• 지능정보연구
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• 제22권1호
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• pp.159-185
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• 2016

여행을 계획하는 일은 매우 복잡하고 많은 시간을 필요로 한다. 여행 계획을 정할 때에는 보통 관심 지점(point of interests, POIs)을 선택하고 그에 따른 다양한 제약 조건들을 고려하여 일정을 계획 한다. 관심 지점을 선정할 때 친구들에게 의견을 묻거나 인터넷에서 직접 정보를 찾으며 여행사의 도움을 받기도 한다. 하지만 이러한 방법들은 다음과 같은 어려움이 있다. 친구들에게 의견을 묻는 경우에는 친구들이 방문해 보지 못한 장소에 대한 정보를 얻기 어렵고 인터넷에서 정보를 찾는 경우에는 오히려 너무 많은 여행 정보들 때문에 필요한 정보를 탐색하고 정리하는데 많은 시간이 필요하며 여행사의 도움을 받을 때에는 여행 일정이 여행을 제공해주는 업체들 쪽으로 편중될 우려가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 여행 일정 계획 시스템인 CYTRIP을 제안한다. CYTRIP은 웹 기반의 추천 시스템으로써, 여행 정보를 공유할 수 있는 공간을 제공하고, 이를 통해 참여자들의 집단 지성에 따른 관심 지점을 추천 받는다. 그리고 PDDL3를 통해 추천된 지점들의 시간적, 공간적 제약조건 따라 여행 일정이 자동으로 생성되며 이렇게 생성된 일정은 지도 위에 표시되어 사용자에게 제공된다. 여행을 계획할 때에 정해진 기간 동안 모든 추천 관심지점을 방문할 수 없는 경우가 발생한다. 이러한 문제를 피하기 위해 정해진 시간에 방문 가능한 관심 지점들의 후보 집합을 선택하고 이 후보 집합들에 대한 여행 일정을 생성한다. 제안하는 시스템의 성능평가를 위해 사용자 평가를 실시하였다. 사용자 평가를 위해 한국관광공사에서 제공하는 데이터를 활용하였고 평가 결과 제안하는 시스템이 여러 참여자들의 집단 지성을 통해 여행 일정을 계획하는데 유용하다는 것을 알 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권1호
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• pp.127-141
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• 2017

인터넷과 모바일 관련 기술의 발전과 기기의 보급은 물리적 공간의 제약을 극복하게 하고, 다양한 상품과 서비스를 소비자에게 제공함으로써, 소비자에게 선택의 폭을 넓히는 기회를 제공하는 반면, 많은 시간과 노력을 기울이고도 소비자가 자신의 기호에 적합한 품목을 선택하기 힘들어지는 부작용을 낳았다. 이에 따라, 기업은 추천 시스템을 활용하여 소비자가 원하는 품목을 더 쉽게 찾는 수단을 제공하고 있다. 상품 간의 연관성을 통계적으로 분석하는 연관 규칙 마이닝 기법은 직관적인 형태의 척도를 규칙과 함께 제공함으로써, 이로부터 도출된 규칙에 포함된 품목 간의 관계를 이해하고, 이를 추천에 적용하기 쉽다는 강점을 갖는다. 그러나, 서로 다른 규칙의 척도가 일관되게 어느 한 쪽의 규칙이 더 우위에 있음을 알려주지 못한다면, 수많은 품목 중 추천에 적합한 품목을 적절히 선별해내기 힘든 상황이 발생한다. 본 연구에서는 추천 상품의 순위를 결정할 수 있도록 연관 규칙 마이닝 기법에 회귀분석모형을 보완적으로 적용하는 방안을 제시하고자 수행되었다. 연관 규칙 마이닝에서 보편적으로 사용되고 있는 지지도, 신뢰도, 향상도를 활용하여 모형을 구현함으로써, 직관적으로 이해하기 쉬울 뿐만 아니라, 실무에서도 활용하기 쉬운 방안을 제시하고자 하였다. 국내 최대규모의 온라인 쇼핑몰의 주문 데이터를 활용한 실험을 통해, 제안된 모형으로부터 얻어진 추천 점수를 기반으로 추천상품을 결정하고, 이를 추천에 적용함으로써 추천 적중률을 향상시킬 수 있음을 보였다. 특히, 최근 모바일 상거래가 빠르게 확산됨에 따라, 제한된 화면에 한정된 수의 추천 품목을 제시해야 하는 상황에서 적합한 추천 기법임을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.1-18
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• 2015

협업 필터링은 학계나 산업계에서 우수한 성능으로 인해 많이 사용되는 추천기법이지만, 정량적 정보인 사용자들의 평가점수에만 국한하여 추천결과를 생성하므로 간혹 정확도가 떨어지는 문제가 발생한다. 이에 새로운 정보를 추가로 고려하여, 협업 필터링의 성능을 개선하려는 연구들이 지금까지 다양하게 시도되어 왔다. 본 연구는 최근 Web 2.0 시대의 도래로 인해 사용자들이 구입한 상품에 대한 솔직한 의견을 인터넷 상에 자유롭게 표현한다는 점에 착안하여, 사용자가 직접 작성한 리뷰를 참고하여 협업 필터링의 성능을 개선하는 새로운 추천 알고리즘을 제안하고, 이를 스마트폰 앱 추천 시스템에 적용하였다. 정성 정보인 사용자 리뷰를 정량화하기 위해 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 활용하였다. 구체적으로 본 연구의 추천시스템은 사용자간 유사도를 산출할 때, 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하여 보다 정밀하게 사용자간 유사도를 산출할 수 있도록 하였다. 이 때, 사용자 리뷰의 유사도를 산출하는 접근법으로 중복 사용된 색인어의 빈도로 산출하는 방안과 TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 가중치 합으로 산출하는 2가지 방안을 제시한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천, 즉 사용자 리뷰의 유사도를 추가로 반영하는 알고리즘이 평점만을 고려하는 전통적인 협업 필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인할 수 있었다. 아울러, 중복 사용 단어의 TF-IDF 가중치의 합을 고려했을 때, 단순히 중복 사용 단어의 빈도만을 고려했을 때 보다 조금 더 나은 예측정확도를 얻을 수 있음도 함께 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제16권4호
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• pp.85-97
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• 2010

지식의 생성과 활용의 원천으로서 인터넷 커뮤니티를 '지식 커뮤니티'로 정의할 때 지식 커뮤니티는 '검색엔진', '공개공동체', '전문공동체', '활동공동체'의 4대 유형으로 구분되며 개별 지식 커뮤니티는 시간이나 환경의 변화에 따라 각 유형을 넘나들며 변화하고 있다. 변화하는 지식 커뮤니티를 기업경영에 적절하게 활용하기 위해서는 각 지식 커뮤니티 유형별 활용전략이 절실함에도 불구하고, 지식 커뮤니티 유형별 효과 분석과 활용전략에 대한 연구는 많지 않다. 이에 본 연구에서는 지식 커뮤니티 유형별 분류에서 제안한 4대 지식 커뮤니티 유형에 대해 지식 생성 및 활용에 영향을 미치는 요인을 실증분석을 통해 도출함으로써 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하고자 한다. 첫째, 관련 선행연구를 통해 지식 커뮤니티 유형별로 지식의 생성과 활용에 영향을 미치는 요인을 적합성, 신뢰성, 체계성, 충실성, 유사성, 피드백, 이해도로 파악하였다. 둘째, 유형별 대표사이트에 30개의 실제 질문을 질의하여 전문가의 평가를 통해 각 요인을 평가했다. 마지막으로 Stepwise 회귀분석을 이용해 각 유형별로 지식 커뮤니티의 지식 생성과 활용에 영향을 미치는 주요 요인을 도출했다. 회귀분석 결과 검색엔진 유형의 지식 커뮤니티는 신뢰성과, 공개 공동체 유형은 적합성과, 전문공동체 유형은 신뢰성 및 유사성과, 활동공동체 유형은 충실성 및 유사성과 높은 상관관계가 있었다. 본 연구에서 제시한 지식 커뮤니티 유형별 영향요인에 대한 실증분석 결과는 지식 커뮤니티의 변화를 설명하고 그 활용방안을 제시하는데 유용할 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.179-192
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• 2014

최근 IT 환경의 변화에 따라 웹 서비스를 기반으로 대규모 사용자 대상의 상호 참여적인 MOOC(Massive Open Online Courses)과 같은 온라인 교육 환경이 부상하고 있다. 그러나 온라인 교육 시스템은 원거리로 학습이 이루어짐에 따라 학습자의 자발적 동기를 꾸준히 유지하기 어려우며, 또한 학습자 간에 지식을 공유하고 공유한 지식을 활용하는 기능이 부족하다. 이러한 문제를 극복하기 위해 구성주의적 학습이론과 집단지성에 기반하여 학습자가 보유한 학습자료를 공유하고 개인화된 학습자료 추천을 받을 수 있는 학습자료 북마킹 서비스인 WeStudy를 구현하였다. 위키피디아(Wikipedia), 슬라이드쉐어 (SlideShare), 비디오렉쳐스 (VideoLectures) 등 현존하는 집단지성 기반 서비스들의 주요 기능으로부터 필요한 집단지성 기능들을 검토하였으며, 본 서비스의 주요 기능으로 1) 리스트 및 그래프 형태의 학습자료 리스트 시각화, 2) 개인화된 학습자료 추천, 3) 보다 상세한 학습자료 추천을 위한 관심 학습자 지정 등을 도출하여 시스템을 설계하였다. 이후, 웹 기반으로 구현된 세 가지 주요기능 별로 개량된 휴리스틱 사용성 평가 방법을 통해 개발된 시스템의 사용성 평가를 실시하였다. 10명의 HCI 분야 전공자 및 현업 종사자를 대상으로 정량적 및 정성적인 평가 결과, 세 가지의 주요 기능에서 전반적으로 사용성이 우수한 것으로 판정되었다. 주요 기능 별 정성적인 평가에서 도출된 여러 마이너 이슈들을 반영할 필요가 있으며, 향후 대규모 사용자를 대상으로 본 서비스를 보급하고 이용할 수 있도록 제공하여 자발적인 지식 공유 환경을 조성할 수 있을 것으로 전망된다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.123-136
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• 2014

최근 온라인 및 다양한 스마트 기기의 사용이 확산됨에 따라 온라인을 통한 쇼핑구매가 더욱 활성화 되었다. 때문에 인터넷 쇼핑몰들은 쇼핑에 관심이 있는 잠재 고객들에게 한 번이라도 더 자사의 링크를 노출시키기 위해 키워드에 비용을 지불할 용의가 있으며, 이러한 추세는 검색 광고 시장의 광고비를 증가시키는 원인을 제공하였다. 이 때 키워드의 가치는 대체로 검색어의 빈도수에 기반을 두어 산정된다. 하지만 포털 사이트에서 검색어로 자주 입력되는 모든 단어가 쇼핑과 관련이 있는 것은 아니며, 이들 키워드 중에는 빈도수는 높지만 쇼핑몰 관점에서는 별로 수익과 관련이 없는 키워드도 다수 존재한다. 그렇기 때문에 특정 키워드가 사용자들에게 많이 노출된다고 해서, 이를 통해 구매가 이루어질 것을 기대하여 해당 키워드에 많은 광고비를 지급하는 것은 매우 비효율적인 방식이다. 따라서 포털 사이트의 빈발 검색어 중 쇼핑몰 관점에서 중요한 키워드를 추출하는 작업이 별도로 요구되며, 이 과정을 빠르고 효과적으로 수행하기 위한 자동화 방법론에 대한 수요가 증가하고 있다. 본 연구에서는 이러한 수요에 부응하기 위해 포털 사이트에 입력된 키워드 중 쇼핑의도를 포함하고 있을 가능성이 높을 것으로 추정되는 키워드만을 자동으로 추출하는 방안을 제시하고, 구체적으로는 전체 검색어 중 검색결과 페이지에서 쇼핑과 관련 된 페이지로 이동한 검색어만을 추출하여 순위를 집계하고, 이 순위를 전체 검색 키워드의 순위와 비교하였다. 국내 최대의 검색 포털인 'N'사에서 이루어진 검색 약 390만 건에 대한 실험결과, 제안 방법론에 의해 추천된 쇼핑의도 포함 키워드가 단순 빈도수 기반의 키워드에 비해 정확도, 재현율, F-Score의 모든 측면에서 상대적으로 우수한 성능을 보이는 것으로 나타남을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.93-107
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• 2014

대부분의 인터넷 쇼핑몰은 자사 고객의 관심 분야를 파악하고 이를 상품 추천에 효과적으로 활용하기 위해 많은 노력을 기울이고 있다. 하지만 고객이 회원 가입 시 직접 입력한 개인 정보는 신뢰하기가 어렵고, 고객의 구매 패턴을 통해 파악한 관심 분야 정보는 자사 사이트 내에 진입한 이후에만 보인 한정된 패턴이라는 측면에서 해당 고객의 다양한 관심분야를 제대로 나타낸다고 보기 어렵다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 연구에서는 고객의 평소 인터넷 사용 기록을 통해 최근 방문 사이트들의 주제를 분석함으로써, 고객의 실제 관심 분야를 파악할 수 있는 방안을 제시하였다. 또한 토픽 분석을 통해 각 사이트의 주제를 도출하고 도출된 주제를 다시 동시 방문자 관점에서 군집화 함으로써, 고객 관점에서 의미가 있는 상위 수준의 새로운 테마를 발굴하기 위한 방법론을 제안하였다. 연구의 특징은 유사주제 중심의 군집화라는 기존 연구와는 달리 사용자 관점의 관심주제 중심 군집화라 할 수 있다. 향후 사용자 중심의 카테고리 설계를 비롯한 새로운 관점의 고객군 정의 등 보다 높은 차원의 마케팅 전략 수립에 활용이 가능할 것으로 기대된다. 사용자 관점의 이슈 군집화 과정은 크롤링, 토픽 분석, 액세스 패턴 분석, 네트워크 병합, 네트워크 변환 및 군집화와 같은 여섯 가지 주요단계로 구성되어있다. 이를 위해 텍스트 마이닝과 소셜 네트워크 분석 기법을 활용한 비정형 텍스트를 기반으로한 빅데이터의 활용 방법을 모색하였다. 제안 방법론의 실무 적용 가능성을 평가하기 위해, 국내 최대 포털 뉴스 사이트의 방문자 2,177명의 1년간 방문 기록과 뉴스기사 대한 분석을 수행하고 그 결과를 요약하여 제시하였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.137-152
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• 2012

인터넷 환경에서 월드 와이드 웹이 등장한 이후 웹을 통해 수많은 웹 페이지들이 생산됨에 따라 사용자가 원하는 정보를 검색하기 위한 다양한 형태의 검색 서비스가 여러 분야에서 개발되어 활용되고 있다. 특히 법령 검색은 사용자가 현재 자신이 처한 상황에 필요한 법령을 검색하여 법령에 대한 지식을 얻기 위한 창구로써 국민의 편의를 제공하기 위해 반드시 필요한 서비스 중 하나이다. 이에 법제처는 2009년부터 국민 누구나 편리하게 법령에 관련된 정보를 검색할 수 있도록 국가의 법령뿐만 아니라 행정규칙이나 판례 등 모든 법령정보를 검색할 수 있는 검색 서비스를 제공하고 있다. 하지만 현재까지의 검색엔진 기술은 기본적으로 사용자가 입력한 질의어를 문서에 포함하고 있는지의 여부에 따라 해당 문서를 검색 결과로 제시한다. 법령 검색 서비스 또한 해당 법령에 등장하는 키워드를 활용하여 사용자에게 검색 결과를 제공해주고 있다. 따라서 법제처의 이런 노력에도 불구하고 법령이 전문가의 시각에서 작성되었기 때문에 법에 익숙하지 않은 일반 사용자는 자신이 필요한 법령을 검색하기 어려운 한계점을 가지고 있다. 이는 일반적으로 법령에 사용되는 용어들과 일반 사용자가 실생활에 사용하는 단어가 서로 상이하기 때문에 단순히 키워드의 단순 매칭 형태의 검색엔진에서는 사용자들이 주로 사용하는 생활용어를 이용해서 원하는 법령을 검색할 수 없다. 본 연구에서는 법률용어에 관한 사전지식이 부족한 일반 사용자가 일상에서 주로 사용되는 생활용어를 이용하여 키워드 기반의 법령정보 검색 사이트에서 정확한 법령정보 검색이 가능하도록 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 탐색하고 이를 이용하여 법령을 검색할 수 있는 방법론을 제안하고자 한다. 우선 생활용어와 법률용어 간의 대응관계를 발견하기 위해 본 논문에서는 사용자들의 집단지성을 활용한다. 이를 위해 사용자들이 블로그의 분류 및 관리, 검색에 활용하기 위해 작성한 태그 정보를 이용하여 질의어인 생활용어와 관련된 태그들을 수집한다. 수집된 태그들은 K-means 군집분석 기법을 통해 태그들을 클러스터링하고, 생활용어와 가장 가까운 법률용어를 찾기 위한 평가 방법을 통해 생활용어에 대응될 수 있는 적절한 법률용어를 선택한다. 선택된 법률용어는 해당 생활용어와 명시적인 관계성이 부여되며, 이러한 생활용어와 법률용어와의 관계는 온톨로지 기반의 시소러스를 기술하기 위한 SKOS를 이용하여 표현된다. 이렇게 구축된 온톨로지는 사용자가 생활용어를 이용하여 검색을 수행할 경우 생활용어에 대응되는 적절한 법률용어를 찾아 법령 검색을 수행하고 그 결과를 사용자에게 제시한다. 본 논문에서 제시하고자 하는 방법론을 통해 법령 및 법률용어에 관련된 사전 지식이 없는 일반 사용자도 편리하고 효율적으로 법령을 검색할 수 있는 서비스를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.19-33
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• 2013

본 논문에서는 네트워크 기반 대용량의 자원들을 효율적으로 검색하기 위해 사용자의 요구사항에 기반해 검색에 요구되는 태그들 간의 의미론에 기반한 동적 가상 온톨로지(Dynamic Virtual Ontology using Tags: DyVOT)를 추출하고 이를 이용한 동적 검색 방법론을 제안한다. 태그는 소셜 네트워크 서비스를 지원하거나 이로부터 생성되는 정형 및 비정형의 다양한 자원들에 대한 자원을 대표하는 특성을 포함하는 메타적 정보들로 구성된다. 따라서 본 연구에서는 이러한 태그들을 이용해 자원의 관계를 정의하고 이를 검색 등에 활용하고자 한다. 관계 등의 정의를 위해 태그들의 속성을 정의하는 것이 요구되며, 이를 위해 태그에 연결된 자원들을 이용하였다. 즉, 태그가 어떠한 자원들을 대표하고 있는 지를 추출하여 태그의 성격을 정의하고자 하였고, 태그를 포함하는 자원들이 무엇인지에 의해 태그간의 의미론적인 관계의 설정도 가능하다고 보았다. 즉, 본 연구에서 제안하는 검색 등의 활용을 목적으로 하는 DyVOT는 태그에 연결된 자원에 근거해 태그들 간의 의미론적 관계를 추출하고 이에 기반 하여 가상 동적 온톨로지를 추출한다. 생성된 DyVOT는 대용량의 데이터 처리를 위해 대표적인 예로 검색에 활용될 수 있으며, 태그들 간의 의미적 관계에 기반해 검색 자원의 뷰를 효과적으로 좁혀나가 효율적으로 자원을 탐색하는 것을 가능하도록 한다. 이를 위해 태그들 간의 상하 계층관계가 이미 정의된 시맨틱 태그 클라우드인 정적 온톨로지를 이용한다. 이에 더해, 태그들 간의 연관관계를 정의하고 이에 동적으로 온톨로지를 정의하여 자원 검색을 위한 동적 가상 온톨로지 DyVOT를 생성한다. DyVOT 생성은 먼저 정적온톨로지로부터 사용자 요구사항을 포함하는 태그를 포함한 부분-온톨로지들을 추출하고, 이들이 공유하는 자원의 정도에 따라 부분-온톨로지들 간의 새로운 연관관계 여부를 결정하여 검색에 요구되는 최소한의 동적 가상 온톨로지를 구축한다. 즉, 태그들이 공유하는 자원이 무엇인가에 의해 연관관계가 높은 태그들 간에는 이들의 관계를 설명하는 새로운 클래스를 가진 생성된 동적 가상 온톨로지를 이용하여 검색에 활용한다. 온톨로지의 인스턴스는 자원으로 정의되고, 즉 이는 사용자가 검색하고자 하는 해로서 정의된다. 태그들 간의 관계에 의해 생성된 DyVOT를 이용해 기존 정적 온톨로지나 키워드 기반 탐색에 비해 검색해야 할 자원의 량을 줄여 검색의 정확성과 신속성을 향상 시킨다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.17-35
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• 2011

집단지성은 개인들의 협업과 경쟁을 통한 공통이해에 기반한 생산으로서 대중의 지혜를 창출하는 개별 지성들의 통합체라고 할 수 있다. 집단지성의 활용은 공개와 공유 그리고 참여의 기본 철학을 갖고 있는 웹 2.0의 주요한 설계원칙으로 자리잡은 후로, 이와 관련된 연구가 다양하게 진행되고 있다. 이 논문은 개인들간의 관계와 상호작용에 대한 인식을 기반으로 집단지성을 밝혀보려는 방법론을 제안한다. 응용대상은 정보검색과 분류 분야이며, 개인지성의 표현과 도출을 위해 개인 컨스트럭트 이론과 지식 그리드 기법에 퍼지관계이론을 적용한다. 개인의 개별적인 지성은 헤세 다이어그램의 형태로 구현된 지성 구조로 표현하여 내재된 지식적인 의미를 분석한다. 논문의 목적인 집단지성의 도출은 개인지성들의 비교를 통해 상호간 공유와 일치를 찾아낼 수 있는 유사성 이론의 도입에 의해 이루어진다. 제안하는 방법론은 퍼지관계 이론 및 퍼지 매칭 알고리즘을 기반으로 실험 데이터로부터 유사성을 측정하고, 개인지성들을 대표할 수 있는 최적의 집단지성을 이끌어내고자 한다.