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조수필(Su-phil Cho),최윤종(Yun-jong Choi),문혜영(Hye-young Moon),장우정(Woo-jung Chang),김미경(Mi-kyung Kim),임현일(Hyun-il Lim),안창모(Chang-mo Ahn),서지윤(Ji-yoon Seo),유재원(Jae-won Yoo),손종수(Jong-soo Sohn) 한국IT서비스학회 2021 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.-
최근, 요리 레시피를 공유하는 커뮤니티 및 영상 컨텐츠 시장이 지속적으로 성장함과 동시에 코로나19 이후 가정에서 직접 요리를 하는 인구 수가 크게 증가하면서, 원하는 레시피를 검색하여직접 요리를 하는 방법이 더욱 보편화되고 있다. 하지만, 다양한 레시피 중에서 각 유저가 가장좋아할 만한 요리를 선별하여 맞춤 추천하는 서비스는 제공되지 못하고 있다. 본 논문에서는 식품및 레시피 간의 유사도를 분석할 수 있는 Food2Vec 기법을 활용하여 레시피를 추천하는 서비스를 소개한다. 본 서비스는 요리를 하려는 유저의 특성과 레시피의 특성을 동시에 고려함으로써, 각 유저 별로 개인화된 레시피를 추천할 수 있도록 설계하였다. 본 논문에서 소개하는 서비스는약 1300여 종의 레시피를 추천할 수 있으며, 향후 실 서비스 적용을 통해 비대면 레시피 추천 서비스로 활용될 것으로 기대한다.
TFT를 활용한 수요 예측 기반 온라인 쇼핑몰 가격 최적화
조수필(Cho Su-phil),최윤종(Choi Yun-jong),문혜영(Moon Hye-young),손종수(Sohn Jong-soo) 한국IT서비스학회 2020 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2020 No.-
최근 온라인 쇼핑몰 시장의 가격 경쟁이 심화되고 있어, 외부 가격 변화를 반영한 상품 수요 및 공급 예측 모델링의 중요성이 커지고 있다. 본 논문에서는 온라인 쇼핑몰에서의 할인 행사 간 상품 판매량을 딥러닝 기법을 통해 미리 예측하고, 이를 기반으로 행사 기간 내 매출 및 이윤을 최대화할 수 있는 가격 최적화 기법을 제시한다. 해당 기법을 실제 온라인 쇼핑몰 할인 행사에 적용한 결과, 매출과 순이익의 개선 효과를 확인할 수 있었다.
Deep Interest Network를 활용한 옥외광고 매체 추천 서비스의 설계 및 구현
조승규(Seung-Kyu Jo),김원섭(Won-Seob Kim),박효진(Hyo-Jin Part),이규상(Gyu-Sang Lee),유상기(Sang-gi Ryu),조수필(Su-phil Cho),노민영(Min- Young Noh),김지인(Jean Kim),손종수(Jong-Soo Sohn) 한국IT서비스학회 2021 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.-
최근 옥외광고 미디어의 디지털화 추세에 힘입어 시장 규모가 급성장하고 있다. 이에 따라 효과적인 광고집행을 위해 옥외광고 매체의 공급 인프라 구축 또한 매우 중요해졌다. 하지만 온라인으로의 디지털전환의 더딘 속도와 체계화 되어있지 않은 매체 공급자의 생태계로인해, 정량적 데이터에 대한 신뢰부족 문제가 발생하고 있다. 이러한 문제를 극복하기 위해 본 논문에서는 딥러닝 기반의 추천 서비스 설계와 구현을 보인다. 딥러닝 모델은 Click-Through Rate Prediction 기반의 Deep Interest Network 모델을 활용한다. 제안하는 서비스를 통해 광고주는 정량적인 데이터에 대한 신뢰도를 향상시킬 수 있으며, 매체 공급자는 최적의 비용으로 옥외광고 매체 제공에대한 디지털 전환을 가능하게 할 것으로 기대한다.