• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(C)
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• pp.269-272
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• 2011

추천은 다양한 컨텐츠 중에서 사용자가 원하는 것을 선택할 수 있도록 돕는 것이다. 이러한 추천은 광고주가 자신의 광고에 적절한 컨텐츠를 찾을 때에도 활용될 수 있다. 본 논문에서는 광고를 표현하는 태그와 영화를 나타내는 주제어들을 매칭하여 광고에 적합한 영화를 추천하는 문제를 다룬다. 이 문제의 경우, 광고를 표현하는 태그의 개수가 적고, 영화의 주제어와 성격이 다른 경우가 많아 단순 매칭을 활용한 추천 기법으로는 결과를 얻을 수 없는 경우도 존재한다. 우리는 이러한 문제를 완화하기 위해 키워드 확장을 통한 추천 기법을 제안한다. 구체적으로 각 영화 컨텐츠가 가진 주제어를 위키피디아를 통해 검색하고 이를 통해 주제어를 확장한다. 광고의 태그 또한 위키피디아 검색을 통해 확장한다. 이렇게 확장된 영화 주제어와 광고 태그를 연관성 규칙에 기반하여 매칭한다. 실험 결과 단순 매칭보다 제안한 확장을 통한 매칭이 37.5%의 성능 향상을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.399-406
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• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.709-716
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• 2020

소셜 미디어에서 일반적으로 게시물을 올릴 때 이미지의 태그 정보를 사용하는데, 태그를 이용하여 주로 검색이 이루어지기 때문이다. 사용자는 태그를 게시물에 붙임으로써 게시물을 많은 사람들에게 노출시키길 원한다. 또한, 사용자는 게시물과 함께 태깅될 태그를 붙이는 행위를 번거롭게 여겨 태깅하지 않은 게시물도 올리게 된다. 본 논문에서는 입력 이미지와 유사한 이미지를 찾아 해당 이미지에 부착된 레이블을 추출하여 그 레이블이 태그로 존재하는 인스타그램의 게시물들을 찾아 게시물 속 존재하는 다른 태그들을 추천해주는 방법을 제안한다. 제안하는 방법에서는 CNN(Convolutional Neural Network) 딥러닝 기법의 모델을 통하여 이미지로 부터 레이블을 추출하여 추출된 레이블로 인스타그램을 크롤링하여 레이블 외의 태그를 정렬하여 추천해준다. 추천된 태그를 이용하여 이미지를 게시하기도 편해지고, 검색의 노출을 높일 수 있고, 검색오류가 적어 높은 정확도를 도출할 수 있음을 알 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.1-13
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• 2013

개인이 사용할 수 있는 스마트 기기가 다양해지면서 여러 기기로 생산된 사진 콘텐츠가 어떤 기준이나 규칙 없이 분산되어 있어 콘텐츠를 관리하고 원하는 콘텐츠를 검색하는 것이 어려워졌다. 따라서 본 논문에서는 개인 사진 콘텐츠를 효과적으로 분류하기 위하여 의미적 유사도를 기반으로 한 태그 클러스터링 기법과 개인이 사진에 태그를 넣을 때 초기 클러스터를 기반으로 태그를 추천하는 방법을 제안한다. 태그들 사이의 유사도를 계산하여 서로 관련이 있다고 판단되는 태그들을 클러스터링 하는데, 태그가 같은 클러스터에 포함되어 있으면 그 태그를 가진 사진들도 유사성을 가진다고 볼 수 있으므로 개인 사진들을 의미에 따라 분류하는데 이용할 수 있다. 또한 분류된 초기 클러스터로 태그를 추천하여 개인 사용자가 태그를 분류에 맞게 추가할 수 있어 사진 분류 관리가 용이해진다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.15-24
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• 2013

최근 다수의 소셜 네트워크가 빠르게 확산되었다. 그 중에서도 소셜 북마킹 시스템은 가장 널리 사용되는 것 중 하나이다. 소셜 북마킹 시스템은 사용자들이 온라인 자원에 태그를 부여해서 공유하고 관리할 수 있는 환경을 제공한다. 소셜 북마킹 시스템에서는 품질향상을 위해 태그와 시간 정보를 반영하여 개인에 특화된 추천을 할 수 있다. 본 논문에서는 가중치와 유사도 측정 과정에서 태그와 시간을 반영한 추천 시스템을 제안하였다. 또한 제안 방법론을 실제 데이터에 적용하였고, 실험결과 태그와 시간 정보를 함께 반영하였을 때 추천 성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.13-21
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• 2019

웹 정보 구매자들의 성향은 가격대 성능을 중요시하는 가성비에서 구매자의 심리적 만족감을 높이는 가심비 형태로 변해가는 추세이다. 음악 추천에 있어 심리적 만족감을 높이는 방법 중 한 가지는 음악의 분위기를 이용하는 것이다. 본 논문에서는 가심비를 높이기 위한 방법으로 분위기 태그와 태그의 동의어를 고려한 음악 추천 방법을 제안하고, 제안한 방법의 중간 결과로 분위기 태그와 음악을 Thayer의 AV 공간으로 표현한 후 그 분포 특성을 분석하였다. 분석결과, 분위기 태그의 분포와 음악의 분위기 분포가 크게 다르지 않음을 알 수 있었는데, 이는 제안한 추천 방법이 유의한 결과를 도출할 수 있을 것으로 보인다. 향후 분석된 결과를 바탕으로 추천 성능을 도출할 계획이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권10호
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• pp.1010-1014
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• 2010

잡지기사 관련 상품 연계 추천 서비스는 온라인 상에서 잡지 가사의 컨텍스트를 반영하여 상품을 추천하는 서비스이다. 현재 이러한 서비스는 잡지기사와 상품에 부여되어 있는 태그 간의 유사성을 기준으로 한 추천 기술에 의존하고 있으나, 태그 부여 비용과 추천의 정확도가 높지 않은 단점이 있다. 본 논문에서는 잡지 기사 컨텍스트 관련 상품연계 추천 기술의 한 요소로서 상품이미지 정보로부터 상품의 종류를 자동으로 분류하고 이를 상품의 태그로 활용하는 방법을 제안한다. 이미지에서 추출한 시각단어(visual word)와 상품 종류 간의 고차 연관관계를 하이퍼네트워크 기법을 통해 학습하고, 학습된 하이퍼네트워크를 이용하여 상품 이미지에 한 개 이상의 태그를 자동으로 부여한다. 실제 온라인 쇼핑몰에서 사용되는 10 가지 종류의 상품 1,251개의 이미지 데이터를 기반으로, 하이퍼네트워크 이용한 상품이미지 자동 태깅 기법이 다른 기계학습 방법과 비교하여 경쟁력 있는 성능을 보여줌과 동시에, 복수개의 태그 부여를 통해 상품 이미지 태깅의 정확성이 향상됨을 보인다.

• 한국전자거래학회지
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• 제14권4호
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• pp.47-57
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• 2009

협업에 의한 태그 작성 시스템은 소셜 네트워크에서 다양한 공유 콘텐츠에 사용자가 태그를 부착할 수 있도록 허용하는데, 이러한 태그들은 본인뿐만 아니라 모든 커뮤니티 사용자들이 콘텐츠를 이용하는데 유용함을 준다. 협업 태그 기반의 추천에서는 사용자와 항목, 그리고 태그로 이루어진 3차원 데이터를 이용하는데, 이 데이터는 일반적으로 사용자와 항목으로 이루어진 2차원 데이터에 비하여 더 방대한 반면, 희소성(Sparsity)이 더 높다. 따라서 기존의 협업 필터링 기법을 바로 적용하는데 어려움이 많다. 잠재 요인 모델(Latent Factor Model)은 관찰된 값을 설명하는 잠재된 특징(요인)들을 밝히고, 이를 이용해서 문제를 해결하기 위한 모델로서 최근 협업 필터링에서도 성공적으로 적용되고 있으나, 모델을 학습하거나 개선하는 단계에서는 많은 시간과 노력이 필요하다는 단점이 있다. 이러한 잠재 요인 모델을 3차원 협업 태그 데이터에 적용하기 위해서는, 계산이 복잡한 협업 필터링 모델 수립의 어려움을 극복해야 한다. 이 논문에서는 사용자가 항목에 대해 사용한 태그들을 사용자 및 항목에 대한 잠재요인으로 간주하여 직관적인 모델을 수립하고, 사용자의 아이템에 대한 선호도를 결정하는 여러 가지 방법들을 제안하고, 실제 협업 태그 데이터를 이용하여 이들을 비교 평가한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.609-612
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• 2010

최근 스마트 폰을 이용한 사용자들이 생성하는 사진 데이터의 양이 급속히 증가하였다. 폭발적인 사진 데이터 양의 증가는 사용자가 원하는 사진에 대한 접근을 어렵게 하였다. 때문에 본 연구에서는 사진의 접근 및 관리의 효율을 높이기 위한 폭소노미를 통한 태그 추천 시스템을 안드로이드 모바일 플랫폼과 서버의 연계로 구현하였다. 구현된 애플리케이션은 25,000 장의 사진을 기반으로 하는 폭소노미를 통해 태그 추천을 하며, 태그 추천에 평균적으로 5.5 초의 시간이 걸렸다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.