• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1213-1226
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• 2008

추천시스템은 사용자가 제공한 선호, 관심, 구매경험과 같은 정보를 근거로 하여 다른 사용자에게 가장 알맞은 정보를 제공하는 일련의 가치교환 과정인 개인화를 가능하게 하는 시스템으로 고객의 선호도를 정확히 분석하고, 정제하여 정확한 예측력으로 고객이 원하는 가장 적절한 상품을 추천 해줄 수 있어야 한다. 대부분의 추천시스템들이 협동적 필터링 기법을 적용하고 있어 본 논문에서는 협동적 필터링 기법의 연산수행 량을 개선한 새로운 결합 모델인 SOM(Self-Organizing Map) 신경망 회로와 결합한 추천시스템을 제안하였다. 먼저, 사용자 그룹을 인구통계학적인 특징으로 세그먼트하고 SOM 신경망회로를 이용하여 item 특징에 대한 선호도를 입력 값으로 학습하여 클러스터를 생성하였다. 임의의 사용자에 대한 추천은 선호도가 유사한 클러스터를 결정하여 협동적 필터링 기법을 적용하였으며, 기존의 협동적 필터링 기법의 연산 수행량과 비교 분석하였다. 또한 영화를 대상으로 한 실험을 통하여 추천효율이 향상되었음을 나타내었다.

• 한국의상디자인학회지
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• 제25권4호
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• pp.77-92
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• 2023

The purpose of this study is to investigate the public perception of Gorpcore through Big Aata analytics. The study was conducted based on the collection of Big Data on the word 'Gorpcore' through Textom from July 24, 2017 to March 31, 2023. As a result, 63,386 words were collected from a total of 18,879 posts, and the top 50 words were determined based on frequency of appearance. Based on the collected words, centrality measures and CONCOR algorithm were performed in Ucinet 6. The research results are as follows. 1) The frequency of appearance was high in the order of 'Gorpcore look', 'fashion', 'coordination', 'clothes', 'outdoor', 'Musinsa', 'look', 'trend', 'brand' and 'ahjussi (middle-aged old man in Korean)'. These words had high TF-IDF scores, which leads to the conclusion that these are key words that are recognized as important. 2) Network centrality shows that 'Gorpcore look', 'fashion', 'outdoor', 'coordination', 'clothes', 'trend', 'look' and 'style' have a high correlation with other words. Through this, it was found that the public thinks it is important to create a variety of fashions by styling high-performance outdoor wear and casual wear, and that they are highly interested in clothes and in brands leading the Gorpcore trend. 3) As a result of the CONCOR algorithm, four significant groups were formed. The words that appear in each group are as follows. Group 1 - 'outdoor', 'Gorp', 'Normcore', 'hiking', 'functionality', 'new', 'sports', 'casual wear', 'activity', 'generation', 'collaboration'. Group 2 - 'fashion', 'trend', 'look', 'brand', 'style', 'shoes', 'ugly', 'item', 'trend', 'product', 'Salomon', 'padded jacket', 'stylishness', 'utilization', 'Winter', 'street', 'design', 'retro', 'popular', 'styling'. Group 3 - 'Gorpcore look', 'coordination', 'Musinsa', 'windbreaker', 'recommendation', 'Arcteryx', 'pants', 'man'. Group 4 - 'clothes' 'ahjussi', 'jacket', 'launching', 'spring', 'The North Face', 'collection', 'utility', 'jumper'. As a result, it can be seen that the Gorpcore is also regarded as a part of outdoor, fashion, coordination, and casual wear.

• CRM연구
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• 제4권2호
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• pp.19-29
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• 2011

오프라인 쇼핑몰에 비해 온라인 쇼핑몰은 빠르게 접근이 가능하기 때문에 처음 구매의사를 생성하고 실제 구매가 이루어지기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 매우 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매 희망물건을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물건들을 모두 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반이상을 차지한다. 이러한 차이는 온라인 쇼핑몰 거래데이터의 분석을 위해서는 데이터 마이닝 분석에서 사용되어 온 장바구니의 정의에 대한 확장이 필요함을 의미한다. 하지만 현재까지 온라인 데이터를 대상으로 한 장바구니 분석 연구는, 장바구니의 기준 즉 동시구매의 기준에 대한 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 선택에 따라 서로 다른 기준으로 수행되어왔다. 따라서 본 연구에서는 온라인 쇼핑몰 분석에 적용되는 동시에 구매되는 물건들에 대한 기준을 고찰해보고 연구모형을 마련하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제16D권3호
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• pp.451-462
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• 2009

협업적 여과는 추천 시스템을 구축하는데 가장 널리 보급된 정보 여과 기법으로 사용자 각 개인의 관심에 적합한 정보 및 아이템을 추천함으로써 사용자들의 의사 결정에 도움을 준다. 그러나, 협업적 여과 기법은 우수한 추천 성능에도 불구하고 초기 진입 문제와 같은 대표적인 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 초기 진입 문제의 한계점을 보완하기 위해 새로운 모델 구축 방법과 구축된 모델들을 적용한 효율적인 협업적 추천 시스템을 제안한다. 제안된 협업적 여과 방법은 크게 2단계로 나뉘어질 수 있다. 첫 번째는 사전에 미리 사용자들이 선호 평가한 아이템에 대한 선호도 예측 에러 정보를 반영하여 모델을 구축하는 과정으로 대부분의 작업이 오프라인에서 수행된다. 두 번째는 미리 구축된 모델들을 적용하여 온라인에서 사용자에게 적합한 개인화된 아이템 추천 및 예측을 하는 과정이다. 사전에 측정된 에러 정보를 반영한 모델은 목적 사용자와 유사한 사용자 및 목적아이템과 유사한 아이템의 사전 평균 예측 에러를 활용하는 에러반영 모델로써 초기 진입 문제를 보완하면서 선호도 예측의 성능을 높이기 위한 모델이다. 또한 모델 기반의 협업적 여과의 단점인 재구축 비용을 감소시키고 사용자들의 새로운 선호도 피드백 정보에 대하여 계속적으로 반영 가능하게 하기 위해 점진적으로 새로운 정보를 갱신할 수 있는 구축 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제31권4호
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• pp.467-477
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• 2004

추천 시스템은 예전에는 몇몇 혁신적인 전자상거래(E-commerce) 사이트에서만 사용되어 왔으나 현재는 전자상거래를 새롭게 재구성하는 필수적인 비즈니스 도구가 되어가고 있다. 그리고 협력적 필터링은 이론과 실무 분야 모두에서 가장 성공적으로 평가받은 추천 기법 중 하나이다. 그러나 개인화 추천 시스템을 구축하기 위해서는 두 가지 문제를 동시에 고려해야 한다. 즉 초기 평가 문제와 희박성 문제이다. 본 논문에서는 연관 관계 군집과 연관 규칙의 향상도를 이용하여 이러한 문제를 해결하고자 한다. 사용자의 평가 데이타를 사용하여 아이템간의 향상도를 산출하고, a-cut에 의한 임계값을 아이템들간의 연관성에 적용한다. 연관 관계 군집의 효율성을 높이기 위해서 기존의 Hypergraph Clique Clustering 알고리즘과 본 연구에서 제안하는 Split Cluster Method를 이용하였다. 군집이 완성되면, 각 군집 내부에서 아이템간의 유사도를 산출하고 빠른 액세스를 위해 인덱스를 데이터베이스에 저장한다. 새로운 아이템들의 선호도 예측 시에 생성한 인덱스를 적용시킨다. 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 대한방사선기술학회지:방사선기술과학
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• 제11권2호
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• pp.27-64
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• 1988

Most hospital administrators in our country have doubted whether or not the size of their hospital personnel staffs, and the personnel management styles implemented are efficient or not. Actually, increased personnel expenditures due to sophisticated specialization of medical practices has become the biggest hospital expense. Therefore, it is said that hospitals can be run move efficiently by implementing reasonable management strategies for hospital personnel management. In this paper, the departments of diagnostic radiography in 16 general hospitals in Seoul, which were classified into 4 groups by the scale of hospital beds, were used as sample cases. Then, the data for the number of X-ray examination by diagnostic item was collected from sample hospitals. The unit hour spent on X-ray examinations in each diagnostic service was quoted from "A Study on setting-up of the relative value units of medical services and on the structure of current fee schedules" written by Mr. Ik Je Seong. The data analysis results are as follows; First, the number of hours per day spent on X-ray examinations in 13 hospitals out of 16 hospitals, was shorter than the general daily working hours (8 hours). Second, in the morning there was not enough time to work for X-ray examinations required, with the available manpower. In the afternoon, however, the situation was diametrically opposed to that in the morning. Third, in light of above results, though most hospitals employ sufficient personnel for the quantity of the actural work, they were always short-handed where their works were performed Fourth, this study tells us that there is a maldistribution of the work in the schedule : too much work for the available personnel in the morning. The following recommendations are resulted from the data analysis described above. First, it is recommended that all out-patients coming again, except specific patients(G. B. or I.V.P. etc) who have to have their X-ray examinations on an empty stomach in the morning among out-patients, be required to visit the hospital in the afternoon. Second, it is recommended that all new out-patients be required to make a reservation in order to equalize the number of patients throughout the day. Third, it is recommended that all in-patients, except specified patients, be arranged to have their X-ray examinations in the afternoon. Fourth, it is recommended that part time workers be employed during peak hours. This recommendation, if applied in a wider scale, would allow hospitals to overcome the problem of the maldistribution of work and personnel, and then more efficient hospital management through the appropirate personnel management procedures could be expected.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.57-77
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• 2013

소셜 미디어는 모바일 어플리케이션과 웹에서 가장 많이 사용되는 미디어 중 하나이다. Nielsen사의 보고서에 따르면 소셜 네트워크 서비스와 블로그가 온라인 사용자의 주 활동 공간으로 사용되고 있으며, 미국인 중에서 온라인 활동이 왕성한 5명의 사용자중 4명은 매일 소셜 네트워크 서비스와 블로그를 방문하고 온라인 활동 시간의 23%를 소비한다고 집계하고 있다. 미국의 인터넷 사용자들은 야후, 구글, AOL 미디어 네트워크, 트위터, 링크드인 등과 같은 소셜 네트워크 서비스중 페이스북에서 가장 많은 시간을 소비한다. 최근에는 대부분의 회사들이 자신의 특정 상품에 대하여 "페이스북 페이지(Facebook Page)"를 생성하고 상품에 대한 프로모션을 진행한다. 페이스북에서 제공되는 "좋아요" 옵션은 페이스북 페이지를 통해 자신이 관심을 가지는 상품(아이템)을 표시하고 그 상품을 지지할 수 있도록 한다. 많은 영화를 제작하는 영화 제작사들도 페이스북 페이지와 "좋아요" 옵션을 이용하여 영화 프로모션과 마케팅에 이용한다. 일반적으로 다수의 스트리밍 서비스 제공업들도 영화와 TV 프로그램을 즐기며 볼 수 있는 서비스를 사용자들에게 제공한다. 이 서비스는 일반 컴퓨터와 TV 등의 단말기에서인터넷을 통해 영화와 TV 프로그램을 즉각적으로 제공할 수 있다. 스트리밍 서비스의 선두 주자인 넷플릭스는 미국, 라틴 아메리카, 영국 그리고 북유럽 국가 등에 3천만 명 이상의 스트리밍 사용자가 가입되어 있다. 또한 넥플릭스는 다양한 장르로 구성된 수백만 개의 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있다. 하지만 수많은 콘텐츠로 인해 사용자들은 자신이 선호하는 장르에 관련된 영화와 TV 프로그램을 찾기 위해 많은 시간을 소비해야 된다. 많은 연구자들이 이러한 사용자의 불편함을 줄이기 위해 아이템에 대한 사용자가 보지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 높은 예측값을 갖는 아이템을 사용자에게 제공하기 위한 추천 시스템을 적용하였다. 협업적 여과 방법은 추천 시스템을 구축하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이다. 협업적 여과 시스템은 사용자들이 평가한 아이템을 기반으로 각 사용자 간의 유사도를 측정하고 목적 사용자와 유사한 성향을 가진 사용자 그룹을 결정한다. 군집된 그룹은 이웃 사용자 집단으로 불리며 이를 이용하여 특정 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 예측 값이 높은 아이템을 목적 사용자에게 추천해 준다. 협업적 여과 방법이 적용되는 분야는 서적, 음악, 영화, 뉴스 및 비디오 등 다양하지만 논문에서는 영화에 초점을 맞춘다. 이 협업적 여과 방법이 추천 시스템 내에서 유용하게 활용되고 있지만 아직 "희박성 문제"와 "콜드 스타트 문제" 등 해결해야 할 과제가 남아있다. 희박성 문제는 아이템의 수가 증가할수록 아이템에 대한 사용자의 로그 밀도가 감소하는 것이다. 즉, 전체 아이템 수에 비해 사용자가 아이템에 대해 평가한 정보가 충분하지 않기 때문에 사용자의 성향을 파악하기 어렵고, 이로 인해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대해서 선호도를 추측하기 어려운 것을 말한다. 이 희박성 문제가 포함된 경우 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자들에게 제공되는 아이템 추천의 질이 떨어지게 된다. 콜드 스타트 문제는 시스템 내에 새로 들어온 사용자 또는 아이템으로 지금까지 한 번도 평가를 하지 않은 경우에 발생한다. 즉, 사용자가 평가한 아이템에 대한 정보가 전혀 포함되어 있지 않거나 매우 적기 때문에 이러한 경우 또한 적합한 이웃 사용자 집단을 형성하는데 어려움을 겪게 되고 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측의 정확성이 감소되게 된다. 본 논문에서는 영화 추천 시스템에서 발생될 수 있는 초기 사용자 문제를 해결하기 위하여 사용자가 평가한 영화와 소셜 네트워크 서비스로부터 추출된 사용자 선호 장르를 활용하여 사용자 군집을 형성하고 이를 활용하는 방법을 제안한다. 소셜 네트워크 서비스로부터 사용자가 선호하는 영화 장르를 추출하기 위해 페이스북 페이지의 '좋아요' 옵션을 이용하며, 이 '좋아요' 정보를 분석하여 사용자의 영화 장르 관심사를 추출한다. 페이스북의 영화 페이지는 각 영화를 위한 페이스북 페이지로 구성되고 있으며, 사용자는 자신의 선호도에 따라서 "좋아요" 옵션을 선택할 수 있다. 사용자의 페이스북 정보는 페이스북 그래프 API를 활용하여 추출되고 이로부터 사용자 선호 영화를 알 수 있게 된다. 시스템에서 활용되는 영화 정보는 인터넷 영화 데이터베이스인 IMDb로부터 획득한다. IMDb는 수많은 영화와 TV 프로그램을 보유하고 있으며, 각 영화에 관련된 배우 정보, 장르 및 부가 정보들을 포함한다. 논문에서는 사용자가 "좋아요" 표시를 한 영화 페이지를 이용하여 IMDb로부터 영화 장르 정보를 가져온다. 그리고 추출된 영화 장르 선호도와 본 시스템에서 제안하는 영화 평가 항목을 이용하여 유사한 이웃 사용자 집단을 구성한 후, 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고, 높은 예측 값을 갖는 아이템을 사용자에게 추천한다. 본 논문에서 제안한 사용자의 선호 장르 기반의 사용자 군집 기법을 이용한 시스템을 평가하기 위해서 IMDb 데이터 집합을 이용하여 사용자 영화 평가 시스템을 구축하였고 참가자들의 영화 평가 정보를 획득하였다. 페이스북 영화 페이지 정보는 참가자들의 페이스북 계정과 페이스북 그래프 API를 통해 획득하였다. 사용자 영화 평가 시스템을 통해 획득된 사용자 데이터를 제안하는 방법에 적용하였고 추천 성능, 품질 및 초기 사용자 문제를 벤치마크 알고리즘과 비교하여 평가하였다. 실험 평가의 결과 제안하는 방법을 적용한 추천 시스템을 통해 추천의 품질을 10% 향상시킬 수 있었고, 초기 사용자 문제에 대해서 15% 완화시킬 수 있음을 볼 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제18권1호
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• pp.23-38
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• 2012

온라인 쇼핑몰은 인터넷을 통해 손쉽게 접근이 가능하기 때문에, 최초 구매의사가 발생한 시점으로부터 이에 대한 실제 구매가 실현되기까지의 기간이 오프라인 쇼핑몰에 비해 비교적 짧게 나타난다. 즉 오프라인 쇼핑몰의 경우 구매희망 물품을 바로 구매하기 보다는 몇 개의 물품들을 모아서 구매하는 행태가 일반적이다. 하지만, 인터넷 쇼핑몰의 경우 단 하나의 물품만을 포함하고 있는 주문이 전체 주문의 절반 이상을 차지한다. 따라서 온라인 쇼핑몰 데이터의 장바구니 분석에 전통적 데이터마이닝 기법을 그대로 적용할 경우, Null Transaction의 수가 지나치게 많음으로 인해 합리적 수준의 지지도(Support)를 만족시키는 규칙을 찾는 것이 매우 어렵게 된다. 이러한 이유로 온라인 데이터를 사용한 많은 연구는 동시성 기준을 여러 방법으로 확장하여 사용하였는데, 이들 동시성 기준은 명확한 근거나 합의 없이 연구자의 상황에 따라 임의로 선택된 측면이 있다. 따라서 본 연구에서는 온라인 마켓 분석에 적용되는 구매의 동시성 기준을 정확도 측면에서 평가함으로써, 구매의 동시성 기준 선정을 위한 근거를 제시하고자 한다. 또한 동시성 기준의 정확도가 고객의 평균 구매간격에 따라 상이하게 나타나는 것을 파악하여, 향후 고객의 특성에 따른 차별화된 추천 시스템 구축을 위한 기본 방향을 제시하고자 한다. 이를 위해 국내 대형 인터넷 쇼핑몰의 최근 2년간 실제 거래 내역을 대상으로 실험을 수행하였으며, 실험 결과 단골 고객의 구매 추천을 위한 분석의 경우 추천 범위와 분석 데이터의 동시성 기준을 맞추어 연관규칙을 도출하는 것이 바람직하며, 비단골 고객의 경우 대부분의 추천 범위에 대해서 분석 데이터의 동시성 기준을 비교적 길게 설정하여 연관규칙을 도출하는 것이 바람직한 것으로 나타났다.

• 마케팅과학연구
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• 제18권2호
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• pp.147-187
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• 2008

온라인 게임에서의 경험을 설명하는 대부분의 이전 연구들이 플로우의 역할을 강조하고 있으며, 플로우의 선행요인과 결과요인을 밝히는데 초점을 두었다. 플로우는 온라인상의 몰입경험을 설명하는데 타당한 것으로 기존 연구에서 검증되었고 성과와 직결된다는 점에서 중요한 변수임은 분명하지만, 쾌락적 경험으로서의 온라인 게임을 설명하는 데 있어서는 부족하다. 이러한 기존 연구의 부족한 점을 보완하고자, 본 연구는 음악과 영화분야에서 연구된 쾌락적 반응 연구를 온라인 게임에 적용하여 온라인 게임에서의 다차원적인 경험과정을 보여주고자 하였다. 또한 기존에 쾌락적 반응에 관한 연구를 보완하여 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응이 감정적 반응에 주는 영향을 검증하였으며, 플로우를 대신해 쾌락적 반응들이 게임 만족에 주는 영향, 게임 만족이 충성도에 주는 영향을 규명하고자 하였다. 그리고 쾌락적 선호를 조절하거나 매개하는 변수로 알려진 지각된 복잡성에 따른 조절 영향을 확인함으로써, 자극의 차이에 따른 쾌락적 반응의 영향차이를 보지 않았던 기존연구를 확장하였다. 연구결과, 감각적 반응, 상상적 반응, 분석적 반응의 감정적 반응에 대한 유의한 영향, 각각의 쾌락적 반응의 만족에 대한 유의한 영향, 만족의 충성도에 대한 영향이 검증되었다. 그리고 이러한 영향은 지각된 복잡성이 다른 집단 별로 달랐는데, 예상한 바대로 지각된 복잡성이 높은 집단에서는 분석적 반응이 전반적으로 강한 영향을, 그리고 낮은 집단에서는 감각적 반응이 감정과 만족에 강한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 연구 마지막에는 이러한 결과들에 대한 요약 및 해석, 시사점 및 한계점이 논의되었다.