• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.33 No.1 (D)
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• pp.286-288
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• 2006

기존 유선환경에서의 개인화방법은 정보 전송량에 따른 사용요금을 고려할 때 무선환경에서 적용하기에는 부적합한 방법이다. 무선환경을 사용하는 모바일 기기 사용자는 유선환경보다 사용자 프로파일 정보를 쉽게 구할 수 있는 장점이 있으며, 또한 모바일 기기는 혼자 사용하는 특징이 있는 장점을 활용할 수 있는 방안이 필요하다. 본 논문에서는 모바일 기기 사용자를 위한 개인화 방법으로 협업 필터링 방법과 규칙 필터링 방법을 혼합한 방법을 제안한다. 사용자 프로파일 정보는 협업 필터링 방법을 통한 초기 사용자 모델링을 수행하고, 규칙 필터링을 통해 연속 사용자 모델링을 수행하는 모바일 환경을 위한 혼합 필터링 방법이다. 본 논문에서 제안한 서비스 기법은 모바일 환경에서의 효율성과 확장성을 개선 해주며, 또한 개인화된 서비스는 무선환경의 제한된 네트워크 대역폭 사용 한계를 효과적으로 개선해 줄 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.113-118
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• 2015

추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권12호
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• pp.1024-1027
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• 2009

본 논문에서는 혼합형 데이터에 대한 특징 선별 기법의 효율성을 비교하기 위해 특징 필터링과 특징 래핑을 통한 특징 선별 후, 클래스 분류 성능을 측정하였다. 혼합형 데이터는 숫자형 특징과 범주형 특징이 함께 혼합되어 있으므로, 숫자형 특징을 범주형 특징으로 이산화를 하여 단일형 데이터로 변환한 뒤 특징 선별 기법 등을 적용할 수 있다. 본 연구에서는 혼합형 데이터를 전처리하여 단일형 데이터로 변환하고, 널리 활용되는 특징 필터링 기법과 특징 래핑 기법을 통해 클래스 분류 성능을 높일 수 있는 특징 집합을 선별하였다. 선별된 특징 집합을 통한 클래스 분류 성능을 비교한 결과, 특징 필터링에 비해 특징 래핑을 통해 선별한 특징 집합을 활용하여 클래스 분류를 하였을 때 분류 정확도가 높은 것을 확인할 수 있었다.

• 정보관리연구
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• 한국정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국정보시스템학회 2005년도 춘계학술대회 발표 논문집
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• pp.393-408
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• 2005

인터넷의 성장은 고객에게 많은 혜택을 주었지만, 방대한 양의 정보는 오히려 장시간의 상품 탐색과 제품 선택을 어렵게 만들었다. 이에 따라, 정보의 양을 줄여 줄 수 있는 서비스를 고객들은 요구를 하기 시작하였고, 이에 따라 다양한 방법들이 고객에게 제시 되어졌다. 제시되어진 방법 중의 하나가 개인화 추천 시스템이다. 추천 시스템은 고객의 취향과 관심에 적합한 상품을 추천 해 주는 서비스로서 상품 검색 노력을 줄여 주고, 고객의 취향에 적합한 제품을 제시 해 줌으로써 고객충성도 제고에도 많은 도움을 주고 있다. 이러한 추천 시스템에서 가장 많이 사용되어지고 있는 기법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 협업에서도유용한 기법으로 인정을 받았다. 하지만 희박성과 확장성이라는 문제점으로 인해 추천의 정확도가 다소 떨어진다는 것이 단점이다. 본 연구에서는 이러한 단점을 극복할 수 있는 방법으로써 Hybrid 협업 필터링 기법을제시하고, 이를 토대로 추천 기법이 혼합되어진 Hybrid 추천 시스템에 대한 개념을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.184-186
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• 2003

기존의 사용자 기반 협력적 필터링이 가지는 단점으로 지적되었던 희박성과 확장성의 문제를 아이템 기반 협력적 필터링 기법을 통하여 개선하려는 연구가 진행되어 왔다. 실제로 많은 성과가 있었지만. 여전히 명시적 데이터를 기반으로 하기 때문에 희박성이 존재하며, 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제점이 있다. 본 논문에서는 기존의 아이템 기반 협력적 필터링의 문제점을 보완하기 위하여 사용자와 아이템의 혼합 협력적 필터링에서 Naive Bayesian 알고리즘을 이용한 추천 방법을 제안한다. 제안된 방법에서는 각 사용자와 아이템에 대한 유사도 검색 테이블을 생성한 후, Naive Bayesian 알고리즘으로 아이템을 예측 및 추천함으로써, 성능을 개선하였다. 성능 평가를 위해 기존의 아이템 기반 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2005년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제15권 제1호
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• pp.363-366
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• 2005

유비쿼터스 컴퓨팅에서 사용자에게 필요한 서비스를 지능적으로 제공하기 위해서는 컨텍스트 정보의 효과적인 필터링이 필요하다. 현재까지 사용되고 있는 필터링 기술은 온라인상에서 사용되는 사용자 정보를 기준으로 서비스를 제공하고 있다. 하지만 휴대용 유$\cdot$무선기기에서 컨텍스트 인식에 기반을 둔 서비스를 제공하기 위해서는 복잡한 필터링과정과 큰 저장 공간이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 사용자 주변에 널려 있는 센서를 통해 입력된 컨텍스트 정보들을 효율적으로 필터링하여 사용자에게 필요한 서비스만을 제공하도록 하였다. 이를 위해서 기존의 P2P 모바일 에이전트에서 사용되는 협력적 필터링 기술에 Naive Bayesian 알고리즘을 혼합한 컨텍스트 협력적 필터링 알고리즘을 제안한다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제12권1호
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• pp.25-40
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• 2023

추천 시스템은 지능적인 자동 결정을 생성하기 위해 사용자가 자주 사용한다. 영화 추천 시스템의 연구에서, 기존 접근 방식은 협업 및 콘텐츠 기반 필터링 기술을 사용한다. 협업 필터링은 사용자 유사성을 고려하는 반면, 콘텐츠 기반 필터링은 단일 사용자의 활동에 중점을 두고 있다. 또한 협업 필터링과 콘텐츠 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링 접근법은 서로의 한계를 보완하기 위해 사용되고 있다. 최근엔 더 나은 추천 서비스를 제공하기 위해 사용자 간의 유사성을 찾는데 몇 가지 AI 기반 유사성 기법을 사용하고 있다. 본 논문은 기존의 다양한 영화 추천 시스템과 문제점 분석을 통해 가능한 해결책을 도출하여 유용한 확장 방안을 제공하는 것을 목표로 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권12호
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• pp.1672-1683
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• 2004

추천 시스템은 일상의 정보를 필터링 해주는 웹 지능화 기술 중의 하나이다. 현재까지 협력기반 (사회기반) 추천 시스템, 내용기반 추천시스템과 이들의 장점을 혼합한 추천시스템들이 개발되어 왔다. 본 논문에서는 클러스터링 기법을 항목기반 협력필터링 틀에 적용한 일명 ICHM이라 불리는 새로운 형태의 혼합 추천 시스템을 소개한다. 이 방법은 항목의 내용 정보를 협력필터링 틀 안에 통합시킴으로써 평가 데이타의 희박성을 줄일 수 있을 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시 발생하는 문제점을 해결할 수 있다. ICHM 방법의 특성 및 성능을 평가하기 위하여 MovieLense 데이타를 이용한 다양한 실험을 하였다. 실험 결과, ICHM 방법이 항목기반 협력 필터링의 예측 질을 향상시킬 뿐만 아니라 새로운 항목 추천 시에도 아주 유용함을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.178-182
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• 2006

인터넷과 웹이 일상생활의 일부가 되면서 온라인상에는 방대한 양의 정보가 쌓이게 되었다. 이러한 흐름 속에서 정보의 양은 급속도로 늘어나는 현상을 보이며, ‘개인화’ 를 통해 수많은 데이터들 사이에서 원하는 정보를 자동으로 찾아내는 기술의 중요성이 부각되고 있다. 이를 ‘추천시스템’ 이라 부르며, 내용기반 필터링과 협력적 필터링 등의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 사용자에게 가장 중요한 영향을 미치는 또래의 선호도, 지역, 시대 등의 복합적인 환경을 반영하는데 아직까지 어려움을 지니고 있다. 따라서 본 논문에서는 기존의 필터링들을 조합하고 좀더 편리하게 정보를 공유하고 학습할 수 있는 시맨틱 웹에서 연관 이웃 마이닝 기법을 통해 개인화된 추천 시스템을 설계한다. 생활에서 흔히 접할 수 있는 의상을 다양한 사용자에게 특화되어 코디해주는 시스템을 웹에서 제공한 결과 불필요한 검색시간이 줄어들고 사용자의 피드백을 통해 점차 만족도가 향상됨을 알 수 있었다.