• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제21권4호
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• pp.155-183
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• 2012

Means-Ends Network model was used to identify factors of means objective(means supplied by vendor) and fundamental objectives(purchasing motivations) for purchasing decision-making structure and dimensions of customer values on purchasers of internet shopping mall in Korea and China. In Means-Ends Network 6 factors(shopping travel, shipping assurance, vendor trust, online payment, product choice, and recommender systems) were found as a means objectives and 3 factors(shopping convenience, internet environment, customer support) as a fundamental objectives of shopping. However the results of hypotheses test for Means-Ends Network show some important differences between two countries. Something important to notice here is that Chinese customers shopping in China recognize shipping assurance factor and vendor trust factor as important factors satisfying all fundamental objectives unlike as in the case of our country. As these two factors are attribution factors responsible to the sellers, it is identified that customers do not trust the sellers and sellers have not met the expectations of customers. Therefore, these results show that the seller efforts assuring the reliability of the seller themselves, such as conducting its own compensation scheme are more important rather than the establishment of the guarantee institution to guarantee reliability and delivery assurance of sellers and implementation of legal and institutional apparatus such as the settlement of e-commerce licence system. Though this study presents such an important marketing implications, it can be pointed out that the limits are this research was done on the general Internet shopping malls without considering the Internet shopping mall types of diversity, the survey was designed around the student samples for convenience of the investigation because it was an international survey and the collected data has been limited to the western coast cities, such as China's Beijing, Shanghai, and Dalian.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.901-911
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• 2005

인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제13권2호
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• pp.69-80
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• 2007

고객의 선호도는 시간에 따라 변화하지만 기존 협업필터링기법(Collaborative Filtering : CF)은 정적인 데이터만을 다룬다. 이는 기존 CF 기법이 특정 기간 동안 고객의 구매 여부만 고려할 뿐 고객의 구매순서를 사용하지 않기 때문이다. 따라서 기존 CF 기법은 고객의 동적인 데이터인 구매순서를 고려함으로써 추천의 품질을 높일 가능성이 있다. 본 연구에서는 고객의 구매순서를 활용함으로써 CF 기법의 추천 품질을 향상시키는 새로운 상품추천 방법론을 제안한다. 즉, 군집분석기법인 자기조직화지도(Self-Organizing Map : SOM)를 활용하여 고객의 구매순서를 파악한 후 연관규칙탐사(Association Rule Mining : ARM)를 사용하여 고객들의 구매순서 중 일정 정도의 통계적인 타당성을 갖는 구매순서 패턴을 찾아내어 이를 추천 시에 활용한다. 대형 백화점의 구매자료에 적용하여 제안한 방법론의 효과성을 실험한 결과 제안한 방법론이 기존 CF 기법보다 우수한 추천품질을 가지고 있음이 실증적으로 확인되었다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.316-325
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• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권3호
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• pp.287-296
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• 2003

추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 정보보호학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.1235-1241
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• 2016

스마트 폰에서 활용할 수 있는 다양한 앱 (Apps)들의 개수가 기하급수적으로 증가함에 따라 개인 맞춤형 앱들을 추천해주는 시스템이 각광받고 있다. 하지만, 다양한 목적으로 악성 앱 (Malware)을 제작하여 구글 플레이(GooglePlay) 사이트에 등록 후 배포하는 경우가 동시에 증가함에 따라 사용자들은 만족도 하강의 단순 피해부터 개인정보 노출 및 금전 탈취 등 심각한 수준의 많은 피해까지 겪고 있다. 또한, 소셜 네트워크가 발전함에 따라 물리적인한 사용자가 많은 거짓 계정들을 만들어서 구글 플레이 사이트의 각 앱의 평점 (rating)들을 조작하는 시빌 공격(Sybil)도 존재할 수 있다. 이때까지 악성 앱과 시빌 공격 연구는 독립적으로 진행되어 왔다. 하지만 실시간으로 발전하고 있는 지능화된 공격 종류들을 고려했을 때 악성 앱 제작자가 구글 플레이 사이트에 노출 된 평점까지 조작 후 인지도를 높여서 결국 악성 앱을 다운받도록 유도하는 지능화된 공격의 유무를 판단하는 것이 중요하다. 따라서, 본 논문에서는 구글 플레이어 사이트를 직접 크롤링하고 시빌 공격과 악성 앱의 상관관계를 실험적으로 밝힌다. 실험결과, 구글 플레이어 사이트에서는 아직 시빌과 악성 앱의 상관관계가 낮음을 알 수 있었다. 이는 악성 앱 배포자가 인지도 및 평점까지 다수 조작하여 많은 사람들에게 노출되면 다양한 Anti-Virus (AV) 벤더들에게 오히려 더 빨리 탐지되어 목적을 달성할 수 없기 때문에 이를 고려하지 않았거나, 악성 앱 배포자가 악성 앱을 만들고 배포하는 것에만 초점을 두고 사이트 인지도 및 평점 조작까지는 아직 동시에 고려하지 않음으로 해석될 수 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권5호
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• pp.661-670
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• 2006

쉽게 접할 수 있는 정보의 양이 증가하고 전자상거래가 발전함에 따라, 드넓은 정보공간을 축소하기 위하여 추천과 SDI 시스템과 같은 정보 필터링 시스템이 사용되어지게 되었으며, 이에 따라 사용자들은 그들의 요구와 취향에 가장 적합한 정보들을 바로 접근할 수 있게 되었다. 지금까지 다양한 정보 필터링 방법들이 추천시스템을 지원하기 위해 제안되었다. 최근에는 새로운 정보교환 표준으로 떠오르고 있는 XML 문서를 필터링 하는 시스템들에 있어서도 다른 접근 방법을 요구하고 있다. 따라서, 본 논문에서 제안하는 시스템은 XML이 가진 구조 정보를 이용하여 여러 형태의 사용자 프로파일을 생성하는 방법을 제안한다. 시스템은 구매와 같은 트랜잭션이 발생하기 전에 사용자 구매 패턴을 분석하기 위해서 필요한 프로파일을 운영자가 직접 정의하는 운영자 프로파일과 이를 적용한 사용자 프로파일의 두 부분으로 구성된다. 운영자 프로파일은 DTD로부터 선택된 항목을 이용하여 DTD를 따르는 문서내의 특정부분을 가리킬 수 있도록 만들어진다. 제안하는 시스템은 사용자의 구매 행위에 적응력을 가질 수 있도록 보다 정확한 사용자 프로파일을 구축하고, 이와 같은 사용자 프로파일을 기반으로 사용자에게 불필요한 검색과정 없이 필요한 상품 정보를 제공할 수 있도록 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권11호
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• pp.216-227
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• 2020

두 국가가 본격적으로 외교적 협약을 진행하기 전 우호적인 분위기를 만들기 위해서나, 국가간 정치적 우호 관계를 지속하기 위한 목적 등으로 과학외교를 사용한다. 최근에는 과학기술이 국가 발전에 미치는 영향이 커짐에 따라서 과학외교에 대한 관심이 더욱 집중되고 있다. 과학외교를 수행하기 위해 두 국가가 서로 흥미를 가질 수 있는 협동연구주제를 찾는 것은 전문가 집단에 의해 추천에 의해 이뤄진다. 그러나 이 방법은 전문가의 주관적 판단에 의지하기 때문에 편향성과 이에 따른 문제가 존재한다. 개인적 및 조직적 편향, 유명한 연구자의 후광효과, 전문가마다 다른 추천기준 등이 있을 수 있다. 본 논문에서는 전문가 기반의 방식이 가지는 문제점을 극복하기 위해 한국에서 시도된 빅데이터 기반의 외교를 위한 연구주제 추천방법을 소개한다. 빅데이터를 분석하기 위한 알고리즘은 전통적인 연구분야인 계량서지학 뿐만 아니라 최신 딥러닝 기술을 사용한다. 제안된 방식은 한국과 헝가리 간의 과학외교에 사용되었으며, 데이터기반 주제선정 방식의 가능성을 확인할 수 있었다.