사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템 개발

김혜경(Hyea Kyeong Kim),최일영(Il Young Choi),하기목(Ki Mok Ha),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국지능정보시스템학회 2010 지능정보연구 Vol.16 No.3

인구의 고령화 및 건강에 대한 관심이 증가됨에 따라 유헬스케어 서비스는 발병 후 관리관점에서 발병 전의 예방 관점으로 그 목적이 점차 이동하고 있다. 그러나 기존의 유헬스케어 서비스는 원격진료 차원의 의료 서비스 성격이 강하여, 만성 성인병과 같은 대사 증후군을 예방 및 관리하기에는 한계가 있을 뿐만 아니라, 관리자 중심의 단방향 서비스를 제공함으로 인해 사용들이 중도에 이용을 포기하는 비율이 높았다. 이와 같은 문제를 해결하기 위하여, 본 연구에서는 사회 네트워크를 이용한 사용자 기반 유헬스케어 서비스 추천 시스템을 제안하였으며, 실세계에서 유헬스케어 서비스 추천 시스템의 활용 가능성을 제시하기 위하여 실제 의료원에서 대사 증후군 예방 및 관리를 위해 처방한 식단 및 운동 정보를 기반으로 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 시스템을 구현하였다. 본 연구에서 제안한 시스템은 사용자가 선호하지 않는 서비스가 네트워크를 통해 확산될 가능성을 낮추는 동시에 추천의 신뢰성 제고를 위해 네이버들이 이용한 서비스를 공유함으로써 전체적인 추천 품질을 높인다. 즉, 사용자의 식습관 및 운동습관 등과 같은 생활습관을 개선하기 위하여 사회 네트워크를 활용함으로써 사용자간의 자율협업을 통한 개인화된 추천이 가능하다. 따라서 본 연구에서 제안하는 유헬스케어 서비스 추천 시스템은 생활습관 개선을 위하여 사용자에게 적합한 식단 및 운동을 제공하고, 생활습관의 개선을 통해 만성 성인병과 같은 대사증후군을 사전에 예방할 수 있을 것으로 기대된다. As rapid progress of population aging and strong interest in health, the demand for new healthcare service is increasing. Until now healthcare service has provided post treatment by face-to-face manner. But according to related researches, proactive treatment is resulted to be more effective for preventing diseases. Particularly, the existing healthcare services have limitations in preventing and managing metabolic syndrome such a lifestyle disease, because the cause of metabolic syndrome is related to life habit. As the advent of ubiquitous technology, patients with the metabolic syndrome can improve life habit such as poor eating habits and physical inactivity without the constraints of time and space through u-healthcare service. Therefore, lots of researches for u-healthcare service focus on providing the personalized healthcare service for preventing and managing metabolic syndrome. For example, Kim et al.(2010) have proposed a healthcare model for providing the customized calories and rates of nutrition factors by analyzing the user’s preference in foods. Lee et al.(2010) have suggested the customized diet recommendation service considering the basic information, vital signs, family history of diseases and food preferences to prevent and manage coronary heart disease. And, Kim and Han(2004) have demonstrated that the web-based nutrition counseling has effects on food intake and lipids of patients with hyperlipidemia. However, the existing researches for u-healthcare service focus on providing the predefined one-way u-healthcare service. Thus, users have a tendency to easily lose interest in improving life habit. To solve such a problem of u-healthcare service, this research suggests a u-healthcare recommender system which is based on collaborative filtering principle and social network. This research follows the principle of collaborative filtering, but preserves local networks (consisting of small group of similar neighbors) for target users to recommend context aware healthcare services. Our research is consisted of the following five steps. In the first step, user profile is created using the usage history data for improvement in life habit. And then, a set of users known as neighbors is formed by the degree of similarity between the users, which is calculated by Pearson correlation coefficient. In the second step, the target user obtains service information from his/her neighbors. In the third step, recommendation list of top-N service is generated for the target user. Making the list, we use the multi-filtering based on user’s psychological context information and body mass index (BMI) information for the detailed recommendation. In the fourth step, the personal information, which is the history of the usage service, is updated when the target user uses the recommended service. In the final step, a social network is reformed to continually provide qualified recommendation. For example, the neighbors may be excluded from the social network if the target user doesn’t like the recommendation list received from them. That is, this step updates each user’s neighbors locally, so maintains the updated local neighbors always to give context aware recommendation in real time. The characteristics of our research as follows. First, we develop the u-healthcare recommender system for improving life habit such as poor eating habits and physical inactivity. Second, the proposed recommender system uses autonomous collaboration, which enables users to prevent dropping and not to lose user’s interest in improving life habit. Third, the reformation of the social network is automated to maintain the quality of recommendation. Finally, this research has implemented a mobile prototype system using JAVA and Microsoft Access2007 to recommend the prescribed foods and exercises for chronic disease prevention, which are provided by A university medical center. This research intends to prevent diseases such as chronic illnesses a

백화점 거래 데이터를 이용한 상품 네트워크 연구

김혜경(Hyea-Kyeong Kim),김재경(Jae-Kyeong Kim),Chen Qiu Yi 한국지능정보시스템학회 2009 지능정보연구 Vol.15 No.4

본 연구에서는 기업에 이미 전산화되어 표준적인 형태로 존재하는 거래데이터를 이용하여 상품을 노드(node)로 놓고 동일 고객이 구매한 상품을 연결선(edge)으로 이은 상품 네트워크를 구성하였다. 사회 네트워크 분석에 널리 이용되는 중심성(Centrality)과 집중도(Centralization)를 구해서 고객의 구매패턴에서 중심이 되는 상품을 파악하였으며, 다른 상품들과 직간접적으로 연계되어 판매되는 상품관계의 총체적 흐름을 파악하고자 하였다. 또한 성별, 연령별, 판매지역, 그리고 계절별 고객의 구매활동으로부터 도출되는 상품 네트워크에서 어떤 차이가 나타나는지 네트워크의 관점에서 밝히고자 하였다. 본 연구의 결과는 상품간의 구매관계 정보를 이용하여 교차판매, 상향판매, 그리고 추가판매 등을 보다 적극적으로 유도함으로써 기업의 매출증대와 더불어 판매상품의 다양성을 확보하기 위한 전략구축 방법과 평가 방법을 제시한다. We construct product networks from the retail transaction dataset of an off­line department store. In the product networks, nodes are products, and an edge connecting two products represents the existence of co­purchases by a customer. We measure the quantities frequently used for characterizing network structures, such as the degree centrality, the closeness centrality, the betweenness centrality and the centralization. Using the quantities, gender, age, seasonal, and regional differences of the product networks were analyzed and network characteristics of each product category containing each product node were derived. Lastly, we analyze the correlations among the three centrality quantities and draw a marketing strategy for the cross­selling.

RFID 기반 이력추적 시스템을 이용한 농축산물 추천방법

김재경(Jae Kyeong Kim),김혜경(Hyea Kyeong Kim) 한국지능정보시스템학회 2008 지능정보연구 Vol.14 No.2

농축수산물의 안전성에 대한 문제가 속출하면서 농축산물에 대한 이력추적시스템 도입과 실효성 있는 서비스 방안에 대한 개발 필요성이 대두되고 있다. 특히, 농축산물의 온라인 유통 확대에 따라 소비자에게 용이한 정보탐색 기회를 제공하는 동시에 상품에 대한 안전성 문제를 해결할 수 있는 새로운 개인화 방법개발 및 시스템 도입이 요구되고 있다. 본 연구에서는 RFID 태그 기반의 이력추적시스템으로부터 획득되는 객관적 데이터를 분석하여 상품의 품질 상태를 판단하고 해당 정보를 가장 성공적인 추천방법으로 알려진 협업필터링에 이용할 수 있는 방법인 PDCF-ASP를 개발하였다. 농축산물 이력정보를 이용한 협업필터링 시스템은 소비자에게 개인화된 추천 상품정보를 제공함으로써 보다 편리한 쇼핑경험을 가능하게 하는 동시에 농축산물 생산ㆍ유통ㆍ판매의 안전성에 기여할 것이다. This research suggests the method of how to build agricultural and stockbreeding products recommender systems based on RFID technology for monitoring crop and livestock production, tracing production history as an application strategy. In the past the studies on enterprise applications have been barely implemented owing to the rack of business model and limitation of technical development. Currently however there have been enormous technological progress of RFID and agricultural and stockbreeding products retailing sites are increased. Therefore this paper suggests PDCF-ASP(Profile Decay based Collaborative Fltering for Agricultural and Stockbreeding Products) which is designed to reduce customers’ search efforts in finding safety and fresh products on the internet shopping mall. For this, product decay function is defined to make sure whether the products are safety or not and to adopt a change in customer preferences. And for the implementation of PDCF-ASP, the system structure including functional agents is schematized.

유비쿼터스 환경에서 개체간의 자율적 협업에 기반한 추천방법 개발

김재경(Jae Kyeong Kim),김혜경(Hyea Kyeong Kim),최일영(Il Young Choi) 한국지능정보시스템학회 2009 지능정보연구 Vol.15 No.1

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서는 정적 및 동적인 상황 정보의 양이 무한대로 늘어나게 됨에 따라, 추천서비스에 있어서 정보 과부하 문제와 프라이버시 침해 문제가 중요한 문제로 대두되고 있다. 따라서 본 연구에서는 이러한 문제점을 해결하기 위하여 서버와의 교신 없이 고객 중심의 자체적인 정보처리와 고객들간 직접 커뮤니케이션을 통하여, 효율적이고 안전한 정보 획득이 가능하도록 P2P방식의 협업을 통하여 선호도가 유사한 다른 고객들의 상품에 대한 평가정보가 전달되는 추천서비스를 제안하였다. 제안한 추천방식은 협업필터링의 기본 법칙을 따르고 있지만, 현재 센서 네트워크에 접속해 있는 전체 고객를 대상으로 이웃 고객을 탐색하는 방법대신에 목표 고객 주위의 가까운 이웃을 지역적으로 탐색하는 방법을 채택하여 성능의 저하없이 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 실시간 추천이 가능하도록 하였다. 또한 유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 적용가능한 프로토타입의 통합 네트워크 시스템의 구현을 통해 실세계 상점에서 유비쿼터스 컴퓨팅 기술의 활용 가능성을 제시하였다. 마지막으로 실제 모바일 회사의 데이터를 이용한 실험을 통하여 그 특징을 제시함으로써 향후 유비쿼터스 서비스 애플리케이션의 범용적인 추천모델을 제공하고자 한다. As the collected information which is static or dynamic is infinite in ubiquitous computing environments, information overload and invasion of privacy have been pressing issues in the recommendation service. In this study, we propose a recommendation service procedure through P2P, The P2P helps customer to obtain effective and secure product information because of communication among customers who have the similar preference about the products without connection to server. To evaluate the performance of the proposed recommendation service, we utilized real transaction and product data of the Korean mobile company which service character images. We developed a prototype recommender system and demonstrated that the proposed recommendation service makes an effect on recommending product in the ubiquitous environments. We expect that the information overload and invasion of privacy will be solved by the proposed recommendation procedure in ubiquitous environment.

재래시장 활성화를 위한 u-Market 시스템 아키텍처 설계 및 시스템 개발

김재경(Jae Kyeong Kim),최일영(Il Young Choi),채경희(Kyung Hee Chae),김혜경(Hyea Kyeong Kim),지용구(Yong Gu Ji),정혜정(Hye Jung Jung) 한국지능정보시스템학회 2008 지능정보연구 Vol.14 No.2

재래시장은 서민적 성격이 강한 유통 시장으로 인터넷 유통 채널의 등장 및 고객의 구매패턴의 변화로 인해 경쟁력을 상실해 가고 있다. 지역 경제의 중심지인 재래시장의 침체는 지역경제 위축의 요인으로 작용하고 있다. 이와 같은 문제에 대한 해결 방안으로써, 본 연구에서는 U-Market 시스템을 제안하였다. u-Market 시스템은 재래시장에 시간과 장소의 제약 없이 고객과 커뮤니케이션이 가능한 유비쿼터스 컴퓨팅 기술을 적용한 시스템으로써, 재래시장을 활성화하는데 그 목적이 있다. 본 연구에서 제안한 u-market 시스템은 재래시장 정보 및 위치 정보를 제공함으로써, 고객이 원하는 시장의 주요 정보를 쉽게 획득할 수 있도록 한다. 또한 원하는 시장 정보를 볼 수 있는 지도 서비스를 제공하며, 고객의 현재 위치, 날씨 등의 상황정보를 기반으로 사용자가 가장 선호할 만한 상품 및 매장을 추천함으로써 정보 검색에 소요되는 시간 및 노력을 감소시켜 준다. Traditional market which is characterized by the folksy retailing market has lost its competitiveness rapidly due to the emergence of the Internet and the change of customer’s purchasing behavior. The recession of the traditional market contracts the regional economy. We suggest a u-Market, a traditional market with ubiquitous computing capability, to revitalize traditional market. The suggested u-Market system applies ubiquitous computing technologies characterized by communications between customers and objects without limitations of time and location. The proposed u-Market system offers location information and specific contents of traditional market to customers. Furthermore, u-Market system recommends the store and product list that customers are likely to visit and purchase based on their contexts, so they can save their time and effort to search the products or contents.

사회 네트워크 분석을 이용한 충성고객과 이탈고객의 구매 특성 비교 연구

김재경(Jae Kyeong Kim),최일영(Il Young Choi),김혜경(Hyea Kyeong Kim),김남희(Nam Hee Kim) 한국경영과학회 2009 經營 科學 Vol.26 No.1

Customer retention has been a pressing issuefor companies to get and maintain the loyal customers in the competing environment. Lots of researchers make effort to seek the characteristics of the churning customers and the loyal customers using the data mining techniques such as decision tree. However, such existing researches don't consider relationships among customers. Social network analysis has been used to search relationships among social entities such as genetics network, traffic network, organization network andso on. In this study, a customer network is proposed to investigate the differences of network characteristics of churning customers and loyal customers. The customer networks are constructed by analyzing the real purchase data collected from a Korean cosmetic provider. We investigated whether the churning customers and the loyal customers have different degree centralities and densitiesof the customer networks. In addition, we compared products purchased by the churning customers and those by the loyal customers. Our data analysis results indicate that degree centrality and density of the churning customer network are higher than those of the loyal customer network, and the various products are purchased by churning customers rather than by the loyal customers. We expect that the suggested social network analysis is used to as a complementary analysis methodology with existing statistical analysis and data mining analysis.

블로그 인텔리전스

김재경(Jae Kyeong Kim),김혜경(Hyea Kyeong Kim),오혁(Hyouk O) 한국IT서비스학회 2008 한국IT서비스학회지 Vol.7 No.3

  The rapid growth of blog has caused information overload where bloggers in the virtual community space are no longer able to effectively choose the blogs they are exposed to. Recommender systems have been widely advocated as a way of coping with the problem of information overload in e-business environment. Collaborative Filtering (CF) is the most successful recommendation method to date and used in many of the recommender systems. In this research, we propose a CF-based recommender system for bloggers to find their similar bloggers or preferable virtual community without burdensome search effort. For such a purpose, we apply the “Interest Value” to CF recommender systems. The Interest Value is the quantity value about users’ transaction data in virtual community, and can measure the opinion of users accurately. Based on the Interest Value, the neighborhood group is generated, and virtual community list is recommended using the Community Likeness Score (ClS). Our experimental results upon real data of Korean Blog site show that the methodology is capable of dealing with the information overload issue in virtual community space. And Interest Value is proved to have the potential to meet the challenge of recommendation methodologies in virtual community space.

철강 연주공정에서 데이터마이닝을 이용한 품질제어 방법에 관한 연구

김재경(Jae Kyeong Kim),권택성(Taeck Sung Kwon),최일영(Il Young Choi),김혜경(Hyea Kyeong Kim),김민용(Min-Yong Kim) 한국IT서비스학회 2011 한국IT서비스학회지 Vol.10 No.3

The smelting and the continuous casting of steel are important processes that determine the quality of steel products. Especially most of quality defects occur during solidification of the steel continuous casting process Although quality control techniques such as six sigma, SQC, and TQM can be applied to the continuous casting process for improving quality of steel products, these techniques don’t provide real-time analysis to identify the causes of defect occurrence. To solve problems, we have developed a detection model using decision tree which identified abnormal transactions to have a coarse grain structure. And we have compared the proposed model with models using neural network and logistic regression. Experiments on steel data showed that the performance of the proposed model was higher than those of neural network model and logistic regression model. Thus, we expect that the suggested model will be helpful to control the quality of steel products in real-time in the continuous casting process.

An Extended Content-based Procedure to Solve a New Item Problem

Moon Kyoung Jang(장문경),Hyea Kyeong Kim(김혜경),Jae Kyeong Kim(김재경) 한국지능정보시스템학회 2008 지능정보연구 Vol.14 No.4

현재 다양한 신상품의 잦은 출시로 인해 고객들은 자신이 원하는 신상품을 찾는데 어려움을 겪고 있다. 또한 기업들은 신상품을 구매할 가능성이 높은 고객을 찾는데 많은 노력을 기울이고 있는 상황에서 고객의 선호에 부합하는 신상품을 찾도록 도와주는 추천시스템에 대한 요구가 대두되고 있다. 본 연구는 신상품 추천을 위해 상품 특성을 추출하여 다차원 속성 공간에 표현하고 이를 바탕으로 선호영역(Preference Boundary)를 제시하였다. 다시 말해 고객들이 과거 구매한 상품의 속성을 바탕으로 고객의 선호 영역을 형성하고, 신상품의 속성이 선호 영역 내에 위치하면 추천이 이루어지는 방법을 제시하였다. 선호 영역을 형성하는 과정은 크게 선호영역의 중심점을 구하는 단계와 선호영역의 범위를 구하는 단계로 구성되는데, 이 연구에서는 선호영역의 범위를 구하는 단계로 t-분포를 이용하는 방법, 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법, 그리고 중심점과 구매 상품들 간의 평균 거리를 이용하는 방법을 제시하였다. 제시된 방법들의 성능을 평가하기 위해 신상품 출시와 구매가 잦은 모바일 이미지 거래 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다. 이 논문에서 제시한 각 방법들의 성능을 비교해본 결과 목표 고객의 중심점과 구매 상품과의 가장 먼 거리와 가까운 거리를 이용하는 방법으로 각 상품별 선호영역의 적정한 범위를 구하였을 때, 신상품 추천의 정확도가 향상되는 것으로 분석되었다. Nowadays various new items are available, but limitation of searching effort makes it difficult for customers to search new items which they want to purchase. Therefore new item providers and customers need recommendation systems which recommend right items for right customers. In this research, we focus on the new item recommendation issue, and suggest preference boundary- based procedures which extend traditional content-based algorithm. We introduce the concept of preference boundary in a feature space to recommend new items. To find the preference boundary of a target customer, we suggest heuristic algorithms to find the centroid and the radius of preference boundary. To evaluate the performance of suggested procedures, we have conducted several experiments using real mobile transaction data and analyzed their results. Some discussions about our experimental results are also given with a further research area.

유아교육 박람회에서 데이터마이닝 기법을 이용한 전시 관람 행동 패턴 분석

정민규(Min Kyu Jung),김혜경(Hyea Kyeong Kim),최일영(Il Young Choi),이경전(Kyoung Jun Lee),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국지능정보시스템학회 2011 지능정보연구 Vol.17 No.2

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 이처럼 전시회의 중요성이 점점 커짐에 따라, 국내 전시 산업은 많은 양적 성장을 이뤄왔다. 그러나, 양적 성장에 비해 전시 산업의 질적 성장은 이에 미치지 못하는 실정이다. 따라서 전시회의 질정 성장을 이루기 위해서는 관람객의 행동 패턴을 이해하여 관람객들의 전시 관람 수준과 만족도를 높일 필요성이 있다. 본 연구에서는 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 다음과 같은 연구 프레임워크를 사용한다. 첫 번째 단계는 본 연구의 방법론을 적용하기 적합한 전시회를 선정하는 단계이다. 두 번째 단계는 관찰 조사 방법을 수행하는 단계이다. 마지막 세 번째 단계는 수집된 자료들을 분석하는 단계이다. 분석 단계에서는 부스들의 개별 특성을 파악하였고, 더 나아가 관람객들의 전시 관람 행동 패턴을 분석하기 위해 데이터마이닝 기법을 사용하였다. 본 연구의 결과는 전시 기획자에게 유용한 정보를 제공할 뿐만 아니라 참관객들이 원하는 정보를 원하는 방식으로 제공하는 개인화 서비스를 가능하게 하여 궁극적으로 전시회 관람의 질과 만족도를 크게 향상시킬 수 있을 것이라고 기대한다.