• 제목/요약/키워드: Web Applications

검색결과 1,430건 처리시간 0.038초

용담댐 건설후 하류부 하천 생태계의 탁수영향 평가 (Ecological Health Assessments on Turbidwater in the Downstream After a Construction of Yongdam Dam)

  • 김자현;서진원;나영언;안광국
    • 생태와환경
    • /
    • 제40권1호
    • /
    • pp.130-142
    • /
    • 2007
  • 본 연구에서는 용담댐의 탁수 방류로 인한 하류 하천의 영향을 알아보기 위하여 생태계 건강성 평가 모델, 물리적 서식지 평가 모델, 해부학적 건강성 평가 모델을 적용하였다. 건강성 평가 결과 $S1{\sim}S4$의 생태계 건강도는 평균 43으로 최적${\sim}$ 양호 상태였고, 물리적 서식지 건강도는 평균 154로 양호상태로 나타나 건강도가 양호하게 유지되고 있는 것으로 나타났다. 한편 개체의 건강도를 평가하는 해부학적 건강도 평가 결과 10개 메트릭에서 이상증상이 나타나지 않아 어류 건강성에 대한 영향은 없는 것으로 판단되었다. 한편, 부유물의 증가에 따른 어류 아가미의 전자현미경적 영향 분석을 위해 탁도 처리군 및 대조군의 비교분석 결과에 따르면, 어류 아가미에서 많은 부유물 미세 입자가 관찰되어 고탁도에 장기간 노출될 경우 건강성에 영향을 미칠 가능성이 있을 것으로 사료되었다. 또한, 탁도 증가에 따른 부유사 이동에 의한 어류의 물리적 서식지 영향 분석(특히, 하상 매몰도 및 하상특성 분석)을 위해 서식지 건강성 평가모델을 적용 평가한 결과에 따르면, 대상 조사지역$(S1{\sim}S4)$이 대조군 지역(C1, C2)보다 더 좋은 것으로 나타났다. 즉, 부유사의 증가는 현재의 결과로는 서식지 건강도에 영향을 주지 않는 것으로 나타나 어류의 먹이사슬, 산란장 및 서식처에 대한 부정적 영향은 없는 것으로 사료되었다. 한편, 이런 결과는 단기간 연구 결과에 의한 현재 상태의 건강도 평가의 결과이지만 향후 탁수가 지속될 경우 수 환경이 어떻게 변할 것인가에 대해서는 사후 지속적인 모니터링이 이루어져야 하며, 향후 $3{\sim}5$년 후의 지속적인 모니터링을 실시할 경우 용담댐 건설에 의한 생태 건강도가 어떻게 변할 것인지에 대한 정보를 제공하기 때문에 지속적인 모니터링이 요구된다.

추천시스템관련 학술논문 분석 및 분류 (A Literature Review and Classification of Recommender Systems on Academic Journals)

  • 박득희;김혜경;최일영;김재경
    • 지능정보연구
    • /
    • 제17권1호
    • /
    • pp.139-152
    • /
    • 2011
  • 1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

한국의 그린 비즈니스/IT 실태분석을 통한 추진전략 우선순위 도출에 관한 연구 (Development of Korean Green Business/IT Strategies Based on Priority Analysis)

  • 김재경;최주철;최일영
    • Asia pacific journal of information systems
    • /
    • 제20권3호
    • /
    • pp.191-204
    • /
    • 2010
  • Recently, the CO2 emission and energy consumption have become critical global issues to decide the future of nations. Especially, the spread of IT products and the increased use of internet and web applications result in the energy consumption and CO2 emission of IT industry though information technologies drive global economic growth. EU, the United States, Japan and other developed countries are using IT related environmental regulations such as WEEE(Waste Electrical and Electronic Equipment), RoHS(Restriction of the use of Certain Hazardous Substance), REACH(Registration, Evaluation, Authorization and Restriction of CHemicals) and EuP(Energy using Product), and have established systematic green business/IT strategies to enhance the competitiveness of IT industry. For example, the Japan government proposed the "Green IT initiative" for being compatible with economic growth and environmental protection. Not only energy saving technologies but energy saving systems have been developed for accomplishing sustainable development. Korea's CO2 emission and energy consumption continuously have grown at comparatively high rates. They are related to its industrial structure depending on high energy-consuming industries such as iron and steel Industry, automotive industry, shipbuilding industry, semiconductor industry, and so on. In particular, export proportion of IT manufacturing is quite high in Korea. For example, the global market share of the semiconductor such as DRAM was about 80% in 2008. Accordingly, Korea needs to establish a systematic strategy to respond to the global environmental regulations and to maintain competitiveness in the IT industry. However, green competitiveness of Korea ranked 11th among 15 major countries and R&D budget for green technology is not large enough to develop energy-saving technologies for infrastructure and value chain of low-carbon society though that grows at high rates. Moreover, there are no concrete action plans in Korea. This research aims to deduce the priorities of the Korean green business/IT strategies to use multi attribute weighted average method. We selected a panel of 19 experts who work at the green business related firms such as HP, IBM, Fujitsu and so on, and selected six assessment indices such as the urgency of the technology development, the technology gap between Korea and the developed countries, the effect of import substitution, the spillover effect of technology, the market growth, and the export potential of the package or stand-alone products by existing literature review. We submitted questionnaires at approximately weekly intervals to them for priorities of the green business/IT strategies. The strategies broadly classify as follows. The first strategy which consists of the green business/IT policy and standardization, process and performance management and IT industry and legislative alignment relates to government's role in the green economy. The second strategy relates to IT to support environment sustainability such as the travel and ways of working management, printer output and recycling, intelligent building, printer rationalization and collaboration and connectivity. The last strategy relates to green IT systems, services and usage such as the data center consolidation and energy management, hardware recycle decommission, server and storage virtualization, device power management, and service supplier management. All the questionnaires were assessed via a five-point Likert scale ranging from "very little" to "very large." Our findings show that the IT to support environment sustainability is prior to the other strategies. In detail, the green business /IT policy and standardization is the most important in the government's role. The strategies of intelligent building and the travel and ways of working management are prior to the others for supporting environment sustainability. Finally, the strategies for the data center consolidation and energy management and server and storage virtualization have the huge influence for green IT systems, services and usage This research results the following implications. The amount of energy consumption and CO2 emissions of IT equipment including electrical business equipment will need to be clearly indicated in order to manage the effect of green business/IT strategy. And it is necessary to develop tools that measure the performance of green business/IT by each step. Additionally, intelligent building could grow up in energy-saving, growth of low carbon and related industries together. It is necessary to expand the affect of virtualization though adjusting and controlling the relationship between the management teams.

사회연결망분석과 인공신경망을 이용한 추천시스템 성능 예측 (Predicting the Performance of Recommender Systems through Social Network Analysis and Artificial Neural Network)

  • 조윤호;김인환
    • 지능정보연구
    • /
    • 제16권4호
    • /
    • pp.159-172
    • /
    • 2010
  • 협업필터링 추천은 다양한 분야에서 활용되고 있지만 트랜잭션 데이터의 성격에 따라 추천 성능에 현저한 차이를 보이고 있다. 기존 연구에서는 이러한 추천 성능의 차이가 나타나는 이유에 대한 설명을 구체적으로 제시하지 못하고 있고 이에 따라 추천 성능의 예측 또한 연구된 바가 없다. 본 연구는 사회네트워크분석과 인공신경망 모형을 이용하여 협업필터링 추천시스템의 성능을 예측하고자 한다. 본 연구의 목적을 달성하기 위해 국내 백화점의 트랜잭션 데이터를 기반으로 형성되는 고객간 사회 네트워크의 구조적 지표를 측정한 후 이를 기반으로 인공신경망 모형을 구축하고 검증한다. 본 연구는 협업필터링 추천 성능을 예측할 수 있는 새로운 모형을 제시하였다는 점에서 그 의의가 있으며 이를 통해 기업들의 협업필터링 추천시스템 도입에 대한 의사결정에 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.

온톨로지 기반의 수강지도 시스템 (Ontology-based Course Mentoring System)

  • 오경진;윤의녕;조근식
    • 지능정보연구
    • /
    • 제20권2호
    • /
    • pp.149-162
    • /
    • 2014
  • 수강지도는 학생의 졸업인증이나 공학교육인증 이수를 위해 수강 신청 이전에 수행되는 과정을 지칭한다. 수강지도는 학생의 수강이력 점검과 향후 수강 과목의 안내 등을 포함하여 학생들의 졸업 및 교과과정 인증과 관련된 중요한 역할을 하고 있다. 현재 대부분 대학에서는 수강지도를 위한 전산시스템의 부재로 인해 지도교수가 직접 수동적으로 수강지도를 진행하고 있다. 하지만 이러한 수동적인 방식의 수강지도는 지도교수가 각 학생에 대한 정보를 분석해야 하고, 때때로 휴먼에러를 일으키게 된다. 수강신청이 학기 단위로 이루어지기 때문에 휴먼에러로부터 발생된 피해는 원상태로 되돌리는 것이 거의 불가능하다. 따라서 수강지도를 진행함에 있어 자동화된 시스템은 필수적인 요소로 판단된다. 관계 데이터 모델을 이용한 수강지도 시스템의 도입은 수동적인 수강지도의 문제점을 해결할 수 있게 해준다. 하지만 교육과정 및 인증제도의 변화에 따라 기존 시스템의 스키마 변경이 요구되고, 수강 과목 사이에 존재하는 관계 및 의미적인 검색을 제공하는 것이 어렵다는 한계가 존재한다. 본 논문에서는 수강지도 시스템을 위한 수강지도 온톨로지를 모델링하고, 온톨로지 기반의 수강지도 시스템을 설계한다. 온톨로지 인스턴스 생성을 위해 JENA 프레임워크를 이용하여 온톨로지 생성 모듈을 개발하였고, 실험에 참가한 학생의 수강 이력 데이터를 기반으로 온톨로지 인스턴스를 생성하고 추론과정을 통해 트리플 저장소에 저장하였다. 실험은 제안하는 시스템이 학생들이 향후 수강할 수 있는 과목을 모두 제공하는지 여부와 제공되는 과목에 대한 정보 및 학점 계산들이 정확한 지를 측정하였다. 실제 학생의 수강내역을 이용한 실험의 결과는 온톨로지 기반의 수강지도 시스템이 현 수강지도 시스템의 수동적 방법을 해결하고, 사람이 지도한 내용과 같은 내용을 도출하는 것을 확인함으로써 제안하는 시스템의 유효성을 보여준다.

발생 간격 기반 가중치 부여 기법을 활용한 데이터 스트림에서 가중치 순차패턴 탐색 (Finding Weighted Sequential Patterns over Data Streams via a Gap-based Weighting Approach)

  • 장중혁
    • 지능정보연구
    • /
    • 제16권3호
    • /
    • pp.55-75
    • /
    • 2010
  • 일반적인 순차패턴 마이닝에서는 분석 대상 데이터 집합에 포함되는 구성요소의 발생 순서만을 고려하며, 따라서 단순 순차패턴은 쉽게 찾을 수 있는 반면 실제 응용 분야에서 널리 활용될 수 있는 관심도가 큰 순차패턴을 탐색하는데 한계가 있다. 이러한 단점을 보완하기 위한 대표적인 연구 주제들 중의 하나가 가중치 순차패턴 탐색이다. 가중치 순차패턴 탐색에서는 관심도가 큰 순차패턴을 얻기 위해서 구성요소의 단순 발생 순서 뿐만 아니라 구성요소의 가중치를 추가로 고려한다. 본 논문에서는 발생 간격에 기반 한 순차패턴 가중치 부여 기법 및 이를 활용한 순차 데이터 스트림에 대한 가중치 순차패턴 탐색 방법을 제안한다. 발생 간격 기반 가중치는 사전에 정의된 별도의 가중치 정보를 필요로 하지 않으며 순차정보를 구성하는 구성요소들의 발생 간격으로부터 구해진다. 즉, 순차패턴의 가중치를 구하는데 있어서 구성요소의 발생순서와 더불어 이들의 발생 간격을 고려하며, 따라서 보다 관심도가 크고 유용한 순차패턴을 얻는데 도움이 된다. 한편, 근래 대부분의 컴퓨터 응용 분야에서는 한정적인 데이터 집합 형태가 아닌 데이터 스트림 형태로 정보를 발생시키고 있다. 이와 같은 데이터 생성 환경의 변화를 고려하여 본 논문에서는 순차 데이터 스트림을 마이닝 대상으로 고려하였다.

교육용 시뮬레이션 설계를 위한 온실 환경 제어 모델의 활용 (Application of Greenhouse Climate Management Model for Educational Simulation Design)

  • 윤승리;김동필;황인하;김진현;신민주;방지웅;정호정
    • 생물환경조절학회지
    • /
    • 제31권4호
    • /
    • pp.485-496
    • /
    • 2022
  • 국내외로 첨단 ICT 융합기술이 농업 분야에 적용되기 시작하면서, 시설원예 설비들이 고도화되고, 스마트팜 구축 기술 및 인력이 축적되기 시작하였다. 그러나 우리나라 농촌의 경우, 농업생산 연령의 고령화, 국내 농촌 인구의 지속적인 유출, 저출산 등으로 인하여 스마트팜 확대 및 적용에 어려움이 많은 실정이다. 따라서 공간 및 시간에 구속을 받지 않는 간편한 농업인 교육 프로그램이 필요하며, 최근 부상하고 있는 시뮬레이션 기술을 활용한다면 농업 교육용 시뮬레이션 툴 개발도 가능할 것으로 판단된다. 온실 환경 제어 모델을 이용한 시뮬레이션은 다양한 지역과 기상 조건 하에서 대상 온실의 열과 물질에너지의 상호작용을 합리적으로 예측할 수 있게 해준다. 본 연구에서는 온실 환경 제어 모델을 활용하여 외부 기상 데이터를 통해 온실의 환경 변화를 예측하고 가상의 환경 제어시스템을 통해 환경 제어 시 필요한 에너지값들을 시뮬레이션 할 수 있었다. 이러한 결과를 통해 이용자가 직접 맞춤형 환경 제어를 할 수 있도록 편의성을 고려한 사용자 인터페이스를 구축할 것이며, 실제 파프리카 재배 온실의 제어 요소들을 반영할 수 있도록 설계될 것이다. 농업용 교육 시뮬레이션 툴을 최근 활발하게 연구가 이루어지고 있는 작물 생육 모델링 기술 및 전산유체역학 기술과 융합하면 더욱타당한 결과를 보일 것이다.

중학교 「기술·가정」의 '건강한 식생활과 식사 구성' 단원에 적용한 스마트 교수·학습 과정안과 교재 개발 (Development of smart education-based teaching and learning plans and a smart textbook for 'healthy diet and meal plans' unit in 「Technology·Home Economics」)

  • 최송은;채정현
    • 한국가정과교육학회지
    • /
    • 제26권4호
    • /
    • pp.85-114
    • /
    • 2014
  • 본 연구는 21세기 학습 환경과 학습자가 변화되고 있는 교육 패러다임의 변화에 맞추어 중학교 기술 가정 '건강한 식생활과 식사 구성'을 중심으로 스마트교육을 기반으로 한 가정과 식생활 교수 학습 과정안과 스마트교재를 개발하고, 이를 수업에 적용하여 스마트교재를 평가하고 수업의 효과를 분석하는데 목적이 있다. 연구의 목적을 달성하기 위한 연구내용은 다음과 같다. 첫째, 스마트교육을 기반으로 한 '건강한 식생활과 식사 구성'을 중심으로 가정과 식생활 교수 학습 과정안을 개발한다. 둘째, 개발한 식생활 교수 학습 과정안을 기본으로 하여 스마트컨텐츠 저작도구를 이용하여 식생활 스마트교재를 제작한다. 셋째, 개발한 스마트교육을 기반으로 한 식생활 수업을 실행한 후에 이 수업을 평가한다. 연구 과정은 ADDIE 모형에 따라 분석, 설계, 개발, 실행, 평가의 5단계로 진행하였다. 분석 단계에서는 2009 개정 중학교 기술 가정 교육과정과 해설서, 성취기준 성취수준 분석 및 '건강한 식생활과 식사 구성' 관련 교과서를 분석하였다. 설계 단계에서는 교수 학습 과정안을 구상하고 학습 목표 및 수업 과정을 설계하였다. 이를 위해 2009 개정 기술 가정 교육과정의 '청소년의 생활' 단원의 건강한 식생활과 식사 구성을 중심으로 하여 교과서의 내용 요소를 추출하여 내용을 재구성하고, 재구성한 내용을 토대로 학습 목표 및 수업 과정을 설계하였다. 개발 단계에서는 '청소년의 생활'에 속한 '건강한 식생활과 식사 구성' 중 2개의 소단원인 '청소년의 식생활 문제'와 '균형 잡힌 건강 식생활의 실천'으로 각 2차시씩 총 4차시 분량의 교수 학습 과정안과 학습 활동지 및 학습 자료 등의 교수 학습 자료를 제작하였으며, 이를 토대로 스마트컨텐츠 저작도구인 DocZoom을 이용하여 스마트교재를 개발하였다. 그리고 스마트교육을 기반으로 한 식생활교육 프로그램 적용의 효과성 및 스마트교재 활용 수업에 대한 태도를 알아보고자 사전 사후 설문지를 제작하였다. 실행 단계에서는 교수 학습 과정안을 적용하여 개발된 식생활교육 관련 스마트교재를 수업에 적용하였다. 개발된 교수 학습 과정안을 토대로 제작한 소단원 2개 분량의 식생활교육 스마트교재를 이용하여 2014년 6월 2일부터 6월 13일까지 경기도 광명에 있는 남녀공학의 S 중학교 1학년 각각 3학급을 대상으로 실험집단과 비교집단으로 나누어 1주일에 2시간씩 기술 가정 수업에 직접 활용하였다. 총 2주간의 수업을 실행한 후, 사전 사후 설문을 실시하고, 평가 단계에서는 실험집단과 비교집단의 사전 사후 설문 점수의 평균 및 표준편차를 산출하고, 쌍표본 t-test를 실시하여 개발된 식생활교육 스마트교재의 수업 적용 효과를 알아보았다. 본 연구의 결과는 다음과 같다. 스마트교육을 기반으로 한 스마트교재를 활용한 수업에서 가정과 수업에 대한 흥미(t=-3.99, p<.001), 학습에 대한 애정과 열정(t=-2.61, p<.05), 학습에의 주도성 및 독립성(t=-4.77, p<.001), 학생들의 식생활 수업에 대한 관심도(t=-3.83, p<.001)를 높이는데 효과적이었다. 스마트교재를 활용한 수업을 받은 학생들을 대상으로 이 수업에 대한 평가를 한 결과, 학생들은 스마트교재를 활용한 수업이 기존의 서책형 교과서를 이용한 수업보다 수업 자료를 찾는데 시간을 절약할 수 있었으며, 동영상과 도표 등의 관련 자료를 바로 볼 수 있어 이해하기 쉬웠다고 평가하였다. 또한, 다수의 학생이 기존의 서책형 교과서를 이용한 수업보다 편리하였으며, 수업이 더 재미있어졌다고 응답하는 등 학생들은 스마트교재를 이용한 수업을 흥미로워 하였으며, 학습에 도움이 되는 등의 긍정적인 평가를 하였다. 이러한 결과로 볼 때 가정과에서 스마트교재를 활용한 스마트교육은 가정과 수업에 대한 흥미를 향상시켰을 뿐만 아니라 학습에 대한 애정과 열정, 학습에서의 주도성 및 독립성, 식생활 수업에 대한 관심도를 향상시키는데 효과가 있음을 알 수 있었다.

  • PDF

종합 평점과 다기준 평점을 선택적으로 활용하는 협업필터링 기반 하이브리드 추천 시스템 (A Hybrid Recommender System based on Collaborative Filtering with Selective Use of Overall and Multicriteria Ratings)

  • 구민정;안현철
    • 지능정보연구
    • /
    • 제24권2호
    • /
    • pp.85-109
    • /
    • 2018
  • 추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

협업 필터링 및 하이브리드 필터링을 이용한 동종 브랜드 판매 매장간(間) 취급 SKU 추천 시스템 (SKU recommender system for retail stores that carry identical brands using collaborative filtering and hybrid filtering)

  • 조용민;남기환
    • 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.