• 지능정보연구
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• 제8권2호
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• pp.91-103
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다. 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.331-333
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• 2002

협력적 여과 방법은 사용자의 평가 데이터를 이용하므로, 항상 초기 평가 문제(First-Rating Problem)와 희박성 문제(Sparsity Problem)가 발생한다. 최근 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 연구가 진행되고 있는 데, 본 논문에서는 연관 규칙을 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이터를 이용하여 아이템간의 연관성을 산출하고, 연관성이 높은 아이템끼리 군집한다. 사용자와 군집간에 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 이용하여 가중치를 구하고, 이것으로 선호도를 예측한다. 이러한 방법을 기존의 협력적 여과 방법과 함께 속성에 의한 군집 방식과 비교 평가하였다. 또한, 효율적인 군집을 위한 Split Cluster Method를 제안하고, 기존의 트리 방식의 군집과 비교 평가하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2000년도 가을 학술발표논문집 Vol.27 No.2 (2)
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• pp.125-127
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• 2000

협력적 여과는 사용자의 아이템에 대한 단계적 평가에 기초하여 그 평가 패턴이 유사한 사용자를 찾아 그 사용자들이 선호한 아이템을 상대방에게 교차 추천을 해주는 방법이다. 따라서, 유사한 사용자를 찾는 방법이 중요한 문제가 되며, 현재까지 여러 가지 방법들이 제안되어 왔다. 순수한 협력적 여과 방법은 n차원 공간에서 사용자를 모델링하여 가장 유사한 이웃을 찾는다. 이러한 모델링의 문제점은 사용자가 평가한 아이템의 집합은 전체 아이템의 집합에 비해서 극히 작으므로 유사한 사용자를 찾기 위해서는 충분한 수의 아이템에 대해서 평가해야 한다는 것이다. 따라서, 본 논문에서는 유사란 사용자를 찾기 위해서 충분한 수의 평가를 요구하는 명백하게 사용자의 평가를 비교하는 것 대신에 특징 가중치에 초하여 사용자를 비교하는 방법을 사용하고 사용하는 방법의 정확성을 높일 수 있는 임계값을 제안하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 가을 학술발표논문집 Vol.32 No.2 (2)
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• pp.781-783
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• 2005

추천 기술이란 과도하게 제공되는 정보를 여과하여 사용자에게 필요한 정보만을 제공해 주는 것으로 대표적으로는 협력적 여과가 있다. 그러나 협력적 여과는 희소성 문제와 확장성에 취약점을 보이고 있어 최근 이를 극복하기 위한 내용 기반 추천 기법에 관한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 내용 기반의 추천 기법에서 효율적인 추천이 이루어지기 위해서는 각 요소별 가중치를 어떻게 설정할 것인가가 매우 중요하다. 기존의 연구에서는 요소별 가중치를 다양한 실험에 의해 결정하고 이를 모든 사용자에게 동일하게 적용하는 방식을 취하고 있다. 그러나 사용자마다 콘텐츠 선택 기준과 요인이 다를 수 밖에 없으므로 이러한 방식은 사용자의 선호 정보를 효과적으로 반영할 수 없다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 선호 정보 분석과 함께 각 요소별 가중치를 사용자별로 자동으로 설정하여 보다 효과적인 추천이 이루어질 수 있는 기법을 제안한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2009년도 학술발표회 초록집
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• pp.381-384
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• 2009

강변여과는 인공함양을 활용한 대체수자원의 대표적 방법으로 하천수를 충적층으로 통과시켜 간접취수함으로써 오염저감과 수질사고 대처 능력의 장점을 가지고 있다. 유럽을 시작으로 많은 선진국에서는 150년 정도의 개발역사를 가지고 있으며, 우리나라에서도 현재 낙동강을 중심으로 강변여과를 활용한 상수도 공급이 이루어지고 있다. 본 논문은 이러한 강변여과 개발을 위한 개발전 개발전략과 적절한 개발위치 선정에 대한 연구로서 게임이론적 접근을 시도하였다. 강변여과 개발을 위한 지자체간 협력 게임이론을 적용함으로써 협력관계를 통한 추가이익 발생이 가능하게 되어 강변여과 개발타당성을 확보할 수 있다. 본 연구에서는 입지 선정에서 대상 후보지의 인자비교를 위한 일부 항목의 자료 유무에 상관없이, 적지분석이 가능한 게임모형을 개발하고 그 적용성에 대해 검토하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권9호
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• pp.659-668
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• 2010

협력적 여과 시스템은 새로운 사용자의 행위를 파악하고 사용자가 흥미로워할 아이템을 추천해주기 위해서 사용자들에 대한 새로운 정보를 필요로 한다. 이러한 정보를 획득하기 위하여 협력적 여과 시스템은 기존 데이터를 기반으로 학습을 하고, 그 결과에 따라 사용자에 대한 새로운 정보를 찾아낼 수 있다. 본 논문에서는 사용자에 대한 새로운 정보를 획득하기 위한 방법으로 귀납적 추리 방법을 제안하고, 추리된 사용자의 정보를 이용하여 아이템의 순위를 결정한다. 제안된 방법에서는 귀납적 기계 학습 방법인 NMF를 이용하여 사용자를 학습시켜서 모든 사용자들을 그룹으로 군집시키고, 각 그룹으로부터 카이제곱을 이용하여 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 귀납 추리 방법의 하나인 베이지언 확률모델을 이용하여 새로운 사용자가 입력한 평가값과 각 그룹의 특징을 기반으로 사용자를 적합한 그룹으로 분류한다. 마지막으로, 사용자가 결측한 아이템을 대상으로 로치오(Rocchio) 알고리즘을 적용하여 아이템의 순위를 결정한다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.265-272
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• 2002

기존의 인터넷 웹사이트에서는 사용자의 만족을 극대화시키기 위하여 사용자별로 개인화 된 서비스를 제공하는 협력적 필터링 방식을 적용하고 있다 협력적 여과 기술은 비슷한 선호도를 가지는 사용자들과의 상관관계를 기반으로 취향에 맞는 아이템을 예측하여 특정 사용자에게 추천하여준다. 그러나 협력적 필터링은 추천을 받기 위해서 특정 수 이상의 아이템에 대한 평가를 요구하며, 또한 전체 사용자에 대해 단지 비슷한 선호도를 가지는 일부 사용자 정보에 의지하여 추천함으로써 나머지 사용자 정보를 무시하는 경향이 있다. 그러나 나머지 사용자 정보에도 추천을 위한 유용한 정보가 숨겨져 있다. 우리는 이러한 숨겨진 유용한 추천 정보를 발견하기 위하여 본 논문에서는 협력적 여과 방식과 함께 데이터 마이닝(Data Mining)에서 사용되는 연관 규칙(Association Rule)을 추천에 사용한다. 연관 규칙은 한 항목 그룹과 다른 항목 그룹 사이에 존재하는 연관성을 규칙(Rule)의 형태로 표현한 것이다. 이와 같이 생성된 연관 규칙은 개인 구매도 분석, 상품의 교차 매매(Cross-Marketing), 카탈로그 디자인, 염가 매출품(Loss Leader)분석, 상품 진열, 구매 성향에 따른 고객 분류 다양하게 사용되고 있다. 그러나 이런 연관 규칙은 추천 시스템에서 잘 응용되지 못하고 있는 실정이다. 본 논문에서 우리는 연관 규칙을 추천 시스템에 적용해, 항목 그룹 사이에 연관성을 유도함으로써 추천에 효율적으로 사용할 수 있음을 보였다. 즉 전체 사용자의 히스토리(History) 정보를 기반으로 아이템 사이의 연관 규칙을 유도하고 협력적 여과 방식과 함께 보조적으로 연관 규칙을 추천을 위해 사용함으로써 추천 시스템에 효율성을 높였다. 구축, 각종 전자문서 생성, 전자 결제, 온라인 보험 가입, 해운 선용품 판매 및 관련 정보 제공 등 해운 거래를 위한 종합적인 서비스가 제공되어야 한다. 이를 위해, 본문에서는 e-Marketplace의 효율적인 연계 방안에 대해 해운 관련 업종별로 제시하고 있다. 리스트 제공형, 중개형, 협력형, 보완형, 정보 연계형 등이 있는데, 이는 해운 분야에서 사이버 해운 거래가 가지는 문제점들을 보완하고 업종간 협업체제를 이루어 원활한 거래를 유도할 것이다. 그리하여 우리나라가 동북아 지역뿐만 아니라 세계적인 해운 국가 및 물류 ·정보 중심지로 성장할 수 있는 여건을 구축하는데 기여할 것이다. 나타내었다.약 1주일간의 포르말린 고정이 끝난 소장 및 대장을 부위별, 별 종양개수 및 분포를 자동영상분석기(Kontron Co. Ltd., Germany)로 분석하였다. 체의 변화, 장기무게, 사료소비량 및 마리당 종양의 개수에 대한 통계학적 유의성 검증을 위하여 Duncan's t-test로 통계처리 하였고, 종양 발생빈도에 대하여는 Likelihood ration Chi-square test로 유의성을 검증하였다. C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료만을 투여한 대조군의 대장선종의 발생률은 84%(Group 3; 21/25례)로써 I3C 100ppm 및 300ppm을 투여한 경우에 있어서는 각군 모두 60%(Group 1; 12/20 례, Group 2; 15/25 례)로 감소하는 경향을 나타내었다. 대장선종의 마리당 발생개수에 있어서는 C57BL/6J-Apc$^{min/+}$계 수컷 이형접합체 형질전환 마우스에 AIN-76A 정제사료

• 지능정보연구
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• 제9권3호
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• pp.117-135
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• 2003

개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권4호
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• pp.298-305
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• 2009

협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관 아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2000년도 춘계정기학술대회 e-Business를 위한 지능형 정보기술 / 한국지능정보시스템학회
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• pp.317-322
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• 2000

인터넷의 발달로 사용자들은 인터넷에서 필요한 정보를 습득할 수 있을 뿐만 아니라, 생활에 필요한 여러 가지 활동들을 할 수 있게 되었다. 특히 주목받는 부분은 구매 활동이다. 따라서 수많은 기업들이 사람들의 구매 활동에 관련된 전자상거래에 투자하고 있고, 현재 Amazon.com 등과 같은 세계적인 사이트들이 서비스를 실시하고 있다. 또한, 전자상거래 사이트들은 사용자들의 구매 활동을 도와주기 위해 추천 시스템의 도입을 추진하고 있다. 추천 시스템은 사용자들로부터 얻어진 정보를 학습하여 이용 가능한 상품 중에서 고객이 좋아할 만한 것은 추천해 주는 시스템이다. 본 논문에서는 추천 시스템에서 사용되는 주요한 방법인 협력적 여과방법에서 초기 rating 행렬의 희소성 문제를 해결하기 위하여 Singular Value decompositon의 적용 방법을 제안하고 있다.