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연합학습을 활용한 AI Sharing 플랫폼 시나리오와 비즈니스 모델 제안

이건호, 정백, 박원송, 구이신, 이경전, 연합학습을 활용한 AI Sharing 플랫폼 시나리오와 비즈니스 모델 제안, 2023 경영정보관련 춘계통합학술대회, 2023.

Abstract

연합학습 기술은 AI 모델을 공유하여 학습한 가중치를 서버에서 집계하는 방식으로 데이터를 공유하므로, 데이터 자체를 공유하지 않아도 되기 때문에 개인정보 침해 등의 문제가 줄어든다. AI Sharing 플랫폼은 연합학습 기술을 활용하여 인공지능 모델을 학습하고, 이를 통해 새로운 수익을 창출할 수 있는 비즈니스 모델이다. 본 연구에서는 AI Sharing Platform 시나리오를 제시하고, 참여자 분석과 함께, 가치의 흐름과 수익의 흐름을 설명하고 있다. AI Sharing 플랫폼의 참여자는 Data Provider, AI Model Provider, AI Model Consumer, AI sharing Platform이다. Data Provider는 플랫폼에서 개발되는 AI Model을 자신이 보유한 데이터에서 학습할 기회를 제공하며, 개발된 AI Model의 판매 시 수익을 공유 받거나 구입시 할인 혜택을 받을 수 있다. AI Model Provider는 플랫폼에서 학습될 AI Base 모델을 제공하며, 개발된 AI Model의 판매수익을 공유 받는다. AI Model Consumer는 금전적인 비용을 지불하며, 개발된 AI Model을 제공받는다. AI sharing Platform은 학습하는 서버와 클라우드를 제공하며, AI Model 판매수익을 분배한다.
이 연구의 학술적인 기여로는 처음으로 연합학습을 활용한 플랫폼 비즈니스 모델을 제안하고 분석했다는 데에 있다. 특히, AI Sharing Platform 연구를 통해 좋은 품질의 데이터를 보유한 사회 주체가 실제 AI 개발에 적극적으로 참여할 수 있게 하는 조건을 엄밀하게 따져볼 수 있다.

자연어 처리 기반의 추천시스템을 활용한 Demand Forecasting및 Trend Forecasting 방법론

정백 , 김수현 , 이건호 , 조영재, 이경전, 자연어 처리 기반의 추천시스템을 활용한 Demand Forecasting및 Trend Forecasting 방법론. 2022 한국지능정보시스템학회 추계학술대회, 2022

Abstract

추천시스템을 통해 추천된 Product들은 User가 구매할 확률이 높은 Product를 예측하여 추천하는 것으로, 인공지능 시스템이 도출한 미래 예측 데이터로 볼 수 있다. AI System Output으로써 추천된 Product를 빈도분석한다면 상품별 수요 예측이 가능할 것이다. 또한, Product명을 자연어를 그대로 학습시킨 자연어 처리 기반의 추천시스템을 활용한다면, AI System Output의 추천된 Product명을 의미 있는 단어로 수동 필터링하여 상품 구매 트렌드를 예측할 수 있을 것이다. 본 연구에서는 Product명을 학습할 수 있도록, Product명 확인이 가능한 결제사 데이터를 사용하였다. 그리고 User가 구매한 Product명을 학습하는 자연어 처리 기반의 추천시스템으로, 미래 예측 데이터를 도출하여 Demand Forecasting 및 Trend Forecasting 방법론을 실험하였다. 먼저, 데이터를 1년 단위, 월 간격으로 학습하여 월단위로 미래 예측 데이터를 도출하였다. 21년 6월부터 22년 5월 데이터를 활용한 추천시스템의 결과는 22년 6월 구매 예측 데이터로, 21년 7월부터 22년 6월 데이터를 활용한 추천시스템의 결과는 22년 7월 구매 예측 데이터로 볼 수 있다. 이처럼 월단위로 도출된 상품별 구매 예측 데이터를 빈도분석을 하여 Demand Forecasting으로 적용할 수 있다. 예를 들어, 신제품으로 출시된‘숯불순살치킨’의 미래 예측 데이터로 빈도분석 할 때, 6월 구매 측 8건, 7월 12건, 8월 14건으로 수요를 예측할 수 있고, 이는 신제품에 대한 수요가 점차 증가될 것이라고 판단할 수 있다. 또한, 자연어 처리 방식으로 학습하고 도출된 Product명을 의미 있는 단어로 필터링하여 검색할 경우, Trend Forecasting으로 적용할 수 있다. 예를 들어, 여름철 상품 트렌드 분석을 위해 ‘ICE’ 또는 ‘아이스’가 들어간 상품을 필터링 하여, 미래 예측 데이터를 빈도분석한 결과, 6월 32건, 7월 57건, 8월 60건으로 더운 여름철 점차 아이스와 관련된 상품의 수요가 증가하는 것을 확인할 수 있었다. 지금까지의 추천시스템은 대부분 B2C의 Personalized Recommender System으로써 User에게 상품을 추천하는 시스템으로만 사용되어왔다. 그러나 본 연구에서는 추천된 Product를 AI System Output으로 빈도분석하여, B2B Service의 Demand Forecasting 및 Trend Forecasting으로도 활용이 가능함을 확인하였다. 특히, Product명을 그대로 학습하는 자연어 처리 기반 시스템은, Product명을 의미 있는 단어로 분석하여 다양한 서비스를 제공할 수 있다는 이점을 확인할 수 있었다.

추천시스템 결과물의 빅데이터 분석을 통한 Product Bundling 및 Co-Marketing 제안 방법론

김수현, 정백, 이건호, 조영재, 이경전, 추천시스템 결과물의 빅데이터 분석을 통한 Product Bundling 및 Co-Marketing 제안 방법론. 2022 한국경영정보학회 추계학술대회, 2022.

Abstract

두 개 이상의 다른 상품을 하나로 묶어 가격할인 프로모션을 적용하여 판매하는 것을 Product Bundling이라고 한다. 예를 들어, 배달의 민족은 장바구니 화면에서 “함께 먹으면 좋아요”라는 안내를 통해 Bundling을 제안하며, 쿠팡은 장바구니 담기 선택 시 다른 고객이 함께 구매한 상품을 제안한다. 또한, 서로의 상품이나 서비스를 홍보하기 위해 둘 이상의 상점이 협력하는 마케팅 접근 방식을 Co-Marketing이라고 하는데, 이러한 마케팅 전략은 사용자가 더 많은 상품을 구매하도록 유도한다. 이에 본 연구에서는 초개인화 추천시스템의 결과물을 빅데이터 분석하여 도출한 Product Bundling과 Co-Marketing 방법론을 제안하고자 한다. 먼저, 초개인화 추천시스템을 통해 도출된 추천 상품 리스트에서 동일한 상점의 상품이 복수로 도출될 경우, 상품을 결합하여 제안하는 방법론을 소개한다. 예를 들어, 초개인화 추천시스템을 통해 User A에게는 ‘후라이드 치킨’, ‘피자(갈비천왕비프)’, ‘전복죽’, User B에게는 ‘만두’, ‘후라이드 치킨’, ‘피자(갈비천왕비프)’가 추천된 것을 확인하였다고 하자. 추천시스템 결과에 따라 User C에게 추천을 할 때, User A와 User B에게서 함께 추천된 빈도가 높은 ‘후라이드 치킨’과 ‘피자(갈비천왕비프)’를 결합하여 추천 할 수 있는 것이다. 상점의 관점으로 보았을 때는 추천시스템의 결과물에서 동시에 나타난 빈도가 높은 상점 간 협업을 제안하는 Co-Marketing도 가능하다. 예를 들어, 초개인화 추천시스템에 의해 도출된 추천 상품 리스트를 확인하였을 때, User A에게는 ‘세팔이네38치킨’, ‘청년피자 울산남구점’, ‘배떡 울산점’이 추천되었고, User B에게는 ‘대한냉면고기친구’, ‘세팔이네38치킨’, ‘청년피자 울산남구점’이 추천되었다면 ‘세팔이네38치킨’과 ‘청년피자 울산남구점’에게 Co-Marketing을 제안하여 피자/치킨 세트를 판매하는 등의 Win-Win 관계를 이끌어낼 수 있다. 결과적으로 초개인화 추천시스템을 통한 Product Bundling 및 Co-Marketing은 별도의 시스템을 개발할 필요가 없다는 강점이 있다. 또한, 추천시스템이 도출한 결과를 활용하기 때문에 사용자가 실제로 구매할 만한 상품 및 상점에게 적절한 혜택과 함께 결합을 제안한다. 따라서 판매율 및 수익을 높여 사용자와 상점에게 일석이조의 효과를 내는 구조가 될 수 있음을 확인하였다.

날짜를 반영한 자연어 처리 기반의 추천시스템: EventPromotion

이경전, 이건호, 정백, 김수현, 박경양. (2022).날짜를 반영한 자연어 처리 기반의 추천시스템: EventPromotion.한국경영정보학회 2022 추계학술대회.

Abstract

일년 중에 하루인 12월 25일 크리스마스, 한달에 한 번 있는 월급날과 같이, Time에 따라 구매하는 상품이 달라진다. 한 예로, 아이가 있는 A씨는 마트에 방문할 때마다 주로 기저귀, 분유와 같은 유아용품을 구매했지만, 어버이날에는 부모님을 위한 선물을 구매할 수 있다. 이처럼 Time은 상품을 추천할 때, 매우 중요한 요소 중 하나로 볼 수 있다. 자연어 처리 모델 Transformer를 기반으로 만들어진 사용자 중심 추천시스템 TransformRec은 사용자의 개인정보를 최소한으로 활용하며, 사용자가 구매한 영수증의 상품명을 자연어 그대로 활용하여 가장 적합한 상품을 추천하는 모델이다. 이에 본 연구에서는 상품명을 자연어 그대로 활용하는 기존 TransformRec 추천시스템에, Time을 하나의 자연어로 구분하여 구매한 상품명과 함께 학습하는 Event Promotion 방법론을 제안한다.

Event Promotion 방법론은 구매 영수증 데이터의 Time을 Date(일), Day(요일), Month(월), Month and Date(월과 일) 4가지로 구분하여 각각 상품명과 함께 학습한다. 예를 들어, Date의 경우 월급날과 같이 매월 1일부터 31일의 일자에 따라 상품 구매가 달라질 수 있고, Day의 경우에는 주말을 앞둔 금요일에 주류 구매가 늘어나듯이 요일에 따라 구매 상품이 달라질 것이다. Month의 경우 새해를 시작하는 1월, 가정의 달인 5월 등 월에 영향을 받을 것이며, Month and Date의 경우 12월 25일(크리스마스)와 같이 기념일에 구매하는 상품이 존재할 수 있을 것이다. 이처럼 각 상품을 구매하는 시점이 끼치는 영향을 고려하여 4가지로 Time을 구분하였다.

이를 위해 본 연구는 2017년 1월 4일부터 6월 24일까지(약 5개월)의 영국 온라인 상거래 데이터인 UK-Ecommerce 데이터 셋을 이용하여, 상품명을 자연어로 학습하는 TransformRec(Time Ignore)과 Time을 Date, Day, Month, Month and Date로 추가한 4가지 Event Promotion(Time Aware)을 비교 실험했다. 실험 결과, Time을 고려하지 않은 TransformRec과 Time을 고려한 4가지 Event Promotion의 정확도는 유사하게 나타났다. 하지만, 각 Date, Day, Month, Month and Date을 반영했을 때, Time을 고려하지 않은 모델에서 맞추지 못한 추천 상품을, 특정 Time을 반영했을 때 맞추는 결과를 보였다. 이를 근거로, Event Promotion의 4가지 모델과 TransformRec을 앙상블하여 Time별 정확도가 높은 결과를 모아 추천하였을 때, 기존 Time을 고려하지 않은 TransformRec의 모델의 정확도(17.04%)에서 9.6% 향상된 18.68%의 정확도를 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 개인정보를 최소한으로 활용함과 동시에 Time과 상품명을 자연어 그대로 사용하여 성능을 개선했다는 점에 의의가 있다. 향후 연구에서는 Time뿐만 아니라 날씨, 장소와 같이 상품추천 시 고려해야할 요소들을 추가적으로 반영하여 성능을 개선하는 연구를 진행하고자 한다.