• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.77-97
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• 2010

매매시점결정은 금융시장에서 초과수익을 얻기 위해 사용되는 투자전략이다. 일반적으로, 매매시점 결정은 거래를 통한 초과수익을 얻기 위해 언제 매매할 것인지를 결정하는 것을 의미한다. 몇몇 연구자들은 러프집합분석이 매매시점결정에 적합한 도구라고 주장하였는데, 그 이유는 이 분석방법이 통제함수를 이용하여 시장의 패턴이 불확실할 때에는 거래를 위한 신호를 생성하지 않는다는 점 때문이었다. 러프집합은 분석을 위해 범주형 데이터만을 이용하므로, 분석에 사용되는 데이터는 연속형의 수치값을 이산화하여야 한다. 이산화란 연속형 수치값의 범주화 구간을 결정하기 위한 적절한 "경계값"을 찾는 것이다. 각각의 구간 내에서의 모든 값은 같은 값으로 변환된다. 일반적으로, 러프집합 분석에서의 데이터 이산화 방법은 등분위 이산화, 전문가 지식에 의한 이산화, 최소 엔트로피 기준 이산화, Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 등의 네 가지로 구분된다. 등분위 이산화는 구간의 수를 고정하고 각 변수의 히스토그램을 확인한 후, 각각의 구간에 같은 숫자의 표본이 배정되도록 경계값을 결정한다. 전문가 지식에 의한 이산화는 전문가와의 인터뷰 또는 선행연구 조사를 통해 얻어진 해당 분야 전문가의 지식에 따라 경계값을 정한다. 최소 엔트로피 기준 이산화는 각 범주의 엔트로피 측정값이 최적화 되도록 각 변수의 값을 재귀분할 하는 방식으로 알고리즘을 진행한다. Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화는 Na$\ddot{i}$ve scaling 후에 그로 인해 분할된 범주값을 Boolean reasoning 방법으로 종속변수 값에 대해 최적화된 이산화 경계값을 구하는 방법이다. 비록 러프집합분석이 매매시점결정에 유망할 것으로 판단되지만, 러프집합분석을 이용한 거래를 통한 성과에 미치는 여러 이산화 방법의 효과에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 연구에서는 러프집합분석을 이용한 주식시장 매매시점결정 모형을 구성함에 있어서 다양한 이산화 방법론을 비교할 것이다. 연구에 사용된 데이터는 1996년 5월부터 1998년 10월까지의 KOSPI 200데이터이다. KOSPI 200은 한국 주식시장에서 최초의 파생상품인 KOSPI 200 선물의 기저 지수이다. KOSPI 200은 제조업, 건설업, 통신업, 전기와 가스업, 유통과 서비스업, 금융업 등에서 유동성과 해당 산업 내의 위상 등을 기준으로 선택된 200개 주식으로 구성된 시장가치 가중지수이다. 표본의 총 개수는 660거래일이다. 또한, 본 연구에서는 유명한 기술적 지표를 독립변수로 사용한다. 실험 결과, 학습용 표본에서는 Na$\ddot{i}$ve and Boolean reasoning 이산화 방법이 가장 수익성이 높았으나, 검증용 표본에서는 전문가 지식에 의한 이산화가 가장 수익성이 높은 방법이었다. 또한, 전문가 지식에 의한 이산화가 학습용과 검증용 데이터 모두에서 안정적인 성과를 나타내었다. 본 연구에서는 러프집합분석과 의사결정 나무분석의 비교도 수행하였으며, 의사결정나무분석은 C4.5를 이용하였다. 실험결과, 전문가 지식에 의한 이산화를 이용한 러프집합분석이 C4.5보다 수익성이 높은 매매규칙을 생성하는 것으로 나타났다.

• 한국전통조경학회지
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• 제39권4호
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• pp.50-65
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• 2021

본 연구는 실존이 확인된 국내 구곡원림을 대상으로 문헌조사, 현장조사 그리고 도상작업 등을 통해 구곡을 구성하는 유수 방식과 유로 연장거리를 측정하는 한편 유역 및 하천차수 그리고 하천등급을 조사 분석함으로써 수계 상 구곡원림의 유역분포 및 하천형태학적 특성을 밝혀 향후 구곡원림의 보전관리 및 활용을 위한 기초자료로 삼고자 한 것이다. 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 실존이 확인된 총 93개소 구곡원림 중 계류를 따라 내려가면서 전개되는 내림식(하향식) 형태의 구곡은 서울의 이계구곡을 비롯하여 총 11개소(11.8%)로 나타났다. 둘째, 구곡별 유하거리 분석 결과, 경북 김천의 옥류동구곡(일명 남산구곡)이 최단길이인 0.44km로 나타난 반면, 경북 성주군과 김천시에 소재한 무흘구곡의 유하거리는 31.1km로 나타나 가장 최장으로 드러났다. 한국 구곡원림의 평균 유하거리는 6.24km였으며 표준편차는 4.63km로 나타나 곡류형과 계곡형 간의 편차가 심한 것으로 나타났다. 또한 14개소(15.1%) 구곡원림은 댐 건설로 인해 일부가 수몰된 상태로 밝혀졌다. 셋째, 구곡원림의 수계역 분석 결과, 낙동강수계가 52개소(55.9%)로 압도적이었으며, 다음으로 한강수계 27개소(29.0%), 금강수계 9개소(9.7%) 그리고 영산강·섬진강수계 5개소(5.4%) 순으로 확인되었다. 한강권역에 입지한 구곡원림은 모두 한강수계로 분류되었으며 낙동강에 입지한 구곡원림은 낙동강남해권수계 5개소와 낙동강동해수권수계 2개소 등 7개소를 제외한 하천은 모두 본류인 낙동강수계로 분류되었다. 넷째, 구곡원림이 입지한 유로의 하천차수를 종합한 결과, 본류 구간을 구곡의 거점 유수로 삼은 구곡은 한강수계의 3개소, 낙동강수계의 5개소, 금강수계의 2개소 그리고 영산감/섬진강수계의 1개소 등 총 11개소(11.8%)였으며 제1지류에는 35개소(37.6%), 제2지류에는 28개소(30.1%), 제3지류에는 17개소(18.3%)로 나타났다. 그리고 제4지류에 입지한 구곡원림은 한강수계의 철원 용화천에 설정된 태화오곡과 낙동강수계인 영천 횡계천에 설정된 횡계구곡으로 분석되었다. 다섯째, 구곡원림이 입지한 하천의 하천등급 분석 결과, 전체 구곡원림이 입지한 하천의 등급은 국가하천 13개소(14.0%), 지방1급하천 7개소(7.5%), 지방2급하천 73개소(78.5%)로 밝혀졌다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.45-68
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• 2022

대한민국 중앙부처, 지방자치단체는 코로나 19가 급속도로 확산하는 팬데믹 상황에서 재난상황 극복을 위해 재난대응에 필요한 정보를 재난문자를 통해 제공하였다. 재난문자는 국민들이 가장 많이 접하는 재난정보 전달수단으로서, 휴대폰에 직접 방송하는 CBS(Cell Broadcast Service) 방식을 채택하고 있어 직접 찾아보는 수고스러움 없이 휴대폰을 통해 쉽게 정보를 접할 수 있다는 장점이 있다. 본 연구는 지난 1년 1개월간(2020년 1월~2021년 1월) 서울특별시에 발송된 재난문자의 특성을 다양한 텍스트마이닝 방법론 등을 통해 도출하고 재난문자에 포함된 다양한 유형의 정보가 국민들의 이동 행태에 어떠한 영향을 미쳤는지를 서울특별시 지역구의 연령별 유동인구의 이동성을 통해 확인하였다. 각 문자에 포함된 주요 단어와 포함된 정보를 분류하는 과정을 거치고 포함된 단어를 기반으로 하는 문서 군집 분석 기법을 적용해 개별 발송 문자를 분석 단위로써 활용할 수 있도록 텍스트 분석을 시행하였다. 이후, 텍스트마이닝을 통해 추출한 재난문자의 특성이 지역별, 연령별 인구이동성에 미친 영향을 규명하였다. 구조화된 모형을 활용하여 재난정보가 인구이동성에 미치는 영향을 기본효과, 누적효과로 구분하여 측정하였다. 지자체가 보유한 재난문자 발송권한으로 인해 재난문자 발송 특성은 지자체별로 상이함을 계량 분석에 활용하였다. 분석 결과 인구이동성에 변화를 유발하는 정보유형은 연령별로 상이함을 확인할 수 있었다. 날짜와 순서에 관련된 정보는 60-70대의 인구이동성을 유의미하게 감소시키는 것을 확인할 수 있었다. 온라인 정보는 20대의 이동성을 감소시켰고, 증상과 관련된 정보는 30대의 인구이동성을 감소시켰다. 한편, 방역 정책 준수를 당부하는 의미를 포함하는 규범적 단어 등은 전 연령의 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키지 못함을 확인할 수 있었다. 이는 재난대응에 도움이 되는 유의미한 정보들만 재난문자에 포함되어야 함을 의미한다. 한편, 인구이동성에 유의미한 변화를 불러일으키는 정보유형 또한 재난문자가 반복됨에 따라 효과가 상쇄함을 음의 누적효과 추정 결과를 통해 확인할 수 있었다.

• 핵의학기술
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• 제20권2호
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• pp.54-61
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• 2016

1. 목적 성조숙증은 2차성징의 발달이 여아에서는 8세 이전 남아에선 9세 이전에 조기 2차성징이 출현하는 증상으로 골단의 조기 폐쇄를 일으켜 결국 최종 성인 신장의 감소를 가져오는 질환이다. 본 연구는 성조숙증으로 내원한 여아들의 GnRH(Gonado-tropin-releasing Hormone) 자극검사 결과와 의무기록을 후향 분석하여 진단별 차이를 알아보고자 하였다. 2. 방법 2015년 2월부터 2015년 12월까지 분당서울대병원 소아청소년 내분비내과를 내원한 여아 118명을 대상으로 하였다. 의무기록을 후향 분석하여 대상 환아들은 진성 성조숙증(true precocious puberty) 57명, 조기사춘기(early puberty) 39명, 유방 조기발육군(premature thelarche) 22명을 진단별로 분류하였다. 진단 당시의 신장, 체중, Tanner stage, 골연령, 역연령, 부모의 키, GnRH 검사에서 LH, FSH와 E2 (Estradiol) Basal 값도 함께 조사하였다. 성선 자극호르몬 결과값 LH (Basal,30min,45min,60min) FSH(Basal,30min,60min)을 비교하여 각 그룹별 LH, FSH Peak치 분포도와 LH 최고치/LH 기저치 비율에 대한 평균${\pm}$표준편차와 LH 최고치/FSH 최고치 비율에 대한 평균${\pm}$표준편차를 비교하여 각 3그룹 간 유의확률(P-value) 값을 구하였다. 골연령의 측정은 Greulich-Pyle법(왼쪽 수근골 X선 사진을 촬영하여 골성숙도를 평가하는 방법- 6개월 단위의 표준손목사진을 보고 비교해서 골연령을 유추하는 방식)을 이용한 소아 청소년 내분비내과 교수가 직접 판독한 결과로 사용하였고 GnRH 검사는 합성 LHRH 100 ug을 정맥 주사하여 LH는 Basal, 30분, 45분,60분 후에 채혈된 결과값과 FSH는 Basal, 30분, 60분후에 채혈된 결과값을 조사하였다. 3. 결과 진성성조숙증그룹의 평균 키는$131{\pm}14.85$, 평균체중은 $8.80{\pm}4.93$, 평균역연령은 $7.1{\pm}0.81$, 평균 골연령은 $9.9{\pm}0.9$, 조기사춘기 그룹의 평균키는 $134{\pm}5.10$, 평균체중은 $28.50{\pm}4.43$, 평균역연령은 $8.05{\pm}0.03$, 평균 골연령은 $10.0{\pm}0.62$, 유방조기발육군의 평균 키는 $129{\pm}6,01$ 평균체중은 $28.65{\pm}5.98$, 평균역연령은 $7.02{\pm}0.58$ 평균 골연령은 $8.04{\pm}1.29$로 세 그룹간에 키와 체중 비교 시 유의한 차이가 없었고 역연령(P < 0.0001), 골연령( P< 0.0001), 골연령과 역연령과의 차이(P < 0.0002 )에서는 그룹간 유의한 차이가 있었다. 각 그룹별 LH, FSH Peak치 분포도 비교시 진성성조숙증 그룹은 LH 30분-82.5%, 45분-12.3%, 60분-5.3%, FSH 30분-8.8%, 60분-91.2%로 높은 Peak치를 보였고 조기사춘기 그룹은 LH 30분-79.5%, 45분-17.9%, 60분-2.6%, FSH 30분-7.7%, 60분 -92.32%로 높은 Peak치를 나타내었다. 유방조기 발육군 그룹에서는 LH 30분-30%, 45분-59%, 60분-9.09%, FSH 30분 -0%, 60분-100%로 Peak치를 나타내었다. LH Peak/LH basal ratio 비교시 진성성조숙증 그룹은 $19.09{\pm}17.15$, 조기사춘기 그룹은 $15.23{\pm}10.88$ 유방조기 발육군 그룹은 $4.93{\pm}4.36$으로 3 그룹간 유의한 차이를 보였다(P < 0.0001). LH Peak/FSH Peak ratio 비교시 진성성조숙증 그룹은 $1.222{\pm}0.77$, 조기사춘기 그룹은 $1.34{\pm}1.23$ 유방조기 발육군 그룹은 $0.3{\pm}0.09$로 3 그룹간 유의한 차이(P < 0.0001)를 보였다. 4. 결론 여아들의 진성성조숙증을 진단하기 위한 GnRH Test 검사는 자극 후 30분과 60분 사이에 LH 최고치가 기저치에 비해 2~3배 이상 증가 되어 있거나 또는 5~10 IU/L 이상 증가되었을 때 유용한 판정 자료로 이용 될 수 있는 핵의학 연속검사라고 사료되어진다.

• 대한기관식도과학회:학술대회논문집
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• 대한기관식도과학회 1982년도 제16차 학술대회연제순서 및 초록
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• pp.17.2-19
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• 1982

중이 병변에 관한 수술적 처치는 그 병소 부위가 고막에 국한되어 있거나 중이 강 전벽부 및 내면부의 경우 수술시야가 좋아서 그 처치가 용이하며 술후 청력개선 및 치유경과도 만족할만하며 다양한 수술적 처치방법이 연구되어 널리 시행되고 있다. 그러나 아직도 중이강 후벽이나 상고실에 있는 병소의 처리방법에 대하여서 많은 문제점을 노출시키고 있으며 그 이유로서는 첫째 수술 시야의 장애, 둘째 안면신경 손상의 위험, 셋째 등골 주변부 병소 조작에 의한 외임프의 유출 및 미로 손상의 위험, 넷째 상고실 부위가 너무 협소하여 수술시 병변 확인이 힘든 경우등을 들수 있다. 특히 Staged operation (단계수술)과 Intact Canal Wall Typanoplasty(외청도 보존형 유양동 삭개술)이 소개된 이후로는 더욱더 중이강후벽에 대한 해부학적 지식이 더욱 절실하게 되었으며, 두개골의 인종적 차이를 감안 할때 한국인에 대한 중이강 후벽의 구조적 연구를 필요로 하게 되었다. 중이강의 후벽(유돌벽)은 Reichert's 연골에서 기원되며 제 2새궁(Second branchial arch)에서 발생되며 이 후벽의 구조물중 Sinus tympani는 이관의 내피와(endothelial pouch) 중 후낭 (Saccus posticus) 에서 함기화 (pneumatization)된 중이봉소로서 이부위 병변의 제거가 중이수술시 중요한 의의를 갖는 이유는 만성중이염에 의해 염증성반응이 오래 지속되면 비 후된 점막에 의해 Sinus tympani가 밀폐되고, 지속되는 자극에 의해 주로 안면신경관의 골성부와 등골 및 후반규관(Posterior Semicircular Canal)의 골성부에 육아조직을 형성하기 쉬울뿐더러 진주종에 의해 이 부위의 침식성 파괴를 이르켜 각각의 조직을 노출시킴으로 인해 중요한 합병증을 초래하기 쉬우며 수술로 인한 중대한 후유증이 병발하기 쉬운 곳이므로 임상면에서 중요하다. 그러므로 오래 전부터 이곳 병변의 안전한 제거를 위해 여러사람의 끊임없는 연구가 있었다. Amjad (1968), Donaldson (1970)등은 각각 24개, 20개의 측두골 계측을 실시하여 Sinus tympani의 형태 해부하적 구조에 대하여 연구한 결과 Sinus tympani의 크기와 모양은 여러형태로 변형이 많으며, 특히 주위 중요한 조직과 연관성이 많은 Sinus tympani의 가장 은밀한 심부 (Deepest portion)는 거의 대부분 후부로 신전되는 경우의 변형이 많아 주위조직의 손상없이 Sinus tympani의 병변을 제거하기 힘든 형태라는 결론을 내리고 이곳의 수술적 처리에서 발생 할 수 있는 여러 문제점을 지적하였다. Jako (1965) 등은 Sinus tympani병소의 안전한 제거를 위해 Sinus tympani를 확인할 수 있는 광학거울 (Fine-grade optical mirror)을 이 부위에 넣고 반사시야에서 수술적 처치를 시행할 것을 주장했으나, 수술시의 출혈등에 의한 명료시야의 확보에 문제점이 있어 널리 시행되지 않았다. Saito(1971)등은 Sinus tympani의 접근방법으로서 종래의 중이강내에서 접근방식 (Tympani approach) 보다 유양동을 통한 접근(mastoid approach)이 보다 편리하고 확실한 방법일 것이라는 생각으로 42개의 측두골에 대한 미세해부학적 계측을 실시하였다. 그러나 연구결과에서 그는 Sinus tympani의 상부는 안면신경과 지나치게 가까운 거리에 있어 접근이 용이하지 않았고 후부는 이낭(Otic capsule)에서 발생한 중치밀골(Hard compact bone)로 되어 있으며 안면신경 과 후반규관 사이가 협소하여 수술시 micro-drill burr로서 제거하기가 용이치 않다는 사실을 밝혀내고 mastoid approach로는 Sinus tympani 접근이 힘들다는 결론을 지었다. Goodhill (1973)등은 술자의 위치에서 수술의 전 과정을 시행하는 보편적인 방법에서는 Sinus tympani의 병변제거가 힘들므로 술자의 위치의 반대방향에서 현미경적 시야를 확보함으로써 은밀한 부위의 병변제거가 용이하다는 Circumferential approach 방법을 주장하였으나 수술부위의 감염성이 높다는 점이 문제점으로 지적되었다. 한편 Sinus tympani와 함께 수술시 문제점이 될 수 있는 후벽구조의 일부인 facial recess는 내피와(Endothelial pouch)중 상낭(Saccus superior)과 내낭(Saccus medius)에서 발생한다. 최근 Intact Canal Wall Tympanoplasty에 대한 활발한 연구가 진행되고 이에 따라 단계수술을 시행하는 빈도가 증가함에 따라 이 수술의 성공여부에 관건이 되는 중이강과 유양동의 통기(Ventilation)를 유지시키기 위해서 facial recess에 대한 많은 연구가 있었다. Sheehy(1967)등은 facial recess를 개방하는 이유로서는 첫째 facial recess의 병변이 제거되고 둘째 골성고실륜(bony annulus)을 손상시키지 않고 난원창과 중이강 후부를 노출시킬 수 있으며 셋째 atticotomy를 시행치 않고도 안면신경의 일부와 상고실 (epitympsnum) 을 노출시키는 것이 용이하며 넷째 수술후 유양동의 통기를 유지시키는 Posterior tympanotony를 주장하였다. 중이수술을 성공적으로 시행하려면 중이강후벽의 정확한 형태해부학적 구조를 이해하고 이 부위 병변을 제거하는 용이한 접근방법에 대한 술자의 고도의 기술이 요구되므로 이에 저자는 다양한 해부학적 변형에 대하여 연구할 필요성을 느껴 Sinus tympani와 facial recess를 중심으로 한국인 정상성인의 중이강후벽의 크기와 모양을 계측하였다. 연구대상은 측두골 35개 대상으로 능형융기 (pyramidal eminence) 안면신경, 등골 및 반규관등을 중심으로 주변부 구조의 계측을 시도하였다. 계측의 정확성과 정밀성을 높이기 위해 각각의 은밀한 부위에 Elastic impression material 인 PERMLASTIC$^{(R)}$ (type 1 Polysul_fide base class 2 Regular body)을 삽입한뒤 1 시간 경과 후 그 주위에 복잡한 구조가 양각된 주형물을 분리하여 계측을 실시하였다. 각부위와의 거리는 1/20mm까지 측정가능한 부척이 있는 척도계인 Matui$^{(R)}$ caliper를 사용하여 수술현미경하에서 시행하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1) 능형융기의 전부에서 Sinus tympani의 후부 및 Sinus tympani의 후부와 상부의 최대 신전 거리는 각각 2.54(1.05~5.40)mm, 3.22(1.25~7.45)mm, 0.67(0.40~l.75)mm 였다. 2) Sinus tympani는 상하경계가 난원창하부에서 정원창상부인 경우가 29예 (82.9 %)로 가장 많았다. 3 ) Sinus tympani의 후부는 심부(Deepest portion)가 ponticulus와 subiculum 사이인 경우가 22예(62.9 %)로 가장 많았다. 4) Facial recess의 침골와(Fossa incudis)로부터 하고실(hypotympanum)까지의 사선거리와 난원창과 정원창사이 중앙부에서의 횡선거리 및 침골와에서의 횡선거리는 각각 8.13 (7.90~9.55)mm 3.00 (2.85~3.45)mm 1,81 (1.40~2.15)mm 였다. 5) 안면신경관의 골결손 (bony dehiscence)은 5예 (14.3 %)에서 있었다. 6) 등골족판(footplate)의 전후거리 및 시상돌기(Cochleariform process)와 정원창까지의 거리는 각각 2.98(2.85~3.05)mm, 1.42 (1.35~l.55)mm, 1.85(1.45~2.10)mm 였다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.