• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.72-77
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• 2007

웹의 성장에 따른 기하급수적인 정보의 축적으로 인한 정보과다(Information Overload) 현상의 심화를 해결하기 위해 이루어져 온 많은 연구 중 하나인 추천 시스템은 사용자에게 고수준의 편의성을 제공하기 위한 시스템으로써 발전해 왔다. 그러나 과거에 고도로 집중화되어 관리, 구축되어 오던 정보와는 달리 Web2.0라는 새로운 웹 환경의 도래와 함께 태그, 블로그 등 새로운 형태와 특성을 가지는 점보들이 등장하게 되었다. 웹의 컨텐츠에 대한 메타정보를 사용자가 직접 입력한 Web2.0 기반의 태그 데이터론 활용해서 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 연구하였다. 추천 기법 중 가장 대표적이고 기초적인 협업 필터링 기법에 태그를 활용하며 태그에 사용자에 대한 중요도를 감안한 가중치 부여 기법에 연구한다. 유사한 성향을 가진 사용자를 식별하는데 있어 태그 집합간의 유사도를 비교하는 방법을 사용하며 사용자의 성향을 반영하기 위해서 태그와 사용자의 선호도 정수와의 연관성을 분석해서 이를 태그의 가중치로 환산하는 기법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권9호
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• pp.835-840
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• 2008

본 논문에서는 고객의 다양한 행동 분석을 통해 e-commerce 포탈에서 향상된 개인화 기법을 제안한다. 고객의 행동은 "상품 구매" '장바구니에 상품 추가", "상품 정보 확인" 세가지로 구분하였다. 추천된 상품에 대한 평점을 측정하기 위해 사용자의 행동을 암묵적으로 추적한다. 제안하는 추천 기법은 Cross Correlation Coefficient를 변형하여 비슷한 선호도를 가진 고객들을 분류한 후 대상 고객이 선호하는 상품과 비슷한 선호도를 가진 고객들의 상품 유사도를 측정한다. 본 시스템의 가장 주목할만한 특징은 고객의 행동을 바탕으로 상품에 대한 평점을 암묵적으로 계산하는 것이다. 상품의 선호도에 대하여 고객의 직접적인 대답을 요구하면 고객들이 불편함을 느낄 수 있기 때문에 고객의 행동을 통하여 상품에 대한 선호도를 반영한다. 실험결과 부분에서 우리의 시스템과 협업 필터링을 기반으로 한 다른 기법의 비교를 통하여 각 기법들의 장단점을 보일 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제10권8호
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• pp.26-31
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• 2010

본 연구는 작업현장, 교육현장, 기타 시공간에서 작업자의 현재 상황이나 담당업무 맥락에 따라 개인의 숙련도나 학습 진도에 맞추어 비공식학습과 공식학습 모두 실시간으로 발생할 수 있는 개인 추천 서비스 구현을 목표로 한다. 이에 복합지식을 기반으로 실시간으로 코칭과 조언을 들을 수 있으며, 다차원적인 관계를 쉽게 검색하고 추천할 수 있는 개인 맞춤형 복합지식 지능화 추천 시스템을 설계하였다. 이를 위해, 복합지식 저장소와 복합지식관리 모듈을 개발하였다. 특정 산업분야에서는 장기적으로 축척되는 지식베이스를 근간으로 하여 전문적인 문제해결 혹은 코칭 서비스 등을 부가적으로 창출할 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제16권7호
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• pp.127-135
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• 2011

이러닝 시스템에서 학습자에게 적합한 콘텐츠 선택을 돕기 위한 콘텐츠 추천 시스템은 필수적이다. 학습자의 선호도를 통한 콘텐츠 추천은 협업 필터링 추천 방법과 내용 기반 추천 방법이 가장 많이 사용되고 있다. 그러나 기존추천 방법들은 학습자의 학습수준을 고려하지 않고 다른 사용자의 선호도를 기반으로 학습 콘텐츠를 추천한다. 따라서 상대적으로 콘텐츠를 학습한 학습자가 적은 경우 추천의 효율성이 떨어지고, 새로운 아이템이 추가될 경우 추천이 쉽지 않은 단점이 있다. 이 문제를 해결하기 위해 우리는 학습 콘텐츠의 유사도와 난이도에 기반한 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 학습 콘텐츠의 두 특성을 반영한 추천함수에 의해 선행학습 성취도가 낮은 학습자에게는 난이도가 낮고 유사도가 높은 콘텐츠를 추천하고, 성취도가 높은 학습자에게는 난이도가 높고 유사도가 낮은 콘텐츠를 추천한다. 이와 같이 다른 학습자의 선호도와는 무관하게 학습자의 성취도에 따라 가장 적합한 콘텐츠를 추천할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (D)
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• pp.390-393
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• 2007

사용자들은 분산 P2P 환경을 통해 대량의 멀티미디어 콘텐츠를 쉽게 제공 밭을 수 있는 환경이 되었다. 또한 고용량 모바일 기기의 발전과 보급이 확산됨에 따라 사용자들은 사진, 음악, 동영상과 같은 멀티미디어 콘텐츠를 대량으로 휴대하며 이용할 수 있게 되었다. 그러나, 이러한 대량의 멀티미디어 콘텐츠 관리는 사용자 각자에게 맡겨져 있어 콘텐츠 관리를 어렵게 하고 있는 현실이다. 본 논문에서는 분산 P2P 환경에서 멀티미디어 콘텐츠의 공유와 추천을 통해 사용자에게 적합한 콘텐츠를 제공하고, 제공된 콘텐츠는 모바일 동기화 서비스를 통해 모바일 기기로 저장하고 관리되는 #분산 P2P 환경에서 모바일 동기화 서비스를 통한 멀티미디어 콘텐츠 추천 시스템#을 설계하고 실험하였다. 제안된 시스템은 사용자 선호 프로파일 정보로 협업 필터링을 통해 분산 P2P 환경에서 공유된 멀티미디어 콘텐츠 중에서 적합한 콘텐츠를 추천해 주고, 추천된 콘텐츠는 푸쉬 서비스를 통해 모바일 기기로 저장되며. 모바일 기기 사용자의 행동에 따라 모바일 동기화 서비스를 통해 사용자 모바일 기기의 콘텐츠를 관리한다. 이처럼 제안된 시스템은 콘텐츠 추천과 모바일 동기화 서비스로 능동적인 콘텐츠 관리를 제공하여 사용자에게 효율적인 콘텐츠 관리 기법과 활용 방법을 제공 할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (D)
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• pp.385-390
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• 2006

모바일 환경이 언제, 어디서든지 원하는 서비스나 콘텐츠에 접근할 수 있다는 장점에도 불구하고, 모바일 단말기는 여러 가지 취약한 단점들을 가지고 있다. DMB, 인터넷, 모바일 등에 대한 콘텐츠 또는 정보의 양이 거대하게 증가하면서 사용자는 때때로 자신이 원하는 콘텐츠를 찾는데 어려움을 겪게 되며, 많은 시간을 소비하게 된다. 발전하는 모바일 환경 및 단말기의 장점을 최대한 이용할 뿐만 아니라 모바일 단말기가 가지는 제약 사항들의 한계를 극복하여 사용자가 원하는 정보 및 콘텐츠를 언제 어디서나 빠른 시간에 이용할 수 있는 모바일 환경에 적합한 추천시스템의 필요성은 증가하고 있다. 본 논문에서는 기존의 서버 중심의 추천시스템을 개선하여 클라이언트와 서버간의 데이터 교환을 통하여 추천 정확도를 높일 수 있는 추천시스템 구조를 제안한다. 제안하는 시스템은 사용자의 히스토리를 이용하며, 클라이언트에서는 모바일 단말기 사용자만의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였고, 서버에서는 협업 필터링을 통해 다른 사용자의 히스토리를 이용한 추천 알고리즘을 적용하였다. 실험 결과는 서버 중심의 추천시스템 보다 더 높은 정확도를 제공할 수 있다는 것을 보여준다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.701-702
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• 2023

코로나 진행중에 오른 집값들과 월세는 학생들 또는 직장인들에게 크나큰 부담으로 다가오고 있다. 따라서 본 논문에서는 '구해줘 룸메즈' 플랫폼을 통하여 사용자들이 경제적 부담을 룸메이트와 나누며 추가로 성향 분석을 사용해 제약사항을 줄여주려 한다. User-based 협업 필터링의 문제점을 보완하고자 본 논문에서는 Item-based 협업 필터링을 통한 방식을 제안한다. 본 논문은 많은 2,30 대 청년들의 자취 혹은 독립 생활에 대한 금전적 부담감을 덜어줄 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.69-80
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• 2007

고객의 선호도는 시간에 따라 변화하지만 기존 협업필터링기법(Collaborative Filtering : CF)은 정적인 데이터만을 다룬다. 이는 기존 CF 기법이 특정 기간 동안 고객의 구매 여부만 고려할 뿐 고객의 구매순서를 사용하지 않기 때문이다. 따라서 기존 CF 기법은 고객의 동적인 데이터인 구매순서를 고려함으로써 추천의 품질을 높일 가능성이 있다. 본 연구에서는 고객의 구매순서를 활용함으로써 CF 기법의 추천 품질을 향상시키는 새로운 상품추천 방법론을 제안한다. 즉, 군집분석기법인 자기조직화지도(Self-Organizing Map : SOM)를 활용하여 고객의 구매순서를 파악한 후 연관규칙탐사(Association Rule Mining : ARM)를 사용하여 고객들의 구매순서 중 일정 정도의 통계적인 타당성을 갖는 구매순서 패턴을 찾아내어 이를 추천 시에 활용한다. 대형 백화점의 구매자료에 적용하여 제안한 방법론의 효과성을 실험한 결과 제안한 방법론이 기존 CF 기법보다 우수한 추천품질을 가지고 있음이 실증적으로 확인되었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권6호
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• pp.19-28
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• 2021

코로나로 인해 건강관리에 대한 관심이 증가하고 있는 요즘, 여러 사람이 함께 이용하는 헬스장이나 공용시설을 이용하는데 어려움이 늘어남에 따라 홈 트레이닝을 하는 이들이 늘어나고 있다. 이에 본 연구에서는 홈 트레이닝 사용자들에게 좀 더 정확하고 의미 있는 운동 추천을 제공하기 위해 개인 성향 정보를 활용한 개인화된 운동 추천 알고리즘을 제안한다. 이를 위해 식습관 정보, 육체적 조건 등 개인을 나타낼 수 있는 개인 성향 정보를 사용해 k-최근접 이웃 알고리즘으로 데이터를 비만의 기준에 따라 분류하였다. 또한, 운동 데이터 셋을 운동의 레벨에 따라 등급을 구별하였으며 각 데이터 셋의 이웃 정보를 바탕으로 모델 기반 협업 필터링 방법 중 차원 축소모델인 특이값 분해 알고리즘(SVD)을 통해 사용자들에게 개인화된 운동 추천을 제공한다. 따라서 메모리 기반 협업 필터링 추천 기법의 데이터 희소성과 확장성의 문제를 해결할 수 있고, 실험을 통해 본 연구에서 제안하는 알고리즘의 정확도와 성능을 검증한다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.37-38
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• 2016

온라인 소셜 네트워크(OSN)의 활성화로 인해 다양한 정보가 생성됨에 따라 사용자에 적합한 정보를 선택적으로 제공하기 위한 개인 추천 서비스에 대한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 온라인 소셜 네트워크에서 사용자 신뢰성을 고려한 콘텐츠 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 향상시키기 위해 신뢰성 있는 사용자를 선별한다. 사용자 신뢰성을 기반으로 유사 사용자를 선별하고 이를 기반으로 협업 필터링을 수행한다.