• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권3호
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• pp.19-28
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• 2017

협업적 필터링(CF)은 사용자와 상품간의 관계를 해석하여 특정 사용자에게 상품을 추천 해주는 시스템이다. CF 모델은 컨텐츠 등 다른 추가 정보 없이 평점 데이터만으로 사용자에게 상품을 추천해 줄 수 있다는 장점이 있다. 하지만 사용자는 전체 상품의 극히 일부분만을 소비하고 상품을 소비한 후에도 평점을 부여하지 않는 경우가 매우 많다. 이는 관찰된 평점의 수가 매우 적으며 사용자 평점 행렬이 매우 희박함을 의미한다. 이러한 평점 데이터의 희박성은 CF의 성능을 끌어올리는데 문제를 야기한다. 본 논문에서는 CF 모델 중 하나인 잠재 요인 모델(특히 SVD)의 성능을 끌어올리는데 집중한다. SVD에 상품 유사도 정보와 상품 동시 발생(co occurrence) 정보를 포함시킨 새로운 모델을 제안한다. 평점 데이터로부터 얻어지는 유사도와 동시 발생 정보는 상품 잠재 요인에 대한 잠재 공간상의 표현력을 높여주어 기존방법보다 Recall은 약 16%, Precision과 NDCG는 각각 8%, 7% 상승하였다. 본 논문에서 제안하는 방법이 향후 다른 추천 시스템과 결합하면 기존의 방법보다 더 좋은 성능을 보여줄 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권1호
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• pp.582-587
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• 2021

도서 취향을 고려하여 도서를 추천해주는 도서 추천 시스템은 사용자의 독서 경험과 독서에 대한 인식 개선에 효과적이다. 축적된 사용자 평점 기록이 상대적으로 적은 도서의 경우 추천 정확도에 한계가 나타난다. 본 연구에서는 상대적으로 풍부한 사용자 평점 데이터를 가진 영화 평점 정보를 이용하여 사용자에게 맞춤형 도서를 추천하는 추천 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 도서 추천의 정확도를 높이고 보다 다양한 종류의 추천을 수행하는데 효과적임을 보였다. 영화 평점 데이터를 활용한 도서추천 시스템은 도서 분야 외 타 미디어 플랫폼의 데이터를 도서추천에 활용하는 의미 있는 시도가 될 것으로 예상한다.

• 한국지반공학회논문집
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• 제25권10호
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• pp.67-76
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• 2009

국내 풍화암 터널현장에서 수집한 RMR 평점, RMR* 평점 그리고 천단침하량의 자료를 이용하여 통계적 분석을 실시하였으며, 분석된 자료를 이용하여 회귀분석, 지수함수, 그리고 인공신경망(ANN)으로 천단침하량을 예측하였다. 예측 결과, ANN, 지수함수에 의한 근사함수, 그리고 회귀분석의 천단침하량 예측 순으로 실측치에 근접하였다. 회귀분석으로 추정된 천단침하량의 범위는 매우 넓게 분포하였으며, 계측치에 비하여 과대한 침하량을 예측하였다. 또한 모든 방법에서 RMR 평점을 사용한 예측이 RMR* 평점을 사용하여 예측한 결과보다 계측 침하량에 더 가까운 예측을 하였다.

• 한국데이타베이스학회:학술대회논문집
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• 한국데이타베이스학회 1997년도 International Conference MULTIMEDIA DATABASES on INTERNET
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• pp.438-454
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• 1997

본 논문에서는 정보기술을 활용하고자 하는 정부 관리자들의 보다 전술적인 문제로써 정보 기술사업의 선정방안에 대해서 미국 뉴욕주의 사례를 중심으로 논하였다. 뉴욕주의 정보기술사업 선정에 대한 분석은 선정절차, 선정기준, 평점방법, 그리고 선정조직의 측면에서 이루어졌다. 뉴욕주 기술사업 선정은 평가절차가 정확성에 보다 치중하고 있으며, 평가기준도 제안조직의 능력보다는 제안된 사업의 개발로 인한 영향 평가에 초점을 두고 있다. 평점모형에서는 구체적인 가중치를 부여하여 계량화하기보다는 영향의 (+)와 (-)를 밝히고 있다. 평가조직은 내ㆍ외부 전문가를 충분히 혼합하여 활용하고 있다. 이러한 특징은 의사결정의 문화성, 합리성, 그리고 합법성의 측면에서 다시 논의되었다. 뉴욕주정부의 정보 기술 사업 선정과정에서의 특징이 정보정책에 갖는 함의 또한 논의되었다.

• 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 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.43-46
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• 2019

관광지에 대한 관광객의 평가는 날씨, 계절, 관광객의 밀집 정도 등 다양한 환경적 요소에 따라 변화한다. 각 관광지는 객관적인 관점으로 최상의 관광을 경험하게 할 고유한 컨디션이 존재하며 이를 추출하기 위해선 관광에 영향을 주는 여러 환경들에 대한 다중 요인 분석이 가능할 만큼의 정보가 필요하다. 본 논문에서는 심층신경망을 기반으로 한 문장분석기술을 응용하여 관광지 리뷰에 적용, 평점이 포함되지 않은 리뷰에 평점을 추가하여 기상이나 계절, 휴무일 등의 다양한 분류가 가능할 수준의 데이터를 보충하고 축적/보충된 방대한 평점데이터를 토대로 맞춤 추천이 가능하도록 하는 시스템을 설명한다. 이에 본 논문은 학습 환경 구축, 리뷰와 기상 정보의 결합, 최종 추천 방법 등 전반적인 프로세스에 대한 내용을 설명한다.

• 응용통계연구
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• 제33권3호
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• pp.239-256
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• 2020

최근 기대수명의 증가로 건강에 대한 관심이 늘어나고 있으며 이에 따라 건강관련 산업 및 서비스에 대한 수요도 증가하고 있다. 개인의 건강상태를 다양한 요소들을 이용하여 평가하고 분류할 수 있는 방법을 통해 다양한 건강관련 프로그램 및 서비스를 보다 합리적으로 운영할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 기존 연구를 통해 잘 알려진 건강상태 관련 요인들을 이용하여 건강수준을 측정하고 평점화하는 방안을 제시하였다. 이를 위해 신용평가모형의 변수 선정과 범주화, 모형 도출, 평점화로 이어지는 일련의 과정에서 사용하는 방법론을 도입하였고 모형의 적합을 위해서 국민건강보험공단에서 제공하는 표본 코호트 DB를 이용하였다. 본 연구에서 도출된 건강수준 평가모형은 헬스케어 및 건강관련 서비스에 대한 구조 설계 및 운영에 적절하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자통신학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.125-134
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• 2021

영화 산업의 빠른 발전으로 영화의 제작 수가 급격하게 증가하고 있으며, 영화 추천 시스템은 관객들의 과거 행동이나 영화 후기에 기반하여 관객들의 선호도를 예측하여 영화의 선택에 도움을 주고 있다. 본 논문은 평점의 평균과 편향의 보정을 이용하여 잠재요인 모델에 기반한 영화 추천 시스템을 제안한다. 특이값 분해 방법이 평점 매트릭스 분해에 사용되고, 통계 경사 하강법이 최소자승 손실 함수의 파라미터 최적합에 사용된다. 그리고 평균 제곱근 오차를 사용하여 제안한 시스템 성능을 평가한다. Surprise 패키지를 이용하여 제안한 시스템을 구현 하였으며, 모의실험 결과는 평균 제곱근 오차가 0.671이며, 다른 논문에서 방법에 비하여 좋은 성능을 가진다는 것을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.537-546
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• 2014

본 논문에서는 사용자 및 전문가 평점에 기반하여 여행계획을 자동으로 생성하여 여행에 앞서 효율적인 스토리텔링 여행을 체험할 수 있도록 지원하는 연구를 진행하였다. 효율적인 여행계획의 자동생성을 위하여, 입력된 전문가 평점 및 사용자들의 평점들을 토대로 우선순위를 바꿔 나타낼 수 있도록 하였으며, 점진적 계층 방식을 이용하여 생성된 스토리텔링 기반의 추천코스를 통합하여 전체 여행계획 생성이 가능하도록 하였다. 이렇게 생성된 여행계획은 일반 동영상 및 파노라마 동영상을 통하여 실제 위치를 체험해 볼 수 있도록 하여 사용자들에게 여행지에 대한 기대감을 높일 수 있도록 하였다. 또한, 휴리스틱 기법을 이용하여 시스템의 사용이 많아질수록 보다 효율적인 여행계획 생성이 이루어질 수 있도록 하였다. 연구된 내용은 안드로이드 운영체제 환경에서 구현 및 테스트하여 새로운 방식의 여행계획 자동생성에 효율성을 입증하였다. 본 연구에서는 파노라마 동영상을 통한 체험 방식의 도입과 사용자 평점 기반의 효율적인 여행계획의 자동구성방법을 제시하여, 내 외국인의 여행계획 구성에 대한 활용뿐만 아니라 궁극적으로 관광활성화에도 기여할 수 있을 것이라 기대된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제42권10호
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• pp.1286-1293
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• 2015

e-마켓플레이스는 구매자들이 보다 신뢰할 수 있는 판매자와 거래할 수 있도록 평판 시스템(Reputation system)을 구축하여 예비 소비자들에게 판매자의 평판을 제공한다. 판매자의 평판은 소비자의 평점을 기반으로 산출되는데 이 때 소비자의 평가 요소로는 판매자의 행동에 대한 평가와 상품에 대한 평가가 있다. 기존의 평판 계산 방안들은 구매자의 평점이 두 가지의 평가가 혼합된 점수라는 것을 인지하지 못한 채로 판매자의 평판을 산출한다. 본 논문에서는 소비자 평점을 판매자 점수와 상품 점수로 분리한 후 오직 '판매자의 점수'만을 이용하는 평판 계산 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 판매자의 점수만을 이용하여 판매자의 능력에 대한 평판만을 제공하는 방안으로 예비 소비자들이 빠른 배송과 친절한 서비스를 제공하는 판매자를 선택할 수 있도록 돕는다. 실험에서는 실제 e-마켓 플레이스의 현실성을 반영한 시뮬레이션 방안을 제안한다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 기반으로 진행하는 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다.