• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.169-173
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• 2006

유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였다. 더 나아가서는 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주며, 이를 위해 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들 간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 속성정보에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제점을 개선하기 위해서 속성정보를 이용한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링 기술에 반영함으로써 추천의 정확도를 높이고자 한다. 그리고 협력적 필터링의 {연관 사용자-아이템} 행렬에서 사용자들 간의 연관 관계를 유지하면서 차원 수를 감소시키기 위해 ARHP 알고리즘을 이용하여 연관 사용자 군집을 한다. 제안된 방법의 성능 평가를 하기 위해 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 Nearest Neighbor Model과 K-Means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.901-911
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• 2005

인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 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.

• 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.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 1999년도 제6회 학술대회 논문집
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• pp.245-248
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• 1999

본 연구에서는 인터넷 환경의 정보검색 문제를 해결하기 위한 방안으로 메타데이터 기반구조인 PICS를 분석하여 인터넷 자원의 검색 및 필터링에 적용할 수 있는 요인들을 제시하였다. 또한 시스템의 실재 구현을 도모하기 위해 의학 정보를 위한‘OMNI-PICS’라는 등급체계의 프로토타입을 설정하고, 기계가독형 RAT파일을 설계하였다. 따라서 웹에서 특정 주제 영역을 다루는 주제게이트웨이들이 자원을 협력적으로 필터링하기 위한 표준 포맷으로 PICS 등급체계를 적용하여 운용할 수 있는 구체적 지침을 제공하였다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2002년도 추계학술대회 논문집
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• pp.224-228
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• 2002

제품의 품질 및 가격 뿐만 아니라 물질적 풍요로움과 더불어 다변화 되어가는 생활 환경 속에서 소비자의 감성과 선호도를 파악하는 것은 제품 판매 전략의 중요한 성공요소가 되고 있다. 이를 위하여 제품의 기능적 측면 뿐만 아니라 개개인의 정서적 감정과 선호도가 반영된 제품의 설계나 디자인 또한 요구되고 있다. 본 연구에서는 소재 개발의 프로세스가 고객 중심으로 변화하는 것에 대응하여 사용자의 감성과 선호도를 중심으로 소재를 개발하는 방법의 하나로 협력적 필터링 개인화 기법을 응용하여 섬유 패션 디자인 추천 시스템을 제안한다. Textile 기반의 협력적 필터링 시스템에서 예측에 사용될 이웃의 수를 결정하기 위해서 Representative Attribute-Neighborhood를 사용한다. 이웃들간의 사용자 유사도 가중치는 피어슨 상관 계수(Pearson Correlation Coefficient)를 사용한다. 소재에 대한 사용자의 감성이나 선호도에 대한 Textile의 대표 감성 형용사를 추출함으로써 소재 개발을 위한 감성 형용사 데이터 베이스를 구축한다. 구축된 감성 형용사 데이터 베이스를 기반으로 성향이 비슷한 사용자에게 Textile을 추천한다. 사용자 선호도 예측과 Textile 기반의 협력적 필터링 기술을 이용한 섬유 패션 디자인 추천 에이전트를 구축하여 시스템의 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도하고자 한다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.97-104
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• 2011

협력 필터링은 공통된 흥미를 가진 다른 사용자들로부터 정보를 획득하여 그들의 의견에 따라 웹 사이트를 추천하는 방법이다. 과거 수년간, 이 방법은 서적, 식품, 영화 등 다양한 e-commerce 영역에서 사용되었다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템에서 추천 항목을 결정하기 위한 사용자 간의 유사도 측정 방법을 제시하였다. 기존 연구에서는 사용자가 부여했던 전체 평가등급들의 분포를 고려하지 않은 채각 평가등급을 독립적으로 취급하여 사용자간 유사도를 산출하였으나, 본 연구에서는 사용자의 평가 등급 범위 내에서의 등급의 위치와 순위 정보를 이용하여 유사도를 산출하였다. 실제 데이터집합 상에서 평균 절대 오차의 성능을 측정한 결과, 대부분의 기존 방법들에 비해 제안 방법은 매우 우수하였고, 특히 정해진 등급범위가 클 경우에 그러하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제33권11호
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• pp.953-964
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• 2006

협력 필털링은 그 유용성으로 인해 현재 학문적으로나 상업적으로 널리 사용되고 있지만 확장성 문제, 평가 데이타의 희박성 문제, 초기 평가 문제 둥을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 일부 해결하기 위해 에이전트 간 협력에 기초한 분산 협력필터링 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사용자의 평가정보를 에이전트가 지역 데이타베이스에 보관하고 이 정보를 친구들에게만 전파하는 방법을 사용함으로써 사용자 증가에 따른 확장성 문제를 해결하고자 하였다. 그리고 평가 데이타 부족에 따른 추천질 저하를 줄이기 위해 친구 에이전트의 의견을 반영하는 방법을 사용하였고 새로운 사용자에 대해서도 추천이 가능토록 하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 협력필터링 방법을 사용하였다. 실험결과, 본 제안 방법이 확장성뿐만 아니라 데이타 희박성 문제 및 새로운 사용자 문제에도 도움이 됨을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.1-8
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• 2011

현대사회는 인터넷과 IT융합기술의 발달로 정보의 양이 급속도로 늘어나고 있으며, 이로 인하여 많은 데이터 속에 원하는 정보를 용이하게 획득하거나 검색하는 기술도 발전되고 있다. 의료 관련 시스템통합 또한 다양하게 구축 되어 정보의 누적량이 비약적으로 증가하고 있으나 구축된 자료를 활용한 간호활동의 정보제공 및 지원 내용은 미흡한 실정으로 특히 통증의 중재에 관한 판단은 간호사 개인의 경험적 판단에 의존하게 되는 것이 현실로서 대체적으로 주관적 판단이 내려지게 된다. 본 논문에서는 기존의 의료관련 데이터를 활용, 추출하고 협력적 필터링을 이용한 통증 간호중재 지원 방법론을 제안한다. 제안하고자 하는 협력적 필터링은 유사한 선호도를 기반으로 관련도가 높은 아이템을 추출하는 방법으로 사용자 기반의 협력적 필터링을 이용한 선호도 예측 방법은 피어슨 상관 계수에 의해 사용자 유사도를 구하고, 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정방법을 사용한다.

• 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.