접근 이력 기반의 하이브리드 세런디피티 추천 시스템

김영현, 한재윤, & 이경전. (2015). 접근 이력 기반의 하이브리드 세렌디피티 추천 시스템. 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 28-28. (link)

ABSTRACT

본 연구에서는 사용자의 아이템 접근 이력에 기반한 하이브리드 세렌디피티 추천 시스템을 제안한다. 사용자가 접근하지 않은 아이템에 대한 선호도 예측에 관한 연구는 활발히 진행되었으나, 사용자에게 세렌디피티를 느낄 수 있게 하는 추천 시스템에 대한 연구는 여전히 해결해야 할 과제이다. 또한 아마존이나 넷플릭스와 같은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있는 협업 필터링 기법은 새로운 사용자나 새로운 아이템을 추천 결과에 반영할 수 없는 콜드 스타트 (cold start) 문제를 가지고 있다. 따라서 본 연구에서는 콜드 스타트 문제를 해결함과 동시에 세렌디피티 추천 서비스를 가능하게 하는 하이브리드 세렌디피티 추천 시스템을 제안한다. 본 시스템은 두 가지의 추천 기법으로 이뤄지고, 각각은 사용자의 주위 환경에 따라 최적의 아이템을 추천하는 상황 기반 추천 기법과, 사용자의 최근의 아이템 접근 이력에 기반한 아이템 접근 이력 기반 추천 기법으로 동작한다. 다시, 접근 이력 기반 추천 기법에서는 사용자들의 아이템 접근 이력에 따라 각각의 사용자가 세렌디피티 서비스를 즐기는 사용자인지 아닌지를 판단하여, 사용자의 특징에 따라 추천하는 아이템을 다르게 설계한다. 본 연구에서 제안한 기법은 오픈 소스 (open source)인 Apache Mahout과 Apache Hadoop을 이용하여 개발하였으며, 시뮬레이션 결과 본 연구의 주요 목적 중 하나인 세렌디피티 성능은 기존의 일반적인 추천 기법보다 적어도 2배 이상으로 향상된 것을 확인하였다.

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금융 시장 예측을 위한 앙상블 접근: 스태킹과 롤링 윈도우를 중심으로

한재윤, & 이경전. (2017). 금융 시장 예측을 위한 앙상블 접근. 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 54-55. (link)

ABSTRACT

금융시장을 예측하는 것은 학문적, 실무적으로 큰 가치를 지니고 있지만 큰 어려움을 지니고 있다. 이를 해결하고자 최근 기계학습을 도입하였으며, 다양한 연구들이 진행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 단일 모델의 성능에 초점을 맞추고 있으며, 여러 모델을 결합하는 앙상블 접근법을 활요한 수는 매우 적다. 본 연구에서는 다양한 기계학습 모델들의 성능을 확인하고, 앙상블 기법으로는 스태킹(stacking)을 사용해 예측을 시도했다. 이 때, 데이터에 포함되어 있는 금융 시장의 변동성의 영향을 줄이기 위해, 로그 수익률과 타임래그 등의 데이터 전처리를 하였다. 또한 금융시장의 변동성에 의해 생기는 문제를 해결하기 위해 롤링 윈도우 기법을 사용하였고, 이는 모델 성능 향상에 큰 기여를 하였다. 실험 결과, 스태킹을 사용한 모델의 성능이 다른 단일 모델보다 뛰어났다. 또한 정확도, 결정계수, RMSE, MAPE 등의 다양한 평가의 관점에서 각각의 평가 기준에 대해 더 좋은 성능을 보이는 타임 래그와 윈도우 크기가 존재한다는 사실을 확인하였다.

앙상블 모델을 통한 인간과 인공지능 간의 최적 운용 시스템 제안: 투자회사를 중심으로

황보유정, 김진호, & 이경전. (2017). 앙상블 모델을 통한 인간과 인공지능 간의 최적 운용 시스템 제안. 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 14-15. (link)

ABSTRACT

빅데이터 시대가 도래하면서, 다양한 데이터에서 규칙이나 패턴을 통해 의를 찾아내는 연구가 진행되고 있다. 다양한 머신러닝 기법들과 대용량 데이터 분석에 각광받고 있는 딥러닝 기법까지 빅데이터를 기반으로 연구되고 있다. 이렇게 다양한 방ㅂ버을 통하여 예측 모델을 만들어 사용하는 연구는 학계와 산업계에서 많이 연구되고 있다. 하지만 하나의 모델을 만드는 방법은 많이 연구되었지만, 다양한 모델들이 있을 때 어떤 모델을 사용해야하는가에 관한 연구는 많이 진행되지 않았다.

이에 본 연구에서는 다양한 예측 모델들이 있을 때 모델 선택(Decision) 관점과 모델 운영(Operation) 관점을 나누어서 연구하였다. 투자 회사의 예측 모델 선택과 운영 관점을 중심으로 18 개의 주가 지수를 사용하여, 다음날의 주가를 예측하는 예측력이 서로 다른 모델ㅇ르 3 개를 가지고 앙상블 연구를 진행하였다. LSTM, Ridge, LASSO Regression 3 가지 모델을 DNN (Deep Neural Network) 앙상블을 통해 예측력을 높일 수 있는지를 도출하고, 더 나아가 다양한 모델들이 있을 때 모델을 선택하고, 선택한 모델의 진출입까지 머신러닝 방법 중 하나인 의사결정나무 (Decision Tree)로 구현하고자 하였다.

기계학습과 롤링 윈도우 기법을 활용한 주식시장 및 환율 예측 모델 구현

한재윤, 김진호, 황보유정, & 이경전. (2017). 기계학습과 롤링 윈도우 기법을 활용한 주식시장 및 환율 예측 모델 구현. 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 69-70. (link)

ABSTRACT

최근 기계학습의 기법과 성능이 발전함에 따라, 금융권에서도 기계학습을 활용하여 주식시장 및 환율 등을 예측하려는 시도가 많아지고 있다. 하지만, 단순히 경제지표를 예측하는 경우, 변동성이 크다는 특징으로 인해 낮은 성능을 보이는 문제가 발생한다. 이에 본 연구에서는 주식 시장에 성질을 안녕 하는 기법들을 탐색, 활용하여 주식시장과 환율이 증감과 지수값을 높은 성능으로 예측하는 모델을 구현하였다. 다양한 국가 기반을 가진 18 개 지수를 사용하였으며, 변동성의 영향ㅇ을 최대한 줄이기 위해 롤링 윈도우 기법을 적용한 기계학습 모델을 구현하였다. 또한 타임래그와 로그 변환 등의 데이터 전처리 기법을 적용하여 기계학습 모델의 성능을 전반적으로 향상시켰다. 그 결과, 모든 주가지수의 증감에 대한 정확도는 평균 0.793 으로 높은 성능을 보였으며, 몇몇 변수에 대해서는 0.90 을 넘는 성능을 보였다. 또한 정화도, MAPE, RMSE, R2 등의 다양한 평가 기준에 대해서 더 좋은 성능을 보이는 타임래그가 존재한다는 사실을 확인하였다.

Designing and Constructing A Simple Python-powered Deep Learning Library

Sun, R. Z., Kim J. H., & Lee, K. J. (2017). “Designing and Constructing A Simple Python-powered Deep Learning Library”, In Proceedings of Korea Society of IT Service, 16(1), 519-524.

A Review on Key Research Topics of AI (Artificial Intelligence): promise and potential

Kwon, J. W., Kim, J. H., Park, A., & Lee, K. J. (2017). “A Review on Key Research Topics of AI (Artificial Intelligence): promise and potential”, In Proceedings of Korea Society of IT Service, 16(1), 511-514. (link) in Korean

ABSTRACT

현재 국내뿐만 아니라, 전 세계적으로 4차 산업혁명이 일어나고 있다. 4차 산업혁명의 중심에 있는 인공지능 기술은 그 종류와 적용 가능성이 매우 높고, 실제로 많은 산업에서 인공지능을 적용하여 비즈니스 목표를 달성하고 있다. 본 연구에서는 실제로 인공지능을 활용하여 산업에 적용한 논문들을 수집하여, 어떤 분야에서 어떠한 기술로 문제를 해결하고 있는지를 보고자 한다. 또한 비즈니스 관점에서 바라본 인공지능으로 달성할 수 있는 비즈니스 목표를 분석하였다.

Customer-driven smart and sustainable interaction in convention: Nestle’s IoT adoption case

Park, A., Jun, J. H., & Lee, K. J. (2017). Customer-driven smart and sustainable interaction in convention. 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집, 134-135. (link)

ABSTRACT

Services based on the IoT technologies have emerged in various business environments. To enhance service quality for convention, maximize experience of attendees and develop sustainable service, this study applies IoT technology for stakeholders of convention.

In this paper, we seek to answer the following research questions: (1) What is the notion of sustainability and smartness in tourism field? (chapter 2-1) (2) What is the customer-driven interaction? (chapter 2-2) (3) What are the appropriate technologies to meet sustainable/smart service and the needs of smart convention and how to apply the technology? (chapter 2-2 and 3) (4) What do stakeholders such as companies and customers gain from sustainable and smart service for smart convention? (chapter 4)

To accomplish the objectives of the study, we took five phases of action research framework. In diagnosing phase, through interviews, observations, and literature studies, there searchers identify current issues and requirements for convention. In action planning phase, through the discussion with the practitioners of the convention, we have selected and arranged services for solving the problems. In action taking phase, smart buttons were installed in the COEX (Interaction convention place), we collected data during the convention period. In evaluation phase, we present the results and value of data. Finally, in specifying learning phase, the researchers summarized the benefits of each stakeholder.

The contribution of this paper is in four ways. First, the notion of sustainability was redefined by including not only socio-cultural, economy and environmental thinking but also the realms of customer-driven! interaction.

Second, this study proposed and constructed a new type of smart service with IoT for smart convention. Third, this research verified that benefits of sustainable and smart service. Finally, this can be used as an example of how conventions can find opportunities using new technologies.

An application of the loT technology based smart button was conducted for convention service, and the development and evaluation results are aligned lo action research framework including diagnosing, action planning, action taking, evaluation, and specifying learning phases. At the first and two phases, various difficulties and problems of the smart convention were diagnosed through interview with practitioners and service models were designed for solving the problems. Mobile service and appropriate IoT technology were discussed and applied to the convention space by installing smart button at the third phase. At the fourth, we derived in the role of Internet of things based mobile technology for smart convention and evaluated results of smart convention service in the various perspective. Finally, we proved value of mobile technology as the omni channel service through data analysis.