다중 정보 여과 방법을 이용한 동적 정보 우선 순위 결정

초록

인터넷의 등장으로 정보의 양이 폭발적으로 증가함으로써 사용자는 쉽게 정보를 접하게 되었다. 그러나, 엄청나게 늘어난 정보의 양은 오히려 사용자의 정보 습득을 방해하는 수단으로 변하였다. 이를 해결하기 위한 방법으로 검색된 정보에 순위를 부여함으로써 사용자가 보다 쉽게 정보를 살펴볼 수 있도록 하는 방법이 등장하였다. 하지만, 이는 사용자의 일시적인 질의만을 가지고 정보의 순서를 결정하기 때문에 사용자의 취향은 전혀 고려되지 않는다. 이를 개선하기 위해 기존의 검색에 사용자의 선호도를 고려한 information filtering(IF)과 사용자가 속한 그룹의 선호도를 고려한 collaborative filtering(CF)을 접목시킨 정보 순위 결정 방법을 제안한다. 사용자의 요구 사항과 정보와의 관계를 계산하는 방법으로는 정보검색의 방법 중에 대표적인 vector model을 사용한다. Vector model에서는 사용자의 질의, 사용자의 선호도, 사용자가 속한 그룹의 선호도, 그리고 정보를 vector로써 표현하여야 한다. 이렇게 표현된 각각의 vector를 사용하여 사용자의 요구에 부합된 정보를 검색해 내고 우선 순위를 결정한다. 첫번째로 사용자의 질의와 정보와의 유사도를 계산한다. 그 결과를 바탕으로 두번째 단계에서 사용자의 선호도와 정보와의 유사도를 계산하고, 다시 마지막 단계에서 사용자가 속한 그룹의 선호도와 정보와의 유사도를 계산하다. 이렇게 계산된 각각의 유사도를 바탕으로 정보의 순위를 결정하여 사용자에게 제공한다. 이를 실험하기 위해 MFC (Microsoft Foundation Class)관련 학습 사이트를 구축하였고 4개월간 사이트를 운영하며 약 3000명의 사용자를 등록 받았다. 이 과정에서 사용자에게서 여러 가지 프로파일을 취합하여 DB로 구축하였으며, 사용자의 변화하는 선호도를 학습하기 위해 사용자의 행동을 관찰하였다. 이렇게 구축된 사용자의 프로파일과 행동을 바탕으로, 사용자의 요구에 보다 부합된 정보를 우선 순위를 부여해 제공하였다. 사용자의 질의 뿐만 아니라 사용자의 선호도와 사용자가 속한 그룹의 선호도를 고려하여 정보의 우선 순위를 결정함으로써, 사용자의 요구에 보다 부합된 정보를 제공할 수 있게 되었다. 따라서 이렇게 제공된 정보는 날로 증가하는 정보의 과잉현상(information overload) 속에서 사용자가 보다 효과적으로 원하는 정보에 접근할 수 있도록 도와준다.