• 한국IT서비스학회지
• /
• 제22권1호
• /
• pp.43-56
• /
• 2023

With the development of the e-commerce market, various types of products continue to be released. However, customers face an information overload problem in purchasing decision-making. Therefore, personalized recommendations have become an essential service in providing personalized products to customers. Recently, many studies on GCN-based recommender systems have been actively conducted. Such a methodology can address the limitation in disabling to effectively reflect the interaction between customer and product in the embedding process. However, previous studies mainly use implicit feedback data to conduct experiments. Although implicit feedback data improves the data scarcity problem, it cannot represent customers' preferences for specific products. Therefore, this study proposed a novel model combining explicit and implicit feedback to address such a limitation. This study treats the average ratings of customers and products as the features of customers and products and converts them into a high-dimensional feature vector. Then, this study combines ID embedding vectors and feature vectors in the embedding layer to learn the customer-product interaction effectively. To evaluate recommendation performance, this study used the MovieLens dataset to conduct various experiments. Experimental results showed the proposed model outperforms the state-of-the-art. Therefore, the proposed model in this study can provide an enhanced recommendation service for customers to address the information overload problem.

• 응용통계연구
• /
• 제30권6호
• /
• pp.1015-1025
• /
• 2017

베이지안개인화순위(Bayesian personalized ranking) 방법은 내재적 피드백 자료를 분석하는 최첨단 추천시스템 통계기법 중 하나이다. 하지만, 기존의 베이지안개인화순위 방법은 내재적 피드백 자료를 변환한 이진 자료만을 고려하기 때문에 정보의 손실이 있을 수 있다는 단점이 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 내재적 피드백 자료의 수치적 크기에 기반한 확실함의 정도(level of confidence)를 고려하는 변형베이지안개인화순위 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기존 방법처럼 상품간의 개인선호도에 관한 직관적인 확률모형 구조를 여전히 지니면서 내재적 피드백의 수치적 크기를 확실함의 정도로 반영할 수 있다는 점에서 유용하다. 또한 제안한 변형 베이지안개인화순위 방법을 수치적으로 구현하기 위해 확률그라디언트하강(stochastic gradient descent) 기법에 기반한 계산 알고리즘을 제시한다. 마지막으로, 스팀 비디오 게임 실제 데이터 분석을 통하여 기존방법에 비해 우수한 성능을 입증한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
• /
• 제18권8호
• /
• pp.1561-1566
• /
• 2017

기계 학습과 인공 지능 기술의 발전으로 다양한 응용분야들이 가능해지고 있고, 이중에 추천 시스템은 이미 여러 업체들에서 영화 추천이나 상품 추천 등의 서비스에 적용하여 효과를 보고 있다. 이러한 서비스 중인 추천 시스템들의 대부분은 아이템의 내용을 분석하여 추천하거나 아니면 평점과 같은 직접적인 피드백에 기반하여 시스템을 학습하고 추천하고 있다. 하지만 많은 온라인 쇼핑몰 중에는 아이템의 내용을 분석하는 것이 어렵고, 직접적인 피드백 정보가 없거나 혹은 거의 없어 추천 시스템 구축이 어려운 경우가 많다. 이러한 경우에도 사용자의 상품 조회에 관한 로그 기록들은 어렵지 않게 확보할 수 있고, 로그 기록들만 가지고도 추천 서비스를 제공할 수 있다면 서비스의 질을 향상할 수 있을 것으로 기대된다. 본 논문에서는 사용자의 로그 기록으로부터 암묵적인 피드백인 상품 조회 정보를 추출하고, 암묵적인 피드백에 기반한 추천 시스템을 구현하고, 제안된 시스템은 온라인 반려동물 용품점에 적용하여 확인한다. 즉, 사용자들의 상품조회를 위한 클릭정보만을 활용하여 반려동물 용품 추천 시스템을 구축하여 서비스로 확인한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제21권11호
• /
• pp.1353-1361
• /
• 2018

With the availability of real-time educational data collection and analysis techniques, the education paradigm is shifting from educator-centric to data-driven lectures. However, most offline and online education frameworks collect students' feedback from question-answering data that can summarize their understanding but requires instructor's attention when students need additional help during lectures. This paper proposes a content restructure recommendation framework based on collected student feedback. We list the types of student feedback and implement a web-based framework that collects both implicit and explicit feedback for content restructuring. With a case study of four-week lectures with 50 students, we analyze the pattern of student feedback and quantitatively validate the effect of the proposed content restructuring measured by the level of student engagement.

• 정보관리학회지
• /
• 제41권1호
• /
• pp.261-282
• /
• 2024

본 연구는 디지털 도서관의 콘텐츠를 탐색하는 동안 이용자의 암묵적 적합성 피드백을 활용하여 적합성을 판단하기 위해 뇌파 기반 및 시선추적 기반 방법들을 제안하고 평가해 보았다. 이를 위해서 32명을 대상으로 하여 동영상, 이미지, 텍스트 데이터를 활용하여 뇌파/시선추적 실험들을 수행하였다. 제안된 방법들의 유용성을 평가하기 위해서, 딥러닝 기반의 인공지능 방법들을 경쟁 기준으로 사용하였다. 평가 결과, 주제에 적합한 동영상과 이미지(얼굴/감정)를 선택하는 데에는 뇌파 컴포넌트 기반 방법들(av_P600, f_P3b)이 높은 분류 정확도를 나타냈고, 이미지(객체)와 텍스트(신문 기사)를 선택하는 데에는 인공지능 기반 방법 즉, 객체 인식 기반 방법과 자연언어 처리 방법이 각각 높은 분류 정확도를 나타냈다. 끝으로, 뇌파, 시선추적 및 인공지능 기술에 기반한 디지털 도서관 인터페이스를 구현하기 위한 지침 즉, 암묵적 적합성 피드백에 기반한 시스템 모형을 제안하고, 분류 정확도를 향상시키기 위해서 미디어별로 적합한 뇌파 기반, 시선추적 기반 및 인공지능 기반 방법들을 제시하였다.

• 데이타베이스연구회지:데이타베이스연구
• /
• 제34권3호
• /
• pp.86-98
• /
• 2018

장소추천시스템은 시간과 장소가 주어졌을 때, 사용자에게 가장 흥미로운 장소를 추천해주는 시스템을 말한다. 스마트폰과 사물인터넷(IoT), 장소기반 소셜네트워크(LBSN)의 발달에 힘입어 사용자들의 방대한 양의 장소 방문 데이터를 축적하게 되었고, 이를 통해 특정한 시점에 사용자들이 원하는 장소를 적절히 추천해줄 수 있는 장소추천시스템의 중요성이 부각되었다. 장소추천시스템은 사용자의 방문(Check-in) 횟수라는 암시적 피드백(Implicit feedback) 데이터에서 사용자의 시퀀스 선호(Sequential preference)를 이끌어내어 높은 성능을 내기 위한 연구들이 제안되었다. 하지만 시퀀스 선호 정보를 활용하여 모델을 구성하는 경우, 데이터의 밀도가 더욱 희박해지고 이에 따라 적은 수의 데이터에 기반하여 구축되는 모델의 성능이 왜곡될 가능성이 존재한다. 본 연구에서는 신뢰도(Confidence)에 기반하여 방문 주기를 보정하는 방법론을 제안한다. 사용자의 시퀀스 선호 정보로부터 도출된 장소 간 방문 시간전이간격(temporal transition interval)을 활용하여 추천시스템을 구성할 때, 해당 방법론을 통하여 데이터의 왜곡을 보정함으로써 추천시스템의 성능을 향상하였다. 제안하는 방법의 효과를 검증하기 위하여, Foursquare와 Gowalla의 데이터셋을 이용한 비교실험을 통해 제안하는 방법론의 우수성을 보였다.

• 영어어문교육
• /
• 제16권4호
• /
• pp.1-18
• /
• 2010

Recasts, which are defined as implicit types of corrective feedback, have been the focus of numerous SLA researchers for more than a decade. A range of classroom-based observational and experimental research studies have explored how and when language teachers provide recasts to learners' ill-formed utterances and aimed to understand the role of recasts in language acquisition or learning. On the basis of previous studies on recasts, our study investigated when an ESL teacher provided recasts and how recasts were provided in his class. The research questions were as follows: (1) When does an ESL teacher provide recasts? (2) How does the teacher provide recasts? The data came from observations of one ESL classroom as well as consecutive-semi structured interviews with the teacher. The data analysis included transcriptions of teacher-student interactions in the target setting and categories of recasts according to the linguistic phenomena, which prompted recasting. Based on the findings, practical suggestions for ESL teachers were provided. [156 words].

• 방송공학회논문지
• /
• 제18권1호
• /
• pp.88-97
• /
• 2013

개인화된 추천을 제공하기 위한 협력 필터링은 추천 시스템에서 성공적으로 활용되어 온 기법이다. 그러나 협력 필터링이 주로 연구 및 적용된 분야들은 사용자로부터의 명시적 피드백이 존재하는 독립된 아이템들을 추천하는 것에 초점을 두고 있다. VOD 서비스 플랫폼에서 개인화된 TV 프로그램을 추천하기 위해서는 해당 도메인의 특성과 제한들을 고려하는 것이 필요하다. 본 논문에서는 TV 프로그램의 시리즈 속성을 이용하여, 선호를 판단하기 힘든 비명시적 피드백인 회별 프로그램 시청기록을 명시적이고 지속적인 프로그램 선호도로 변환하는 방법을 고안하였다. 데이터 수집과 최종 추천은 회별 프로그램 단위로 이루어지면서 협력 필터링 처리 단위는 프로그램으로 변경되어 TV 프로그램 VOD 추천 환경에 가장 적당한 형태로 협력 필터링을 변형 적용하였다. 실험 결과는 고안된 추천 시스템이 단순히 협력 필터링을 적용했을 때보다 높은 정확도와 더 적은 계산량을 가지는 것을 보여준다. 도메인 특화된 이러한 변형은 추천 시스템의 알고리즘 모듈로 구성되어 기존에 알려진 다양한 협력 필터링 기법과 결합하여 사용될 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제25권5호
• /
• pp.685-690
• /
• 2021

본 논문에서는 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 최대화 할 수 있는 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법을 제안한다. 하향링크 비직교 다중 접속 시스템에서 사용자가 위치한 셀 이외의 기지국으로부터 발생할 수 있는 동일 채널 간섭을 고려하고, 시스템 피드백 오버헤드를 줄이기 위하여 사용자는 채널 상태 정보 대신에 신호 대 간섭 및 잡음비 정보를 피드백 한다. 따라서 기지국은 신호 대 간섭 및 잡음비 정보만을 이용하여 송신 전력을 제어한다. 함축적 신호 대 간섭 및 잡음비 정보의 이용은 정보 차원을 감소시키는 장점은 있지만 데이터 전송률을 감소시킬 수 있는 단점이 있다. 본 논문에서는 딥러닝 기반의 학습 방식으로 이 문제를 해결하고, 딥러닝 입력의 차원을 효과적으로 축소할 경우 학습의 성능을 향상시킬 수 있음을 보여준다. 시뮬레이션을 통해서 제안된 딥러닝 기반의 송신 전력 제어 기법이 최소 데이터 전송률을 만족하며 데이터 전송률의 총합을 향상시킬 수 있음을 입증한다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제21권5호
• /
• pp.974-983
• /
• 2017

본 논문에서는 안드로이드 기반의 각종 어플리케이션에 내장시켜 사용가능한 검색체에 대해 연구하였다. 이를 위해 조사와 같이 무의미하지만 자주 사용되는 단어를 빈도수에 따라 억제하는 BM25, 아이템의 길이 편차에 따른 검색 순위 문제를 해결하기 위해 아이템의 길이에 따라 중요도를 보정하는 Pivoted Length Normalization, 그리고 벡터공간 모형 상에서 쿼리 벡터를 관련 있는 것으로 판정된 아이템들의 벡터 그룹으로 끌어당겨 보정하는 Rocchio's Method를 사용해 묵시적 피드백 기능을 지원하도록 하였다. 그리고 색인 작업은 오프라인 동작을 위한 간단 색인과 온라인 동작을 위한 정밀 색인의 두 단계로 나누어 동작성을 보장하도록 하였다. 본 논문에서 연구한 피드백 지원 검색체는 쿼리 유추를 통해 사용자의 입력을 색인된 자료와 비교해 입력 내용을 예측하고 오타 등의 사용자 실수에 대해서도 대응하므로 스마트폰 어플리케이션에 손쉽게 탑재되어 검색 기능을 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.