순차 연관 규칙을 이용한 개인화된 전시 부스 추천 방법

문현실(Hyun Sil Moon),정민규(Min Kyu Jung),김재경(Jae Kyeong Kim),김혜경(Hyea Kyeong Kim) 한국지능정보시스템학회 2010 지능정보연구 Vol.16 No.4

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.

A personalized recommendation procedure with contextual information

Hyun Sil Moon(문현실),Il Young Choi(최일영),Jae Kyeong Kim(김재경) 한국지능정보시스템학회 2015 지능정보연구 Vol.21 No.1

As personal devices and pervasive technologies for interacting with networked objects continue to proliferate, there is an unprecedented world of scattered pieces of contextualized information available. However, the explosive growth and variety of information ironically lead users and service providers to make poor decision. In this situation, recommender systems may be a valuable alternative for dealing with these information overload. But they failed to utilize various types of contextual information. In this study, we suggest a methodology for context-aware recommender systems based on the concept of contextual boundary. First, as we suggest contextual boundary-based profiling which reflects contextual data with proper interpretation and structure, we attempt to solve complexity problem in context-aware recommender systems. Second, in neighbor formation with contextual information, our methodology can be expected to solve sparsity and cold-start problem in traditional recommender systems. Finally, we suggest a methodology about context support score-based recommendation generation. Consequently, our methodology can be first step for expanding application of researches on recommender systems. Moreover, as we suggest a flexible model with consideration of new technological development, it will show high performance regardless of their domains. Therefore, we expect that marketers or service providers can easily adopt according to their technical support.

스마트 전시 환경에서 프로모션 적용 사례 및 분석

문현실(Hyun Sil Moon),김남희(Nam Hee Kim),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국지능정보시스템학회 2012 지능정보연구 Vol.18 No.3

세계가 급변하고 시시각각 발전하는 기술 속에서 전시 산업은 국가와 기업의 중요한 홍보 수단으로 부각되고 있다. 특히, 전시회에 참여하는 참여업체는 상품 또는 서비스를 전시하고 메시지를 전달하기 위해 마련된 개별 전시공간을 통해 기업들과 소비자들에게 단기간에 신제품과 신기술에 대한 정보를 제공할 수 있으며 국내외 시장의 욕구와 추세변화 및 경쟁업체들에 대한 정보를 파악할 수 있다. 참여업체들은 이러한 참가 목적의 달성을 위해 다양한 프로모션을 계획하고 실행하며 프로모션 정보를 참관객에게 실시간으로 제공할 수 있는 스마트 전시 환경의 구축은 이전보다 다양한 프로모션 기법의 적용 및 실행을 가능하게 하였다. 하지만, 이러한 스마트 전시 환경의 발전에도 불구하고 현재 실행되고 있는 프로모션은 참관객의 욕구나 목표에 대한 이해가 부족한 상태에서 무차별적인 매스마케팅 형태로 진행되어 그 본래의 목적을 상실하고 있다. 따라서, 본 연구에서는 참여업체의 차별화된 프로모션의 계획과 실행을 위해 기존에 널리 사용되는 마케팅 기법인 STP 전략의 프로세스를 도입하여 스마트 전시 환경에서 프로모션에 적합한 참관객을 자동적으로 선정하여 프로모션 정보를 제공하는 시스템을 제안하였다. 특히, 본 연구에서는 다음과 같은 스마트 전시회의 특성을 고려한다. 먼저, 전시회는 전시업체가 관람객과 상호작용하기 위해 모인 일시적이고 시간에 민감한 시장이다. 따라서, 불충분한 기존 참관객의 정보를 이용하는 것이 아닌 신규 참관객 분석의 관점에서 서비스를 제공할 수 있어야 한다. 두 번째로, 스마트 전시 환경에서는 참관객의 정보를 실시간으로 획득할 수 있다는 장점이 있는 반면에 데이터의 분석 및 서비스의 제공이 실시간으로 이루어져야 한다. 마지막으로, 참관객이 스마트 전시 환경에서 만들어 내는 데이터를 활용하는 기법이 필요하다. 스마트 전시 환경에서는 유용한 데이터를 실시간으로 획득할 수 있어 참관객이 전시회 내에서 하는 활동을 분석하는 행위적 세분화에 근거한 접근방식이 필요하다. 이러한 특성을 고려하여 본 연구에서는 제안한 시스템을 실제 전시회에 파일럿 시스템 형태로 적용하여 참관객을 실시간으로 분류 및 분석하고 각 메시지에 대한 성과를 측정하는 실험을 진행하였다. 그 결과, 전시 참관객의 행동 패턴을 4가지로 분류하여 각 군집별 특성을 프로모션 메시지의 성과로 측정하여 그에 적합한 프로모션 전략을 도출하였다. 이러한 프로모션 전략은 실제 전시 참여업체의 프로모션 기획 및 실행에 중요한 전략적 도구로 사용되어 프로모션 성과를 높일 수 있을 것으로 기대된다.

소셜 네트워크 서비스 기반의 POS 시스템 설계 및 개발

윤정현(Jung Hyun Yoon),문현실(Hyun Sil Moon),김재경(Jae Kyeong Kim),최주철(Ju Cheol Choi) 한국IT서비스학회 2015 한국IT서비스학회지 Vol.14 No.2

Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.

토픽 모델링에 기반한 온라인 상품 평점 예측을 위한 온라인 사용 후기 분석

박상현(Sang Hyun Park),문현실(Hyun Sil Moon),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국IT서비스학회 2017 한국IT서비스학회지 Vol.16 No.3

Customers have been affected by others’ opinions when they make a purchase. Thanks to the development of technologies, people are sharing their experiences such as reviews or ratings through online or social network services, However, although ratings are intuitive information for others, many reviews include only texts without ratings. Also, because of huge amount of reviews, customers and companies can’t read all of them so they are hard to evaluate to a product without ratings. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict ratings based on reviews for a product. In a methodology, we first estimate the topic-review matrix using the Latent Dirichlet Allocation technic which is widely used in topic modeling. Next, we predict ratings based on the topic-review matrix using the artificial neural network model which is based on the backpropagation algorithm. Through experiments with actual reviews, we find that our methodology can predict ratings based on customers’ reviews. And our methodology performs better with reviews which include certain opinions. As a result, our study can be used for customers and companies that want to know exactly a product with ratings. Moreover, we hope that our study leads to the implementation of future studies that combine machine learning and topic modeling.

A Network Analysis of Information Exchange using Social Media in ICT Exhibition

Ki Mok Ha(하기목),Hyun Sil Moon(문현실),Il Young Choi(최일영),Jae Kyeong Kim(김재경) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.2

The proliferation of using social media and social networking services affects the lifestyles of people. These phenomena are useful to companies that wish to promote and advertise new products or services through these social media; these social media venues also come with large amounts of user data. However, studies that analyze the data of social media within the perspective of information exchanges are hard to find. Much of the previous research in this area is focused on measuring the performance of exhibitions using general statistical approaches and piecemeal measures. Therefore, in this study, we want to analyze the characteristics of information exchanges in social media by using Twitter data sets, which are relating to the Mobile World Congress (MWC). Using this methodology provides exhibition organizers and exhibitors to objectively estimate the effect of social media, and establish strategies with social media use. Through a user network analysis, we additionally found that social attributes are as important as the popular attribute regarding the sustainability of information exchanges. Consequently, this research provides a network analysis using the data derived from the use of social media to communicate information regarding the MWC exhibition, and reveals the significance of social attributes such as the degree and the betweenness centrality regarding the sustainability of information exchanges.

의사결정나무에 기반한 취업지원자의 지원결과 분석

전상홍(Jeon Snag Hong),문현실(Moon Hyun Sil),김재경(Kim Jae Kyeong) 한국IT서비스학회 2019 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2019 No.2

트랜잭션 기반 추천 시스템에서 워드 임베딩을 통한 도메인 지식 반영

최영제 ( Yeoungje Choi ),문현실 ( Hyun Sil Moon ),조윤호 ( Yoonho Cho ) 한국지식경영학회 2020 지식경영연구 Vol.21 No.1

In the studies for the recommender systems which solve the information overload problem of users, the use of transactional data has been continuously tried. Especially, because the firms can easily obtain transactional data along with the development of IoT technologies, transaction-based recommender systems are recently used in various areas. However, the use of transactional data has limitations that it is hard to reflect domain knowledge and they do not directly show user preferences for individual items. Therefore, in this study, we propose a method applying the word embedding in the transaction-based recommender system to reflect preference differences among users and domain knowledge. Our approach is based on SAR, which shows high performance in the recommender systems, and we improved its components by using FastText, one of the word embedding techniques. Experimental results show that the reflection of domain knowledge and preference difference has a significant effect on the performance of recommender systems. Therefore, we expect our study to contribute to the improvement of the transaction-based recommender systems and to suggest the expansion of data used in the recommender system.

Doc2Vec 모형에 기반한 자기소개서 분류 모형 구축 및 실험

김영수(Young Soo Kim),문현실(Hyun Sil Moon),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국IT서비스학회 2020 한국IT서비스학회지 Vol.19 No.1

Job seekers are making various efforts to find a good company and companies attempt to recruit good people. Job search activities through self-introduction essay are nowadays one of the most active processes. Companies spend time and cost to reviewing all of the numerous self-introduction essays of job seekers. Job seekers are also worried about the possibility of acceptance of their self-introduction essays by companies. This research builds a classification model and conducted an experiments to classify self-introduction essays into pass or fail using deep learning and decision tree techniques. Real world data were classified using stratified sampling to alleviate the data imbalance problem between passed self-introduction essays and failed essays. Documents were embedded using Doc2Vec method developed from existing Word2Vec, and they were classified using logistic regression analysis. The decision tree model was chosen as a benchmark model, and K-fold cross-validation was conducted for the performance evaluation. As a result of several experiments, the area under curve (AUC) value of PV-DM results better than that of other models of Doc2Vec, i.e., PV-DBOW and Concatenate. Furthmore PV-DM classifies passed essays as well as failed essays, while PV_DBOW can not classify passed essays even though it classifies well failed essays. In addition, the classification performance of the logistic regression model embedded using the PV-DM model is better than the decision tree-based classification model. The implication of the experimental results is that company can reduce the cost of recruiting good d job seekers. In addition, our suggested model can help job candidates for pre-evaluating their self-introduction essays.

오이를 이용한 기능성 식초 음료 개발

홍성민(Sung-Min Hong),문현실(Hyun-Sil Moon),이주혜(Ju-Hye Lee),이해인(Hae-In Lee),정지혜(Ji-Hye Jeong),이미경(Mi-Kyung Lee),서권일(Kwon-Il Seo) 한국식품영양과학회 2012 한국식품영양과학회지 Vol.41 No.7

남아도는 오이의 활용도 및 그 부가가치를 높이기 위하여 오이 식초를 제조한 후 이화학적 성분을 분석하고, 항산화 및 숙취해소 효능과 같은 기능성을 조사하였다. 초기당도를 15°Brix가 되도록 조절하여 25℃에서 알코올 발효하였을 때, 발효 6일째에 7.8%의 최대 알코올 함량을 얻었으며, 이를 다시 30℃에서 12일간 초산발효 하여 산도 5.8%의 식초를 얻었다. 오이 식초의 주요 유리당은 glucose 및 fructose로 그 함량은 각각 3,067.26 및 395.73 ㎎%였고, 주요 유기산은 acetic acid 및 succinic acid로 그 함량은 각각 4410.5 및 841.11 ㎎%이었다. 오이 식초의 유리아미노산 총 함량은 181.45 ㎍/㎖이었고, 이 중 citrulline, valine, aspartic acid, asparagine 및 ornithine이 주된 아미노산이었으며, 무기성분은 K, Ca, Mg와 같은 알칼리성 원소를 다량 함유하고 있는 것으로 나타났다. 또한 DPPH, ABTS? 라디칼 소거능, 환원력 및 β-carotene bleaching과 같은 실험방법을 통해 오이 식초의 항산화 활성을 측정한 결과 높은 활성을 나타내었으며, 오이 식초의 주요 항산화 활성성분인 폴리페놀의 함량은 40.14 ㎎/100 ㎖이었다. 한편, 오이 식초는 급성으로 알코올을 투여한 흰쥐의 간조직 중 알데히드 탈수소효소활성을 높임으로써 혈장 중 아세트알데히드 농도를 효과적으로 낮추었다. 따라서 본 연구결과를 통해 오이를 주원료로 하여 제조한 오이 식초는 상당한 항산화 및 숙취해소 효과가 있는 것으로 판단되며, 이를 기능성식품 소재로 활용이 가능하리라 생각된다. This study was performed to develop functional vinegar by using cucumbers through two stages of fermentation. The alcohol content was maximized (7.8%) after 6-days of alcohol fermentation at 25℃ by adjusting the initial sugar concentration to 15°Brix, and vinegar with an acidity of 5.8% was obtained after 12-days of acetic acid fermentation at 30℃. The major sugars in the produced vinegar were glucose and fructose, which were present in concentrations of 3,067.26 and 395.73 ㎎%, respectively. The major organic acids were acetic acid and succinic acid, which were present in concentrations of 4,410.5 and 841.11 ㎎%, respectively. The total free amino acid content of the cucumber vinegar was 181.45 ㎍/㎖ and citrulline, valine, aspartic acid, asparagine, and ornithine were the major amino acids. The inorganic components included various alkaline elements, such as K, Ca, and Mg. In addition, experimental methods to assess the DPPH and ABTS? radical-scavenging ability, reducing power, and β-carotene bleaching activity showed that the cucumber vinegar had strong antioxidant properties. The total polyphenol content, which are the major components responsible for the antioxidant activities of the cucumber vinegar, was 40.14 ㎎/100 ㎖. The cucumber vinegar showed significantly higher hepatic aldehyde dehydrogenase activity when compared to the alcoholic control (negative) and the marketing drink (positive), resulting in decreased plasma acetaldehyde concentrations in rats. These results demonstrate that cucumber vinegar possesses antioxidant properties and holds great promise for use in preventing hangovers.