빅 데이터 처리를 위한 적응적 사용자 및 토픽 모델링 기반 자동 TV 프로그램 추천시스템

김은희(Kim, EunHui),김문철(Kim, Munchurl) 한국방송·미디어공학회 2015 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2015 No.7

최근 TV 서비스의 가입자 및 TV 프로그램 콘텐츠의 급격한 증가에 따라 빅데이터 처리에 적합한 추천 시스템의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문은 사용자들의 간접 평가 데이터 기반의 추천 시스템 디자인 시, 누적된 사용자의 과거 이용내역 데이터를 저장하지 않고 새로 생성된 사용자 이용내역 데이터를 학습하는 효율적인 알고리즘이면서, 시간 흐름에 따라 사용자들의 선호도 변화 및 TV 프로그램 스케줄 변화의 추적이 가능한 토픽 모델링 기반의 알고리즘을 제안한다. 빅데이터 처리를 위해서는 분산처리 형태의 알고리즘을 피할 수 없는데, 기존의 연구들 중 토픽 모델링 기반의 추론 알고리즘의 병렬분산처리 과정중에 핵심이 되는 부분은 많은 데이터를 여러 대의 기계에 나누어 병렬분산 학습하면서 전역변수 데이터를 동기화하는 부분이다. 그런데, 이러한 전역데이터 동기화 기술에 있어, 여러 대의 컴퓨터를 병렬분산처리하기위한 하둡 기반의 시스템 및 서버-클라이언트간의 중재, 고장 감내 시스템 등을 모두 고려한 알고리즘들이 제안되어 왔으나, 네트워크 대역폭 한계로 인해 데이터 증가에 따른 동기화 시간 지연은 피할 수 없는 부분이다. 이에, 본 논문에서는 빅데이터 처리를 위해 사용자들을 클러스터링하고, 클러스터별 제안 알고리즘으로 전역데이터 동기화를 수행한 것과 지역 데이터를 활용하여 추론 연산한 결과, 클러스터별 지역별 TV프로그램 시청 토큰 별 은닉토픽 할당 테이블을 유지할 때 추천 성능이 더욱 향상되어 나오는 결과를 확인하여, 제안된 구조의 추천 시스템 디자인의 효율성과 합리성을 확인할 수 있었다.

협업 필터링을 이용한 순위 정렬 모델 기반 (IP)TV 프로그램 자동 추천

김은희(Eunhui Kim),표신지(ShinJee Pyo),김문철(Munchurl Kim) 한국방송·미디어공학회 2009 방송공학회논문지 Vol.14 No.2

Due to the rapid increase of available contents via the convergence of broadcasting and internet, the efficient access to personally preferred contents has become an important issue. In this paper, for recommendation scheme for TV programs using a collaborative filtering technique is studied. For recommendation of user preferred TV programs, our proposed recommendation scheme consists of offline and online computation. About offline computation, we propose reasoning implicitly each user’s preference in TV programs in terms of program contents, genres and channels, and propose clustering users based on each user’s preferences in terms of genres and channels by dynamic fuzzy clustering method. After an active user logs in, to recommend TV programs to the user with high accuracy, the online computation includes pulling similar users to an active user by similarity measure based on the standard preference list of active user and filtering-out of the watched TV programs of the similar users, which do not exist in EPG and ranking of the remaining TV programs by proposed rank model. Especially, in this paper, the BM (Best Match) algorithm is extended to make the recommended TV programs be ranked by taking into account user’s preferences. The experimental results show that the proposed scheme with the extended BM model yields 62.1% of prediction accuracy in top five recommendations for the TV watching history of 2,441 people.

사람이 개입된 기계번역 테이블 QA 데이터셋 구축 및 언어모델 품질 평가

김은희(Eunhui Kim),이승우(Seungwoo Lee),최명석(Myung-seok Choi),김경민(Kyungmin Kim),김성찬(Seongchan Kim),이민호(Minho Lee) 한국정보과학회 2023 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2023 No.12

적응적 사용자 및 토픽 모델링 기반의 자동 TV 프로그램 추천

김은희(Kim, EunHui),표신지(Pyo, Shinjee),김문철(Kim, Munchurl) 한국방송·미디어공학회 2012 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2012 No.7

시간 흐름에 따라 TV 프로그램 스케줄은 변화하고 스케줄의 변화는 사용자 선호에 영향을 미친다. 이러한 스케줄 변화에 따른 토픽의 흐름이 사용자 선호도에 미치는 영향 외에도, 개성에 따른 선호도의 변화는 개인별 차이가 크다. 본 논문은 사용자 선호도 변화에 적응적으로 대응하면서 시간 변화에도 일정한 관심을 보이는 사용자의 선호도에는 가중치를 더한 모델을 목표로 한다. 따라서 제안 모델은 현재의 시청 데이터를 기준으로 한 사용자별 선호도의 선행 정보(prior)로 이전 시청선호를 두었고, 선호도 변화와 일관성을 고려하여 하나의 시청길이에 대한 선호도뿐만 아니라 여러 시청 길이의 선호도를 결합한 선호도를 구성할 수 있는 확장성 있는 모델을 제시한다. 선호도의 일관성에 대한 가중치 연산에 있어 전체 확률모델의 확률을 향상시키는 연산을 통해 정교성을 더한 모델을 제시한다. 실제 사용자들이 시청한 데이터인 2011 TNMS데이터를 기준으로 제안 모델의 성능을 확인한 결과, 기존의 LDA, MDTM모델 보다 나은 성능을 보임을 확인할 수 있었으며, 1주일 단위 추천결과, 5개 추천 시, 최대 67.9%의 추천 정확도를 확인할 수 있었다.

협업 필터링 Latent Topic기반 Automatic TV Recommendation

김은희(Kim, EunHui),표신지(Pyo, Shinjee),김문철(Kim, Munchurl) 한국방송·미디어공학회 2011 한국방송공학회 학술발표대회 논문집 Vol.2011 No.11

최근 화두가 되고 있는 스마트 폰 앱의 관심으로 스마트 TV의 앱에 대한 관심도 함께 증가하고 있다. TV시청 이용자들의 편의를 위해 증가하고 있는 수많은 채널과 콘텐츠 중, 개인 사용자의 이용 습관 및 대중의 선호 프로그램을 고려하여, 편리하게 원하는 TV프로그램에 접근하도록 해 주는 TV 앱이 있다면 이는 매우 중요한 기능으로 자리 잡을 가능성이 높을 것으로 예상된다. 이에 본 논문은 사용자의 시청 이용행태를 기반으로 주제모델링 기술의 고전적 모델인 LDA을 기반으로 협업필터링을 결합한 TV 선호 프로그램 추천 알고리듬을 제안한다. 개인의 관심 선호도는 일반적으로 특정 개수로 한정지어지는 특성을 고려하여, 개인 선호도 특성이 구별 되도록 두 가지 방법을 적용하였다. 하나는 개인 선호도 프로파일의 특정 상위 주제만을 고려하는 것이고, 또 다른 하나는 개인별 주제에 대한 선호도의 다양성이 드러나도록 비대칭 하이퍼-파라미터를 갖는 LDA를 사용 하였다. 실험 결과, 두 가지 방식에 대해 사용자의 실제 TV시청 이용내역 데이터를 기반으로 추천 성능의 향상을 평균 Precision 값을 측정하여 확인하였다. 또한, 본 논문에서는 주제 모델링을 통해 학습된 각 주제의 상위 확률의 TV 프로그램들을 분석한 결과, 하나의 주제가 개인별 시청의 특성 보다는 가족단위의 시청 특성을 드러냄을 확인할 수 있었다.

LDA 기반 은닉 토픽 추론을 이용한 TV 프로그램 자동 추천

김은희(Eunhui Kim),표신지(Shinjee Pyo),김문철(Munchurl Kim) 한국방송·미디어공학회 2012 방송공학회논문지 Vol.17 No.2

With the advent of multi-channel TV, IPTV and smart TV services, excessive amounts of TV program contents become available at users’ sides, which makes it very difficult for TV viewers to easily find and consume their preferred TV programs. Therefore, the service of automatic TV recommendation is an important issue for TV users for future intelligent TV services, which allows to improve access to their preferred TV contents. In this paper, we present a recommendation model based on statistical machine learning using a collaborative filtering concept by taking in account both public and personal preferences on TV program contents. For this, users’ preference on TV programs is modeled as a latent topic variable using LDA (Latent Dirichlet Allocation) which is recently applied in various application domains. To apply LDA for TV recommendation appropriately, TV viewers’s interested topics is regarded as latent topics in LDA, and asymmetric Dirichlet distribution is applied on the LDA which can reveal the diversity of the TV viewers’ interests on topics based on the analysis of the real TV usage history data. The experimental results show that the proposed LDA based TV recommendation method yields average 66.5% with top 5 ranked TV programs in weekly recommendation, average 77.9% precision in bimonthly recommendation with top 5 ranked TV programs for the TV usage history data of similar taste user groups.

시설재배지 작물별 질소 수지평가

김은희(Eunhui Kim),이현민(Hyunmin Lee),김길원(Gil Won Kim) 한국토양비료학회 2022 한국토양비료학회 학술발표회 초록집 Vol.2022 No.10

홈족의 셀프 메디케이션을 위한 제품서비스시스템 제안: 복약 지원 정수기 서비스

김은희(Eunhui Kim),서교윤(Kyoyoon Seo),강효진(Hyo-Jin Kang) 한국디자인학회 2020 한국디자인학회 학술발표대회 논문집 Vol.2020 No.6

비대면 협력학습에 참여한 대학생의 상호작용 경험에 관한 사례 연구

김은희(Eunhui Kim),김영순(Youngsoon Kim) 중앙대학교 한국교육문제연구소 2022 한국교육문제연구 Vol.40 No.4

본 연구의 목적은 비대면 협력학습에 참여한 대학생들의 사례를 중심으로 학습자들의 상호작용 경험을 제시하고 이를 토대로 수업 운영에 대한 시사점을 고찰하는 데 있다. 비대면 수업에서 협력학습을 실시하는 경우 학습자들의 상호작용이 강조된다는 선행연구를 기반으로 하여 수업 사례에서 학습자들의 상호작용이 어떻게 이루어지는지, 그리고 상호작용에 영향을 미치는 맥락이 무엇인지를 살펴보았다. 연구 참여자 6인과의 심층면담을 통해 주자료를 수집하였고 수업 소감문, 보고서 등을 참고하여 자료를 분석하고 이를 바탕으로 상호작용 경험의 의미를 해석하였다. 연구 결과 연구 참여자들의 상호작용 경험은 ‘성장과 연결의 기회’와 ‘제한된 상호작용에 대한 아쉬움’의 두 가지로 도출되었다. 연구 참여자들은 비대면 수업이지만 능동적 학습자로 성장하고 온라인 공간에서도 동료 학습자들과 소통하여 연결되는 경험을 하는 동시에 수업 설계의 미흡함으로 인해 시간의 촉박함, 한정된 피드백 등 상호작용의 한계를 경험하였다. 연구 결과를 토대로 학습자가 주체적으로 참여할 수 있는 다양한 활동이 제시되는 수업 설계, 학습자들의 사회•정서적 상호작용을 촉진할 수 있는 환경 마련, 충분하고 체계적인 활동 시간 구성, 동료 학습자 및 교수자와의 질적인 상호피드백 등이 필요함을 논의하였다. The purpose of this study is to present learners interaction experience, focusing on the cases of university students who participated in non-face-to-face cooperative learning, and to consider implications for class operation based on such experience. Based on the preceding research that the interaction of learners is emphasized when cooperative learning is conducted in non-face-to-face classes, the interaction of learners in class cases and the context affecting the interaction were examined. The main data were collected through in-depth-interviews with six research participants. The data were analyzed by referring to class impressions and reports, upon which the meaning of the interaction experience was interpreted. As a result of the study, interaction experience was derived into two categories: opportunities for growth and connection and regret for finite interactions. Although it was a non-face-to-face class, the research participants developed into active learners and experienced communication and connection with fellow learners even in the online space, while experiencing limitations in interaction such as time pressure and limited feedback due to insufficient class design. Based on the research results, this study proffered a class design that presents various activities in which learners can independently participate, the preparation of an environment that can promote social and emotional interactions of learners, organization of sufficient and systematic activity time, and qualitative interaction with fellow learners and instructors. The need for feedback was discussed.

딥 러닝 모델의 경량화 기술 동향

김은희(Eunhui Kim),이경하(Kyong-Ha Lee),성원경(Won-Kyong Sung) 한국정보과학회 2020 정보과학회지 Vol.38 No.8