• Asia pacific journal of information systems
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• 제20권1호
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• pp.127-140
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• 2010

The benefit that a consumer derives from the use of a good often depends on the number of other consumers purchasing the same goods or other compatible items. This property, which is known as network externality, is significant in many IT related industries. Over the past few decades, network externalities have been recognized in the context of physical networks such as the telephone and railroad industries. Today, as many products are provided as a form of system that consists of compatible components, the appreciation of network externality is becoming increasingly important. Network externalities have been extensively studied among economists who have been seeking to explain new phenomena resulting from rapid advancements in ICT (Information and Communication Technology). As a result of these efforts, a new body of theories for 'New Economy' has been proposed. The theoretical bottom-line argument of such theories is that technologies subject to network effects exhibit multiple equilibriums and will finally lock into a monopoly with one standard cornering the entire market. They emphasize that such "tippiness" is a typical characteristic in such networked markets, describing that multiple incompatible technologies rarely coexist and that the switch to a single, leading standard occurs suddenly. Moreover, it is argued that this standardization process is path dependent, and the ultimate outcome is unpredictable. With incomplete information about other actors' preferences, there can be excess inertia, as consumers only moderately favor the change, and hence are themselves insufficiently motivated to start the bandwagon rolling, but would get on it once it did start to roll. This startup problem can prevent the adoption of any standard at all, even if it is preferred by everyone. Conversely, excess momentum is another possible outcome, for example, if a sponsoring firm uses low prices during early periods of diffusion. The aim of this paper is to analyze the dynamics of the adoption process in markets exhibiting network effects by focusing on two factors; switching and agent heterogeneity. Switching is an important factor that should be considered in analyzing the adoption process. An agent's switching invokes switching by other adopters, which brings about a positive feedback process that can significantly complicate the adoption process. Agent heterogeneity also plays a important role in shaping the early development of the adoption process, which has a significant impact on the later development of the process. The effects of these two factors are analyzed by developing an agent-based simulation model. ABM is a computer-based simulation methodology that can offer many advantages over traditional analytical approaches. The model is designed such that agents have diverse preferences regarding technology and are allowed to switch their previous choice. The simulation results showed that the adoption processes in a market exhibiting networks effects are significantly affected by the distribution of agents and the occurrence of switching. In particular, it is found that both weak heterogeneity and strong network effects cause agents to start to switch early and this plays a role of expediting the emergence of 'lock-in.' When network effects are strong, agents are easily affected by changes in early market shares. This causes agents to switch earlier and in turn speeds up the market's tipping. The same effect is found in the case of highly homogeneous agents. When agents are highly homogeneous, the market starts to tip toward one technology rapidly, and its choice is not always consistent with the populations' initial inclination. Increased volatility and faster lock-in increase the possibility that the market will reach an unexpected outcome. The primary contribution of this study is the elucidation of the role of parameters characterizing the market in the development of the lock-in process, and identification of conditions where such unexpected outcomes happen.

• 철학연구
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• 제141권
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• pp.1-42
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• 2017

본 논문은 데카르트의 "성찰"(Meditations)을 중심으로 신 존재증명을 논증한다. 데카르트의 신 존재증명 방식은 공식적으로 전통적인 신앙이 아니라 넌크리스천을 위해 기하학적 방식으로 이성에 호소하였다는 점을 분석적 방식(대부분 Georges Dicker의 방식)을 사용해서 밝힐 것이다. 그의 신 존재 논증은 "성찰 III"에 나타난 첫 번째, 두 번째 증명과 "성찰 V"의 세 번째 증명이다. 데카르트는 "성찰 III"에서 신의 관념은 내 안에 있지만 그 관념의 원인자는 신이며(첫 번째 논증), 이에 근거하여 신의 관념을 가지고 있는 사유하는 자아의 존재를 신만이 원인자(두 번째 논증)라는 우주론적 논증(Cosmological argument)을 제시한다. 이를 위해 그는 먼저 관념들을 형상적 실재성(formal reality)과는 다른 표상적 실재성(representative reality)의 차등에 따라 위계가 정해진다는 것을 진술하고, 이 실재성의 차등이 결과와 원인으로 동일하게 적용되어 최초의 관념인 신에게로 나아가며 나의 존재의 원인(나는 누구로부터 나왔는가?)도 신이 될 수밖에 없다는 것을 논증한다. 세 번째 논증인 존재론적 논증(Ontological argument)에서 필자는 최고의 완전한 존재자인 신이 모양이나 수를 증명하는 것과 수학의 확실성 못지않게 신의 존재(완전성)가 그의 본질에 포함되어 있다는 사실이 명석 판명하다는 데카르트의 논증을 살핀다. 이를 통해 필자는 그의 신 존재 증명의 의도와 의의가 신은 회의의 대상이 될 수 없는 '나는 생각한다 그러므로 존재한다'(cogito ergo sum)를 보증하는 것 즉, 이성을 만족시키고 충족시킬 수 있는 것은 신의 존재 밖에 없었기 때문에 신이 요구되었으며, 인간 이성의 명석 판명한 지각이 참된 인식일 수 있다는 것을 보증해주는 궁극적 근거의 확보였다는 것을 고찰할 것이다. 더 나아가 그의 증명이 전통적인 노선(안셀무스, 토마스 아퀴나스)에 있었지만 그럼에도 불구하고 신 존재증명은 전통과는 다른 의미의 증명이며 전적으로 다른 의미의 신존재였다(Jean-Luc Marion)는 것을 비판적으로 검토할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.29-56
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• 2021

전자상거래 시장이 빠르게 성장하면서 다양한 유형의 제품이 출시되고 있으며, 이로 인해 사용자들은 구매 의사결정과정에 많은 시간이 소요되는 정보 과부하 문제에 직면하고 있다. 따라서 사용자에게 맞춤형 제품 및 서비스를 제공해줄 수 있는 개인화 추천 서비스의 중요성이 대두되고 있다. 대표적으로 Netflix, Amazon, Google 등 세계적 기업은 개인화 추천 서비스를 도입하여 사용자의 구매 의사결정을 지원하고 있다. 이에 따라 사용자의 정보탐색 비용이 감소하는 효과가 나타났고, 기업의 매출 상승에도 긍정적인 영향을 끼치고 있다. 기존 개인화 추천 서비스 관련 연구에서 주로 사용된 협업필터링(Collaborative Filtering, CF) 기법은 정량화된 정보를 활용하여 사용자의 선호도를 예측하였다. 그러나 정량화된 정보만을 활용하면 사용자의 구매 의도는 고려하지 못하므로 추천 성능이 저하될 수 있다는 문제점이 제기되고 있다. 이와 같은 기존 연구의 문제점을 개선하기 위해 최근에는 사용자가 작성한 리뷰를 활용한 개인화 추천 서비스 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 리뷰에는 광고성 내용, 거짓 후기, 의미를 전혀 파악할 수 없거나 제품과 관련 없는 내용 등 구매의사결정을 저해하는 요소들이 포함되어 있다. 이러한 요소들이 포함된 리뷰를 활용하여 추천 서비스를 제공하게 되면, 추천 성능이 저하되는 문제가 발생할 수 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 개선하기 위해 Convolutional Neural Network(CNN) 기반 리뷰 유용성 점수 예측을 통한 새로운 추천 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안하는 유용한 리뷰를 포함하는 방법론과 기존 모든 선호도 평점을 고려하는 추천 방법론을 비교한 결과, 본 연구에서 제안한 방법론이 더 우수한 예측 성능을 나타내고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 본 연구의 결과는 리뷰 유용성에 대한 정보를 개인화 추천 서비스에 반영하면 전통적인 CF의 성능을 향상할 수 있음을 시사한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 철학연구
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• 제145권
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• pp.91-117
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• 2018

이 논문의 목적은 "주역"과 인공지능 사이에 존재하는 유사성과 차이점을 밝히려는데 있다. "주역"의 점술은 인류의 가장 오래된 지식체계 가운데 하나이며, 인공지능은 인류가 만들어낸 과학의 발명 가운데서도 최전선에 서 있는 지식체계이다. 양자 사이에는 아무런 연관성이 없는 것처럼 보이지만, 빅 히스토리(Big History)의 관점에서 본다면 "주역"과 인공지능은 기호학적 관점에서 볼 때 다음과 같은 공통점을 지닌다. 첫째, 인공지능과 "주역"은 인공언어를 사용하는 기호 체계에 의지한다. 둘째, 점술과 인공지능을 가능하게 하는 원리는 모방과 재현에 있다. 셋째, 인공지능과 "주역"은 모두 추리 과정을 수행하기 위하여 알고리즘(algorithm)에 의지하며, 그 알고리즘은 이진법(二進法)을 기본적 수단으로 삼는다. 넷째, "주역"과 인공지능은 지식을 획득하기 위한 수단으로 유비(類比)의 방법에 의존한다. 물론 이러한 몇 가지 유사성이 있다고 해서 "주역"이 과학이 될 수 있는 것은 아니다. 그럼에도 불구하고 전혀 거리가 먼 것 같은 두 지식체계 사이에 이러한 공통점이 있다는 것을 발견함으로써 문명의 본질에 관해 중요한 통찰을 얻을 수 있다. "주역"과 인공지능은 미지(未知)의 세계에 대한 새로운 지식을 얻기 위하여 지능을 사용한다. 그러나 우리는 "주역"의 점술의 과정에 개입하는 지능이 어떤 종류의 지능인지 정확하게 알지 못한다. 마찬가지로 인공지능의 성격에 대해서도 아직 잘 알지 못하고 있다. 미지의 주체에 의해 운용되는 지능은 우리에게 신비롭고도 두려운 존재이다. "주역"의 점술이 우리에게 점단(占斷)을 행하는 초월적 주체가 무엇인지에 관해 경외하는 마음을 품게 하였듯이, 기계속에 보이지 않는 인공지능의 주체도 우리를 두렵게 한다. 뿐만 아니라 인공지능의 등장은 의식있는 존재만이 지능을 가질 수 있다고 간주했던 전통철학의 관점에 도전을 던지고 있다. 분명한 것은 기호를 매개로 진행되어 온 문명의 발전 과정이 이제 새로운 단계로 진입하고 있다는 사실이다. 인공지능이 인간의 지능을 능가하는 시점을 특이점(singularity)이라고 하는데, 필자는 이 용어를 구문명(舊文明)과 신문명(新文明)의 경계를 가리키는 임계점(臨界點)이라는 의미로 사용하였다. 소옹(邵雍)의 용어를 빌려서 표현한다면 구문명은 선천(先天)이고, 신문명은 후천(後天)이다. 임계점을 지나면 질적 변화가 일어나 새로운 단계로 진입하며 더 이상 과거로 회귀하지 않는다. 현대 문명은 특이점을 통과했다는 징후를 여러 측면에서 보이고 있다. 후천개벽은 조선 후기의 종교 사상가들에게는 예언이었지만 어느덧 소리 없이 현실로 다가와 이미 우리 곁에 있다.

• 한국작물학회지
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• 제64권2호
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• pp.127-136
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• 2019

단수수(Sorghum bicolor L. Moench)는 전통적인 식량작물보다 높은 환경적응성과 다양한 용도로 유용한 작물로 평가받아 왔지만, 국내에서는 관련 연구 및 정보의 부족으로 재배가 확대되지 못하고 있다. 본 연구는 단수수 '초롱'의 전라북도 6개 지역(전주, 부안, 정읍, 임실, 남원, 장수)의 최근 30년(1989-2018년)간 기상자료에 근거한 출수기를 추정하고, 파종시기(4월 10일, 4월 25일, 5월 10일, 5월 25일, 6월 10일, 6월 25일)에 따른 생육 및 품질요인 등을 비교하고자 수행하였다. 파종부터 출수까지의 소요일수는 파종시기가 빠를수록 107, 96, 83, 70, 59, 64, 65일로 길어지는 경향을 보였으며, 평균출수소요일수는 77.7일이었다. 유효적산온도는 평균 $1,120.3^{\circ}C$이었다. 지역별 연평균온도는 전주, 정읍, 부안, 남원, 임실, 장수 순으로 높았으며, 평균온도는 지역별 출수소요일수와도 비슷한 경향이었다. 특히 유효적산온도로 산출한 최근 30년 동안 6개 지역의 출수소요일수는 모든 파종처리구에서 점차 감소하는 경향이었다. 또한 6개 지역에서 출수소요일수는 평균온도(파종~출수까지)와 부의 상관관계가 있는 것으로 나타났고, 2017, 2018년 평균온도를 이용하여 산출한 출수소요일수의 예측값은 관측값($R^2=0.9987**$)을 89%로 확률로 설명되었다. 수확기, 4월과 7월 파종은 각각 생경수량과 가용성 고형물 함량이 높았으나, 최종적인 당수량은 5월 10, 25일 파종이 각각 3.4, $3.1Mg{\cdot}ha^{-1}$로 가장 높았다. 4, 7월에 파종한 경우 각각 품질과 수량이 낮고 서리피해의 위험성이 있으므로 5월 파종하는 것이 효과적일 것으로 판단된다. 최종적인 파종시기의 결정은 적정 수확기, 작부체계, 수확대상(착즙액 또는 이삭), 재배지대, 미기상 등을 고려해야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.1-23
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• 2019

소비자의 니즈가 다양해지면서 데이터 마이닝과 고도화된 고객관계관리(CRM) 기법을 활용한 체계적인 마케팅 서비스를 제공하는 기업이 증가하고 있으며, KB국민카드는 고객의 결제 데이터 등을 활용하여 고객 개개인의 니즈를 충족시키고 소비자의 평생가치를 극대화하기 위한 전략을 강조하고 있다. 실시간으로 고객의 카드이용과 고객 행동, 위치 정보 등을 감지하여 진행하는 고효율 마케팅 운영시스템인 스마트 오퍼링 시스템을 운영하고 있으며, 다양한 앱 등과 결합하여 더욱 정교화된 서비스를 제공하고 있다. KB국민카드는 스마트 오퍼링 시스템의 성공과 지속적인 성장을 위해 고도화되고 있는 ICT 기술과 인재 확보를 위한 투자를 진행해야 하며, 장기적인 관점에서의 수익확보를 위한 전략을 확립하여 체계적인 진행이 필요하다. 특히, 프라이버시 침해와 개인정보 유출 등의 문제가 쟁점이 되는 현재 상황에서 고객 정보를 활용한 마케팅에 대한 고객의 인식을 긍정적으로 유도하고, 보안성을 강조하는 기업 이미지 형성을 위한 노력이 필요하다. 본 연구는 CRM 전략의 변화 과정을 통해 현재 카드사의 실시간 CRM 전략을 KB 국민카드의 빅데이터 활용전략과 마케팅 활동을 통해 확인하고자 한다.

• 한국과학예술포럼
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• 제37권2호
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• pp.239-250
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• 2019

산업 구조의 변화와 더불어 세계적으로 노후화된 시설과 쇠락한 유휴산업시설에 대한 재활용 및 도시재생 사업이 활발히 시행되고 있다. 본 연구는 장승포 폐 여객선 터미널과 그 일대 활성화를 위하여 시작되었다. '유휴 산업시설의 사례'를 조사하고 양상을 파악하여 활용방안과 브랜드를 제안하는 융합연구(convergence study)이다. 본 연구의 목적은 장승포동의 지역 특성에 적합한 도시재생 전략수립을 위하여 지역 특징을 조사하고 설문을 통하여 지역 주민의 의견을 수집하여 장승포 폐 여객선 터미널의 재활용 방향을 수립하는 것이다. 따라서 본 논문은 유휴 산업시설의 재생 관련 선행연구를 분석하고, 유휴 산업시설의 문화적 리노베이션 사례를 조사하여 대상지에 적합한 활성화 방안을 도출하고자 시도하였다. 연구 결과 및 내용은 다음과 같다. 첫째, 사례 조사 결과 최근 국내외 유휴 산업시설의 재활용은 건축물의 전통성과 역사성을 유지하되 지역환경과 쓰임에 적합한 현대적인 문화공간을 조성하는 경향을 볼 수 있었다. 또한 이를 통한 지속가능한 문화, 경제적 활성화를 추구하고 있었다. 둘째, 거제시 지역특성 조사 결과 여객선 터미널의 운항 중단 이후 주변 상권이 침체되었으며, 거제시는 여객선 터미널의 재활용과 더불어 관광 활성화를 도모하기 위해 장승포 폐 여객선 터미널을 국제항으로 추진하고 있었다. 셋째, 주민 대상 설문조사 결과 과반수 이상의 지역주민이 장승포 폐 여객선 터미널의 기능 복원에 찬성하며, 지역 내 문화 공간의 부재에 따른 문화적 욕구충족을 원한다고 답하였다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 거제시 장승포동 폐여객선 터미널의 재활용 방안으로 지역적 특성과 주민 의견을 반영하여 여객선 터미널의 기능을 복원하고, 문화공간으로서 활용될 수 있는 방안과 이에 적합한 장승포 폐 여객선 터미널의 새로운 브랜드명과 디자인 안을 제안하여 거제시의 지역 가치 증진에 기여하기를 기대한다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제56권1호
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• pp.182-205
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• 2023

1795년 화성 행차를 정리한 『원행을묘정리의궤』에서 도식과 기록을 통해 왕실 채화의 용도와 사용방법이 비로소 체계적으로 정리되었다는 것을 알게 되었다. 봉수당 진찬에 사용된 채화의 용도를 구분하고 형태, 사용자, 사용방법을 고찰한 결과는 다음과 같다. 조선시대 채화 기록을 고찰한 결과 전기에는 금·은·견사 등의 고급 재료로 만들었으나, 후기에는 재료에서 종이의 비중이 높았다. 채화의 척도는 예기척 28.4cm를 적용하였다. 채화의 용도는 관모를 장식하는 수공화(首拱花), 공간을 장식하는 준화(樽花), 잔칫상을 장식하는 상화(床花)로 구분되었다. 사권화(絲圈花)는 왕실 구성원의 수공화인데, 상품(上品)의 것을 어잠사권화(御簪絲圈花)라 하였다. 봉수당 진찬에서 정조와 혜경궁이 어잠사권화를 사용했고, 관모의 오른쪽에 꽂았다. 백관 이하의 수공화는 홍도이지화(紅桃二枝花)가 사용되었고, 관모의 왼쪽에 꽂았다. 홍도이지화는 수공화의 가장 기본적인 형태로, 관직의 유무나 높고 낮음에 따른 차등이 없었다. 악공과 여령의 수공화는 백관 이하의 수공화보다 비싸고 화려했다. 정재에 따라 관모에 수공화를 여러 개 꽂기도 하였다. 준화는 2개의 용준(龍樽)에 홍도화와 벽도화를 꽂아서 2개의 주칠한 아가상(阿架床)에 각각 올렸다. 아가상과 용준을 홍색 무명 얼기로 서로 묶어서 준화가 넘어지지 않도록 고정하였다. 정조·혜경궁·군주들만 사용한 상화는 대수파련, 중수파련, 목단화, 월계화, 사계화, '별(別)'자가 붙은 홍도화 등이었다. 내빈과 신하들이 사용한 상화는 소수파련과 홍도화였다. 봉수당 진찬에서 수공화·준화·상화에 가장 많이 사용된 것은 복숭화꽃[도화(桃花)]으로, 복숭아는 장수와 벽사의 의미가 있었다. 그 외에 사용된 여러 종류의 꽃과 문양은 길상적인 의미였다. 이상의 연구 결과가 정조대 채화의 용도별 특징과 사용방법에 관해서 이해하고, 궁중잔치 재현행사와 전통문화콘텐츠 및 궁중채화 제작에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권2호
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• pp.1-20
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• 2013

소셜 네트워크는 사용자들의 공통된 관심사, 경험, 그리고 일상 생활들을 함께 공유하기 위해 소셜 네트워크 상 사람들을 서로 연결시켜주는 거대한 커뮤니케이션 플랫폼이다. 소셜 네트워크상의 사용자들은 포스팅, 댓글, 인스턴스 메시지, 게임, 소셜 이벤트 외에도 다양한 애플리케이션을 통해 다른 사용자들과 소통하고 개인 정보 관리하는데 많은 시간을 소비한다. 소셜 네트워크 상의 풍부한 사용자 정보는 추천시스템이 추천 성능을 향상시키기 위해 필요한 큰 잠재력이 되었다. 대부분의 사용자들은 어떤 상품을 구매하기 전 가까운 관계이거나 같은 성향을 가진 사람들의 의견을 반영하여 의사 결정을 하게 된다. 그러므로 소셜 네트워크에서의 사용자 관계는 추천시스템을 위한 사용자 선호도 예측을 효율적으로 높이는데 중요한 요소라 할 수 있다. 일부 연구자들은 소셜 네트워크에서의 사용자와 다른 사용자들 사이의 상호작용 즉, 소셜 관계(social relationship)와 같은 소셜 데이터가 추천시스템에서 추천의 질에 어떠한 영향을 미치는가를 연구하고 있다. 추천시스템은 아마존, 이베이, Last.fm과 같은 큰 규모의 전자상거래 사이트 또한 채택하여 사용되는 시스템으로, 추천시스템을 위한 방법으로는 협업적 여과 방법과 내용 기반 여과 방법이 있다. 협업적 여과 방법은 사용자들의 선호도 학습에 의해 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템 중 선호할 수 있는 아이템을 정확하게 제안하기 위한 추천시스템 방법 중 하나이다. 협업적 여과는 사용자들의 데이터에 초점을 맞춘 방법으로 유사한 배경과 선호도를 가지는 사용자들로부터 정보를 수집하여 사용자들의 선호도 예측을 자동으로 발생시킨다. 특히 협업적 여과는 근접한 이웃 사용자들에 의해서 목적 사용자가 선호할 수 있는 아이템을 제시하는 것으로 유사한 이웃 사용자를 찾는 것이 중요하다. 좋은 이웃 사용자 발견은 사용자와 아이템을 고려하는 방법이 일반적이다. 각 사용자는 아이템 즉, 영화, 상품, 책 등에 자신의 선호도를 나타내기 위하여 평가 값을 입력하고, 시스템은 이를 바탕으로 사용자-평가 행렬을 구축한다. 이 사용자-평가 행렬은 목적 사용자와 유사하게 아이템을 평가한 사용자 그룹을 찾기 위한 것으로, 목적 사용자가 아직 평가하지 않은 아이템에 대하여 사용자-평가 매트릭스를 통해 그 평가 값을 예측한다. 현재 이 협업적 여과 방법은 전자상거래와 정보 검색에서 적용되어 개인화 시스템에 효율적으로 사용되고 있다. 하지만 초기 사용자 문제, 데이터 희박성 문제와 확장성 그리고 예측 정확도 향상 등 해결해야 할 과제가 여전히 남아 있다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 많은 연구자들은 하이브리드, 신뢰기반, 소셜 네트워크 기반 협업적 여과와 같은 다양한 방법을 제안하였다. 본 논문에서는 전통적인 협업적 여과 방식의 예측 정확도와 추천 성능을 향상시키기 위해 소셜 네트워크에 존재하는 소셜 관계를 이용한 협업적 여과 시스템을 제안한다. 소셜 관계는 소셜 네트워크 서비스 중 하나인 페이스북 사용자들이 남긴 포스팅과 사용자의 소셜 네트워크 친구와 의견 교류 중 남긴 코멘트와 같은 사용자 행동을 기반으로 정의된다. 소셜 관계를 구축하기 위해 소셜 네트워크 사용자의 포스팅과 댓글을 추출하고, 추출된 텍스트에 불용어 및 특수 기호 제거와 스테밍 등 전처리를 수행하였다. 특징 벡터는 TF-IDF를 이용하여 전처리된 텍스트에 나타난 각 단어에 대한 특징 점수를 계산함으로써 구축된다. 본 논문에서 이웃 사용자를 결정하기 위해 사용되는 사용자 간 유사도는 특징 벡터를 이용한 사용자 행동 유사도와 사용자의 영화 평가를 기반으로 한 전통적 방법의 유사도를 결합하여 계산된다. 제안하는 시스템은 목표 사용자와 제안한 방법을 통해 결정된 이웃 사용자 집단을 기반으로 목표 사용자가 평가하지 않은 아이템에 대한 선호도를 예측하고 Top-N 아이템을 선별하여 사용자에게 아이템을 추천하게 된다. 본 논문에서 제안하는 방법을 확인하고 평가하기 위하여 IMDB에서 제공하는 영화 정보 기반으로 영화 평가 시스템을 구축하였다. 예측 정확도를 평가하기 위해 MAE 값을 이용하여 제안하는 알고리즘이 얼마나 정확한 추천을 수행하는지에 대한 예측 정확도를 측정하였다. 그리고 정확도, 재현율 및 F1값 등을 활용하여 시스템의 성능을 평가하였으며, 시스템의 추천 품질은 커버리지를 이용하여 평가되었다. 실험 결과로부터 본 논문에서 제안한 시스템이 보다 더 정확하고 좋은 성능으로 사용자에게 아이템을 추천하는 것을 볼 수 있었다. 특히 소셜 네트워크에서 사용자 행동을 기반으로 한 소셜 관계를 이용함으로써 추천 정확도를 6% 향상시킴을 보였다. 또한 벤치마크 알고리즘과의 성능비교 실험을 통해 7% 향상된 추천 성능의 결과를 보여준다. 그러므로 사용자의 행동으로부터 관찰된 소셜 관계를 CF방법과 결합한 제안한 방법이 정확한 추천시스템을 위해 유용하며, 추천시스템의 성능과 품질을 향상시킬 수 있음을 알 수 있다.