• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2002년도 가을 학술발표논문집 Vol.29 No.2 (2)
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• pp.286-288
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• 2002

엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링 기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 대상이 되는 사용자에 대한 예측을 하기 위하여 다른 사람들의 의견들을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교함으로써 제시된 기법의 우수성을 보였다.

• 감성과학
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• 제9권spc3호
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• pp.179-185
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• 2006

본 연구는 다른 분야에서 성공적으로 활용되고 있는 다양한 추천 기법들을 비교하는 사례 연구를 통해 더욱 효과적인 디자인 개인화 서비스 개발의 기회를 모색하고자 하였다. 우선, 문헌연구를 통하여 '컨텐츠 기반 기법', '협력적 필터링 기법', 그리고 '인구통계적 필터링 기법'과 같은 대표적인 추천 기법들의 특징과 장단점을 고찰하였다. 다음으로 이러한 기법들이 디자인과 같은 컨텐츠를 대상으로 적용되었을 때 예상되는 추천 정확성을 분석하기 위해 실험을 실시하였다. 그 결과, 인구통계적 필터링 기법은 나머지 기법에 비해서 비교적 낮은 정확성을 보였으며 컨텐츠 기반 기법이 가장 좋은 높은 추천 정확성을 나타내었다. 아울러 협력적 필터링 기법은 참여자들의 수가 증가할수록 좀 더 높은 추천 정확성을 나타냄을 알 수 있었다. 결론적으로 디자인 추천 서비스는 컨텐츠 기반 기법이나 협력적 필터링 기법의 적용을 통해 그 추천 정확성을 향상시킬 수 있으며 대상 사용자의 수가 일정 수준 이상으로 증가된다면 협력적 필터링 기법이 가장 우수한 효율을 나타낼 가능성이 높음을 제시하였다.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2001년도 하계학술대회 논문집 D
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• pp.2807-2809
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• 2001

본 논문에서는 웹기반 쇼핑몰에서 사용자들에게 새로운 상품을 추천하는 시스템을 제안한다. 추천시스템이란 사용자의 필요와 취향을 고려하여 그에게 적합한 새로운 상품이나 대신할만한 상품 등을 추천하는 시스템이다. 지금까지 제안된 대부분의 추천시스템들은 협력적인 필터링 기법을 쓰고 있는데, 이러한 시스템의 경우 사용자들의 선호도 점수 정보가 부족하면 정확한 추천결과를 기대할 수 없다. 본 논문에서는 내용기반 필터링 기법을 협력적 필터링 기법과 함께 사용하여 이와 같은 문제를 해결하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권3호
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• pp.332-342
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• 2004

엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 다른 사람들의 의견을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교하였다. 실험 결과, 본 방법이 예측 질 면에서 상당한 성능 향상이 있었고 새로운 사용자에게도 보다 나은 추천을 할 수 있음을 알 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2003

기존의 사용자 기반 협력적 필터링이 가지는 단점으로 지적되었던 희박성과 확장성의 문제를 아이템 기반 협력적 필터링 기법을 통하여 개선하려는 연구가 진행되어 왔다. 실제로 많은 성과가 있었지만. 여전히 명시적 데이터를 기반으로 하기 때문에 희박성이 존재하며, 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 사용자와 아이템의 혼합 협력적 필터링에서 Naive Bayesian 알고리즘을 이용한 추천 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 각 사용자와 아이템에 대한 유사도 검색 테이블을 생성한 후, Naive Bayesian 알고리즘으로 아이템을 예측 및 추천함으로써, 성능을 개선하였다. 성능 평가를 위해 기존의 아이템 기반 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.643-648
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 그러나 아직까지 컨텍스트 정보의 필터링에 관한 연구는 거의 이루어지고 있지 않는 실정이다. 컨텍스트 정보의 필터링을 위해서는 전자상거래 등에서 많이 사용되고 있는 협력적 필터링을 사용할 수가 있다. 이와 같은 협력적 필터링을 유비쿼터스 컴퓨팅 환경의 필터링에 사용하기 위해서는 초기 평가 문제, 희소성 문제, 축적된 자료의 문제 등이 해결되어야 한다. 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 컨텍스트 정보의 타입을 이용한 협력적 필터링 기법을 제안하였다. 그리고 이 필터링 기법을 P2P 모바일 에이전트 시스템인 MAUCA에 적용해 본 결과, 서비스 지원 성능 평가 면에서 평균적으로 7.7% 정도 우수함을 보였다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.809-818
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• 2009

협력적 필터링 기법은 전자상거래에서 거래되는 아이템에 대하여 고객들이 평가한 선호 정보를 이용하여 특정 상품에 대한 선호도 예측 대상 고객의 선호도를 예측하는 기법이다. 협력적 필터링 기법을 통한 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 예측에 이용할 수 있는 고객들의 선호 정보를 충분히 확보하여야 한다. 그러나 과도한 이웃 고객의 선호 정보는 오히려 예측 정확도에 부정적 영향을 미치며 또한 과소 정보 역시 예측 정확도 감소에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링 알고리즘 적용에 있어 k명의 근접 이웃을 결정하는 이웃 선정방법을 개선하였으며 개별 고객의 선호도 평가 정보를 이용하여 적정 이웃 수를 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 근접 이웃 수 결정을 위한 기존 방법인 탐색적 방법을 개선함과 동시에 선호도 예측 정확도를 향상시키는데 유용한 방법을 제공할 수 있다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.27-31
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• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.363-366
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유$\cdot$무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.91-94
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• 2008

정보 기술의 발전으로 인해 이용할 수 있는 정보가 기하급수적으로 늘어남에 따라, 사용자는 원하는 정보를 얻는 데 어려움을 겪게 되고, 양질의 정보를 찾기 위해 많은 시간을 들이고 있다. 이에 사용자의 의도를 정확하고 명백하게 드러내는 태그 정보에 기반한 협력적 필터링 기법을 이용하여 사용자가 원하는 적절한 음악을 추천하는 시스템을 제안하며, 태그의 확장을 통한 협력적 필터링 기법의 성능 향상을 제안한다.