• 지능정보연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.77-110
• /
• 2017

최근 인터넷 기반의 웹 및 모바일 기기를 통한 소비 패턴의 다양화와 개성화가 급진전됨에 따라 전통적 유통채널인 오프라인 매장의 효율적 운영이 더욱 중요해졌다. 매장의 매출과 수익 모두를 제고하기 위해 매장은 소비자에게 가장 매력적인 상품을 적시에 공급-판매 해야 하는데 많은 상품들 중에서 어떤 SKU를 취급하는 것이 판매 확률을 높이고 재고 비용을 낮출 수 있는지에 대한 연구가 부족한 실정이다. 특히, 여러 지역에 걸쳐 다수의 오프라인 매장을 통해 상품을 판매하는 기업의 경우 고객에게 매력적인 적절한 SKU를 추천 받아 취급할 수 있다면 매장의 매출 및 수익률 제고에 도움이 될 것이다. 본 연구에서는 개인화 추천에 이용되어 왔던 협업 필터링과 하이브리드 필터링 등의 추천 시스템(Recommender System)을 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하였다. 각 매장의 취급 품목별 구매 데이터를 활용하여 각 매장 별 유사성(Similarity)을 계산하고 각 매장의 SKU별 판매 이력에 따라 협업 필터링을 하여 최종적으로 매장에 개별 SKU를 추천하였다. 또한 매장 프로파일 데이터를 활용하여 주변수 분석 (PCA : Principal Component Analysis) 및 군집 분석(Clustering)을 통하여 매장을 4개의 군집으로 분류한 뒤 각 군집 내에서 협업 필터링을 적용한 하이브리드 필터링 방식으로 추천 시스템을 구현하고 실제 판매 데이터를 바탕으로 두 방식의 성능을 측정하였다. 현존하는 대부분의 추천 시스템은 사용자에게 영화, 음악 등의 아이템을 추천하는 방식으로 연구가 진행되어 왔고 실제로 산업계에서의 적용 또한 개인화 추천 시스템이 주류를 이루고 있다. 그 동안 개인화 서비스 영역에서 주로 다루어져 왔던 이러한 추천 시스템을 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위에 적용하여 각 매장의 취급 SKU를 추천하는 방식에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있는 실정이다. 기존 추천 방법론의 추천 적용 대상이 '개인의 영역이었다면 본 연구에서는 국가별, 지역별로 복수의 판매 매장을 통해 개인의 영역을 넘어 매장의 영역으로 확대하여 동종 브랜드를 취급하는 유통 기업의 매장 단위 취급 SKU 추천 방식을 제안하고 있다. 또한 기존의 추천시스템은 온라인에 한정되었다면 이를 오프라인으로 활용 범위를 넓히고, 기존 개인을 기반으로 분석을 하는 것보다 매장영역으로 확대 적용하기에 적합한 알고리즘을 개발하기 위해 데이터마이닝 기법을 적용하여 추천 방법을 제안한다. 본 연구의 결과가 갖는 의의는 개인화 추천 알고리즘을 동일 브랜드를 취급하는 복수의 판매 매장에 적용하여 의미 있는 결과를 도출하고 실제 기업을 대상으로 시스템으로 구축하여 활용할 수 있는 구체적 방법론을 제시했다는 데에 있다. 개인화 영역을 위주로 이루어졌던 기존의 추천 시스템과 관련한 학계의 연구 영역을 동종 브랜드를 취급하는 기업의 판매 매장으로 확장시킨 첫 시도라는 데에도 의미가 있다. 2014년 03주차 ~ 05주차 전(全) 매장 판매 수량 실적 Top 100개 SKU로 추천의 대상을 한정하여 협업 필터링과 하이브리드 필터링 방식으로 52개 매장 별로 취급 SKU를 추천하고, 추천 받은 SKU에 대한 2014년 06주차 매장별 판매 실적을 집계하여 두 추천 방식의 성과를 비교하였다. 두 추천 방식을 비교한 이유는 본 연구의 추천 방법이 기존 추천 방식 보다 높은 성과를 입증하기 위해 단순히 오프라인에 협업필터링을 적용한 것을 기준 모델로 정의하였다. 이 기준 모델에 오프라인 매장 관점의 특성을 잘 반영한 본 연구 모델인 하이브리드 필터링 방법과 비교 함으로써 성과를 입증한다. 연구에서 제안한 방식은 기존 추천 방식보다 높은 성과를 나타냈으며, 이는 국내 대기업 의류업체의 실제 판매데이터를 활용하여 입증하였다. 본 연구는 개인 수준의 추천시스템을 그룹수준으로 확장하여 효율적으로 접근하는 방법을 이론적인 프레임 워크를 만들었을 뿐 아니라 실제 데이터를 기반으로 분석하여 봄으로써 실제 기업들이 적용해 볼 수 있다는 점에서 연구의 가치가 크다.

• 한국토양비료학회지
• /
• 제35권2호
• /
• pp.105-111
• /
• 2002

현재 채소류에 대한 질소시비량 추천식은 육지부토양에서 시험한결과를 이용하여 설정된 것으로 이를 화산회토양에서도 활용하는 문제가 있어 이를 검토하기위하여 제주도 토양을 중심으로 1999년에는 pot와 2000년에는 포장에서 몇개의 질소시비량수준을 두고 배추를 재배한 시험결과는 다음과 같다. 1. Pot와 포장시험에서 배추의 질소 최고시비량은 $294{\sim}331kg\;ha^{-1}$이었고 토양의 유기물함량과 최고시비량과의 관계를 이용하여 화산회토양에 알맞는 새로 질소시 비량 추천식을 설정하였다. 2. 배추의 질소시비량시험을 통한 화산회토의 실제 질소시비적량은 기존의 추천식을 이용한 시비량과는 큰차이를 보였고 개선된 질소시비 추천식으로부터 산출된 질소 시비량과는 근소한 차이를 보였다. 3. 수화기 T-N 함량 및 질소흡수량은 질소시비량이 증가할수록 많았으나 질소이용 율은 질소시비량이 증가할수록 낮아지는 경향이었다. 4. 화산회토양에서 재배하는 양배추 대한 토양유기물함량에 따른 질소 시비량은 배추대비 질소흡수량을 흡수량비교 계수로 하고 이를 이용하여 양배추의 새로운 질소시비 추천식을 도출하였다.

• 한국병원경영학회지
• /
• 제21권3호
• /
• pp.11-21
• /
• 2016

The purpose of this study is to investigate the degree of difficulty and turnover of nurses working in the field and to derive clinical work activation and supply policy improvements. Data was collected from December, 2014 to January, 2015, from 23 hospitals, and participants were 3,887 nurses working in the field, Survey details : the difficulty of the clinical work of nurses working in hospitals, turnover intentions status and policy proposals for clinical research work enabled General characteristics, difficulties in clinical working, turnover intention and clinical work plan activation are frequency analysis. The difference between each of the variables in accordance with the general characteristics are one-way ANOVA analysis, Correlation analysis of the variables is also a Pearson correlation coefficients. 'difficulties in clinical working' was a statistically significant difference depending on the type of hospital, nursing class, number of beds, location, age, position, employment, gender, working form, working department, salary, career, and degree level. 'turnover intention' was a statistically significant difference depending on nursing rate, number of beds, region, age, position, sex, shifts, departments, annual income, and career. 'policy recommendation' was a statistically significant difference depending on type of hospital, nursing rate, age, position, employ, shifts, departments, annual income, degree level and career 'difficulties in clinical working' is 'turnover intention' (p<.001), 'policy recommendations' (p<.001) and had a significant positive correlation. and 'turnover intention' had a "policy recommendation" significant positive correlation with the relationship (p<.001) The most difficulties point of the nurses working in the field are the environment, such as shift, urgent and dangerous. Major policy proposals are improve treatment such as wages, and welfare.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
• /
• pp.600-602
• /
• 2015

WHO (World Health Organization)에서 세계적인 전염병이라고 지정한 비만으로 인해 국민 건강과 관련된 사회적 비용이 점차 증가하고 있다. 소득의 향상으로 인해 복지와 Wellbeing 분야에 대한 관심이 증가함에 따라 기존 의료분야의 연구목표가 질병을 치료하는 것에 있다면, 점차 미리 예방하고 관리하는 것으로 변화하고 있다. 본 논문에서는 이러한 사회적 변화를 고려하여 맞춤형 휘트니스 추천 시스템을 제안한다. 이는 사용자별로 어떤 운동 기구를 이용하여 운동을 하는 것이 효율적인지 추천해준다. 이를 위해 모바일 센서가 가지는 하드웨어적 한계점을 소프트웨어적으로 극복하고, 최적화된 센서 제어 메커니즘을 제시한다.

• Communications for Statistical Applications and Methods
• /
• 제10권1호
• /
• pp.61-77
• /
• 2003

Due to the wide expansion of the internet, people can freely get information what they want with lesser efforts. However without adequate forms or rules to follow, it is getting more and more difficult to get necessary information. Because of seemingly chaotic status of the current web environment, it is sometimes called "Dizzy web" The user should wander from page to page to get necessary information. Therefore we need to construct system which properly recommends appropriate information for general user. The representative research field for this system is called Recommendation System(RS), The collaborative recommendation system is one of the RS. It was known to perform better than the other systems. When we perform the web user modeling or other web-mining tasks, the continuous feedback data is very important and frequently used. In this paper, we propose a collaborative recommendation system which can deal with the continuous feedback data and tried to construct the web page prediction system. We use a sojourn time of a user as continuous feedback data and combine the traditional model-based algorithm framework with the Support Vector Regression technique. In our experiments, we show the accuracy of our system and the computing time of page prediction compared with Pearson's correlation algorithm.algorithm.

• 정보관리연구
• /
• 제41권4호
• /
• pp.227-249
• /
• 2010

정보기술과 인터넷의 발달로 학술정보가 폭발적으로 증가하고 있다. 정보 과잉으로 인해 연구자들은 필요한 정보를 찾거나 필터링하는데 더 많은 시간과 노력을 투입하고 있다. 이용자들이 원하는 정보를 예측하여 관심 가질만한 정보를 선별하여 추천하는 시스템을 전문가시스템, 데이터마이닝, 정보검색 등 다양한 분야에서 오래 전부터 연구하여 왔다. 최근에는 콘텐츠기반추천시스템과 협업필터링을 결합하거나 다른 분야 모델을 접목한 하이브리드 추천시스템으로 발전하고 있다. 본 연구에서는 기존 추천시스템 문제를 해결하고 대규모 정보센터나 도서관에서 학술논문을 효율적이고 지능적으로 추천하기 위해 협업필터링과 나이브베이즈모델을 결합한 새로운 방식의 추천시스템을 제시하였다. 즉, 협업필터링 방식으로 과도한 특성화(Over-specialization) 문제를 해결하고, 나이브베이즈모델을 통해 평가정보나 이용정보가 부족한 신규콘텐츠 추천문제를 해소하였다. 본 모델을 검증하기 위해 한국과학기술정보연구원 NDSL에서 제공하는 식품과 전기 분야 학술논문에 적용하여 실험하였다. 현재 NDSL 이용자 4명에게 피드백을 받은 결과 추천논문에 상당히 만족하는 것으로 나타났다.

• 정보관리학회지
• /
• 제40권1호
• /
• pp.121-148
• /
• 2023

본 연구는 '우수한 성능의 메타데이터 속성 유사도 기반의 학술 문헌추천시스템'을 제안하는 데에 목적을 두고 있다. 본 연구에서는 정보조직에서 다루는 메타데이터의 활용과 계량정보학에서 다루고 있는 동시인용, 저자-서지결합법, 동시출현 빈도, 코사인 유사도의 개념을 활용한 문헌정보학 기반의 학술 문헌 추천기법을 제안하고자 하였다. 실험을 위해 수집한 '불평등', '격차' 관련 총 9,643개의 논문 메타데이터를 정제하여 코사인 유사도를 활용한 저자, 키워드, 제목 속성 간의 상대적 좌표 수치를 도출하였고, 성능 좋은 가중치 조건 및 차원의 수를 선정하기 위해 실험을 수행하였다. 실험 결과를 제시하여 이용자의 평가를 거쳤으며, 이를 이용해 기준노드와 추천조합 특성 분석 및 컨조인트 분석, 결과 비교 분석을 수행하여 연구질문 중심의 논의를 수행하였다. 그 결과 전반적으로는 저자 관련 속성을 제한 조합 혹은 제목 관련 속성만 사용하는 경우 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 본 연구에서 제시한 기법을 활용하고 광범위한 표본의 확보를 이룬다면, 향후 정보서비스의 문헌 추천 분야뿐 아니라 사회의 다양한 분야에 대한 추천기법 성능 향상에 도움을 줄 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제20권7호
• /
• pp.1355-1362
• /
• 2016

최근 소득 향상이나 여가시간 증가 등으로 인해 삶의 질이 향상되고 있으며, 이에 따라 해양 레저 활동에 대한 관심이 높아짐으로 이에 관한 잠재적인 수요가 증가하고 있다. 하지만 관련 자원 및 시설의 개발과 서비스 및 프로그램의 제공이 뒷받침되지 못하고 있는 실정이다. 또한, 레저선박 운용자는 정보의 부족으로 인하여 새로운 항로 개척보다는 단순하고 익숙한 경로를 따라 반복 운항하려는 경향이 높다는 문제점을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하여 보다 다양한 해양 레저 활동을 즐길 수 있도록 도움을 주기 위한 목적의 해양 레저 항로 추천 시스템을 제안한다. 레저 항로 추천을 위하여 출발지부터 목적지까지의 항해를 위한 항로를 비롯하여 기상 조건 및 해상 조건을 포함한 환경 변수, 해양 레저 활동 가능 구역 혹은 금지구역, 관광지 등에 관한 데이터베이스를 구축하였다. 또한 해양 레저 활동을 자연, 문화, 시설 자원 등으로 구분하여 목적에 맞는 다양한 정보를 제공하기 위한 시나리오를 설정하고, 레저 선박 운용자에게 해양 레저 활동에 필요한 다양한 정보를 제공하는 항로 추천 시스템을 개발하였으며 그 유용성을 검증하였다.

• 지식경영연구
• /
• 제23권2호
• /
• pp.277-299
• /
• 2022

관광산업에서 발생하는 방대한 카드 거래 데이터는 관광객의 소비 행태와 패턴을 암시하는 중요한 자원이 되었다. 거래 데이터에 기반을 둔 스마트 서비스 시스템을 개발하는 것은 관광산업과 지식관리시스템 개발자들의 주요한 목표들 중 하나이다. 그러나 기존 추천 기법의 근간이 되어 온 평점을 활용하기 어렵다는 점은 시스템 설계자들이 학습 과정을 평가하기 어렵게 한다. 또한 시간적, 공간적, 인구통계학적 정보와 같이 추천 성과를 높일 수 있는 보조 요소들을 적절히 활용하는 방법도 어려운 상황이다. 이러한 문제들에 대하여 본 논문은 카드 거래 데이터를 기반으로 관광 서비스를 추천하는 새로운 방식인 CTDDTR을 제안한다. 먼저 Doc2Vec를 이용하여 시간성 선호도를 임베딩하여 관광객 그룹과 서비스 벡터로 데이터를 표현하였다. 다음 단계로 딥러닝 기술 중 하나인 다중 계층 퍼셉트론을 도입하여 얻어진 벡터와 관광 RDF로부터 도출한 보조 요소를 통합하여 심층 추천 모듈을 구성하였다. 추가로, 지식경영 분야의 RFM 분석 기법을 심층 추천 모듈에 도입하여 심층 신경망을 학습하는데 사용되는 평점을 생성함으로써 평점 부재 문제에 대응하였다. 제안한 CTDDTR의 추천 성능을 평가하기 위해 제주도에서 8년 동안 발생한 카드 거래 데이터를 사용하였고, 제안된 방법의 우수한 추천 성능과 보조 요소의 효과를 증명하였다.

• 한국체육학회지인문사회과학편
• /
• 제56권1호
• /
• pp.53-65
• /
• 2017

본 연구는 2015 부산컵 세계여자매치레이스 관람자의 이미지, 만족도가 재방문 및 추천의도에 미치는 영향을 살펴보는데 그 목적이 있다. 이를 위해 관람자의 사회통계학적 특성을 분석하고 도시이미지, 만족도, 재방문 및 추천의도간의 영향관계를 살펴보았다. 그 결과 첫째, 요트대회 관람자의 동반자는 '가족 및 친척'이 가장 많았으며, 대회정보 획득 경로는 '기타' 즉, 현장에서 직접 알게 되었다는 응답이 가장 많았고, 교통수단은 '승용차'가 가장 많았다. 또한 관람목적은 '지역관광'이 가장 많았으며, 체류기간은 '당일'이 가장 많았다. 둘째, 요트대회 관람자의 이미지와 만족도는 재방문 및 추천의도에 유의한 영향을 미치는 것으로 나타났다. 구체적으로는 만족도의 하위요인인 프로그램만족도와 진행용원만족도가 재방문 및 추천의도에 유의한 정적영향을 미치고 있었다. 이러한 연구결과를 통해 본 대회의 미흡함(홍보부족, 연계성, 매력성 부족)을 확인할 수 있었고 지속가능한 대회로 거듭나기 위해서는 어떠한 부분들이 개선되어야할지를 알 수 있었다.