• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.15-28
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• 2015

최근 개인 단말기의 보급과 객체간의 네트워크 연결이 확산됨에 따라 방대한 양의 상황 정보들이 수집되고 있지만 역설적으로 사용자들과 서비스 제공자들은 정보의 홍수 속에서 종종 잘못된 의사결정을 내리고 있다. 이러한 정보 과부하 문제를 해결하기 위해 추천 시스템은 좋은 대안이 될 수 있지만 전통적인 추천 시스템은 다양한 형태의 상황 정보 사용에 한계를 보이고 있다. 또한 획득 가능한 상황 정보가 다양해지고 방대해짐에 따라 이를 활용한 추천 시스템은 복잡성의 문제를 해결해야 하며 지속적으로 변화되는 사용자 선호 및 상황에 부합할 수 있도록 실시간 서비스가 가능하도록 설계되어야 한다. 따라서 본 연구에서는 상황 영역의 개념을 기반으로 한 상황 인식 추천 서비스 방법론을 제안하여 추천 시스템에서 상황정보를 활용하는 한편 복잡성 및 실시간 서비스 제공의 문제를 해결하려 한다. 먼저 적절한 해석과 구조로 상황 데이터를 사용자 프로필에 반영할 수 있도록 상황 영역 개념에 기반한 프로파일링을 제안함에 따라 기존의 상황 인식 추천 시스템이 가지고 있던 복잡성의 한계를 해결하고자 한다. 다음으로 목표 사용자의 상황 영역에 기반한 이웃 집단 탐색으로 추천 시스템의 희박성과 신규 사용자 문제를 해결하는 한편 현재의 상황 정보에 대한 해석으로 도출되는 상황 지지 점수를 기반으로 한 추천 목록을 생성하여 실시간 서비스가 가능한 방법론을 제안한다. 결론적으로 본 연구에서 제안하는 방법론은 추천 시스템의 적용 영역을 확장하는 연구가 될 것으로 기대되며 새로운 기술 출현을 고려한 유연한 모델을 제안함에 따라 마케팅 담당자나 서비스 제공자들이 쉽게 본 연구에서 제안하는 방법론을 적용할 수 있으리라 판단된다.

• 한국항행학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.468-475
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• 2014

추천시스템은 선호 데이터가 대형화, 컴퓨터 처리능력과 추천 알고리즘 등에 의해 실시간 추천이 어려워지고 있다. 이에 따라 추천시스템은 대형 선호데이터를 분산처리 하는 방법에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 하둡 분산처리 플랫폼과 머하웃 기계학습 라이브러리를 이용하여, 선호데이터를 분산 처리하는 방법을 연구하였다. 추천 알고리즘은 아이템 협업필터링과 유사한 동시발생 행렬을 이용하였다. 동시발생 행렬은 하둡 클러스터의 여러 노드에서 분산처리를 할 수 있으며, 기본적으로 많은 계산량이 필요하지만, 분산처리과정에서 계산량을 줄일 수 있다. 또한, 본 논문은 동시발생 행렬처리의 분산 처리과정을 4 단계에서 3 단계로 단순화하였다. 결과로서, 맵리듀스 잡을 감소할 수 있으며, 동일한 추천 파일을 생성할 수 있었다. 또한, 하둡 의사 분산모드를 이용하여 데이터를 처리하였을 때 빠른 처리속도를 보였으며, 맵 출력 데이터가 감소되었다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권10호
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• pp.479-487
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• 2016

음악 스트리밍 서비스의 대중화로 음악의 소유 없이 언제든 원하는 듣고 싶은 노래를 들을 수 있게 되었다. 넓어진 선택권은 역설적으로 노래를 선택하기 어렵게 만들었다. 이러한 선택의 어려움을 극복하기 위해 음악 추천에 대한 관심이 높아졌고 판도라와 Last.fm과 같은 상용 서비스뿐 아니라 음악 정보 검색 분야의 연구자들도 다양한 추천 시스템을 제안하였다. 내용 기반 필터링과 협업 필터링 방식이 주류인 기존의 추천 시스템은 음악 감상의 주요 요인인 맥락을 고려하지 않았다는 한계점을 지니고 있다. 본 논문에서는 음악을 선택하는 맥락 중 주요한 요인인 감정을 이용한 노래간 유사도 측정 방법을 제안하여 새로운 추천 시스템에 대한 가능성을 탐색한다. 노래의 감정 추출에 가사를 이용하였고 가사에서 노래의 구조도 추출해 노래의 의미적 분석을 시도하였다. 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 추천 시스템에 비해 작은 계산 복잡성으로 기존 모델과 유사한 성능을 보일 수 있음을 보였다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.145-165
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• 2023

추천 시스템은 인터넷의 발달로 급격하게 증가하는 정보의 양으로 인해 생긴 정보 선택의 어려움을 소비자에게 덜어주고 각 개인의 취향에 맞는 정보를 효율적으로 보여주는 중요한 역할을 한다. 특히, E-commerce와 OTT 기업은 상품과 콘텐츠 양이 급격하게 증가하면서 추천 시스템의 도움 없이는 인기 있는 상품만 소비되는 현상을 극복하지 못한다. 이러한 현상을 극복하고 고객 개인 취향에 맞는 정보 혹은 콘텐츠를 제공해 고객의 소비를 유도하기 위해 추천 시스템의 연구가 활발히 진행되고 있다. 일반적으로 유저(user)의 과거 행동 이력을 활용한 협업 필터링이 유저가 선호한 콘텐츠의 정보를 활용하는 콘텐츠 기반 필터링에 비해 높은 성능을 보여준다. 하지만 협업 필터링은 과거 행동 데이터가 부족한 유저에 대해서는 추천의 성능이 낮아지는 콜드 스타트(Cold Start) 문제를 겪게 된다. 본 논문에서는 카카오 아레나 경진대회에서 주어진 음악 스트리밍 서비스 멜론의 플레이리스트 데이터를 기반으로 앞에서 언급한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있는 하이브리드 음악 추천 시스템을 제시했다. 본 연구에서는 플레이리스트에 수록된 곡 목록과 각 음악과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 절반 혹은 전부 가려진 플레이리스트의 다른 수록 곡을 예측하는 것을 목표로 하였다. 이를 위해 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우와 아예 곡이 없는 경우를 나눠서 추천을 진행하였다. 플레이리스트 안에 곡이 있는 경우에는 해당 플레이리스트의 곡 목록과 각 곡의 메타데이터를 활용하기 위해 LightFM을 활용하였다. 그 다음에 Item2Vec을 활용해 플레이리스트에 있는 수록 곡과 태그 및 제목의 임베딩 벡터를 생성하고 이를 추천에 활용하였다. 최종적으로 LightFM과 Item2Vec 모델의 앙상블을 통해 최종 추천 결과를 생성하였다. 플레이리스트 안에 곡이 없고 태그 혹은 제목만이 존재할 경우에는 플레이리스트의 메타데이터인 태그와 제목을 FastText를 활용해 사전 학습을 시켜 생성된 플레이리스트 벡터를 기반으로 플레이리스트 간의 유사도를 활용하여 추천을 진행하였다. 이렇게 추천한 결과, 기존 Matrix Factorization(MF)에서 해결하지 못한 콜드 스타트 문제를 해결할 수 있었을 뿐만 아니라 곡과 플레이리스트의 메타데이터를 활용해 기존 MF 모델인 ALS와 BPR 그리고 Word2Vec 기반으로 추천해 주는 Item2Vec 기술보다 높은 추천 성능을 낼 수 있었다. 또한, LightFM을 토대로 다양한 곡의 메타데이터를 실험한 결과, 여러 메타데이터 중에서 아티스트 정보를 단독으로 활용한 LightFM 모델이 다른 메타데이터를 활용한 LightFM 모델들과 비교해 가장 높은 성능을 보여준다는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권1호
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• pp.311-328
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• 2022

정보통신기술 발달로 스마트폰이 보급되면서, 온라인 쇼핑몰 서비스는 컴퓨터가 아닌 모바일로도 사용이 가능해졌다. 그로 인해 온라인 쇼핑몰 서비스를 이용하는 사용자는 급격히 증가하게 되고, 거래되는 제품의 종류 또한 방대해지고 있다. 따라서 기업은 이익을 최대화하기 위해서는 사용자가 관심을 가질만한 정보를 제공해주는 것이 중요하다. 이를 위해 사용자의 과거 행동 데이터나 행동 구매 기록을 기반으로 사용자에게 필요한 정보 또는 제품을 제시하는 것을 추천 시스템이라 한다. 현재 추천 서비스를 제공하는 대표적인 해외 기업으로는 Netflix, Amazon, YouTube 등이 있다. 최근 이러한 전자상거래 사이트에서는 사용자가 해당 제품에 대한 리뷰가 유용한지에 대해 투표할 수 있는 기능을 제공하고 있다. 이를 통해, 사용자는 유용하다고 판단되는 제품에 대한 리뷰와 평점을 참고하여 구매 의사결정을 내린다. 따라서 본 연구에서는 제품에 대한 평점과 리뷰의 유용성 정보 간의 상관관계를 파악하고, 리뷰의 유용성 정보를 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 확인하고자 한다. 또한 대부분의 사용자들은 만족한 제품에만 평점을 부여하는 경향이 있고 제품에 대한 평점이 높을수록 구매 의도가 높아지는 경향이 있다. 따라서 전통적인 협업 필터링 기법에 모든 평점을 반영한 결과와 4점과 5점 평점만을 반영한 추천 성능 결과를 비교하고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 Amazon에서 수집한 전자 제품 데이터를 사용하였으며, 실험 결과는 평점과 리뷰 유용성 정보 간 상관관계가 있는 것으로 확인되었다. 또한 모든 평점과 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영하여 추천 성능을 비교한 결과, 4점과 5점 평점만을 추천 시스템에 반영한 결과의 추천 성능이 더 높게 나타났다. 그리고 리뷰 유용성 정보를 추천 시스템에 반영한 결과는 리뷰가 유용할수록 추천 성능은 높게 나타나는 것으로 확인하였다. 따라서 이러한 실험 결과는 향후 개인화 추천 서비스의 성능 향상에 기여하고, 전자상거래 사이트에 시사점을 제공할 수 있을 것으로 본다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.525-528
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• 2017

최근 현대인들은 불륜 등 부정적이고 은밀한 공간으로 생각하던 중소형 호텔에 대한 부정적인 인식이 낮아지며 누구나 즐길 수 있고 친구들끼리 추억을 만들 수 있는 공간인 파티 룸에 대한 긍정적인 개념이 더 많이 생겼다. 이에 따라 최근 숙박 어플리케이션들이 중소형 호텔 시장을 진두지휘 하면서 관련 시장이 나날이 성장하고 있다. 본 논문은 기존에 있던 가격, 거리, 평점 중심의 시스템과 달리 개인화 요소인 나이, 직업, 성별, 소득분위, 소비성향을 반영하여 사용자의 주변에 있는 숙박업소 중 사용자들에게 가장 적합한 숙박업소를 추천해주는 시스템을 제안한다.

• 방송과미디어
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• 제19권4호
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• pp.50-59
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• 2014

사용자들이 미디어를 접하는 디바이스 환경이 다양화되고 그 속에서 접할 수 있는 콘텐츠의 양은 많아졌다. 특히 급속도로 발전한 모바일 환경에서 사용자들은 개인화된 기기를 사용하여 콘텐츠를 소비하고 주변 사용자들과 경험을 공유한다. 콘텐츠 제공 서비스에서는 이러한 개인의 콘텐츠 소비 이력 및 SNS 관계에서 발생한 데이터를 분석하여 활용함으로써 콘텐츠 소비를 활성화하고자 한다. KBS에서도 이러한 동향에 맞추어 방송콘텐츠 추천검색 연구와 실시간 TV캡처 및 소셜 공유 연구를 진행하였으며, 그 과정에서 많은 양의 데이터를 효율적으로 처리하기 위한 방법의 필요성을 절감하게 되었다. 데이터 분석이 필요한 두 과제에서 진행한 내용을 기술하고 대용량 데이터 처리기법을 활용하여 상용화 서비스를 구축할 계획을 소개한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.213-215
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• 2023

본 논문은 "PBTI"라 명명한 웹사이트를 설계하고 구현한다. 요즘 유행하는 성격 유형 설문조사인 MBTI에서 영감을 받아 피부타입과 퍼스널 컬러를 검사할 수 있는 온라인 쇼핑몰 웹사이트를 제작하게 되었다. 체계적이고 다양한 질문을 통해 사용자들의 피부타입을 검사하고 해당 피부타입 결과에 따른 상품을 추천해주는 알고리즘이 탑재되어 사용자에 맞는 상품을 추천해준다. PBTI의 이러한 기능들은 다른 온라인 뷰티쇼핑몰과 극명한 차별점을 만들고, 쇼핑몰 매출을 크게 증대시킬 것으로 기대한다. 데이터베이스를 구축하기 위해 오라클을 이용하였고, 웹페이지를 구현하기 위해 스프링을 이용하였으며 팀원들과의 협업을 위해 깃허브를 사용하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.673-675
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• 2023

그래프 데이터는 데이터간의 관계를 효율적으로 분석할 수 있으며, 뛰어난 확장성, 다양한 종류의 데이터들을 쉽게 표현할 수 있어 화학, 의학, 추천시스템등 다양한 분야에 적용하려는 사례가 늘고 있다. 이러한 그래프 데이터를 머신러닝기법에 쉽게 사용할 수 있도록 적용된 것이 GNN모델이다. 그 중 Convolultion기법을 적용한 ConvGNNs 모델이 추천 시스템 등 다양한 분야에서 많이 연구 되고 있다. 본 논문은 실험을 통해 상이한 데이터셋 환경에서 Convolution 그래프 기반 모델들의 성능을 비교하였다.