• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권9호
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• pp.59-68
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• 2022

추천시스템은 소비자를 대신하여 소비자가 선호할 만한 아이템이나 서비스를 검색하여 구매할 수 있도록 한다. 추천시스템의 추천은 사용자들이 경험하지 않은 아이템들에 대한 선호 예측이기 때문에 완전하게 맞는 답이 도출되는 것은 불가능하다. 따라서 예측에 대한 평가가 수행되어야만 비로소 추천시스템이 정확한지 아닌지를 판단할 수 있다. 그러나 사용자 선호에 대한 예측 정확성만을 높이는 추천은 오히려 사용자의 만족도를 하락시킬 수 있는데 이는 사용자의 취향만을 반영한 편중된 결과로 사용자는 다양한 아이템들로 구성된 추천 결과를 받을 수 없는 필터버블 현상이 야기되기 때문이다. 품질 측정 지표의 다각화가 필요한 이유이고 대표적으로 다양성 지표가 사용된다. 본 논문에서는 추천 결과의 다양성 증대를 위한 3가지 기본 접근방법인 bin packing, weighted random choice, greedy re-ranking을 실제 e-커머스 데이터인 패션 쇼핑몰 데이터에 적용하여 도출된 결과와 F1 score에 기반을 둔 차이를 분석한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제16권2호
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• pp.111-124
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• 2011

주택유형 중 아파트의 비중이 지속적으로 증가하고 있으며, 자산가치 중 하나로 아파트가 중요하게 평가받고 있다. 또한 인터넷과 같은 정보시스템을 이용한 정보검색이 활발한 상황이다. 그러나 지금까지 부동산 정보시스템에 대한 사용자 만족도가 높지 않고, 부동산 검색의 효율성을 증가시킬 수 있는 시스템적 접근이 부족한 실정이다. 본 연구에서는 이러한 아파트의 자산가치를 평가하는 세부적 요인이 무엇인지를 기존의 문헌을 통해 정리하였으며, 이러한 세부적 요인을 검색조건으로 통합 고려할 수 있는 지식정보 시스템을 설계하고 개발하는데 목적을 두었다. 가격, 면적 뿐 아니라 학군과 주거의 편리성, 주택관리의 용이성을 함께 고려하여 사용자가 선호하는 아파트를 검색결과로 도출해 주도록 설계하였다. 검색조건에 대한 선호도를 분석하기 위해 공인중개사로 구성된 전문가 집단을 대상으로 설문조사를 실시하였으며, 결과를 AHP 기법으로 분석하였다. 또한 본 지식정보시스템은 매수인의 입장에서 가장 편리하게 이용할 수 있도록, 사람이 사용하는 부동산 검색조건을 기계가 이해할 수 있는 시맨틱 웹 검색기반의 정보시스템으로 구성하였다. 이를 위해 아파트 온톨로지를 구축하여 아파트 정보에 대한 다양한 용어를 표준화하였다. 부동산 지식 정보시스템의 전체 아키텍처를 설계한 뒤, 실제 아파트 매물 정보를 이용하여 검색질의를 하였으며, 검색결과를 다요소 의사결정 (Multi-attribute Decision Making)을 통해 분석하였다. 다요소 의사결정을 통해 전문가 집단과 매수인의 선호도에 가중치를 부여하였으며, 검색 후 엔트로피(Entropy) 분석을 통해 사용자가 만족하는 아파트 후보지를 검색결과로 도출하였다. 이를 통해 매수인의 아파트에 대한 가치만족도는 높이면서 탐색비용을 절감시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권11호
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• pp.1-9
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• 2011

차세대 IT융합기술의 발전에 따라 개인화 건강관리 서비스를 위한 인프라스트럭처가 구축되면서, 사용자의 선호도 기반 서비스의 중요성이 부각되고 있다. 만성질환자가 증가함에 따라 건강관리 서비스는 특정 질병의 치료 및 관리에서 서비스 대상자에 대한 식이영양 관리로 진화하고 있다. 본 논문에서는 건강관리를 위한 혼합 필터링을 이용한 개인화 식이영양 콘텐츠 추천을 제안하였다. 제안한 방법에서는 유사한 콘텐츠만을 제공하는 추천 특수화 경향을 개선하기 위해 협력적 필터링과 이미지 기반 필터링을 결합한 혼합 필터링을 사용한다. 이를 웹 어플리케이션으로 구축하여 논리적 타당성과 유효성을 검증하기 위해 실험적인 적용을 시도한다. 따라서 식이영양 콘텐츠를 추천하여 건강관리에 대한 만족도와 서비스의 질을 향상시켰다. 연구결과를 활용하면 시장성 증대와 고부가 가치를 창출할 수 있을 것으로 기대하며 다양한 응용분야에 활용이 가능하다.

• 한국의류산업학회지
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• 제18권3호
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• pp.363-373
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• 2016

This study aims to develop an all-fabric integrated smart jacket in order to create a temperature-regulating system based on a user experience design. For this research, previous research technologies of a textile switch interface and a temperature-regulating system were utilized and a unifying technology for the all-fabric integrated smart jacket was developed which can provide the appropriate temperature environments to the human body. A self-heating textile was applied at the areas of the back and hood in the final tested jacket, and an embroidery circuit was developed in the form of a rectangle in the back and in both ears of the hood, taking into account the pattern of the jacket part where it was be applied and the embroidery production method. The textile switch interface was designed in a three-layer structure: an embroidery circuit line in a conductive yarn, an interval material, and a conductive sensing material, and it was made to work with the input and output sensors through the multiple input method. After the all-fabric integrated smart jacket was produced according to the pattern, all of the textile band lines for transmission were gathered and connected with a miniature module for controlling temperature and then integrated into the inside of the left chest pocket of the jacket. After the users put on this jacket, they were asked to assess the wearing satisfaction. Most of them reported a very low level of irritation and discomfort and said that the jacket was as comfortable as everyday clothing.

• 디지털융복합연구
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• 제15권1호
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• pp.427-433
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• 2017

모바일 게임 이용자들은 모바일 게임을 선택할 때, 친구들이나 SNS의 의견을 참고하는 것을 선호하는 경향이 있다. 이러한 이유는 기존의 모바일 게임 추천 시스템에서 제공하는 추천 정보에 만족하지 않기 때문이다. 본 연구에서는 계층적 분석 방법(Analytic Hierarchy Process, AHP)을 적용하여 사용자들의 선호도를 직접적으로 반영할 수 있는 모바일 게임 추천 시스템을 구현하였다. 본 시스템에서 AHP 계층도는 각 계층별로 최종 목표(Level 1), 평가 기준(Level 2), 대안(Level 3)으로 구성된다. 본 시스템은 입력 모듈, AHP 처리 모듈, 추천 모듈, 데이터베이스로 구성된다. 본 시스템의 성능을 확인하기 위하여 기존의 추천 시스템들과 만족도를 비교한 결과, 본 시스템이 다른 추천 시스템보다 만족도가 높다는 것을 확인할 수 있었다.

• 문화기술의 융합
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• 제6권4호
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• pp.477-482
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• 2020

현재 사회서비스 공공성 강화에 따른 방향 제시는 이해관계자의 관점에서 각자의 유리한 방향으로 생각하고 있으며, 서비스 제공기관 입장과 이용자의 입장, 관리 주체인 시·도의 공공성의 정의와 평가에 대해서는 의견이 서로 다르다. 본 연구는 지역사회서비스를 중심으로 하는 공공성에 대한 의견을 종합하여 공공성의 정의와 평가에 대한 합의점을 도출하고, 서로 다른 지표를 가지고 있거나 계량화할 수 없는 요소들을 동시에 평가할 수 있는 기법으로 계층분석법(Analytic Hierarchy Process: AHP)을 적용하여 공공성의 문제점을 해결하는 데 그 목적이 있다. 또한, 설계된 프레임에 따라 연구목적을 달성하기 위하여 전문가를 대상으로 쌍대비교의 설문조사를 수행하여 실증 연구를 하였다. 본 연구에서 개발된 AHP 평가모형을 통해 주요 요인들의 상대적 만족도를 측정한 결과 서비스이용률(0.470), 시설관리(0.210), 타 사업시행(0.073) 순으로 나타났다. 여기서 서비스이용률이 가장 중요하다 평가되었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제52권3호
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• pp.5-33
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• 2018

본 연구의 목적은 사용자의 정보 서비스 이용행태를 분석하여 검색하는 의도와 관심분야를 국가과학기술표준분류기반으로 파악하고 추적하며, 이를 이용해 과학기술정보를 개인화하는 것이다. 즉 과학기술정보 검색 성능을 개선하여 사용자가 원하는 정보를 탐색하는데 효율성과 만족도를 동시에 충족시키고자 하였다. 실시간 관심분야 추적, 관심태그 클라우드 제공, 관심분야 기반 추천정보 제공, 검색 결과 개인화 네 가지 기능으로 구성된 과학기술정보 개인화 서비스를 개발하여 전문가 실험집단과 통제집단과의 검색 성능 비교를 통해 개인화 정보의 적합성 및 개인화 기능 유용성을 평가하였다. 그 결과 본 연구에서 제안된 개인화 서비스가 비교 대상 서비스보다 검색 성능이 더 우수한 것으로 나타났으며 더 높은 유용성을 제공하는 것을 입증하였다.

• 인지과학
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• 제12권4호
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• pp.11-27
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• 2001

기계번역 품질 평가는 중대한 문제이다. 기계번역의 품질이 사용자 요구와 거리가 상당히 있는 현재의 상황에서 기계번역 시스템의 객관적 평가는 기계번역 소프트웨어 사용자와 판매자 간의 신뢰를 구축하고 개발자들 간에 생산적인 경쟁관계를 조성하게 하여 결과적으로 기계번역 품질의 고급화를 지속적으로 유도하는 역할을 할 것이다. 이를 위해서는 특히 언어학적 측면과 자료처리 측면에서 개선이 계속되고 있는지를 확인할 수 있도록 기계번역 시스템의 품질을 평가할 수 있는 연구가 있어야 한다. 본 논문에서는 이런 정들을 고려해 넣은 영한 기계번역의 언어학적 평가 방법을 제시하고 이를 몇 개의 상용 기계번역 시스템을 대상으로 실험하여 실험결과를 보고한다. 이 방법은 기본적으로 언어현상과 학습수준으로 분류된 3.373 영어 문장으로 구성된 평가자료에 기반하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.89-103
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• 2019

최근 추천시스템의 품질평가 관점에서 이에 대한 다양한 연구들이 진행되고 있다. 추천시스템은 기본적으로 사용자들에게 특정 아이템에 대한 개인화된 추천을 제공하는데 목적이 있으며, 대부분의 추천시스템은 항상 사용자 또는 아이템과 가장 관련 있는 아이템을 추천한다. 그리고 이러한 추천시스템의 성과는 전통적으로 다양한 예측정확도 등에 초점을 두어 왔다. 그러나, 추천시스템은 예측가능성 차원에서 정확해야 할 뿐만 아니라 사용자들에게 유용해야 한다. 특히 최근의 추천시스템에 대한 연구로서, 추천시스템의 평가기준에 속하는, 추천시스템에 대한 사용자 만족도(품질)는 추천시스템이 얼마나 정확하게 추천하느냐 뿐만 아니라 사용자의 의사결정에 얼마나 충분히 도움이 되는지와 관계가 깊다. 예를 들어, 특히 높은 수준의 세렌디티피한 추천은 사용자들이 뜻밖의 아이템이면서 흥미로운 아이템을 찾는데 도움이 된다. 여기서, 세렌디피티란 추천 아이템이 사용자에게 매력적인 동시에 뜻밖의(비기대성의) 아이템인 정도를 의미한다. 본 연구는 추천시스템의 성과를 나타내는 세렌디피티 지표를 추천시스템에 적용하여 추천시스템의 품질을 평가하는 것을 목표로 한다. 본 연구에서는 세렌디피티 지표는 관련성(매력)이 있는 동시에 뜻밖인(비기대성의) 아이템을 추천하는 정도로 정의하고, 이 세렌디피티 지표를 측정하기 위해, 추천시스템이 사용자들에게 예상치 못한 유용한 아이템을 찾을 수(또는 추천할 수) 있는 정도를 평가하였다. 본 연구의 주요 실증분석결과로는, 아이템기반 협력 필터링 기법이 사용자기반 협력 필터링 기법보다 더 높은 세렌디피티값을 가지며, 따라서, 추천시스템의 품질평가 차원에서 아이템기반 협력 필터링 기법은 사용자기반 협력 필터링 기법보다는 더 좋은 추천 품질을 갖고 있음을 보여 주었다.

• 한국통신학회논문지
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• 제37권7C호
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• pp.619-626
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• 2012

주요 검색엔진들은 확장 및 연관검색어를 추천하는 서비스를 제공함으로써 질의어 확장에 대한 사용자의 검색 편의성을 제공하고 있다. 하지만 많은 수의 사용자가 많이 찾는 검색어 즉, 대중성을 근거하여 제공되는 확장 및 연관검색어 추천 서비스는 사용자의 만족도를 높이는데 한계가 있다. 왜냐하면 사용자마다 생각하는 차이가 존재하며 선호하는 질의 및 관심 분야도 다르기 때문이다. 본 논문에서는 사용자의 정보요구에 적합한 효율적인 확장검색어를 추천하는 시스템을 설계 및 구현하고 웹 사용자의 정보검색 과정에서 최초 질의어 입력 후 질의어 확장 과정에서 사용자의 편의성을 향상시키고자 하였다. 평가결과 제안시스템은 검색엔진에서 추천하지 못한 구글 41% 및 야후 48%의 확장검색어를 추천할 수 있었으며 사용자의 편의성을 위하여 대중성 기반으로 추천되고 있는 확장 및 연관검색어 추천 서비스의 한계를 보완하여 사용자의 편의성을 향상시킬 수 있었다.