• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제19권1호
• /
• pp.113-118
• /
• 2015

추천 시스템은 증가되고 있는 정보에서 사용자가 요구하는 적합한 정보를 선별해 제공해준다. 추천 시스템은 기존에 입력된 정보들을 알고리즘을 통해 선별하는 과정을 거치고 사용자의 정보나 내용 기반으로 정보를 제공한다. 추천 시스템의 문제점으로는 Cold-Start가 있으며, Cold-Start는 새로운 사용자의 정보가 충분하지 않아서 추천 시스템에서 새로운 사용자에게 정보를 추천할 때 발생한다. Cold-Start를 해결하기 위해선 사용자의 정보나 항목 정보가 충족해야 한다. 이에 본 논문에서는 협업 필터링 기법과 내용 기반의 필터링 기법을 혼합한 혼합 필터링 기법 기반으로 Cold-Start 문제를 해결하고 이를 사용하는 영화 추천 시스템을 제안한다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제19권2호
• /
• pp.299-305
• /
• 2021

본 연구는 입원환자의 만족도과 병원추천의향에 미치는 영향 요인을 연구하기 위해 '2018년 의료서비스경험조사' 원시자료중 입원의 경험이 있는 593명의 자료를 분석에 활용하였다. 분석결과, 환자의 입원 경험은 의사 요인, 간호사 요인, 시설 및 행정, 보건의료제도의 4개 요인으로 분류되었다. 의사 요인, 간호사 요인, 시설 및 행정 요인, 보건의료제도 요인은 성별, 연령, 교육수준 등의 인구사회학적 요인과 건강관련 요인을 통제한 다중회귀분석에서, 입원환자의 만족도와 병원추천의향에 각각 영향을 미치는 것으로 나타났다. 따라서 입원환자의 만족도를 제고하기 위해 의사, 간호사 등 의료진과 병원의 시설 및 행정지원 서비스가 총체적으로 환자중심적인 태도와 방향으로 개선하는 노력 외에도 보건의료제도에 대한 신뢰와 만족을 제고하기 위한 다각적인 방안이 강구되어야 할 것이다.

• 대한예방한의학회지
• /
• 제26권3호
• /
• pp.49-58
• /
• 2022

Objectives : The purpose of this study is to analyze the factors affecting the intention of traffic accident patients, who had visited Korean medicine clinics for the purpose of treating traffic accidents, on revisiting and recommending those clinics to others. Methods : This study conducted the frequency analysis, Rao-scott chi-square test, and logistic regression analysis on 389 people, who answered that they had once visited Korean medicine clinics for treatment in traffic accidents, using data from the 2020 Korean Medicine Utilization and Herbal Medicine Consumption Survey. Results : As a result of the analyses, it was revealed that the significant influencing factors entailed marital status, job status, the attitude of medical staff, and access to the Korean medicine clinics, while only access to the Korean medicine clinics was a significant influencing factor for the intention to recommend to others. Especially, the intention of to revisit and to recommend in case of satisfying access to the Korean medicine clinics were 8.476 times and 6.784 times higher than when it is not the case. Conclusions : The results of this study reflect the characteristics of automobile insurance, and indicate that both further study and policy establishment on the operation of the automobile insurance system are required to ensure sufficient treatment for traffic accident patients.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제41권7호
• /
• pp.768-774
• /
• 2016

본 논문에서는 개인화 서비스를 제공하기 위해 책, 음악, 영화 등과 같이 단일 항목을 추천하는 기존 방법의 한계를 극복하고, 패션, 요리 등과 같이 연관성에 따른 항목의 조합, 즉 그룹을 추천하는 방법을 다룬다. 협업 필터링은 사용자 간의 유사도를 측정하여 비슷한 성향의 사용자들이 선택한 항목을 추천하는 방법이며, 사용자의 성향을 예측할 수 있다는 장점이 있다. 본 논문에서는 이러한 협업 필터링과 연관 규칙을 바탕으로 빈발 항목 집합을 생성하고, 그룹 간의 유사도에 따라 그룹을 추천하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 방법의 타당성을 검증하기 위하여 의류 전자상거래에서 4개월 동안 소비자가 구매한 목록 데이터로 실험을 수행하였다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
• /
• 한국전자거래학회 2005년도 종합학술대회
• /
• pp.147-153
• /
• 2005

최근 인터넷 쇼핑몰에서 상품을 구매하는 고객들에게 편의성과 효율성을 제공하기 위하여 구매자들의 선호도나 가격에 맞는 상품을 추천해 주는 연구들이 활발하게 진행되고 있지만추천된 상품들의 구매시점에 관한 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 적극적인 마케팅 일환으로 판매가격의 흐름을 시계열 패턴으로 분석하여 상품의 구매시점 정보를 제공하는 방안을 제안한다. 이를 위하여 과거의 판매 기록 데이터베이스에 있는 판매가격의 기준이 되는 패턴과 유사한 변화를 보이는 패턴을 정규화된 유사도로써 검색하고, 검색된 가격 패턴을 기준으로 미래의 가격 패턴의 변화를 분석하여, 미래 가격 패턴의 변화 폭에 따라 상품에 대한 구매시점을 제공한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제7권12호
• /
• pp.191-198
• /
• 2007

본 연구의 목적은 수안보 온천제의 참관객들이 축제의 운영성과, 행사내용, 축제 이미지, 편의시설에 대한 평가와 이에 대한 호응도와 추천의도를 알아보기 위함이다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 축제평가에서 60대의 노인계층이 축제를 긍정적으로 평가하였다. 이는 온천축제의 성격상 노인계층에게 많이 어필되기 때문이다. 따라서 노인계층에게 소구될 수 있는 전통차 만들기, 허브 마사지의 건강 체험중심의 Eco-therapy 프로그램을 제공함으로써 더 많이 유인할 수 있을 것이다. 둘째, 축제 이미지와 편의시설은 높은 호응도뿐만 아니라, 주변지인들에게 강력한 추천의도를 갖고 있는 것으로 나타났다. 활쏘기, 말타기, 가마타기, 사극복장입기의 전통체험중심의 내용을 통하여 이미지 제고와 편안히 쉴 수 있는 편의 및 휴식공간을 제공해야 할 것이다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
• /
• 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
• /
• pp.798-802
• /
• 2010

The integration of GIS and fuzzy MCDA(Multi-Criteria Decision Analysis) allows the engineer to determine the preferred alternative for each spatial location in the study area. The next step is to recommend to the final decision makers a single flood management alternative for the entire region. Note that if the study area is large, it might be possible to use the kind of information to recommend different alternatives for different portions of the region. However, for this study it is assumed that only a single alternative will be used. In this study, a "cost of uniformity" metric is proposed that allows decision makers to compute the impact of selecting a single alternative for the entire floodplain. This metric represents the increase in the average distance metric value as compared to the spatially diverse solution from the MCDA and GIS analysis. The results could be applied to any region of the floodplain as desired. Whether the decision makers decide to apply these calculations to the entire floodplain or to specific important regions within the floodplain, an analysis of the increases in the cost of uniformity provides an integrated way for the decision maker to rank the alternatives. This should provide an improvement in their engineering analysis.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제21권6호
• /
• pp.81-93
• /
• 2021

본 연구는 화장품 선택속성 및 소비자의 구매의도와 추천의도 간의 영향 관계를 살펴보았다. 또한 소비자의 할인추구성향에 따른 조절효과를 검증하였다. 마지막으로 정보원천에 따라 연구 모형 경로에 대한 차이를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시하였다. 본 연구를 통해서 화장품을 구매하는 소비자의 선택속성을 명확화하고, 이러한 선택속성이 할인추구성향에 따른 구매의도와 추천의도에 미치는 영향구조를 정보원천별로 규명함을 통해 보다 세부적이고 실효성 높은 전략적 통찰에 목말라 하는 산업업계의 필요와 요구에 부응하고자 한다. 이러한 필요성에 기인한 연구목적 달성을 위해 한국 여성 소비자 258명의 설문지를 수집하고 연구에 활용하였다. 분석결과는 제품 선택속성, 구매의도와, 추천의도 모두 긍정적인 영향관계에 있는 것으로 나타났다. 또한 소비자의 할인추구성향에 따른 조절효과 분석결과 화장품 선택속성과 구매의도 사이, 선택속성과 추천의도 사이, 구매의도와 추천의도 사이에서 조절효과를 나타내는 결과를 보였다. 마지막으로 모형의 개별 경로들이 정보원천에 따라 차이가 있는지를 검증하기 위해 다중집단분석을 실시한 결과 부분적으로 채택되었다.

• 정보처리학회논문지B
• /
• 제15B권4호
• /
• pp.347-354
• /
• 2008

본 논문은 음성 웹의 지능화 및 개인화를 위한 방안을 제시한다. 제안하는 시스템은 한 번의 연결에서 요청된 정보들을 하나의 트랜잭션으로 기록하고, 기록된 트랜잭션들로부터 요청된 정보들 간의 연관 규칙을 탐사하여 빈발하게 요청된 정보들의 집합을 발견하며, 시스템은 이에 기반하여 과거의 사용자들과 유사한 입력 성향을 보이는 사용자에게 발견된 빈발집합에 근거하여 관련 정보를 추천한다. 유효성 검증을 위해서 제안하는 시스템을 구축하고 실험한 결과, 제안하는 시스템이 사용자가 요청한 정보와 빈번하게 요청되었던 정보를 관련 정보로 추천함으로써 사용자의 정보 획득을 도울 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2006년도 춘계학술발표대회
• /
• pp.109-112
• /
• 2006

최근 대용량 추천시스템에 대한 필요성이 증가하고 있고, 특히 대규모 인터넷 쇼핑몰을 위한 개인화 추천 시스템 구조에 대한 관심이 높아지고 있다. 본 논문에서는 k-means 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 인터넷 쇼핑몰 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 사용자 정보의 일괄처리와 카테고리의 계층적 특성을 반영하면서 데이터 마이닝 기법을 활용하여 개인화된 추천 엔진을 대형 시스템에서 동작하도록 설계 하였다. 설계 구현한 시스템의 평가를 위해, 대형 쇼핑몰의 데이터를 이용하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 구하였다.