• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권1호
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• pp.69-78
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• 2024

최근 소비자들은 환경, 사회, 지배구조 관련 정보를 확인하고 더 나은 사회적 가치와 환경 친화적인 제품을 선택하려는 경향이 증가되고 있다. 본 논문에서는 GraphSAGE와 GAT를 결합한 모델인 MultiSAGE를 활용하여 최근 소비 트렌드인 가치소비에 맞추어 ESG 지표를 적용한 상품 추천 시스템을 제안하였다. 이를 위하여 한국 ESG 기준원에서 수집한 2022년 1,033개 기업의 ESG 등급 데이터와 실제 N기업의 쇼핑의 상품 데이터를 Heterogeneous Graph 형식의 데이터로 바꾸는 데이터 처리 과정과 MultiSAGE를 적용하여 머신 러닝에 적용하고, 특정 상품을 입력하면 그 상품의 친환경 대체재를 추천해주는 추천 시스템을 구현하였다. 구현결과, 소비자들은 기업의 ESG지표를 적용한 제품을 쉽게 비교하여 구매할 수 있고, 이를 통해 사회적 가치와 환경친화적인 제품을 추천하는 시스템에 활용될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.57-84
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• 2023

현대사회는 정보통신기술 및 빅데이터 기술의 발전으로 누구나 인터넷을 통해 손쉽게 방대한 데이터를 얻고 활용할 수 있는 시대로, 양질의 데이터를 수집하는 능력을 넘어 수많은 정보 속에서 올바른 데이터만을 선별하는 능력이 더욱 중요해지고 있다. 이러한 기조는 학계에서도 이어지고 있는데, 축적되는 연구물 속에서 양질의 연구를 선별하여 올바른 지식구조를 형성하기 위해, 다양한 연구 분야에서 체계적 고찰(systematic review) 및 비체계적 고찰(non-systematic review)과 같은 문헌연구(literature review)가 수행되고 있다. 한편, 코로나19 팬데믹 이후 의료산업에서도 그동안 합의에 이르지 못했던 원격의료가 제한적으로나마 허용되고, 인공지능 및 빅데이터 기술이 응용된 건강추천시스템(health recommender systems: HRS)과 같은 새로운 의료서비스가 각광을 받고 있다. 하지만, 실무적으로 HRS가 미래 의료산업 발전을 이끌 중요한 기술로 평가받고 있음에도 불구하고, 학술적인 문헌연구는 다른 분야에 비해 매우 부족한 실정이다. 더불어 HRS는 학제적 성격이 강한 융합 분야임에도 불구하고, 기존의 문헌연구는 비체계적 고찰과 체계적 고찰 방법만을 주로 활용하여 이뤄졌기 때문에, 다른 연구 분야와의 상호작용이나 동적인 관계를 유추하기에는 한계가 존재한다. 이에, 본 연구에서는 인용네트워크 분석(citation network analysis: CNA)을 활용하여 HRS 및 주변 연구 분야의 전체적인 네트워크 구조를 파악하였다. 또한, 이 과정에서 최신 논문이 인용 관계가 잘 나타나지 않는 문제를 보완하기 위해 GraphSAGE 알고리즘을 적용함으로써, HRS 연구에 있어 'recommender system', 'wireless & IoT', 'computer vision', 'text mining' 등과 같은 연구 분야들의 중요도가 높아지고 있음을 파악하였으며, 이와 동시에 개인화(personalization) 및 개인정보보호(privacy) 등과 같은 새로운 키워드가 주요 이슈로 등장하고 있음을 확인하였다. 본 연구를 통해 HRS 연구 커뮤니티의 구조를 파악하고, 관련된 연구 동향을 살펴보며, 미래 HRS 연구 방향을 설계함에 있어 실질적인 통찰을 제공할 수 있을 것으로 기대한다.