https://doi.org/10.14400/jdc.2017.15.4.461 베이지안네트워크를이용한 Fuzzy-AHP 기반모바일게임추천시스템 오재택 *, 이상용 ** 공주대학교컴퓨터공학과 *, 공주대학교컴퓨터공학부 ** Fuzzy-AHP Based Mobile Games Recommendation System Using Bayesian Network Jae-Taek Oh *, Sang-Yong Lee ** Dept. of Computer Science & Engineering, Kongju National University * Div. of Computer Science & Engineering, Kongju National University ** 요약현재제공되고있는모바일게임추천시스템들은실제사용자가선호하는게임에대한패턴을추천하는지, 아니면단순히관심정도의패턴을추천하는지알수없어사용자의주관적인선호도를직접적으로알수없다는문제점이있다. 이를해결하기위하여사용자들의주관적인선호도를직접적으로반영한계층적분석방법 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 기반모바일게임추천시스템을개발하였지만, 사용자들이선호하는항목에대한척도가같다고할지라도선호하는정도까지동일하다고볼수없다는문제가발생하였다. 본연구에서는이와같은문제점을해결하기위해 Fuzzy-AHP 기법의삼각퍼지수 (Triangular Fuzzy Numbers) 와베이지안네트워크에서평가항목의독립성을적용한모바일게임추천시스템을구현하였다. 그결과본연구에서제안한추천시스템이기존의시스템과비교하여볼때추천결과의정확도및사용자의만족도가가장높은것을확인할수있었다. 주제어 : 퍼지 - 계층적분석방법, 베이지안네트워크, 사용자선호도, 모바일게임, 추천시스템 Abstract The current available recommendation systems for mobile games have a couple of problems. First, there is no knowing whether they make a pattern recommendation for games that actual users prefer or for games that they are simply interested in. It is also impossible to know the subjective preference of users in a direct manner. An AHP(Analytic Hierarchy Process)-based recommendation system for mobile games was thus developed to reflect the subjective preference of users directly, but it had its own problem since the degree of preference could vary among users in spite of the same scale for their preferable items. In an effort to solve those problems, this study implemented a recommendation system for mobile games by applying triangular fuzzy numbers of the Fuzzy-AHP technique and the independence of evaluation items in the Bayesian Network. The findings show that the proposed recommendation system recorded the highest accuracy of recommendation results and the highest level of user satisfaction. Key Words : Fuzzy-Analytic Hierarchy Process, Bayesian Network, User, Mobile Game, Recommendation System Received 31 January 2017, Revised 28 February 2017 Accepted 20 April 2017, Published 28 April 2017 Corresponding Author: Sang-Yong Lee (Kongju National University) Email: sylee@kongju.ac.kr ISSN: 1738-1916 C The Society of Digital Policy & Management. All rights reserved. This is an open-access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution Non-Commercial License (http://creativecommons.org/licenses/by-nc/3.0), which permits unrestricted non-commercial use, distribution, and reproduction in any medium, provided the original work is properly cited. Journal of Digital Convergence 461
베이지안네트워크를이용한 Fuzzy-AHP 기반모바일게임추천시스템 1. 서론추천시스템이란사용자의개인정보, 관심분야, 선호도등의정보를기반으로사용자에게적합한정보를추천하거나제공하는시스템을말한다. 이러한추천시스템은영화나음악, 뉴스, 책, 상품, 모바일게임등의추천을위하여다양한곳에서적용되고있다 [4, 16]. 이러한추천시스템중에서모바일게임과관련된추천시스템으로는대표적으로세가지의추천시스템이있다. 사용자와비슷한패턴을가진다른사용자의정보를식별하여사용자에게제공하는시스템인 Google Play Store, 단순히항목별로게임을추천하여사용자들에게제공하고있는 Naver App Store 그리고사용자들의다운로드횟수와평점을토대로순위를정하여일간, 주간, 월간으로나누어게임을 10개씩추천하고있는 One Store 가현재사용자들이많이이용하고있는추천시스템들이다. 그런데이러한추천시스템들은다음과같은문제점이있다. 우선, Google Play Store 는실제사용자가선호하는게임에대한패턴을추천하는지, 아니면단순히관심정도의패턴을추천하는지알수없다는문제점이있으며, Naver App Store 와 One Store 는실제사용자의주관적인선호도를직접적으로알수없다는문제점이있다. 이러한문제점으로모바일게임을이용하는사용자들은추천시스템에의존하기보다는사용자들이직접이용해보고느끼는감정들을선호한다는것을알수있다 [10, 14]. 이러한문제점을해결하기위하여사용자들의주관적인선호도를직접적으로반영하기위해계층적분석방법 (Analytic Hierarchy Process, AHP) 기반모바일게임추천시스템을개발하여사용자들에게적합한게임을추천하였지만, 다음과같은문제점이발생하였다. 사용자들이선호하는항목에대한척도가같다고할지라도선호하는정도까지동일하다고볼수없다는문제가발생하였다. 이러한문제는선호기준에대한언어적인표현방식이모호성과부정확성, 애매함을내포하고있어특정수치로명확하게표현할수없기때문이다. 본논문에서는위와같은 AHP 기반모바일게임추천시스템의문제점을해결하기위하여 Fuzzy-AHP 기법과베이지안네트워크를적용하였다. 그이유는 Fuzzy-AHP 기법을통하여언어적인표현방식의모호성과부정확성, 애매함등을삼각퍼지수로해결할수있으며, 베이지안네트워크를이용하여계층구조의평가항목에대해사용자가직접확률을부여함으로써조건부독립을통한서로연관성이없는항목에대해영향을배제할수있기때문이다. 2. 관련연구 2.1 Fuzzy-AHP Fuzzy-AHP는 Da-Yong Chang 등이제안한방법으로 AHP의문제점인척도에대한언어적인표현방식을명확한수치로나타내어발생하는애매함과모호성, 표현에대한부정확성등을보완하여보다정확한의사결정을도와주는의사결정방법론이다 [9, 12]. Fuzzy-AHP 를사용하여의사결정을진행하기위해서는총 8단계로나뉘는데, 처음 2단계와마지막 2단계는 AHP 의사결정방식의진행을따른다 [6, 7, 12, 13]. 1단계 : 평가하고자하는주제와관련된모든기준들과항목들을검토하여계층구조를구성한다. 2단계 : 평가항목들과세부평가항목들간의비교를통해계층별로쌍대비교행렬을작성한다. 3단계 : 작성한쌍대비교행렬을삼각퍼지수로변환된쌍대비교행렬로다시작성한다. 삼각퍼지수 (Triangular Fuzzy Numbers) 는퍼지수의소속함수형태중에서도일반적으로사용되는사다리꼴형태, 가우스분포형태등여러가지가있는데그중에서도가장많이사용되고있으며, 명확한수치에대하여하한값 (), 중앙값 (), 상한값 () 으로구성된다 [12]. 본연구에서사용된삼각퍼지수의소속함수는 <Table 1> 과같으며, Fuzzy-AHP 의의사결정에서널리사용되고있다 [5]. 4단계 : 삼각퍼지수로변환된쌍대비교행렬을이용하여퍼지합성확장값 (Value of Fuzzy Synthetic Extent, ) 을계산한다. 변환된쌍대비교행렬 의원소 의속성 번째의퍼지합성확장값은식 (1) 과같이계산한다. 462 Journal of Digital Convergence 2017 Apr; 15(4): 461-468
Fuzzy-AHP Based Mobile Games Recommendation System Using Bayesian Network =(,, ) ( Scale 1 2 3 4 5 6 7 8 9, ) (1) Linguistic Scale Equal Median Moderate Median Strong Median Very Strong Median Extreme Triangular Fuzzy Numbers Triangular Fuzzy Reciprocal Numbers (1, 1, 2) (1/2, 1, 1) (1, 2, 3) (1/3, 1/2, 1) (2, 3, 4) (1/4, 1/3, 1/2) (3, 4, 5) (1/5, 1/4, 1/3) (4, 5, 6) (1/6, 1/5, 1/4) (5, 6, 7) (1/7, 1/6, 1/5) (6, 7, 8) (1/8, 1/7, 1/6) (7, 8, 9) (1/9, 1/8, 1/7) (8, 9, 9) (1/9, 1/9, 1/8), <Table 1> Triangular Fuzzy Numbers for Pairwisecomparison 5단계 : 퍼지합성확장값을이용하여가능성정도 (Degree of Possibility, ) 를계산한다. 가능성정도는식 (2) 와같이계산한다. (2) (,,,, ) 또한식 (2) 는식 (3) 을이용하여계산한다. (3) 6단계 : 가능성정도를이용하여상대적중요도의합이 1이되도록정규화를한다. 7단계 : 계층별로구한상대적중요도를이용해상위계층과그와관련된하위계층끼리서로곱하여평가항목별로종합중요도를계산한다. 8단계 : 마지막 8단계에서는평가항목별로구한종합중요도를이용하여우선순위를구하고, 우선순위가높은최적의평가항목을선택한다. 본연구에서는삼각퍼지수를사용하여 AHP의문제점을해결하였으며, Fuzzy-AHP 로세부평가항목에대해의사결정을진행하여사용자들에게적합한모바일게임을추천할수있도록모듈을구성한다. 2.2 베이지안네트워크 베이지안네트워크 (Bayesian Network) 는사건에대한원인과결과를시각적으로네트워크 ( 망 ) 의형태로 [Fig. 2] 와같이표현한확률추론모델이다. 명제에해당되는대표적인내용을노드로표시하고, 선을연결할때는반드시한쪽방향으로만연결되어야한다 [1]. 베이지안네트워크로추론을진행하기위해서는조건부확률표 (Conditional Probability Table, CPT) 를사용해, 조건부독립과체인규칙을이용하여진행할수있다 [1, 3]. 조건부확률표는각사건의조건부확률을표로만든것으로, 조건부확률은어떤사건이다른사건의발생을조건으로일어나는확률을의미한다. 조건부독립 (Conditional Independence) 은제 3의사건에대한조건부로주어진사건의독립성을이야기하는것으로, 예를들어사건 가 이라고할때, 주사건 와 가식 (4) 를만족한다면사건 와 는사건 에대하여조건부독립이라고하고, 또는마르코비안가정 (Markovian Assumption) 이라고한다 [1, 15]. (4) 체인규칙 (Chain Rule) 은각사건,,,, 이일어날확률을조건부확률과결합확률을이용하여연쇄적인조건부확률의곱의표현식으로식 (5) 와같이표현하는방법이다 [3]. (5) Journal of Digital Convergence 463
베이지안네트워크를이용한 Fuzzy-AHP 기반모바일게임추천시스템 본연구에서는사용자들에게적합한모바일게임을추천하기위해베이지안네트워크를이용하여모바일게임을선택하는요인에대해확률추론모델을구성하고, 추론을진행하여평가항목의계층구조를독립적으로보정하였다. 3. 시스템설계본연구에서제안하는모바일게임추천시스템은 [Fig. 1] 과같이웹서버와데이터베이스그리고클라이언트로구성된다. 웹서버 (Web Server) 는사용자에게웹사이트를제공해주는서버소프트웨어를말하며, 웹사이트와웹페이지로구성된다 [2]. 사용자가모바일게임을선택하는요인에대한확률과선호하는게임에대한선호도를입력하는모듈로써 [Fig. 2] 와같이 AHP 계층구조를이용하여모듈을구성하였다. [Fig. 2] 의계층구조에서각평가항목 (Level 2) 은안드로이드용스마트폰중에서모바일게임을선택할때, 사용자들이가장많이이용하고있는 Google Play Store 와모바일게임선택요인의가장주된요소라고볼수있는장르, 유형, 평점으로구성하였다 [8, 11]. [Fig. 2] AHP Structure of Input Module [Fig. 1] System Structure 본연구에서는웹서버를 Microsoft가개발한인터넷정보서비스를사용했으며, 웹사이트와웹페이지를 ASP.NET 4.5.2로구성하였다. 인터넷정보서비스 (Internet Information Service) 는인터넷서버소프트웨어로써운영체제와통합된것으로복잡한절차없이인터넷서버를관리할수있다. 그리고데이터베이스와연동할수있어사용자에게다양한서비스를제공할수있다 [2]. 본연구에서의웹서버에는네가지의모듈이존재하여각각의프로세스를담당하게된다. 우선, 입력모듈은 그러나본연구에서는 AHP 계층구조의평가항목을사용자가모바일게임을선택하는요인에대한확률로구성하여소속함수를표준적으로정하지못하는문제를해결하고, 계층구조가서로종속적이게되는문제를조건부독립을통한각평가항목에대해베이지안네트워크로추론을진행하여평가항목의계층구조를독립적으로보정하였다. 그리고각평가항목에영향을끼치는세부평가항목은 Fuzzy-AHP 로의사결정을진행하여베이지안네트워크로추론을계산한각각의평가항목과사용자가선호하는세부평가항목에대한상대적중요도를이용해종합중요도를계산하게된다. 입력모듈에서각각의평가항목에대해선택하는확률은 [Fig. 3] 과같이베이지안네트워크로구성된확률추론모델을바탕으로사용자가각노드에대한명제의확률을최상위노드부터차례대로선택한다. 세부평가항목을구성하는선호도는 [Fig. 2] 를바탕으로같은계층에있는두세부평가항목에대해서로비교하여선호하는값을선택한다. 464 Journal of Digital Convergence 2017 Apr; 15(4): 461-468
Fuzzy-AHP Based Mobile Games Recommendation System Using Bayesian Network 4. 시스템구현 본연구에서제안하는모바일게임추천시스템을구현하기위한개발환경은 <Table 2> 와같다 [7]. <Table 2> Development Environment [Fig. 3] Bayesian Network of Input Module 추론모듈은입력모듈에서입력된사용자가모바일게임을선택하는요인에대한확률들을이용하여베이지안네트워크로추론을계산하는모듈이다. 베이지안네트워크로추론을계산하기위해서는조건부확률표를사용하여, 식 (4) 와식 (5) 를이용하여계산한다. 처리모듈은입력모듈에서입력된사용자가선호하는게임에대한선호도를이용하여 Fuzzy-AHP 로의사결정을진행하게되며, 최종적으로각평가항목의추론확률과세부평가항목에대한상대적중요도를이용하여종합중요도를계산하는모듈이다. 마지막으로추천모듈은처리모듈에서계산된종합중요도를이용하여종합중요도가가장큰순서로우선순위를계산하고, 데이터베이스에저장된모바일게임정보를불러와사용자에게가장적합한모바일게임을추천하는모듈이다. 본연구에서의데이터베이스에는입력모듈에서입력된사용자가모바일게임을선택하는요인에대한확률들과선호하는게임에대한선호도정보들, 추천된결과와비교하기위해사용자가선호하는게임정보들그리고추천모듈에서적합한게임을추천할수있도록 Google 을참고한모바일게임정보들이저장되어있다. 마지막으로클라이언트 (Client) 는웹서버가제공해주는정보를이용하는주체를나타내는것으로, 본연구에서는사용자에게적합한모바일게임을실시간으로추천하기위해 Mobile Application을이용하여구성하였으며, 사용자인터페이스 (User Interface, UI) 로웹뷰를선택하였다. Mobile Device LG G3 - F400S Operating System Android 6.0 Marshmallow, Windows 7 Framework ASP.NET 4.5.2 Language Java for Android, XML, HTML, CSS 3.0, Visual C# Database MS SQL Server 2012 Tool Android Studio, Visual Studio 2015 모바일장비로는 LG전자 G3 스마트폰을사용하였다. 시스템운영체제는안드로이드최신버전인 Marshmallow 와 Windows 7을사용하였고, 웹개발응용소프트웨어는 ASP.NET 4.5.2를사용하였으며, 프로그래밍언어는 Java for Android와 XML, HTML, CSS 3.0 그리고 Visual C# 을사용하여 Android Studio 와 Visual Studio 2015를통해구현하였고, 데이터베이스는 MS SQL Server 2012를사용하여구축하였다. 입력모듈은평가항목을선택하는요인에대한확률과세부평가항목을선호하는선호도로구분된다. 입력모듈을구현하기위하여 ASP.NET의프레임워크중의하나인웹폼을토대로서버컨트롤을이용하여웹페이지를구성하였으며, 웹페이지의시각적인디자인부분을처리하기위해 HTML 과 CSS를사용하여구현하였다. 입력모듈의사용자인터페이스는 [Fig. 4] 와같다. [Fig. 4] User Interface of Input Module Journal of Digital Convergence 465
베이지안네트워크를이용한 Fuzzy-AHP 기반모바일게임추천시스템 웹폼 (Web Form) 은웹페이지를쉽게구현할수있도록웹페이지의일반적인특징과양식을미리설계하여만들어둔 ASP.NET의특수한웹페이지이다. 웹폼은시각적인디자인부분을처리하는 View 부분과코드부분을처리하는 Logic 부분으로구성되는데, View 부분은웹페이지를구성하는여러요소들인텍스트박스, 버튼, 라디오버튼, Label 등을사용할수있는서버컨트롤 (Server Control) 을이용하여웹페이지를유연하게구현할수있으며, Logic 부분은 Visual C#, SQL(Structured Query Language), 자바스크립트등을사용하여웹페이지를동적으로구현할수있다 [2]. 추론모듈은웹폼의 Logic 부분에구현되는모듈로입력모듈의입력된사용자가모바일게임을선택하는요인에대한확률들을이용하여베이지안네트워크로추론을계산한다. 추론을계산하기위해서는데이터베이스로부터확률들을매개변수로전송받아함수를구현하여추론모듈을구성한다. 처리모듈도웹폼의 Logic 부분에구현되는모듈로입력모듈의사용자가세부평가항목을선호하는선호도를이용하여 Fuzzy-AHP 로의사결정을진행하고, 추론모듈의추론확률과처리모듈의상대적중요도를이용하여종합중요도를계산한다. 추천모듈또한웹폼의 Logic 부분에구현되는모듈로써처리모듈에서계산된종합중요도를이용하여종합중요도가가장큰순서로우선순위를계산하고, 데이터베이스에저장된모바일게임정보를불러와사용자에게가장적합한모바일게임을추천한다. 사용자에게가장적합한모바일게임을추천하기위한우선순위를계산하는알고리즘은버블정렬을사용하여우선순위를정렬하였다. [Fig. 5] 는사용자가선호하는모바일게임을추천받는사용자인터페이스이다. 5. 실험및평가 5.1 실험본연구에서제안한추천시스템을평가하기위해청소년및대학생, 회사원, 주부들로구성된 40명의사용자들을대상으로실제사용자들이이용하고있는추천시스템인 Google Play Store, Naver App Store 그리고 One Store 와제안한추천시스템과의사용만족도를비교및평가하였다. 5.2 평가 [Fig. 6] 은제안한추천시스템과현재실제사용자들이이용하고있는추천시스템들을사용하고난뒤에대한만족도평가결과이다. [Fig. 6] Users Satisfaction 제안한추천시스템과현재실제사용자들이이용하고있는추천시스템들에대한만족도평가결과에서 Naver App Store 와 One Store 의추천시스템이만족도가낮은것으로나타났는데, 이러한원인은단순히다운로드횟수와평점을토대로순위를정하여게임을추천하기때문에실제사용자의주관적인선호도를직접적으로알수없어사용자의만족도가낮은것으로나타났으며, Google Play Store 는실제사용자가선호하는게임에대한패턴을추천하는지, 아니면단순히관심정도의패턴을추천하는지알수없어사용자의만족도가제안한시스템에비해낮게나타났다. 반면에제안한시스템은사용자가모바일게임을선택할때, 주관적인선호도를직접적으로반영할수있어사용자들의만족도가높은것으로나타났다. [Fig. 5] User Interface of Recommendation Module 466 Journal of Digital Convergence 2017 Apr; 15(4): 461-468
Fuzzy-AHP Based Mobile Games Recommendation System Using Bayesian Network 6. 결론본논문에서는 AHP 기반모바일게임추천시스템의문제점을해결하기위해 Fuzzy-AHP 기법과베이지안네트워크를이용하여언어적인표현방식의척도에대해모호성과부정확성, 애매함등을삼각퍼지수로해결하였으며, 계층구조의평가항목에대해사용자가직접확률을부여함으로써조건부독립을통한서로연관성이없는항목에대해영향을주지않는베이지안네트워크를이용한 Fuzzy-AHP 기반모바일게임추천시스템을제안하였다. 제안한추천시스템을평가하기위해대학생및회사원, 주부들로구성된 30명의사용자들을대상으로현재실제사용자들이이용하고있는추천시스템들인 Google Play Store, Naver App Store 그리고 One Store 와사용자의만족도를비교및평가하였다. 그결과추천결과에대한사용자의만족도가본연구에서제안한추천시스템이가장높은것을확인할수있었다. ACKNOWLEDGMENTS 본논문은 2017년도석사학위논문을요약정리한것입니다. REFERENCES [1] Seung-Hwan Shin, Probabilistic-programming basics, p.129-165, Acorn, 2015. [2] Si-Hwan Lee, ASP.NET 4.5.1 Web Programming, p.25, p.171-172, p.892, All That Media, 2014. [3] Hak-Yong Han, An introduction to pattern recognition, p.93-94, Hanbit Media, Inc., 2005. [4] Byung-Won Min, An Improvement of Personalized Computer Aided Diagnosis Probability for Smart Healthcare Service System, Journal of IT Convergence Society for SMB, Vol. 6, No. 4, pp. 79-84, 2016. [5] Hyang-Soon Joun, Sang-Yong Lee, Technical Entrepreneurship Education Service Quality Evaluation System based on FAHP, Journal of Digital Convergence, Vol. 13, No. 10, pp. 509-516, 2015. [6] Jae-Taek Oh, Sang-Yong Lee, Design of System Based on User s for Mobile Game Recommendation, The KIPS Fall Conference 2016, Vol. 23, No. 2, pp. 571-572, 2016. [7] Jae-Taek Oh, Sang-Yong Lee, AHP-Based Recommendation System of Mobile Games Reflecting User s, Journal of Digital Convergence, Vol. 15, No. 1, pp. 427-433, 2017. [8] Kyoung-Nam Kim, Myoun-Jae Lee, Dae-Young Kim, A Study on Development Methods Serious Game, Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 2, No. 2, pp. 21-26, 2011. [9] Seong-Kon Lee, Gento Mogi, Jong-Wook Kim, A Fuzzy AHP Approach to Prioritize the Energy Technology Development Strategy and Policy, New & Renewable Energy, Vol. 4, No. 1, pp. 19-24, 2008. [10] Seung-Soo Shin, Mi-yea Shin, Yoon-Su Jeong, Ji-hea Lee, An Investigation of Social Commerce Service Quality on Consumer s Satisfaction, Journal of IT Convergence Society for SMB, Vol. 5, No. 2, pp. 27-32, 2015. [11] Yong-Jae Shin, Myung-Seong Yim, A Study of the Relationship Analysis between Mobile Application by Using An Association Rules, Journal of the Korea Convergence Society, Vol. 3, No. 2, pp. 19-26, 2012. [12] You-Jin Park, Analyzing the Efficiency of SCM Using Fuzzy-AHP/DEA, Dept. of Business Administration the Graduate School Yonsei University, 2013. [13] Da-Yong Chang, Applications of the Extent Analysis Method on Fuzzy AHP, European Journal of Operational Research, Vol. 95, No. 3, pp. 649-655, 1996. [14] Report of Analysing Game Users in 2015, p.7, p.66, p.71, p.79, Korea Creative Content Agency, 2015. [15] DOI: http://terms.naver.com/entry.nhn?docid=3338183 &cid=47324&categoryid=47324 [16] DOI: http://terms.naver.com/entry.nhn?docid=3436437& cid=42346&categoryid=42346 Journal of Digital Convergence 467
베이지안네트워크를이용한 Fuzzy-AHP 기반모바일게임추천시스템 오재택 (Oh, Jae Taek) 2015 년 2 월 : 대전대학교 IT 경영공학과 ( 공학사 ) 2017 년 2 월 : 공주대학교컴퓨터공학과 ( 공학석사 ) 2017 년 3 월 현재 : 공주대학교컴퓨터공학과 ( 박사과정 ) 관심분야 : 인공지능, 퍼지, 베이지안네트워크 E-Mail : ohjt15@kongju.ac.kr 이상용 (Lee, Sang Yong) 1984년 2월 : 중앙대학교전자계산학과 ( 공학사 ) 1988년 2월 : 일본동경공업대학대학원총합이공학연구과 ( 공학석사 ) 1988년 3월 ~ 1989년 2월 : 일본 NEC 중앙연구소연구원 1993년 2월 : 중앙대학교일반대학원전자계산학과 ( 공학박사 ) 1996년 9월 ~ 1997년 8월 : University of Central Florida 방문교수 1993년 8월 ~ 현재 : 공주대학교컴퓨터공학부교수 관심분야 : 인공지능, 컨텍스트예측, 추천시스템 E-Mail : sylee@kongju.ac.kr 468 Journal of Digital Convergence 2017 Apr; 15(4): 461-468