• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.517-520
• /
• 2017

현대사회의 발전에 따라 1인가구가 증가하면서 애완동물을 키우는 애완 인이 증가하게 되었다. 애완동물을 가족의 구성원으로 여기는 사람들이 많아지면서 반려동물에게 사용하는 지출 규모가 폭발적으로 증가하였다. 자연스럽게 애완동물 사업 규모가 커지면서 서비스 산업이 확장되고 있다. 이에 따라 반려인들은 자신의 반려동물을 잘 돌봐줄 수 있는 애완동물 돌보미 서비스를 제공받기를 원한다. 본 논문에서는 협업 필터링방법에 사용자의 개인화 요소를 이용하여 애완동물 돌보미 중 사용자에게 적합한 애완동물 돌보미를 추천하는 시스템을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2016년도 추계학술발표대회
• /
• pp.393-396
• /
• 2016

정보화 시대에 들어오며 수많은 정보들의 폭발적인 증가로 인해 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 어려워졌다. 그중 영화는 수없이 많은 정보를 누적해왔고 개인에 따라 선호하는 영화가 서로 다르기 때문에 각 개인에 맞는 영화를 찾는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 협업 필터링과 개인의 감정을 이용하고 AWS(Amazon Web Service)를 통한 클라우드 컴퓨팅 시스템을 사용하여 각 개인에 더 적합한 영화 추천 시스템을 제안 한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2018년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.492-495
• /
• 2018

최근 짧은 시간을 즐겁게 사용하기 위하여 어디서든 즐길 수 있는 다양한 취미가 생겨나고 있다. 그 중 하나인 웹툰은 스마트폰 환경에서 많이 사용하는데 다양한 플랫폼과 폭풍적으로 증가하는 웹툰들 중에서 자신이 원하는 웹툰을 찾기는 매우 힘들다. 본 논문에서는 안드로이드스튜디오와 R에서 협업필터링과 개인 성향을 이용하여 개인 사용자에게 알맞은 웹툰을 추천해주는 시스템을 개발한다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
• /
• 제20권6호
• /
• pp.1129-1143
• /
• 2009

인터넷 쇼핑몰은 그 특성상 직접 상품을 살펴보기 힘들고 판매자와의 상호작용이 어렵다. 그래서 소비자들은 인터넷상품 구매 시 의사결정에 확신이 부족하거나 절차를 간소화하기 위하여 상품 평이나 추천을 고려한다. 추천의 정교화 및 성과를 높이기 위하여 수 많은 연구가 진행되었으나, 이러한 연구들은 목적을 선정하지 않고 상품간, 사용자간, 협업적 연관성을 바탕으로 진행되어 비슷한 유형을 나열하는 것에 그치고 있다. 그러므로 목적성을 가지는 기업의 캠페인에 바로 적용하기에는 어려움이 존재하였고, 부가적으로 정보를 가공하여 로지스틱회귀모형 등 모형 작업을 실시하는 것이 일반적이었다. 본 논문에서 제안하는 목적성을 고려한 추천은 개인마다 점수를 부여하여 개인화에 따른 추천이 가능토록 하였으며, S주식회사 쇼핑몰의 이메일 캠페인에 적용하여 개봉율, 클릭율, 구매율에 대하여 그 우수성을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.1478-1480
• /
• 2011

경제가 발전할수록 디자인의 중요성이 높아지고 있으며 디자인을 이루는 여러 요소들 가운데 색이 차지하고 있는 비중은 매우 높다. 하지만 일반인은 조화로운 색을 선택하는데 어려움을 겪고 있다. 이를 위해 기존의 연구들은 다양한 색상 추천 방법을 제안하고 있지만 개인이 어떠한 배색을 더 선호하는 가에 관한 사용자 선호도는 고려되지 않는 경우가 대부분이다. 이에 본 연구에서는 협업필터링의 유사도 측정 방법을 컬러조화 추천 방법에 적용함으로써 사용자의 성향을 고려한 맞춤형 색 조화 추천 방안을 제안한다. 제안하는 방법은 색상별로 선호하는 색 조화 간의 유사도를 가중치로 사용하기 때문에 새로운 사용자의 선호도 예측 및 추천이 가능하며 이를 통해 향후 색과 조화를 선정하는 기본 적인 자료로 활용할 수 있으며 저장된 선호도는 유사한 성향을 지닌 사용자의 선호도 예측 및 각종 제품 마케팅 등에 적용이 가능하다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
• /
• pp.782-784
• /
• 2008

급속하게 확산된 비즈니스 웹 사이트로 인해 웹상에 상품의 정보가 기하급수적으로 증가하여 정보 과부하 문제가 발생하였다. 이를 극복하기 위해 내용 기반 추천 시스템, 협업 필터링 추천 시스템 등의 개인화 추천 시스템이 발전했으나 사용자의 성향과 아이템의 성향을 반영하지 못하고 있다. 본 연구에서는 웹상에서 사용자의 행동을 관찰하여 상품의 구매경로와 판매의 상관관계에 따라 각 사용자의 성향과 그룹의 성향, 아이템의 성향을 측정한 뒤 벡터의 내적을 이용하여 사용자의 성향에 가장 적합한 상품의 유사도를 계산하고 추천하는 시스템을 제안한다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.139-152
• /
• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.124-129
• /
• 2011

협업과정에 있어서, 협업의 대상으로 공간 안에 기 분포되어 있는 컴퓨팅 개체들을 사용하는 경우, 협업에 필요한 업무를 올바르게 수행할 수 있는 컴퓨팅 개체를 선택하여 협업에 임하는 것은 성공적인 협업 결과를 보장하기 위한 기본 조건이 된다. 협업 과정에서 수행해야 하는 작업을 그 협업에서의 역할이라고 할 때, 이 역할을 잘 수행할 수 있는 컴퓨팅 개체를 선택하기 위해서는 역할 수행에 필요한 기능의 소유, 협업 작업에 대한 충성도, 협업에 참여하고 있는 다른 개체들과의 연결성 등을 고려해서, 성공적인 협업 완료를 위해 현 상황에서 가장 적합한 개체를 선정할 수 있어야 한다. 이에 본 연구에서는 협업에 참여시킬 컴퓨팅 개체를 선택하기 위해, 개체의 속성 분석을 통해 적합도를 결정하고, 속성에 따른 가중치를 역할 할당의 상황에 따라 동적으로 변화시킴으로써, 최적의 협업 대상을 선택할 수 있는 역할 할당 방법을 제안한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.159-168
• /
• 2011

전자상거래와 소셜미디어 서비스의 활성화에 따라, 집단지성을 개인 맞춤 서비스에 활용하는 추천시스템에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 또한, 스마트폰의 발달과 모바일 환경의 발달에 따라 단말의 제약성에도 불구하고 개인화 서비스에 대한 연구가 가속화되고 있다. 대표적인 예로 위치기반 서비스와의 결합이다. 이에 본 연구에서는 영화의 장르유사도와 선호장르를 이용한 추천시스템을 제안한다. 영화 장르 유사도 프로파일을 생성하여 이를 모바일실험 환경에서 서비스 될 수 있도록 설계하고 프로토 타이핑 한 후에 MovieLens 데이터를 적용하여 평가한다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제22권3호
• /
• pp.75-85
• /
• 2017

전자 상거래 산업에서 많이 사용되고 있는 개인화 추천은 많은 분야에서 효과를 입증하고 있다. 개인화 추천을 위해서는 개인 정보를 포함하여 아이템을 재 분류해야하는 추가 작업이 필요하다. 본 연구에서는 개인 정보를 사용하지 않고 아이템을 재분류 하지 않는 추천 기법에 대해 제안한다. 음악 추천 영역으로 제한하여 실험하였으며, 실제 청취 이력 데이터를 사용하였다. 실험 분석을 통해 적은 데이터로도 유의미한 추천을 이끌어 낼 가능성을 살피고, 상황별 추천을 위한 아이템 수 분석과 추가 기법을 제안한다.