구조를 바탕으로 사용자간의 유사도를 평가하고 추천에 활용하였고, 실험결과 제시된 방법으로 더 우수한 성능을 얻을 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (상)
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• pp.601-604
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• 2001

도서 정보 추천 시스템에서 기존 사용자들의 정보를 이용하여 마이닝 기법중 군집 분석을 적용하여 사이트에 처음으로 접속하는 사용자와 접속률이 낮아 피드백 정보가 많이 없고 적절한 추천을 하지 못하는 사용자에게 비슷한 군집의 사용자들의 정보를 이용하여 적절한 정보를 추천한다. 본 논문에서는 기존의 멀티에이전트 추천 시스템에 데이터 마이닝 에이전트와 패턴 분석 에이전트를 접목하여 더 나은 추천 정보를 제공하기 위한 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.578-581
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• 2020

제품을 추천하는 기능은 사용자의 콘텐츠 또는 제품 소비량에 직결되기에 다양한 인터넷 플랫폼에서 많은 관심을 받고 있다. 이러한 제품 추천 시스템의 성능은 다양한 머신러닝 알고리즘과 딥러닝의 발전에 의해 성능을 비약적으로 개선되어왔다. 하지만 여느 딥러닝과 머신러닝 알고리즘과 마찬가지로 추천 시스템들의 성능은 빅데이터의 품질에 따라 매우 민감한 영향을 받는다. 본 논문에서는 모바일 배달 플랫폼에서 사용자들의 리뷰 데이터들을 통해 딥러닝과 빅데이터를 사용하여 음식을 추천하는 방법을 제안한다. 또한 사용자들의 리뷰 데이터들을 정제하여 데이터의 품질을 높이는 과정을 추가하여 그 결과가 성능에 얼마만큼 영향을 미치는 지를 실험을 통하여 분석한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.427-430
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• 2022

추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.

• 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.

• 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.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.624-629
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• 2011

본 논문에서는 커널 함수를 이용한 기법을 통한 추천 시스템을 제안한다. 제안된 추천 시스템은 기계 학습 기법을 이용하여 새로운 아이템에 대한 사용자의 선호도를 예측하고 예측된 결과를 바탕으로 사용자가 선호할만한 아이템들을 추천한다. 일반적으로 사용자의 평가 정보는 잡음이 포함되어 있고 일관성이 적으므로 잡음에 영향을 적게 받는 이원 분류기인 이중 마진 Lagrangian support vector machine (DMLSVM) 을 사용한다. 제안된 기법은 MovieLens 데이터베이스에 적용하였다. 또한 시뮬레이션을 통해 제안된 방법의 우수성을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.204-206
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• 2012

스마트폰 시장의 확대로 인한 스마트폰 고객의 증가와 스마트폰을 이용한 제품 구매 활동이 급격하게 증가하고 있다. 이러한 추세에 따라 스마트폰 고객 추천 시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 기존의 스마트폰 고객 추천 시스템의 경우 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리하는데 어려움이 있다. 따라서 이 논문에서는 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 효율적으로 처리할 수 있는 부분 공간 군집화 기법과 순차 패턴 알고리즘을 이용한 제품 추천 시스템을 제안한다. 이 시스템은 스마트폰 고객들의 고차원 데이터를 기반으로 세분화된 고객들의 부분 군집화를 한다. 이들 군집화를 기반으로 순차적 패턴 알고리즘을 이용한 고객들의 제품 구매 패턴을 추출한다. 이 연구를 통해 스마트폰 고객들의 다양한 고차원 데이터를 이용한 제품 추천 시스템은 기업의 제품 판매 및 고객 마케팅에 긍정적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.187-196
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• 2021

교통약자는 우리 사회의 높은 비율을 차지하고 있는 대표적인 사회 취약계층이다. 최근 기술의 발달로 사회취약 계층을 위한 맞춤형 복지 기술이 연구되고 있으나, 일반인들과 비교하면 상대적으로 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템을 구현하고자 한다. 이를 위해 특별교통수단 승하차 이력(7,153건), 대구 푸드 식당 상세정보(955건)의 자료를 결합하여 하이브리드 추천시스템을 구현하였다. 구현된 추천시스템의 유효성 평가를 위해 예측 오차율, 추천 커버리지로 기존 추천시스템들과 성능 비교를 수행하여 유효성을 검증하였다. 분석 결과 기존 추천시스템보다 높은 성능으로 나타났으며, 교통약자를 위한 맞춤형 식당 추천시스템의 가능성을 확인하였다. 또한 일부 교통약자 유형에서 유사한 식당이 추천되는 상관성을 확인하였다. 본 연구결과는 교통약자들의 만족도 높은 식당 이용에 기여할 것으로 판단되며, 연구의 한계점 또한 제시하였다.

• 한국전자거래학회지
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• 제17권3호
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• pp.85-103
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• 2012

온라인에서 추천시스템은 사용자들의 구매 이력 또는 선호도를 바탕으로 적절한 콘텐츠 또는 서비스를 제공하는 IT기술이다. 추천시스템에 대한 사용자의 평가에는 추천 결과에 기반한 시스템 성과와 추천 방식에 의해 형성되는 사용자의 태도에 대한 두 측면 모두 고려되어야 한다. 그러나 시스템 성과와 사용자 태도에 대한 통합적 관점의 추천시스템 평가에 대한 연구는 많지 않았다. 본 연구의 목적은 추천시스템에 대한 사용자 평가의 통합적 관점을 제시하는 것에 있다. 그에 따라 사용자 태도 형성과 관련하여 자기 참조(Self-reference)와 사회적 실재감(Social Presence)의 정도를 구분하여 웹 기반 실험을 수행하였으며 추천시스템의 성과 측정을 위하여 추천 알고리즘 평가에 널리 활용되어 온 정확성(Accuracy)과 새로움(Novelty)을 활용하였다. 연구의 결과로 추천시스템의 사용자 만족에 미치는 변수로 정확성과 새로움이 시스템 특성 요소로 제시되었으며 사용자 태도 관점에서 사회적 실재감이 사용자의 만족에 영향을 주었다.