"상품마다 달라지는 소비자 취향 읽어낸다…쇼핑 추천 AI 개발" 작성일 08-06 24 목록 <div id="layerTranslateNotice" style="display:none;"></div> <strong class="summary_view" data-translation="true">UNIST '멀티탭'…세부 상품군에 따라 바뀌는 구매 성향 반영</strong> <div class="article_view" data-translation-body="true" data-tiara-layer="article_body" data-tiara-action-name="본문이미지확대_클릭"> <section dmcf-sid="t8yKJGHlGi"> <figure class="figure_frm origin_fig" contents-hash="922eb57bf47f3e80fadde8e3c3d9d81bbe0aee7777879d441a71845fa112a0d2" dmcf-pid="F6W9iHXSZJ" dmcf-ptype="figure"> <p class="link_figure"><img alt="연구진 모습 UNIST 이연창 교수(왼쪽)와 강대희 연구원. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지]" class="thumb_g_article" data-org-src="https://t1.daumcdn.net/news/202608/06/yonhap/20260806111615920xobt.jpg" data-org-width="1200" dmcf-mid="1hQrHRe4tn" dmcf-mtype="image" height="auto" src="https://img1.daumcdn.net/thumb/R658x0.q70/?fname=https://t1.daumcdn.net/news/202608/06/yonhap/20260806111615920xobt.jpg" width="658"></p> <figcaption class="txt_caption default_figure"> 연구진 모습 UNIST 이연창 교수(왼쪽)와 강대희 연구원. [울산과학기술원 제공. 재판매 및 DB 금지] </figcaption> </figure> <p contents-hash="0516a5e071764964760559de5aae9df664e1d56dcb400862f6952c122971c96b" dmcf-pid="3PY2nXZvZd" dmcf-ptype="general">(울산=연합뉴스) 김용태 기자 = 같은 전자제품군이라도 컴퓨터를 살 때와 홈 오디오를 살 때 소비 성향이 달라질 수 있는데, 이러한 취향 차이를 읽어 상품 추천에 반영하는 인공지능(AI) 기술이 나왔다.</p> <p contents-hash="222c048957c7958f0fd051c6d85c16609e4d14cd293d6d67bfa12f2ada6d6917" dmcf-pid="03cXbDwa1e" dmcf-ptype="general">6일 울산과학기술원(UNIST)은 인공지능대학원 이연창 교수팀이 세부 상품군에 따라 달라지는 소비자 구매 성향을 제대로 읽어낼 수 있는 '교차 도메인 추천 기술'인 '멀티탭'(Multi-TAP)을 개발했다고 밝혔다.</p> <p contents-hash="8b08f390b773ea37e987789eb19e88ddedd614e9e82b4db416665b079d93f0f2" dmcf-pid="p0kZKwrNYR" dmcf-ptype="general">교차 도메인 추천 기술은 한 사용자가 자주 구매해 기록이 충분히 쌓인 상품 분야에서 얻은 정보를 기록이 부족한 다른 상품 분야 추천에 활용하는 것이다.</p> <p contents-hash="551066ed92470db3eb137b186a9e11759959bea111a83fefbce5218c33cb29c9" dmcf-pid="UpE59rmjZM" dmcf-ptype="general">예를 들어 A라는 사람이 전자제품은 자주 샀지만 홈·생활용품은 거의 사지 않았다면, 전자제품 구매 기록을 토대로 적합한 홈·생활용품을 추천하는 식이다.</p> <p contents-hash="f3cd41c26a8bc099d1baae1d4dc287ffe6fb1ff3173d458d78f0ec9368331dd3" dmcf-pid="uUD12msAZx" dmcf-ptype="general">'멀티탭'은 같은 상품 분야 안에서도 세부 상품군에 따라 달라지는 구매 성향을 구분할 수 있다. 다른 상품 분야 정보는 추천과 관련이 있는 만큼만 반영한다.</p> <p contents-hash="cc47c388b35f735d17015229f3f8aea0e6ea92698f3c442fb9751201479f7af6" dmcf-pid="7uwtVsOcXQ" dmcf-ptype="general">이 덕분에 기존 기술과 비교해 소비자 세부 취향을 더 정확히 반영할 수 있다고 연구팀은 설명했다.</p> <p contents-hash="abcdf6931ef264cfcb5dc5689da26b61b835eff1c7139af825f17b762350041d" dmcf-pid="z7rFfOIkZP" dmcf-ptype="general">기존 기술은 소비자가 컴퓨터를 살 때는 비싸고 평점이 좋은 제품을 고르면서도 홈 오디오를 살 때는 저렴하고 인기 있는 제품을 고르는 차이를 제대로 반영하지 못했다.</p> <p contents-hash="4d2052a3686ebfd6c8ebbd52a2aa6025f13c90398c75f867ebac4f52cdbbca4b" dmcf-pid="qzm34ICEZ6" dmcf-ptype="general">멀티탭은 구매 이력과 상품 정보를 분석해 사용자가 가격, 평점, 리뷰 수를 제품 구매 시 얼마나 따졌는지와 이용 빈도, 동일 상품 분야에서 얼마나 다양한 세부 상품군을 구매했는지를 3단계로 나눈다.</p> <p contents-hash="300d76428e8b388ac67afd09b45c73733b02dbca0eff17df972f583f03aa3b0b" dmcf-pid="Bqs08ChDG8" dmcf-ptype="general">이를 대형언어모델(LLM)이 상품군별 차이가 드러나는 문장으로 정리하게 한 후, 문장을 숫자 정보로 바꿔 기존 추천 알고리즘인 라이트GCN이 학습한 구매 행동 정보와 결합해 상품을 추천한다.</p> <p contents-hash="8efe780288bbf3e00e583b23ddd6cb4aac57a973b1217b68608d5490c7f6646e" dmcf-pid="bBOp6hlwX4" dmcf-ptype="general">대형언어모델을 쓰면 높음, 중간, 낮음이라는 3단계 수치만 나열할 때보다 어느 상품군에서 어떤 성향이 나타났는지까지 학습할 수 있다.</p> <p contents-hash="7fafebabf5009bcb77b6cf62a1a8af13f47696b3ac42f6df322a2f357d7d8b09" dmcf-pid="KrVAv86btf" dmcf-ptype="general">연구팀은 실험에서 아마존의 전자제품, 홈·생활용품, 스포츠용품, 의류, 완구 구매 기록을 이용해 성능을 검증했다.</p> <p contents-hash="bdd26d5e54ad01507586e978a7acd986a233dce97ed9e9a02613c0246adc4a1c" dmcf-pid="9mfcT6PKYV" dmcf-ptype="general">대표적 6개 교차 추천 과제 중 5개에서 가장 높은 성능을 기록했다. 특히 실제 구매 상품이 상위 5개 추천 목록에 포함된 비율은 기존 기술보다 최대 36.3% 높았다.</p> <p contents-hash="c63ddb335570f2a2e8bdd92ee760dc91a7ae41bfda2f4e0997acaf0c68439812" dmcf-pid="2s4kyPQ9X2" dmcf-ptype="general">이연창 교수는 "소비자 취향은 상황과 세부 상품군에 따라 달라지는 만큼, 멀티탭은 구매 성향을 '멀티 페르소나'로 나눠 이러한 차이를 추천에 반영한다"며 "구매 기록이 적은 상품 분야에서도 실제 취향에 가깝게 추천할 수 있어 온라인 쇼핑몰 개인 맞춤형 추천을 높일 수 있을 것"이라고 말했다.</p> <p contents-hash="2d235ccb326fa3cf97165fe717c42155302bf60f7a1d1b1d4ed525b645b1721b" dmcf-pid="VO8EWQx259" dmcf-ptype="general">연구 결과는 데이터마이닝 분야 최우수 국제 학술대회 'ACM KDD'에 채택돼 발표된다. 올해 학회는 9일부터 닷새간 제주도에서 열린다.</p> <p contents-hash="476aa90d102aec9e1c5f67d4b32fc37329f3d8e4d75d8d0a239868217828bcac" dmcf-pid="fI6DYxMV1K" dmcf-ptype="general">연구는 과학기술정보통신부와 정보통신기획평가원, 한국연구재단 지원을 받아 이뤄졌다.</p> <p contents-hash="93bb3030303e444b383eed2e71793e300527f65857827c9b8c8ddb397c9fceae" dmcf-pid="4CPwGMRf5b" dmcf-ptype="general">yongtae@yna.co.kr</p> <p contents-hash="d8adbd697d87a03d92eb8f61493e42e0cab6fd1b1e1ce3c82b8ca5b767489085" dmcf-pid="6lxmXed85q" dmcf-ptype="general">▶제보는 카톡 okjebo</p> </section> </div> <p class="" data-translation="true">Copyright © 연합뉴스. 무단전재 -재배포, AI 학습 및 활용 금지</p> 관련자료 이전 [DEF CON 34] K-해커, 데프콘 휩쓴다... CTF 본선 12팀 중 7팀 韓 주축 08-06 다음 서울시 청소년 선수단, ICG서 금 4·은 3·동 3 획득 08-06 댓글 0 등록된 댓글이 없습니다. 로그인한 회원만 댓글 등록이 가능합니다.
