• 지능정보연구
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• 제13권1호
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• pp.91-105
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• 2007

본 연구에서는 사용자와 시스템간 양방향 의사소통 방법을 가능하게 하는 확률 유사성척도 기반의 추천시스템을 제안한다. 본 시스템에서 활용한 알고리즘의 주요한 아이디어는 사용자가 제시한 상품 사양에 대한 선호정보를 사용하여 상품의 효용 범위를 구하고, 두 상품의 효용범위 값들 간의 유사도의 값으로서 겹침 확률을 계산한다. 앞에서 구해진 상품 간 유사도의 값을 사용하게 되면, 유사 정도가 가장 높은 상품들을 유사상품으로 등록하게 된다. 본 추천시스템은 개별 사용자 별로 제시된 정보를 사용하므로 차별화 된 추천이 가능해진다. 본 시스템을 활용하게 되면 상품 정보를 공유하는 기업들이 협업 전자상거래 프로세스를 수행할 수 있다. 협업 기업들은 협업을 위한 상품들을 등록하고 해당 상품들과 유사한 상품들을 각 기업의 유사상품 데이터베이스에 저장하여, 향후 유사상품 추천에 활용할 수 있다. 본 연구에서 제시된 유사상품 추천시스템은 웹기반의 응용시스템으로서 인터넷이 가능한 어떠한 환경에서도 수행될 수 있다. 본 연구에서 제시된 절차의 효과를 검증하기 위하여 사용자 실험을 수행하였다. 실험결과를 살펴보면 효용기반의 방법론이 정확도와 만족도 측면에서 상품추천 문제에 대한 하나의 효과적인 해결책으로 사용될 수 있다는 것이 검증되었다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2005년도 춘계공동학술대회 발표논문
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• pp.332-339
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• 2005

We developed a similar product recommendation system for implementing a collaborative commerce model between the cooperating companies. The system is based on a similar product finding algorithm. The main idea of the proposed algorithm is using a multi-attribute decision making(MADM) to find the utility values of products in same product class of the companies. Based on the values we determine what products are similar. The system helps the companies to recommend products in accordance with the customer's preferences regarding product specifications.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2002년도 추계정기학술대회
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• pp.432-444
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• 2002

본 연구에서는 전자상거래의 확산에 따른 환경변화 속에서 다품종소량생산체제의 특성을 가진 주문제조업체들이 동적으로 변화하는 환경과 다양한 고객들의 주문에 대응하여 경쟁력을 제고시키기 위한 멀티에이전트 기반 협상지원시스템(MANESS)을 개발하였다. 이 시스템은 동적으로 변하는 환경과 고객들의 주문에 대응하기 위한, 그리고 유연한 시스템 구조를 이루기 위한 새로운 패러다임으로 부각되는 에이전트기술을 사용하였다. 그 중에서도, 에이전트간의 협업을 통해 문제를 해결하는 멀티에이전트기술을 사용하여 시스템을 개발하였다. 이 시스템은 주문제조업체에서 가장 중요한 거래활동인 협상의 자동화를 통해 주문에서부터 생산에 이르는 일련의 모든 거래활동을 자동화하는 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.211-220
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• 2004

This paper suggests a collaborative business process between the companies that each has a restricted physical branch in its own area and wants to extend globally sales and delivery service. The companies integrate their business processes for sales and delivery using a shared product taxonomy table. We also suggest a similar product finding algorithm to make the product taxonomy table that defines product relationships to exchange them between the companies. The main idea of the proposed algorithm is using a multi-attribute decision making (MADM) to find the utility values of products in a same product class of the companies. Using the values we determine what products are similar. It helps the product manager to register the similar products into a same product sub-category. The companies then allow consumer to shop and purchase the products at their own residence site and deliver them or similar products to another sites.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 봄 학술발표논문집 Vol.30 No.1 (C)
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• pp.355-357
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• 2003

ebXML은 단일 세계 전자 시장의 형성을 목표로. UN/CEFACT와 OASIS의 주도로 만들어진 인터넷 상에서 기업간 전자 상거래를 위한 XML 기반의 표준 프레임워크이다. ebXML에서는 비즈니스 트랜잭션으로 구성되는 비즈니스 협업을 ebBPSS (ebXML Business Process Specification Schema) 스펙에 정의하는데, 기업의 비즈니스 시나리오를 기술하기 위해서 이 ebBPSS를 따르는 ebXML 비즈니스 프로세스 영세를 기술한다. 본 논문에서는 ebXML 비즈니스 프로세스 명세를 비즈니스 라이브러리에 저장하고, 서로 다른 시스템 사이에서 교환하기 위해 메타프레임워크인 XMI와 RDF 문서로 변환시키는 알고리즘을 제안한다. 이 알고리즘은 ebXML의 상호 운영성에 기여하여 ebXML 레지스터리에 저장된 비즈니스 프로세스 명세서의 유용성을 증대시킬 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 추계학술발표대회
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• pp.436-439
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• 2007

추천 서비스는 사용자에게 적합한 서비스를 선응적으로 제공하는 기술로써, 전자상거래 환경을 중심으로 널리 이용되고 있다. 그러나, 유비쿼터스 환경에서도 가장 활발한 기술 접목이 이루어지는 홈 네트워크 환경 내에 추천 서비스가 적용된 사례는 많지 않다. 본 논문에서는 홈 네트워크 환경에서 누적된 사용자와 기기 간 상호작용 정보들을 바탕으로 사용자 위치 기반의 개인화된 서비스를 추천하는 알고리즘을 제안한다. 본 알고리즘에서는 밀도기반 초기값 선정 기법을 적용한 군집화를 통해 필요한 데이터만을 추출함으로써 서비스 추천의 효율성 및 정확성을 높인다. 또한, 사용자 기반의 협업 필터링을 이용하여 데이터가 충분히 많지 않은 상황에서도 정확한 서비스 추천을 수행한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.23-30
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• 2006

추천자 시스템은 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 정보를 수집하여 고객에 대한 예상 구매 상품을 추천하는 목적으로 개발되었다. 본 연구는 대형 전자상거래 사이트에서 고객의 상품 구매 이력이 활용 가능한 경우에 전통적인 통계기법인 군집분석 및 고객 간의 상품 구매 상관성을 이용하는 기존 추천자 시스템(협력적 필터링 기법)과 문서 검색에서 사용되는 LSI분석에 기반한 협업 필터링 기법을 상품 추천에 적용하여 각 기법의 상품 추천 효율성을 비교 분석하였다. 문서-용어 행렬과 유사한 구조를 가지는 고객-상품 구매 행렬에 문서 검색에 사용되는 LSI 분석법은 고객의 상품구매 경향을 원 상품 수보다 축소된 차원의 변환 상품을 통하여 파악함으로써 목표고객에 대한 인접고객군의 생성 노력을 현저히 감소시킬 수 있어 결과적으로 실시간으로 적용되는 추천자 알고리즘의 효율성을 개선할 수 있을 것으로 기대할 수 있다. 가상적인 고객-상품 구매 리스트를 대상으로 실행한 시뮬레이션 실험 결과에서도 알고리즘의 효율성 평가측도인 recall과 정확도 및 F1에서 LSI 기반 협력적 필터링 기법이 기존의 방법보다 우수한 결과를 나타내었다. 시뮬레이션 결과, 인접고객 군의 크기가 일정한 수준에 이르면 그 크기를 증가시키더라도 알고리즘의 효율성은 별로 개선되지 않으며 또한 추천 상품 수가 일정 수준에 도달하면 추천 정확도가 낮아지는 정도에 비해 recall의 개선도는 별 변화가 없는 것으로 나타나고 있다. 추천자 시스템을 구현하는 용도에 따라 이러한 정보는 유용하게 사용될 수 있다고 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 경영정보학연구
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• 제17권3호
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• pp.95-111
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• 2015

추천시스템은 과거 구매행동을 통해 사용자가 향후 구매할 것이라 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 제공하는 시스템이다. 이러한 추천시스템은 여러 전자상거래 업체에서 도입하고 있으며, 사용자의 편의성 및 수익에 긍정적인 영향을 미치고 있다. 하지만 사용자가 어떠한 기준을 가지고 제품을 평가하는지, 어떠한 요소가 구매 의사 결정에 영향을 미치는지는 반영할 수 없다는 한계가 있다. 이에 본 연구에서는 사용자가 직접 작성한 구매후기를 통해, 사용자 별 제품 평가요소를 활용할 수 있는 추천 모형 알고리즘을 개발하였다. 토픽 모델링을 활용하여 사용자들의 구매후기를 분석하였으며, 이러한 후기의 특성이 반영된 커널과 평가 점수가 반영된 커널 등을 함께 활용하여 다중 커널 학습 기반의 추천 모형을 개발하였다. 또한, 이러한 모형을 BestBuy 사례에 적용하여 검증하였다. 검증 결과, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다중 커널 학습에 의한 추천 모형의 정확도가 우수하였고, 구매후기의 유사성을 반영하였기에, 사용자가 어떠한 요소를 평가하는지를 확인할 수 있었다. 또한, 기존 협업적 필터링 알고리즘보다 다양한 제품에 대한 추천이 가능함을 확인할 수 있었다. 본 연구는 토픽 모델링과 커널 학습 기반을 사용한 융합적인 추천모형으로서, 온라인 추천시스템의 새로운 방법을 제안한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제13권4호
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• pp.173-191
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• 2008

오늘날 인터넷의 전반적인 보급 및 전자상거래의 확산으로 인하여 정보의 홍수를 이루게 되었고, 고객들은 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하기 위해서 정보를 탐색하는 작업이 더욱 어려워지게 되었다. 이러한 고객들에게 좀 더 편리하게 자신이 원하는 제품이나 서비스를 선택하도록 도와주는 것이 추천 시스템으로서, 고객 관계 관리의 중요한 부분으로 자리 잡게 되었다. 본 연구에서는, 인터넷 서점을 이용하는 고객에게 그가 관심을 가질만한 서적을 추천하여 줌으로써 구입할 서적의 선택을 도와주는 서적 추천 시스템을 개발하였다. 기존의 서적 추천 시스템 개발에 협업 필터링 기법이 주로 활용되어 왔다. 하지만 협업 필터링 기법을 적용하기 위해서는 각 서적에 대한 구매자들의 평가치가 수집되어야 하는데, 이러한 평가치들은 시스템 개발 이전에 오랜 기간에 걸쳐 정교한 계획 하에서 수집되어야 한다. 더욱이 구매자들이 평가치 제공에 협조하지 않을 경우에는 추천 시스템 자체의 작동이 불가능하게 된다. 그러므로 본 연구에서는 고객들의 구매기록만으로 서적 추천을 수행할 수 있도록 사례기반추론 기법을 활용하여 시스템을 개발 하였는데, 서적의 소분류 코드를 예측하는 상황에서 약 40% 수준의 적중률을 보였다.