• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권8호
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• pp.146-158
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• 2023

Smart City is gaining attention with the advancement of Information and Communication Technology (ICT). ICT provides the basis for smart city foundation; enables us to interconnect all the actors of a smart city by supporting the provision of seamless ubiquitous services and Internet of Things. On the other hand, Crowdsourcing has the ability to enable citizens to participate in social and economic development of the city and share their contribution and knowledge while increasing their socio-economic welfare. This paper proposed a hybrid model which is a compound of human computation, machine computation and citizen crowds. This proposed hybrid model uses knowledge-based crowdsourcing that captures collaborative and collective intelligence from the citizen crowds to form democratic knowledge space, which provision solutions in areas of civic innovations. This paper also proposed knowledge-based crowdsourcing framework which manages knowledge activities in the form of human computation tasks and eliminates the complexity of human computation task creation, execution, refinement, quality control and manage knowledge space. The knowledge activities in the form of human computation tasks provide support to existing crowdsourcing system to align their task execution order optimally.

• 지능정보연구
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• 제23권4호
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• pp.77-110
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• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권4호
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• pp.707-712
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• 2017

데이터의 양이 기하급수적으로 증가함에 따라 추천 시스템(recommender system)은 영화, 도서, 음악 등 다양한 산업에서 관심을 받고 있고 연구 대상이 되고 있다. 추천시스템은 사용자들의 과거 선호도 및 클릭스트림(click stream)을 바탕으로 사용자에게 적절한 아이템을 제안하는 것을 목적으로 한다. 대표적인 예로 넷플릭스의 영화 추천 시스템, 아마존의 도서 추천 시스템 등이 있다. 기존의 선행 연구는 협업적 여과, 내용 기반 추천, 혼합 방식의 3가지 방식으로 크게 분류할 수 있다. 하지만 기존의 추천 시스템은 희소성(sparsity), 콜드스타트(cold start), 확장성(scalability) 문제 등의 단점들이 있다. 이러한 단점들을 개선하고 보다 정확도가 높은 추천 시스템을 개발하기 위해 실제 온라인 기업의 상품구매 데이터를 이용해 factorization machine으로 추천시스템을 설계했다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 지능정보연구
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• 제17권3호
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• pp.99-114
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• 2011

본 연구에서는 협업필터링의 두 가지 근본적인 문제인 신규고객 추천(cold-start recommendation)과 희박성(sparsity) 문제를 해결하고자 한다. 먼저, 사회 네트워크 분석에서 가장 많이 활용 되고 있는 세 가지 중심성 지표인 연결중심성(degree centrality), 근접중심성(closeness centrality), 매개중심성(betweenness centrality)을 결합한 다양한 중심성 지표들을 만든 후 이를 기반으로 신규고객의 잠재 이웃고객을 찾고 그 이웃고객들의 구매정보를 이용하여 신규고객에게 상품을 추천하는 새로운 방법을 제시한다. 다음으로 희박성 문제를 해결하기 위하여, 구매정보가 충분한 고객에게는 협업필터링을, 그렇지 않은 고객에게는 협업필터링 대신 제시한 신규고객 추천방법을 적용하는 하이브리드 추천 방법을 제안한다. 제시한 추천 방법의 효과성을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 트랜잭션 데이터를 사용하여 실험하였다. 실험결과로부터 근접중심성과 매개중심성을 결합한 지표를 신규고객 추천 시에 사용할 경우 추천 성능이 가장 우수한 것으로 판명되었으며, 제안한 하이브리드 추천 방법이 기존의 협업필터링의 성능을 상당히 개선함으로써 희박성 문제를 해결할 수 있는 새로운 대안임이 입증되었다.

• 지능정보연구
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• 제15권4호
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• pp.183-200
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• 2009

추천시스템에서 가장 많이 활용되고 있는 협업필터링은 고객들의 과거 구매이력을 기반으로 추천하기 때문에 새로이 출시되는 상품을 추천하는 것이 근본적으로 불가능하다. 이와 같은 협업필터링의 한계점을 극복하기 위하여 많은 연구자들은 추천 대상 고객이 선호하는 상품과 유사한 속성을 가진 상품을 추천하는 내용기반 필터링을 협업필터링과 결합한 하이브리드 추천기법을 제시하였다. 그러나 하이브리드 추천기법은 음악, 영화 등 속성 추출이 용이한 일부 상품의 추천에만 활용될 수 있다는 한계가 있다. 따라서 상품 유형에 관계없이 고객에게 신상품을 효과적으로 추천할 수 있는 새로운 접근방법이 제시될 필요가 있다. 본 연구에서는 사회연결망분석에서 관계 및 구조적 특성을 분석하기 위해 널리 활용 되고 있는 중심성 개념을 적용하여 상품간의 구매 관계를 파악한 후 이를 기반으로 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾아 신상품을 추천방법을 제안한다. 추천 프로세스는 구매 유사도 분석, 상품 네트워크 구성, 중심성 분석, 신상품 추천 등 네 단계 절차로 나뉘어진다. 제시한 추천방법의 성능을 평가하기 위하여 국내 유명 백화점 중의 하나인 H백화점의 구매 데이터를 사용하여 실험하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.13-34
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• 2012

본 논문에서는 국제학술대회 참가자를 위한 개인화 된 정보추천서비스를 제안한다. 국제학술대회에서는 많은 논문들이 동시에 여러 세션으로 구성되어 발표되고 여러 연구관련 활동들이(예를 들어, 튜토리얼, 산업계토론, 공동연구논의 등) 짧은 기간 동안 이루어지므로 발표되는 논문들을 일일이 확인하고 그 발표에 참여하기가 쉽지 않다. 또한 학술대회의 정보 추천은, 기존의 영화, 책, 음악 등의 상품추천과 달리, 이미 정해진 해당 연구관련 커뮤니티가 대회 참가자들 및 발표자들을 중심으로 구성되어 있으므로 보다 명확한 소셜네트워크 기반추천 서비스가 가능하다. 본 논문에서는 각 학술대회에서 발표되는 논문들의 내용은 무엇인지, 참가자들이 어떤 논문에 관심을 가지는지, 그리고 각 참가자들이 다른 참가자들과의 맺은 소셜네트워크 등의 정보를 통해 발표에 참여할 만한 논문들을 추천하였다. 특히, 실제 운용되고 있는 국제학술대회 정보시스템, Conference Navigator를 이용하여, 여러 학술논문 관련 추천서비스를 비교 실험하였다. 기존의 Collaborative filtering 추천 알고리듬뿐만 아니라 학술대회참가자들의 소셜네트워크 기반 추천 서비스를 제공하였으며 연구결과 Cold-start 사용자들에게 특히 소셜네트워크 기반추천이 가장 좋은 결과를 보여주었다.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제90권2호
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• pp.159-175
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• 2024

In order to solve the problem of calculating the reasonable completed bridge state of a self-anchored hybrid cable-stayed suspension bridge (SA-HCSB), this paper proposes an analytical method. This method simplifies the main beam into a continuous beam with multi-point rigid supports and solves the support reaction forces. According to the segmented catenary theory, it simultaneously solves the horizontal forces of the main span main cables and the stay cables and iteratively calculates the equilibrium force system on the main beam in the collaborative system bridge state while completing the shape finding of the main span main cable and stay cables. Then, the horizontal forces of the side span main cables and stay cables are obtained based on the balance of horizontal forces on the bridge towers, and the shape finding of the side spans are completed according to the segmented catenary theory. Next, the difference between the support reaction forces of the continuous beam with multiple rigid supports obtained from the initial and final iterations is used to calculate the load of ballast on the side span main beam. Finally, the axial forces and strains of each segment of the main beam and bridge tower are obtained based on the loads applied by the main cable and stay cables on the main beam and bridge tower, thereby obtaining analytical data for the bridge in the reasonable completed state. In this paper, the rationality and effectiveness of this analytical method are verified through a case study of a SA-HCSB with a main span of 720m in finite element analysis. At the same time, it is also verified that the equilibrium force of the main beam under the reasonably completed bridge state can be obtained through iterative calculation. The analytical algorithm in this paper has clear physical significance, strong applicability, and high accuracy of calculation results, enriching the shape-finding method of this bridge type.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권5호
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• pp.19-28
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• 2012

최근 협업을 위한 그리드와 클라우드 컴퓨팅은 사회적 이슈가 되고 있다. 이러한 협업 네트워크 시스템의 기본은 P2P 시스템이다. P2P 시스템은 기존 클라이언트/서버 기술과는 달리 서로의 정보를 교환하기 위해 형태적인 분류에 따라 그 목적과 기능이 나뉜다. 이러한 목적과 기능에 따라 사용자는 정보와 자료의 검색, 원격 프로그램 제어 기능 등을 위한 통합 서비스를 제공한다. 대부분의 P2P 시스템은 클라이언트/서버 형태를 취하고 있지만 확장성과 관리적인 측면에서의 단점을 극복하기 위해 혼합 형태를 적용하는 시스템이 늘고 있다. 그리고 최근 분산 컴퓨팅은 사용자에 대한 서비스적인 측면의 기능을 제공하기 위해서 다양한 요구를 적합하게 수용할 수 있는 다양한 형태의 이동 에이전트 기술이 필요하다. 본 논문에서는 이동 에이전트에서 필요로 하는 원격자원에 대한 접근을 위한 실행 및 접근 제어와 에이전트의 관리 기능과 신뢰성을 향상시키기 위해 적합한 이동 에이전트 시스템을 제안하고 설계하였으며 개발하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.260-270
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• 2019

As the growth of developing Islamic countries, Muslims are into the world. The most important thing for Muslims to purchase food, ingredient, cosmetics and other products are whether they were certified as 'Halal'. With the increasing number of Muslim tourists and residents in Korea, Halal restaurants and markets are on the rise. However, the service that provides information on Halal restaurants and markets in Korea is very limited. Especially, the application of recommendation system technology is effective to provide Halal restaurant information to users efficiently. The profiling of Halal restaurant information should be preceded by design of recommendation system, and design of recommendation algorithm is most important part in designing recommendation system. In this paper, an Intelligent Recommendation Service system for offering Halal food (IRSH) based on dynamic profiles was proposed. The proposed system recommend a customized Halal restaurant, and proposed recommendation algorithm uses hybrid filtering which is combined by content-based filtering, collaborative filtering and location-based filtering. The proposed algorithm combines several filtering techniques in order to improve the accuracy of recommendation by complementing the various problems of each filtering. The experiment of performance evaluation for comparing with existed restaurant recommendation system was proceeded, and result that proposed IRSH increase recommendation accuracy using Halal contents was deducted.