• 대한설비공학회:학술대회논문집
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• 대한설비공학회 2006년도 하계학술발표대회 논문집
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• pp.501-505
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• 2006

A preliminary performance test of a 30RT 2-stage screw heat pump was carried out in order to develop a high performance large-scale unutilized energy source heat pump, which will be used in district heating and cooling. Two issues on the system control were investigated in this study, A stable 2-stage heating operation is guaranteed only if the load-side water inlet temperature is over a certain value, to where the 1-stage heating operation should be done first from a cold start. An oil shortage problem in low stage compressor, which depends on the degree of suction superheat, was solved by the proper oil level control scheme.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권3호
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• pp.129-137
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• 2019

Recommendation systems help users by suggesting items such as products, services, and information. However, most research on recommendation systems has not considered people's moods although the appropriate contents recommended to people would be changed by people's moods. In this paper, we propose a situation-based recommendation system which exploits people's mood. The proposed scheme is based on the fact that the mood of a user is changed frequently by the surrounding environments such as time, weather, and anniversaries. The environments are defined as feature identifications, and the rating values on items are stored as feature identifications at a database. Then, people can be recommended diverse items according to their environments. Our proposed scheme has some advantages such as no problem of cold start, low processing overhead, and serendipitous recommendation. The proposed scheme can be also a good option as of assistance to other recommendation systems.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제15권5호
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• pp.1708-1727
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• 2021

In the advent of the twenty-first century, human beings began to closely interact with technology. Today, technology is developing, and as a result, the world wide web (www) has a very important place on the Internet and the significant task is fulfilled by Web services. A lot of Web services are available on the Internet and, therefore, it is difficult to find matching Web services among the available Web services. The recommendation systems can help in fixing this problem. In this paper, our observation was based on the recommended method such as the collaborative filtering (CF) technique which faces some failure from the data sparsity and the cold-start problems. To overcome these problems, we first applied an ontology-based clustering and then the k-nearest neighbor (KNN) algorithm for each separate cluster group that effectively increased the data density using the past user interests. Then, user ratings were predicted based on the model-based approach, such as singular value decomposition (SVD) and the predictions used for the recommendation. The evaluation results showed that our proposed approach has a less prediction error rate with high accuracy after analyzing the existing recommendation methods.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2022년도 제34회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.427-430
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• 2022

추천시스템에서 콜드스타트 문제를 해결하기 위해 다양한 연구들이 진행되고 있다. 하지만, 대부분의 연구는 아직도 사용자 기반의 히스토리 데이터셋을 반드시 필요로 하여, 콜드스타트 문제를 완벽히 해결하지 못하고 있다. 이에 본 논문은 콜드스타트 문제를 완화할 수 있는 기저속성 기반의 추천시스템을 제안한다. 제안하는 방법론을 검증하기 위해, 직접 수집한 한국어 영화 리뷰 데이터셋을 기반으로 성능을 검증하였으며, 평가 결과 제안한 방법론이 키워드와 사용자의 리뷰 점수를 효과적으로 반영한 추천시스템임을 확인할 수 있었고, 데이터 희소성 및 콜드스타트 문제를 완화하여 기존의 텍스트 기반 랭킹 시스템의 성능을 압도하는 것을 확인하였다. 더 나아가 제안된 기저속성 추천시스템은 추론 시에 GPU 컴퓨팅 자원을 요구하지 않기에 서비스 측면에서도 많은 이점이 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.257-268
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• 2008

멀티미디어 추천시스템은 사용자의 선호도를 분석하여 멀티미디어 상품을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 다양한 추천 기법들에서 가장 널리 사용되는 기법은 협동적 여과 방식이다. 그러나 협동적 여과는 정보 부족 문제와 초기 시작 문제가 존재한다. 선호도 정보가 적게 존재하면 유사 사용자 추출이 어려우며, 이러한 문제는 시스템을 처음 사용하는 새로운 사용자에게 더욱 심각한 문제를 발생시킨다. 본 논문에서는 정보 부족 문제를 해결하고 추천 정확도를 향상시키기 위해 사용자와 상품에 대한 속성 생성 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안한 기법은 속성의 분포를 이용하여 추가 속성을 생성하고, 추가 속성을 포함한 변형된 데이터를 이용하여 상품을 추천한다. 여러 실험을 통해 제안된 기법의 효과를 확인하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.173-178
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• 2022

최근, 소셜 네트워크 서비스에서 딥러닝을 활용한 추천시스템이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 딥러닝을 이용한 추천시스템의 경우 콜드스타트 문제와 복잡한 연산으로 인해 늘어난 학습시간이 단점으로 존재한다. 본 논문에서는 사용자의 메타데이터를 활용하여 사용자 맞춤형 운동 루틴 추천 알고리즘을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 메타데이터(사용자의 키, 몸무게, 성, 등)를 입력받아 설계된 모델에 적용한다. 본 논문에서 제안한 운동 추천시스템 모델은 matrix factorization 알고리즘과 multi-layer perceptron을 활용한 neural collaborative filtering(NCF) 알고리즘을 기반으로 설계된다. 제안된 모델은 사용자 메타데이터와 운동 정보를 입력받아 학습을 진행한다. 학습이 완료된 모델은 특정 운동이 입력되면 사용자에게 추천도를 제공한다. 실험 결과에서 제안하는 운동 추천시스템 모델이 기존 NCF 모델보다 10% 추천 성능 향상과 50% 학습 시간 단축을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제13권3호
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• pp.119-140
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• 2007

추천 시스템은 정보의 홍수 속에서 사용자로 하여금 자신에게 더욱 가치 있고 흥미로운 정보를 선별할 수 있도록 돕는 자동화된 정보 여과 시스템이다. 최근 분산 컴퓨팅 환경에 대한 연구가 활발히 진행되면서, 지금까지의 중앙 서버에서 모든 정보를 관리하는 중앙 집중 방식의 추천 시스템에서 P2P 환경의 접근 방식으로 선회하고 있다. 협력적 여과는 상업적인 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 정보 여과 기법이지만, 그 성공에도 불구하고 확장성(scalability)과 데이터의 희박성(sparsity), 악의적인 사용자의 공격(shilling attack)에 대한 방어 등에 관련된 여러 제약을 갖는다. 중앙 집중 방식에서 분산된 방식으로의 변화는 추천의 신뢰성과 개인 정보의 남용 가능성에 관련한 문제점을 일부 해결할 수 있으나, 조작된 사용자 프로파일을 사용하여 추천을 조작하려는 의도를 갖는 악의적인 사용자의 공격에는 중앙 집중 방식과 마찬가지로 취약할 수 있다. 본 논문에서는 개인 정보의 오남용과 악의적인 사용자의 공격에 관련된 문제점을 해결하고, 분산된 환경에서 효과적인 협력적 여과를 수행하여 추천의 성능과 정확성을 높이기 위한 멀티 에이전트 기반의 추천 프레임워크를 제안한다. 추천의 신뢰성을 높이기 위해 사용자간의 신뢰 정보를 사용하며, 각 사용자의 개인 에이전트와 이동 에이전트간의 정보교환을 통해 효과적으로 신뢰 정보를 전파하고 분산된 유사도 계산의 효율성을 높였다.

• 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.