• 한국조경학회지
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• 제47권2호
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• pp.59-75
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• 2019

본 연구는 조경산업의 관점에서 4차 산업혁명 기술을 탐색하여, 선순환적 가치증대에 필요한 기초자료를 제공하고자 수행하였다. 4차 산업혁명, 조경산업과 도시재생의 특성 등을 고찰하고, 체계적 연구에 적합한 기술 분류 체계를 틀로 선정하는 등 방법론을 설정하여 연구하였다. 먼저, 조경산업의 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 선별하였다. '요소기술 수준'에서 '핵심기술'인 사물인터넷, 클라우드 컴퓨팅, 빅데이터, 인공지능, 로봇, '주변기술'인 가상 증강현실, 드론, 3D 4D 프린팅, 3D 스캐닝이 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 활용이 가능한 것으로 나타났다. '시스템 수준'은 하나의 범용기술로 분석하였으며, 플랫폼을 중심으로 요소기술 수준, 컴퓨터와 스마트기기 등이 유기적으로 상호연계되어 시스템화된 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술로 조명되었다. 조경산업에 특화하여 '트렌드 수준'으로 응용하면 선순환적 가치증대에 효과적인 기술로 나타났다. 요소기술 수준을 응용한 트렌드 수준에서 제시된 모든 활용 방안의 구현과 시너지효과 창출이 가능하다. 스마트정원, 스마트공원 등이 추구해야 하는 수준으로 분석되었다. 트렌드 수준의 인접산업 기술 중에는 스마트시티, 스마트홈, 스마트팜 및 정밀농업, 스마트관광, 스마트헬스케어가 협업에 의한 연계성이 클 것으로 판단되었다. 다음으로, 도시재생 공공공간을 포함한 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에서 도구이자 소재로서, 트렌드 수준으로 응용된 관련 기술의 다양한 활용 방안이 조명되었다. 즉, 유비쿼터스 컴퓨팅의 실현으로 조경공간에서 디지털 기술의 기본적 특성이 반영된 초연결화, 초실감화, 초지능화, 초융합화되는 방안들이 제시되었다. 조경산업이 도시재생 사업에 참여함에 있어서도, 기존 업무를 비롯하여 새로운 성격의 요구 수용 및 조율, 교육, 컨설팅 등에서 가치를 증대하는데 효과적인 것으로 분석되었다. 특히, 조경영역 전반이 전략적 교두보로 유지관리를 연계하여, 트렌드 수준의 관련 기술을 시스템화할 때 선순환적 가치증대에 효과적인 것으로 나타났다. 산업구조 상, 다양한 경로에서 생산된 데이터와 정보를 유통시키는데 효과적이기 때문이다. 향후 디지털 데이터 기반의 4차 산업혁명 기술을 실제 조경공간의 조성 유지관리 및 서비스에 융합하여 실증하는 등의 후속적 연구가 필요하다.

• 한국기후변화학회지
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• 제1권2호
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• pp.121-131
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• 2010

본 연구에서는 미국에서 개발되어 IBSNAT(International Benchmark Site Network for Agrotechnology Transfer) 사업에 의해 국제적으로 널리 보급된 DSSAT 패키지(CERES-Rice 모형)의 최근 윈도우 버전(DSSAT v4)을 국내에 도입하여, 우리나라 벼 품종과 기상요소, 그리고 국립농업과학원의 정밀농업토양자료 등을 적용하여, 출수생태형별 품종유전모수를 추정한 후, GCM 기후시나리오에 따른 벼 생육 및 생산량의 변동을 시뮬레이션 방법으로 평가하였다. 온도가 상승함에 따라 출수 기간은 단축하는 것으로 조사되었다. 온도가 $2^{\circ}C$ 상승하였을 때는 7~8일 단축되는 것으로 모의되었고, $5.2^{\circ}C$ 상승하는 UKMO 기후시나리오를 적용하면 최대 16~18일 단축되는 것으로 추정되었다. 출수 기간은 출수생태형의 구분 없이 온도 상승에 따라 비슷하게 단축되는 것으로 분석되었지만, 벼 등숙 기간의 변화는 출수생태형에 따라 다른 경향을 나타내었다. 즉, 생육 기간이 길은 중만생종의 출수 기간은 온도 상승 정도에 따라 14~18일 짧아졌는데 반하여, 생육 기간이 짧은 조생종의 경우에는 1~3일 짧아져, 단축 정도가 상대적으로 적은 것으로 조사되었다. 온도가 30년 평년 기후(1971~2000년)보다 $2^{\circ}C$와 $3^{\circ}C$ 상승하는 조건에서, 전국적인 평균 벼 수량은 평년 기후에 의해 추정된 것보다 각각 4.5%와 8.2% 감소하는 것으로 전망되었고, $CO_2$ 배증에 따라 온도 상승을 가장 높게 예측하는 UKMO 전지구 기후변화모델을 적용하여, 전국적으로 벼 수량을 모의하였을 때는 평년기후에 적용하여 추정한 수량보다 전국 평균 14.9% 감소하는 것으로 분석되었다. 이는 온난화로 인한 등숙 기간의 단축뿐 아니라 고온에서의 임실율 저하, 그리고 야간고온에 의한 호흡손실 때문인 것으로 판단된다. 따라서 지역별 정밀농업기후 추정과 이에 근거한 최적 품종의 선택, 이앙기 및 수확기 등 생육 기간의 조절 등 온난화 대응기술의 개발이 필요하다.

• 식품과학과 산업
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• 제51권4호
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• pp.278-301
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• 2018

최근 들어 먹거리와 건강에 대한 사람들의 관심이 점점 높아지면서 이에 관한 정보 또한 중요시 되고 있다. 우리나라 전체 사회가 고령화 사회로 접어들면서 환경의 악화로부터 오는 질병과 생활 습관병의 증가를 자기 자신의 문제로 받아들이는 사람들이 늘고 있기 때문이다. 의료 분야는 치료 중심에서 예방 의학으로 관심이 높아지고 있지만 예방약이라고 할 수 있는 약품은 매우 적다. 암, 동맥경화, 당뇨병 같은 성인병을 예방하려면 약에 의한 예방이 아닌 먹거리에 의한 예방을 적극적으로 도입시킬 필요가 있다. 해양은 육상과는 다른 특이한 생태계를 이루는 환경 때문에 적자생존의 경쟁 속에서 살아남기 위하여 특히 물리적 방어 능력이 부족한 해양생물의 2차 대사산물은 육상생물의 그것과는 상이한 화학적 특성을 가진다. 이러한 다양한 2차 대사산물은 화학적 방어 수단의 일환으로 생성되는 것으로 알려져 있는데 이들 물질이 인체나 다른 포유동물에 투여되면 강력한 생리활성을 발현하는 경우가 많다. 이러한 이유들 때문에 해양생물로부터 새로운 생리활성 선도물질을 개발하여 인류의 건강 보전에 이용하고자 하는 연구가 최근 각광받고 있다. 해조류, 어패류 및 수산가공부산물(폐기물)에서 기능성을 나타내는 단백질 가수분해물 및 펩티드의 제조 방법 및 항균, 항산화, 심장보호(항고혈압, 항동맥경화 및 항응고), 면역조절, 항당뇨, 식욕억제 및 신경보호 활성과 같은 여러가지 생리 기능성에 대하여 살펴보았다. 무엇보다도 해양단백질 가수분해물 및 펩티드가 다양한 생리활성을 갖고 있어 건강식품 및 식의약 산업에서 응용이 가능하고 원료인 해조류 및 수산가공부산물이 대부분 미이용자원이므로 관련기업에서의 상품화 개발이 이루어질 것으로 기대된다. 최근에 소비자나 환자들도 의약품에 대한 바람직하지 않은 부작용을 의식하고 있고 화학적으로 합성된 의약품을 기피하는 경향이 있고 자연식품이나 천연 생리기능성 물질에 대한 욕구로 자가치료에 대한 사고방식이 높아지고 있어 의약품 보다는 효능이 다소 낮을지라도 어떤 질병의 예방이나 치료를 위해 특수한 생리기능성 물질의 섭취는 더욱 더 인기를 끌게 될 것으로 기대된다. 그러나 단백질 가수분해물이나 펩티드가 신체에서 나타내는 상태와 생리기능성 효과 사이에 상호관계를 충분히 밝혀져야 하며 이들을 이용한 제품의 보다 확실한 생리기능성의 작용 메커니즘과 임상에서의 효능의 확인이 이루어져야 하며 마켓팅을 위해서는 무엇보다도 공인기관인 식약처 또는 FDA에 인증을 받아야 할 것이다.

• 한국지리정보학회지
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• 제21권4호
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• pp.1-13
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• 2018

클라우드 컴퓨팅 서비스 모델 중 하나인 PaaS(Platform as a Service)와 행정안전부 전자정부 표준프레임워크는 모두 웹 서비스 개발자가 개발 목적을 만족하는 핵심 기능 개발에 집중할 수 있도록 기본 공통자원을 제공하기 위한 컴퓨팅 환경이다. 웹 기반 공간정보 서비스를 구축하는 경우에도 이러한 기술들을 사용하면 미들웨어 소프트웨어 또는 플랫폼 공통 기능들을 바로 활용할 수 있다. 그러나 공간정보 서비스 개발 분야에서 이러한 기반 기술들의 적용 가능성을 검토하거나 적용 시스템의 성능을 평가한 연구는 아직 발표된 사례가 없다. 따라서 이번 연구에서는 공간정보 서비스에 대한 적용 가능성을 살펴보고자 성능평가 실험을 수행하였다. 실험 대상 시스템은 OGC WPS 2.0 표준을 적용한 공간영상 정보처리 서비스를 대상으로 하였다. 실험 시스템은 Cloud Foundry 오픈소스를 이용한 PaaS 환경을 구축한 뒤 전자정부 표준프레임워크를 적용한 웹 서비스로 설계, 구축하였다. 실제 성능 평가실험은 영상처리 기능을 PaaS 클라우드 환경에서 구동하는 경우와 PaaS에 전자정부 표준프레임워크를 같이 적용한 경우를 비교하는 방식으로 수행하였다. 실험 조건은 300명과 500명에 해당하는 동시 사용자가 3,600초 동안 이 시스템에 접속하여 정보처리를 요청하고 실험 환경으로 구축한 웹 서비스가 이에 대하여 응답하는 시간을 기록하는 방식으로 하였다. 성능 측정 결과 PaaS 클라우드 환경에서 전자정부 표준프레임워크를 기반으로 시스템 구축하였을 때 성능이 우수한 것을 확인할 수 있었다. 앞으로 공공 부분의 웹 기반 공간정보 응용 서비스 구축에서 PaaS 클라우드 컴퓨팅과 전자정부 표준프레임워크가 중요한 요소가 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.201-220
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• 2019

가짜뉴스가 전세계적 이슈로 부상한 최근 수년간 가짜뉴스 문제 해결을 위한 논의와 연구가 지속되고 있다. 특히 인공지능과 텍스트 분석을 이용한 자동화 가짜 뉴스 탐지에 대한 연구가 주목을 받고 있는데, 대부분 문서 분류 기법을 이용한 연구들이 주를 이루고 있는 가운데 문서 요약 기법은 지금까지 거의 활용되지 않았다. 그러나 최근 가짜뉴스 탐지 연구에 생성 요약 기법을 적용하여 성능 개선을 이끌어낸 사례가 해외에서 보고된 바 있으며, 추출 요약 기법 기반의 뉴스 자동 요약 서비스가 대중화된 현재, 요약된 뉴스 정보가 국내 가짜뉴스 탐지 모형의 성능 제고에 긍정적인 영향을 미치는지 확인해 볼 필요가 있다. 이에 본 연구에서는 국내 가짜뉴스에 요약 기법을 적용했을 때 정보 손실이 일어나는지, 혹은 정보가 그대로 보전되거나 혹은 잡음 제거를 통한 정보 획득 효과가 발생하는지 알아보기 위해 국내 뉴스 데이터에 추출 요약 기법을 적용하여 '본문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'과 '요약문 기반 가짜뉴스 탐지 모형'을 구축하고, 다수의 기계학습 알고리즘을 적용하여 두 모형의 성능을 비교하는 실험을 수행하였다. 그 결과 BPN(Back Propagation Neural Network)과 SVM(Support Vector Machine)의 경우 큰 성능 차이가 발생하지 않았지만 DT(Decision Tree)의 경우 본문 기반 모델이, LR(Logistic Regression)의 경우 요약문 기반 모델이 다소 우세한 성능을 보였음을 확인하였다. 결과를 검증하는 과정에서 통계적으로 유의미한 수준으로는 요약문 기반 모델과 본문 기반 모델간의 차이가 확인되지는 않았지만, 요약을 적용하였을 경우 가짜뉴스 판별에 도움이 되는 핵심 정보는 최소한 보전되며 LR의 경우 성능 향상의 가능성이 있음을 확인하였다. 본 연구는 추출요약 기법을 국내 가짜뉴스 탐지 연구에 처음으로 적용해 본 도전적인 연구라는 점에서 의의가 있다. 하지만 한계점으로는 비교적 적은 데이터로 실험이 수행되었다는 점과 한 가지 문서요약기법만 사용되었다는 점을 제시할 수 있다. 향후 대규모의 데이터에서도 같은 맥락의 실험결과가 도출되는지 검증하고, 보다 다양한 문서요약기법을 적용해 봄으로써 요약 기법 간 차이를 규명하는 확장된 연구가 추후 수행되어야 할 것이다.

• 경영과정보연구
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• 제38권1호
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• pp.23-41
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• 2019

스마트팩토리는 정보통신기술을 통해 최소의 시간과 비용으로 고객맞춤형제품 생산을 지향한다는 점에서 기존의 공장자동화와는 차별된다. 그러나 선행연구들은 주로 수요자가 아닌 공급자 중심에서 기술 동향 및 적용방안을 중심으로 하는 공급과정의 효율화 측면에 초점을 두었다. 스마트팩토리가 성공적이기 위해서는 단순 생산성 향상을 넘어 수요자의 필요충족과 이에 따른 기업 경쟁력 강화로 연결되어야 한다. 본 연구에서는 시뮬레이션 기반의 설문조사를 통해 스마트팩토리에서 제조된 개인맞춤형제품의 구매의도에 대해 살펴보았고, 그 구매의도에 영향을 미치는 요인으로 소비자의 독특성욕구, 혁신성, 실물확인욕구, 프라이버시 염려를 도출하여 검증하였다. 검증결과, 응답자들은 개인맞춤형제품에 대해 구매할 의사가 있는 것으로 확인되었고, 개인맞춤형제품의 구매의도에 소비자 독특성욕구와 혁신성 그리고 실물확인욕구가 유의한 영향을 미치는 것을 확인하였다. 첫째, 소비자 독특성욕구는 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.172$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 방식으로 생산되는 개인 맞춤형 제품은 타인과 차별화 하고 싶은 욕구 및 자신의 선호성향이 반영된다. 따라서 독특성욕구가 높은 소비자는 스마트팩토리에서 제조된 개인 맞춤형 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 둘째, 소비자 혁신성은 개인맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.224$)을 주는 것으로 나타났다. 연구에 제시된 개인 맞춤형 신발은 다기능 로봇과 3D프린팅 등 최신 정보통신기술이 적용되어 만들어지는 새로운 형태의 개인 맞춤형 제품이다. 따라서 혁신적인 새로운 경험을 추구하는 사람일 수록 이 제품에 대한 구매의도가 높게 나타난 것이라 판단된다. 셋째, 실물확인욕구는 개인 맞춤형제품 구매의도에 정의 영향 (${\beta}=0.285$)을 주는 것으로 나타났다. 스마트팩토리 환경에서는 소비자의 제작참여(prosuming participation)가 가능하다. 소비자가 제품 개발 과정에 참여하여 자신의 요구사항을 제품에 반영하면 실물확인욕구를 가상적으로 충족함으로써 구매의도가 높아지는 것이라 판단된다. 넷째, 프라이버시 염려는 개인맞춤형제품 구매의도에 영향을 미치지 않는 것으로 나타났다. 이것은 자신에게 적합한 개인 맞춤형 제품의 효용을 크게 느끼는 소비자는 집 주소, 전화번호, 신체사이즈, 선호 성향 등의 개인 정보의 노출이라는 위험을 감내할 의지가 있는 것이라 해석된다.

• 벤처창업연구
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• 제14권2호
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• pp.47-59
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• 2019

혁신적 기술과 아이디어를 보유한 스타트업이 창업과정에서 새로운 사업 및 조직을 창출하는데 필요한 기업가정신에 대한 다양한 연구가 수행되어 왔다. 이와 함께 스타트업의 지속적 경쟁우위 창출과 유지를 위해, 새로운 제품 및 시장을 개척하는 과정에서 어떻게 기업을 경영할 것인가를 설명하는 조직 차원의 기업가지향성이 주목받고 있다. 본 연구는 스타트업의 성과에 미치는 기업가지향성의 영향을 연구하기 위해 기술 경쟁우위를 지속적으로 확보하려는 기술지향성과, 네트워크에 내재된 사회적 자본의 중요성을 확인하고, 기술지향성, 사회적 자본과 기업가지향성의 관계 및 역할 파악에 대한 연구를 수행하였다. 스타트업 지원기관 등에 입주하고 있는 스타트업 144개 기업을 대상으로 실증연구를 완료하였으며, PLS기반 구조방정식모델로 연구 모형의 적합성을 평가하였다. 연구결과는 첫째, 스타트업의 기업가지향성은 기업성과에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다. 둘째, 스타트업에서 기업가지향성은 기술지향성과 사회적 자본의 구조적, 인지적, 관계적 세 가지 차원 모두에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 나타났다. 셋째, 기술지향성과 사회적 자본의 인지적 차원이 기업가지향성과 기업성과의 관계를 매개하는 것으로 나타났다. 본 연구결과를 통해 기업가지향성은 스타트업의 성과에 직접적 영향을 미치며, 기술우위와 사회적 자본을 증가시켜 스타트업의 성장에 영향을 미치는 중요 요인임을 확인하였다. 그리고 스타트업의 기술지향성 강화와 전략지향성 연구에 대한 필요성을 규명하고, 사회적 자본 등 다양한 관점의 기업가지향성 연구 필요성을 규명하였다. 본 연구는 그동안 스타트업 연구에서 강조되어 왔던 네트워크의 연결성뿐만 아니라 네트워크에 내재된 인지체계의 역할과 중요성에 대해 확인함으로써 스타트업 연구에서 사회적 자본의 통합적 논의를 확장시킬 수 있을 것으로 기대된다. 마지막으로 분석된 연구 결과를 반영한 실무적 시사점을 제시하였다.

• 한국환경생태학회지
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• 제35권4호
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• pp.316-335
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• 2021

본 연구에서는 생태적 지위 이론(개념과 정의)의 시대별 변화를 검토하여 이를 바탕으로 동식물의 서식지 관련 연구에 이론적 토대를 제공하고자 하였다. 이를 위하여 1900년대부터 현재까지 진행되고 있는 국내·외 생태적 지위에 대한 시대별 주요 논의 동향을 검토하고 분석·정리하였다. 생태학이 발달한 미국, 유럽 등에서는 생태적 지위 이론에 대한 이론적, 실증적 연구가 1900년대 초부터 현재까지 지속해서 이루어지고 있다. 특히, 1900년대 초를 생태적 지위 개념이 태동한 시기라고 한다면 1900년대 중반은 개념이 성장한 시기고, 1900년대 중반에서 후반까지는 개념이 고도화된 시기다. 이렇게 고도화된 개념은 2000년대 접어들어 다양한 기술과 연구 방법 및 분야의 발달에 따라 적용 분야에 따라 다양화가 진행되었다. 이러한 논의를 종합하면, 한 종의 생태적 지위를 정의하는데 고려되어야 할 요소는 1) 대상종의 개체군 동태, 2) 개체군을 유지할 수 있는 모든 생물적 환경 조건(먹이망 상의 먹이 관계와 물질 흐름), 3) 개체군을 유지할 수 있는 모든 비생물적 환경 조건(물리적 환경 조건), 4) 대상종과 생물, 비생물 환경 인자와 이들 환경 인자 간의 모든 직·간접적 상호작용, 5) 대상종의 이동 능력이나 유전적 다양성과 변화에 의한 적응력 등을 포함하는 대응 및 적응 메커니즘 등이었다. 국외의 상황과 달리 국내에서는 생태적 지위에 대한 충분한 이론적, 철학적, 실증적 고찰이 이루어지지 않았다. 그린넬, 엘튼, 허친슨에 의해 제시된 개념과 정의가 선택적으로 일부만 소개되거나, 용어에 관한 설명 없이 단순히 차용되고 있었다. 생태적 지위 이론이 서식지 기반의 생물종 보전과 복원을 위한 토대가 된다는 점에서 생태적 지위에 대한 이론적, 실증적 연구와 연구 방법의 다양화와 고도화 그리고 기술적 발전이 추진되어야 할 것이다. 이는 우리나라 생태학 분야의 학문적 발전뿐만 아니라 생태계와 생물다양성의 효과적이고 성공적인 보전 및 복원을 위한 정책 수립과 시행의 중요한 토대를 제공할 것이다.

• 한국빅데이터학회지
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• 제6권1호
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• pp.83-89
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• 2021

라이프스타일이 빠르게 변화하고 있고, 식생활과 식품가공 기술의 발전에 따라 가구별로 식품 소비패턴이 매우 다양하다. 본 논문은 가구 단위의 농식품 구매 정보를 담고 있는 농촌진흥청이 구축하고 있는 소비자 패널 데이터의 식품군을 재분류하고 농식품 소비행위 주체인 패널 대표자의 연령대별로 그룹화하여 농식품 소비 특성 비교를 하였다. 연령대 구분의 기준은 대사질환 유병률로 20% 이상인 60대 이상 그룹과 10% 미만인 30~40대 그룹으로 나누었다. LightGBM 알고리즘을 사용하여 30~40대와 60대 이상의 식품 소비패턴의 차이를 분류 분석한 결과 정밀도는 0.85, 재현율은 0.71, F1_score는 0.77로 나타났다. 변수중요도의 결과는 과자류, 엽경채나물류, 조미채류, 과채류, 수산물류 순이었으며, SHAP 지표의 상위 5개 값은 과자류, 수산물류, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류 순이었다. 이상치에 민감한 평균을 대신한 중앙값으로 소비패턴을 이진 분류한 결과 과자류의 경우 30~40대가 60대보다 두 배 이상 높은 것을 알 수 있었다. 이외의 변수에서도 30~40대와 60대 이상 사이에서 유의미한 차이를 보였다. 연구 결과 30~40대는 60대보다 과자류를 두 배 이상 소비하는 패턴을 보였으며, 60대의 경우 30~40대보다 수산물, 조미채류, 과채류, 엽경채나물류를 두 배 이상 섭취하였다. 상위 5개 품목 외에도 밀가공식품인 과자, 빵류, 면류에서 30~40대의 소비가 높았으며, 이는 60대의 식품 소비패턴과 차이를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.157-173
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• 2021

소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.