클릭률(CTR) 예측은 많은 실제 응용 프로그램에서 가장 기본적인 작업 중 하나가 되었으며 이 분야에서 많은 고급 모델이 나았다. 그러나 가장 고전적인 CF(Collaborative Filtering) 모델에서 딥러닝 모델로 발전하는 과정에서 특징 교차의 기본 단위가 요소(비트 단위)가 아닌 특징(벡터 단위)이라는 사실을 기억하는 모델은 거의 없다. 이 논문에서는 Masknet 모델에 벡터 단위 교차를 적용하는 클릭률 예측 모델은 제안한다.Movielens 에 대해 예측 결과는 89.24%로 나타나고 원본 모델보다 효과가 더 좋다.
성공적인 창업을 위해서는 창업가의 준비가 선행되어야 하지만, 매력적인 사업 아이디어의 계발이 뒤따라야 한다. 지금까지의 창업연구는 창업행동과 사업성과에 영향을 미치는 창업가 요인에 관한 연구에 치우쳐 있으며, 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 연구는 부족하다. 이 연구는 사업 아이디어의 매력도를 객관적으로 평가하는 방법을 제시하는 것을 목적으로 한다. 이 연구는 사업 아이디어의 매력도를 잠재 고객이 인터넷 검색엔진에서 특정 사업 아이디어를 표현하는 키워드 검색 이후 검색광고를 클릭하여 웹 사이트를 방문하는 수라고 정의한다. 사업 아이디어의 매력도는 (특정 사업 아이디어를 표현하는 키워드의 조회수 ${\times}$ 검색광고 클릭률)의 수식으로 표현될 수 있다. 검색엔진에서 키워드 조회수를 공개하므로, 검색광고 클릭률을 추정함으로써 사업 아이디어 매력도를 평가할 수 있다. 연구자는 외국어 교육 관련 키워드 1124개를 선정한 다음, 각 키워드의 1개월간 조회수, 검색광고 클릭률 등의 데이터를 검색 사이트에서 제공받아 분석함으로써 검색광고 클릭률을 예측하는 회귀식을 도출하였다. 이 연구는 사업 아이디어의 계발과 평가에 대한 객관적인 기준을 제시함으로써 창업의 성공률을 높이는 데 기여할 수 있고, 창업연구에 새로운 방법론을 도입했다는 점에서 의의가 있다.
클릭률(CTR) 예측은 사용자가 주어진 항목을 클릭할 확률을 추정하는 것으로 온라인 광고 수익 극대화를 위한 전략 결정에 중요한 역할을 한다. 최근 CTR 예측을 위해 CNN을 활용하는 시도가 이루어지고 있다. CTR 데이터는 특징 정보가 연관성 측면에서 의미 있는 순서를 갖지 않기 때문에, 임의의 순서로 배열될 수 있다. 하지만 CNN은 필터 사이즈에 의해 제한된 로컬 정보만을 학습하기 때문에 데이터 배열이 성능에 큰 영향을 줄 수 있다. 이 논문에서는 CNN이 수집할 수 있는 모든 로컬 특징 정보를 추출할 수 있는 데이터 배열 집합을 생성하고 생성된 배열들에 대하여 개별 CNN 모듈들이 특징들을 학습할 수 있는 다중 배열 CNN 모델을 제안한다. 대규모 데이터 세트에 대한 실험 결과에 따르면 제안된 모델은 기존 CNN 대비 AUC의 RI에서 22.6% 상승 효과를, 제안된 배열 생성 방법은 임의 생성 방법보다 3.87% 성능 향상을 달성하였다.
본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중 등에 의해 상지의 장애를 가지는 장애인을 대상으로 하여, 인터넷의 브라우저와 같은 소프트웨어를 사용 할 수 있도록 하는 컴퓨터 인터페이스를 구현하는 것을 목적으로 한다. 이 인터페이스는 커서를 제어하기 위해 머리 움직임의 정보를 이용한다. 실제 시스템은 머리의 수평, 수직 각속도를 검출하여 컴퓨터로 전송하는 하드웨어부분과, 전송 받은 신호를 처리하여 마우스의 움직임과 클릭신호로 변환하는 소프트웨어 부분으로 구성하였다. 클릭신호는 순간적인 끄덕임으로 정의하였으며 특히, 인공신경망이 각 사용자별 클릭 패턴을 학습하여 사용자 친화적인 인터페이스를 제공하도록 하였다. 구현된 시스템의 성능을 클릭의 인식률, 커서의 이동제어오차, 이동출현하는 목표박스의 단위시간당 클릭율의 세가지 항목으로 평가하였다. 또한. 일반적으로 사용되는 광마우스와 본 연구에서 개발한 자이로마우스를 각각 이 실험에 사용하여, 양자간의 차이를 비교하였다. 개발된 자이로마우스에서 클릭의 인식률은 평균 93%였고, 커서의 수평수직 이동 제어오차는 광마우스의 1.4∼1.5배였다. 랜덤위치에 출현하는 50픽셀의 목표박스의 클릭률은 광마우스의 40% (30 클릭/분)의 성능을 보였으며, 시행횟수에 따라 증가하여 l회차의 35%에서 3회차에는 44%로 단조증가하는 경향을 보였다. 제안된 시스템은, 장애인에게 사회와 의사소통 할 수 있는 새로운 가능성을 제시할 것이 기대된다.
CTR(Click Through Rate) 예측은 사용자가 광고나 아이템을 클릭할 확률을 예측하는 데 사용되는 용어로, 광고 분야에서 중요한 연구 분야로 자리 잡았다. 인터넷 데이터의 양이 증가함에 따라, 전통적인 피쳐 엔지니어링의 인건비는 계속해서 상승하고 있다. 특징 상호 작용에 대한 의존도를 줄이기 위해, 본 논문은 TMH(Two-Tower Multi-Headed Attention Neural Network) 접근법이라고 하는 명시적인 특징 상호 작용과 암시적인 특징 상호 작용을 결합한 융합 모델을 제안한다. CTR 예측에서 TMH 의 효과를 평가하기 위해 3 개의 실제 데이터 세트를 사용하여 많은 수의 실험을 수행하였다. 성능은 3 개의 데이터 세트에서 0.12%, 0.41% 및 0.68%으로 향상되었다.
게임이 디자인 전반에 걸쳐 다양한 형태로 활용되면서 인터넷 광고의 패러다임도 변화하고 있으며, 게임을 이용하여 특정 정보나 브랜드, 캐릭터, 이미지 등을 노출시켜 사용자에게 광고의 정보를 전달하는 게임성향 배너광고를 통해 광고의 목적을 극대화하는 기업도 점점 늘고 있는 추세이다. 하지만 이러한 양적팽창에도 불구하고 클릭률 통계조사에 따르면 0.5% 이하로 낮은 클릭률을 보이고 있다[4]. 이에 본 연구는 수요가 많아지고 있는 게임성향 배너광고의 어떠한 표현요소가 사용자 뇌리에 깊은 인상을 줄 수 있으며, 사용자의 적극적이고 능동적인 인터넷 배너광고 접근을 위한 더욱 강조되어야 할 표현요소가 무엇이 있는지에 대해 실험해 보았다. 현재 인터넷을 통해 광고 중인 게임성향 배너광고를 분야별로 선별하여 7가지 항목에 의해 분석하였으며, 그 결과는 추후 게임성향 배너광고 제작 시 보다 체계적이며 효율적인 가이드라인이 될 것으로 기대한다.
본 논문은 키워드검색광고와 관련하여 의사결정자인 광고주의 입장에서 분석한 통계모델 기반 검색엔진최적화(Search Engine Optimization)논문이다. 일반적으로 키워드입찰은 노출순위를 대상으로 하는 입찰가액에 의해 이루어지고 있다. 그런데, 대부분 광고주는 수천 개 이상의 많은 키워드를 관리함에 있어, 매시간적으로 바뀌는 키워드별 입찰가액을 통해 입찰광고시스템을 관리하고 있는데, 사실상 시간과 인력자원측면에서 비효율적이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 입찰가액을 중심으로 하는 입찰시스템에 대해 의문점을 제기하고, 새로운 관점에서 노출순위를 의사결정변수로 하는 새로운 검색광고모델을 재정의하여 제시하였다. 새로운 검색광고모델에 대한 최적화실증분석을 위해 예측모델과 최적화모델을 제시하였다. 연구과정은 우선 키워드의 특성에 따라 키워드그룹을 원천 제조브랜드 유통브랜드의 범주화기준을 제시한 후, PC 와 모바일 매체별로 대표 키워드 선정한 후 노출순위와 클릭률이 비선형분포임을 보였고, 통계적 관계를 검토하였다. 클릭률예측 및 입찰가액예측을 위한 통계적 시나리오를 제시하였고, 적합성 분석을 통해 최적의 예측모델을 선정한 후, 선정된 예측모델을 기반으로 하여 클릭률과 기대이익(전환율)에 관한 최적화목적함수를 정의하고 실증분석을 진행하였다. 분석결과, 본 논문에서 제시한 검색광고모델은 클릭률 기반의 클릭수와 전환율 기반의 기대이익으로 표현되는 최적화모델 모두에서 개선효과가 있음을 확인하였다. 다만, 기대이익 최적화모델의 경우에는 핵심키워드임에도 불구하고 기대이익이 낮아 광고에서 배제되는 문제를 있음을 확인하고 대안을 제시했다. 마코브체인분석을 통해 핵심 경유키워드 개념을 도입하였고, 최적화목적함수에 대해 핵심경유키워드의 기회이익을 반영한 최적화수정모델을 제시하여 적용가능성을 확인하였다. 본 논문은 키워드입찰시스템의 의사결정변수를 노출순위의 관점으로 전환하는 새로운 모델을 제안하였고, 키워드 범주별 및 노출순위 기반의 통계적 예측을 제시하고, 포트폴리오 구성에서의 최적화실증분석을 통해 노출순위 기반 예측모델의 유효성을 확인함과 동시에, 키워드간의 확산효과를 포함하는 수정모델제시 등 전략적인 입찰을 제안한 점에 시사점이 있다.
온라인 배너 광고 산업에서는 일반적으로 복수의 배너 대안이 제작된다. 이때 중요한 의사결정은 어떤 광고 배너 대안을 선택해서 고객에게 노출하느냐 하는 것이다. 각 배너 대안을 고객이 클릭할 확률을 미리 알 수 없기 때문에 경영자는 실험적으로 여러 대안을 노출한 후, 고객의 클릭 여부에 따라 각 대안의 클릭 확률을 추정하며 최적의 대안을 찾아야 하고 이것은 온라인 광고와 관련된 강화학습 프로세스이다. 이 과정에서의 주요 의사결정 문제는 축적된 추정 클릭 확률 지식을 이용해서 최적의 대안을 노출하는 활용 전략과, 잠재적으로 더 우수한 대안을 찾기 위해 새로운 대안을 시도해보는 탐색 전략의 최적 균형점을 찾는 것이다. 본 연구는 구전효과와 대안의 수가 이러한 최적 탐색-활용 전략에 미치는 영향을 분석하였다. 이는 고객이 노출된 배너를 클릭하는 경우 관련 제품을 주위에 홍보하는 과정을 통해 광고 배너의 클릭률이 높아지는 구전효과를 온라인 광고 관련 강화학습에 추가하여 구현한 것이다. 분석을 위해 Multi-Armed Bandit 모형을 이용한 시뮬레이션 기법을 사용하였다. 분석 결과, 구전효과의 크기가 커지고 배너 대안의 수가 적을수록 광고 강화학습의 최적 탐색 수준이 높아지는 것이 관측되었다. 이는 구전효과에 의해 고객이 광고 배너를 클릭할 확률이 증가함에 따라 기존에 축적했던 추정 클릭률 지식의 가치가 낮아지고, 따라서 새로운 대안을 탐색하는 것의 가치가 증가하기 때문으로 분석되었다. 또한 광고 대안의 수가 작을 경우에는 구전효과 크기가 커질 때 최적 탐색 수준이 더 큰 폭으로 증가하는 경향을 발견하였다. 최근 온라인 구전으로 인해 구전효과의 영향이 커지는 시점에서 본 연구는 의미 있는 시사점을 제공한다.
본 연구에서는 교통사고나 뇌졸중 등에 의해 상지의 장애를 가지는 장애인을 대상으로 하여, 인터넷의 브라우저와 같은 소프트웨어를 사용 할 수 있는 컴퓨터 인터페이스로서 자이로센서를 이용한 무선 자이로 마우스시스템를 개발하고, 임상평가를 통해 그 유용성을 확인하고자 한다. 시스템 개발에 있어서 주안점은, 첫째, 장애인의 경우 휠체어나 침대에 누워서 마우스 조작을 할 수 있도록 시스템의 무선화하는 것, 둘째, 착탈의 용이성과 미관을 위하여 센서를 헤드 밴드에 삽입하는 것, 셋째, 컴퓨터 운영체제에게 클릭신호를 전달하기 위하여, $C5{\sim}C6$ 환자들의 경우에는 클릭 스위치를 사용하고, C4환자의 경우에는 고개의 끄덕임을 검출하도록 하는 것이다. 개발된 시스템을 척수손상으로 인한 상지 장애인을 대상으로 평가실험을 실시하였다. 그 결과 시행횟수가 증가할수록 상하/좌우 이동시의 목표위치에 대한 실제위치의 오차가 감소하고, 1분당 클릭률이 증가하는 경향을 확인하였다. 이로부터, 개발된 무선 자이로마우스 시스템은 환자의 반복사용을 통해 그 유용성이 증가할 것을 알 수 있다.
국내 인터넷 활용인구의 증가와 함께 연령층의 확대로 초등학생 인터넷 이용률은 날로 높아지고 있다. 어린이들에게 인터넷은 이미 친숙한 매체이며, 효과적인 학습도구로 활용되고 있다. 아이콘은 사용자가 클릭을 통해 다른 곳으로 이동할 수 있도록 방향성을 제시하는 navigator 역할로 사용자들의 행동을 유도하는 기능을 가지고 있다. 어린이를 주 이용 대상으로 하고 있는 어린이 포털 사이트의 경우 아이콘의 기능은 무엇보다 중요하다. 그러므로 아이콘을 지각하는 어린이의 감성을 파악하는 것은 필수적인 과정이다. 따라서 이러한 어린이 포털 사이트의 아이콘을 제작함에 있어, 사이트 방문자인 어린이의 감성을 조사하여 효과적인 아이콘 설계 방안을 제시하고자 한다. 이를 위하여, 이용자 접속률이 높은 세 개의 국내 어린이 포털 사이트의 아이콘 샘플을 추출하고 이를 서울지역 초등학생을 대상으로 선호 이미지 형용사를 조사하였다. 이는 향후 어린이를 대상으로 한 다양한 서비스에 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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