2023 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2023) 우수 논문상 수상

- 머신러닝 시스템 연구실 -

 

김철희 컴퓨터공학과 대학원생(지도교수: 문의현)의 “사용자 소셜 정보를 활용한 트랜스포머 모델 기반의 추천 시스템” 논문이 지난 12월 20일 ~ 12월 22일(3일간) 열린 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2023)에서 인공지능 분야 우수 논문상을 수상했다.

▲ 왼쪽부터 김철희(석사과정 4학기), 윤보경(석사과정 4학기), 조현빈(석박통합과정 1학기), 문의현(지도교수)

▲ 2023 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2023) 우수 논문상 수상확인서

 

최근 다양한 아이템이 생성되는 환경에서 사용자의 개인화된 콘텐츠 소비 요구를 충족시키기 위해 고도의 추천 시스템이 요구된다. 따라서 기존 추천 시스템에서 사용되는 사용자와 아이템 상호작용 정보 외에 사용자와 사용자 간의 관계를 나타내는 소셜 정보가 활용되어야 한다.

본 논문에서는 Transformer 기반의 모델을 제안하며, 소셜 정보에 나타나는 관계의 학습을 위해 셀프-어텐션을 활용하고 상호작용 정보에 나타나는 관계의 학습을 위해 크로스-어텐션을 활용한다. 두 데이터 셋을 활용해 기존 소셜 정보를 활용하지 않은 딥러닝 기반 모델, 소셜 정보를 활용한 그래프 신경망 기반 모델과 제안한 모델에 대하여 실험을 진행한 결과 제안한 모델이 두 모델에 비해 RMSE가 각각 최대 10.1%, 8.0% 개선되었다.

 

2023년 한국소프트웨어종합학술대회(KSC 2023)는 인공지능, 컴퓨터시스템, 데이터베이스 등 정보기술 전 분야의 최신 연구결과가 발표되는 정보과학기술 학술대회이다.