• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 지능정보연구
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• 제24권1호
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• pp.75-100
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• 2018

최근 웹툰, 음원, 동영상, 게임, 교육, 앱 등 많은 콘텐츠 기업에서 콘텐츠 유료화 정책을 추진하고 있으나, 무료 콘텐츠에 익숙한 독자들의 문화적 관성이 온라인 콘텐츠의 유료화 전환에 많은 어려움을 주고 있다. 특히 온라인 뉴스 콘텐츠는 포털 사이트를 통해 무료로 배포되고 있어 유료화에 대한 독자들의 거부감이 다른 온라인 콘텐츠 보다 더욱 심한 실정이다. 이러한 문제 해결을 위해 학계 및 산업계에서 온라인 콘텐츠의 유료화 방안에 대한 연구가 다양한 차원에서 진행되었다. 최근에는 일부 온라인 뉴스 매체를 중심으로 독자들이 자발적으로 마음에 드는 뉴스 콘텐츠에 대해 원하는 만큼의 구독료를 지불하게 하는 Pay-What-You-Want (PWYW) 지불모델을 적용하는 시도가 이뤄지고 있다. 이에 본 연구는 PWYW 모델의 성공적인 정착을 위한 선결요인으로 독자의 자발적 독자구독료 지불행위에 영향을 미치는 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하고, 각 속성 및 하위 속성의 상대적 중요도를 비교 분석하였다. 좀 더 구체적으로, 선행연구 분석을 통해 기사제목 유형, 기사 이미지 자극성, 기사 가독성, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 내용-이미지 유사성 등 총 여섯 가지의 온라인 뉴스 콘텐츠의 체계적 속성을 도출하였으며, 내용분석(content analysis)을 통해 각 기사의 속성값을 측정하고 이를 기반으로 컨조인트 분석(conjoint analysis)을 실시하여 속성 간 상대적 중요도를 계산 및 검증하였다. PWYW 모델이 적용된 온라인 뉴스 콘텐츠 379개에 대한 컨조인트 분석 결과, 기사 가독성, 기사 내용-이미지 유사성, 기사제목 유형 등의 순으로 자발적 독자구독료에 큰 영향을 주는 것으로 분석된 반면, 기사 유형, 기사 지배적 정서, 기사 이미지 자극성 등은 상대적으로 낮은 중요도를 보이는 것으로 조사되었다. 본 연구는 내용분석과 컨조인트 분석을 동시에 실시하여 온라인 뉴스 콘텐츠에 대한 자발적 지불의도에 영향을 미치는 체계적 요인을 도출하고, 그 상대적 중요도까지 살펴보았다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 온라인 뉴스 콘텐츠 제작자 및 사이트 운영자들로 하여금 독자들의 자발적 지불을 유도할 수 있는 가이드라인을 제시하였다는 점에서 그 실무적 의의가 있다.