• 지능정보연구
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• 제14권2호
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• pp.207-222
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• 2008

농축수산물의 안전성에 대한 문제가 속출하면서 농축산물에 대한 이력추적시스템 도입과 실효성 있는 서비스 방안에 대한 개발 필요성이 대두되고 있다. 특히, 농축산물의 온라인 유통 확대에 따라 소비자에게 용이한 정보탐색 기회를 제공하는 동시에 상품에 대한 안전성 문제를 해결할 수 있는 새로운 개인화 방법개발 및 시스템 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 RFID 태그 기반의 이력추적시스템으로부터 획득되는 객관적 데이터를 분석하여 상품의 품질 상태를 판단하고 해당 정보를 가장 성공적인 추천방법으로 알려진 협업필터링에 이용할 수 있는 방법인 PDCF-ASP를 개발하였다. 농축산물 이력정보를 이용한 협업필터링 시스템은 소비자에게 개인화된 추천 상품정보를 제공함으로써 보다 편리한 쇼핑경험을 가능하게 하는 동시에 농축산물 생산 유통 판매의 안전성에 기여할 것이다.

• 경영정보학연구
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• 제23권3호
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• pp.51-75
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• 2021

세계적인 전자상거래 기업들은 지속 가능한 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 맞춤형 추천 서비스를 제공하고 있다. 기존 관련 연구에서는 주로 평점, 구매 여부 등 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하였다. 하지만 이와 같은 정량적 선호도 정보를 사용하여 개인화 추천 서비스를 제공하면 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 호텔을 이용한 사용자가 호텔 서비스, 청결 상태 등에 대하여 만족하지 못한다고 리뷰를 작성하였으나 선호도 평점 5점을 부여했을 때 정량적 선호도(평점)와 정성적 선호도(리뷰)가 불일치한 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 정량적 선호도 정보와 정성적 선호도 정보가 일치하는지를 확인하고 이를 바탕으로 선호도 정보가 일치하는 사용자를 바탕으로 새로운 프로파일을 구축하여 개인화 추천 서비스를 제공하고자 한다. 리뷰에서 정성적 선호도를 추출하기 위해 자연어 처리 관련 연구에서 널리 사용되고 있는 CNN, LSTM, CNN + LSTM 등 딥러닝 기법을 사용하여 감성분석 모델을 구축하였다. 이를 통해 사용자가 작성한 리뷰에서 정성적 선호도 정보를 정교하게 추출하여 정량적 선호도 정보와 비교하였다. 본 연구에서 제안한 추천 방법론의 성능을 평가하기 위해 세계 최대 여행 플랫폼 TripAdvisor에서 실제 호텔을 이용한 사용자 선호도 정보를 수집하여 사용하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 추천 방법론이 기존의 정량적 선호도만을 고려하는 추천 방법론보다 우수한 추천 성능을 나타냄을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.43-56
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• 2020

추천 시스템은 사용자가 다양한 옵션 중에서 최선의 선택을 할 수 있도록 도와준다. 그러나 추천 시스템이 상업적으로 성공하기 위해서는 극복할 몇 개의 문제점이 존재한다. 첫째, 추천시스템의 투명성 부족 문제이다. 즉, 추천된 상품이 왜 추천되었는지 사용자들이 알 수 없다. 둘째, 추천시스템이 사용자 선호의 변화를 즉각적으로 반영할 수 없는 문제이다. 즉, 사용자의 상품에 대한 선호는 시간이 지남에 따라 변함에도 불구하고, 추천시스템이 사용자 선호를 반영하기 위해서는 다시 모델을 재구축해야 한다. 따라서 본연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 토픽 모델링과 순차 연관 규칙을 이용한 추천 방법론을 제안하였다. 토픽 모델링은 사용자에게 아이템이 왜 추천되었는지 설명하는데 유용하며, 순차 연관 규칙은 변화하는 사용자의 선호를 파악하는데 유용하다. 본 연구에서 제안한 방법은 크게 토픽 모델링 및 사용자 프로파일 생성 등 토픽 모델링에 기반한 사용자 프로파일 생성 단계와 토픽에 사용자 선호 확인 및 순차 연관 규칙 발견 등 순차 연관 규칙에 기반한 추천 단계로 구분된다. 벤치마크 시스템으로 협업 필터링 기반 추천 시스템을 개발하고, 아마존의 리뷰 데이터 셋을 이용하여 제안한 방법론의 성능을 비교 평가하였다. 비교 분석 결과, 제안한 방법론이 협업 필터링 기반 추천시스템보다 뛰어난 성능을 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 방법을 통해 추천 시스템의 투명성을 확보할 수 있을 뿐만 아니라, 시간에 따라 변화하는 사용자의 선호를 반영할 수 있다. 그러나 본 연구는 토픽과 관련된 상품을 추천하기 때문에, 토픽에 포함된 상품의 수가 많을 경우 추천이 정교하지 못하는 한계점이 있다. 또한 토픽의 수가 적기 때문에 토픽에 대한 순차 연관 규칙이 너무 적은 문제점이 있다. 향후 연구에서 이러한 문제점을 해결한다면 좋은 연구가 될 것으로 판단된다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권7호
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• pp.786-794
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• 2016

여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천 시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹 사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 춘계학술발표대회
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• pp.1100-1102
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• 2013

현대사회에서는 외모가 내 외적으로 자신을 나타내는 지표이자 상징이며, 사회적 위치나 경제적 상황, 자아정체성을 대변할 수 있다. 또한 경제능력이 향상되고 기존의 성역할 개념의 약화, 사회진출과 인간관계 유지를 위해 남성들도 외모관리에 대한 관심이 높아지기 시작했다. 본 논문은 비교적 화장품에 대한 정보를 잘 알지 못하는 남성들을 대상으로 웹에서 사용자의 나이, 피부톤, 피부타입에 알맞은 화장품을 추천해주는 시스템을 소개한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.2602-2608
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• 2013

영화 추천 문제에 대한 해법으로 사용자 기반 추천 방법과 항목 기반 추천 방법이 연구되어왔다. 그러나 이들은 각각 희박성의 문제와 사용자의 선호도를 반영하지 못한다는 문제를 안고 있다. 이러한 문제들을 해결하기 위해서 유사도의 개념을 이용해 두 가지 방법을 조합하는 연구가 있으나 계산해야 할 파라메타 수가 많아 현실적으로 희박성의 문제에서 자유롭지 못하다. 본 연구에서는 이러한 문제를 보완하기 위하여 항목 간 선호도 차이를 이용한 추천 방법을 제안한다. 이 방법은 계산해야 할 파라메타 수가 적어 희박성의 문제에서 비교적 자유롭다. 또한 파라메타 계산에 사용자들이 평가한 선호도를 반영함으로써 보다 정확한 결과를 얻을 수 있다. 실험 결과 제안된 방법은 초기에는 오류가 크지만 빠르게 성능이 안정화되는 것을 보여준다. 또한 유사도를 이용한 기존의 추천 방법과 비교하여 평균 오류를 0.0538 낮추는 결과를 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권12호
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• pp.293-301
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• 2017

대부분의 신상품들은 시장에서 급격히 사라질 뿐만 아니라 기존 상품들의 매출감소를 불러온다. 이처럼 수명주기가 짧은 상품으로 인해 소매상들은 과다한 재고를 보유하게 될 뿐만 아니라 소비자들은 자신들의 선호를 맞는 제품들을 발견하는데 어려움을 겪는다. 이런 문제를 해결에 하는데 있어서 추천 시스템은 좋은 해결방법이 될 수 있다. 그러나 대부분의 추천 시스템들은 소비자의 고정된 선호를 이용하기 때문에 변화하는 소비자의 선호를 반영하지 못하는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는 시간에 따라 변화하는 소비자의 선호를 반영한 추천 방법론을 제안하였다. 제안한 방법론은 소비자의 동적 선호 프로파일 작성, 네이버 형성, 추천 리스트 작성의 3 단계로 구성되어 있으며, 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 제안된 방법론의 유용성을 검증하였다. 시험결과 제시된 방법론의 추천 정확도가 전통적인 협업필터링의 정확도 보다 높았다. 이러한 결과를 통해, 본 연구에서 제한한 방법론이 짧은 수명주기를 가진 제품을 추천하는데 효과적이라는 결론을 내릴 수 있다. 따라서 향후 제안된 방법론을 현업에 적용하여 실제적 유용성을 검증할 필요가 있다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.159-172
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• 2010

협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.553-554
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• 2010

무수히 많은 정보가 쏟아져 나오는 시대에 살고 있는 웹 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 여과기법의 연구는 큰 중요성을 갖는다. 이런 기법엔 크게 내용 기반 여과방식과 협업적 여과방식 두 가지로 나눌 수 있다. 이들 각각은 서로 장, 단점을 가지고 있으며 따라서 이를 병합한 기법의 연구는 필수적이다. DB 의 WAL 기법과 진화알고리즘을 이용하여 좀 더 사용자에게 최적화된 추천을 가능하게 할 수 있다. 또한 폭소노미에 기반한 태깅기법 및 패턴인식, 온톨로지(ontology) 기법의 연구를 통해 기존의 한계를 보완하여 향후 더욱 개선된 여과 기법을 기대할 수 있다.