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아이템 추천 방법 및 아이템 추천 장치

페이지 정보

최고관리자  0 Comments  1 Views  20-11-10 15:46  기계

본문

분야 : 기타 개발상태 5 9
아이템 추천 방법 및 아이템 추천 장치
보유기관 및 연구자 : 컴퓨터공학부 김 상 욱
  • 특허정보

    아이템 추천 방법 및 아이템 추천 장치 (No : 10-2014-0177452)

    ITEM RECOMMENDATION METHOD AND APPARATUS (No : 14/810,359)

  • 거래조건 :

기술완성도

  • TRL09

    사업화

    • 본격적인 양산 및 사업화 단계
  • TRL08

    시작품 인증/
    표준화

    • 일부 시제품의 인증 및 인허가 취득 단계
      - 조선 기자재의 경우 선급기관 인증, 의약품의 경우 식약청의 품목 허가 등
  • TRL07

    Pilot 단계 시작품
    신뢰성 평가

    • 시작품의 신뢰성 평가
    • 실제 환경(수요기업)에서 성능 검증이 이루어지는 단계
  • TRL06

    Pilot 단계 시작품
    성능 평가

    • 경제성(생산성)을 고려한, 파일로트 규모의 시작품 제작 및 평가
    • 시작품 성능평가
  • TRL05

    시제품 제작/
    성능평가

    • 개발한 부품/시스템의 시작품(Prototype) 제작 및 성능 평가
    • 경제성(생산성)을 고려하지 않고, 우수한 시작품을 1개~수개 미만으로 개발
  • TRL04

    연구실 규모의
    부품/시스템 성능평가

    • 연구실 규모의 부품/시스템 성능 평가가 완료된 단계
    • 실용화를 위한 핵심요소기술 확보
  • TRL03

    연구실 규모의
    성능 검증

    • 연구실/실험실 규모의 환경에서 기본 성능이 검증될 수 있는 단계
    • 개발하려는 시스템/부품의 기본 설계도면을 확보하는 단계
    • 모델링/설계기술 확보
  • TRL02

    실용 목적의 아이디어/
    특허 등 개념 정립

    • 실용 목적의 아이디어, 특허 등 개념 정립
  • TRL01

    기초 이론/
    실험

    • 연구과제 탐색 및 기회 발굴 단계
키워드
아이템, 추천, 선호도 예측, 평가 매트릭스
기술 개요
본 기술은 사용자가 선호도를 평가한 아이템을 기반으로 사용자가 선호할만한 아이템을 추천하기 위한 아이템 추천 방법과 장치에 관한 기술

[ 사용자의 선호도에 따라 아이템을 추천하기 위한 과정을 설하기 위한 도면 ]

기술개요
본 기술은 사용자가 선호하지 않는 아이템을 추천 대상에서 제외시킴에 따라 선호도에 맞는 아이템에 대한 추천 성능을 향상시킬 수 있음

[ 아이템 추천 장치를 도시한 도면 ]

시장동향
이커머스(electronic commerc) 세계 시장은 2018년 약 2조 9,820억 달러에서 2023년 약 6억 5,420억 달러로 연평균 17%씩 성장할 전망임

코로나19로 전자상거래와 구독경제의 가파른 성장과 융합으로 시너지 효과를 창출하며 향후 더 많은 유니콘 기업의 성장에 활용될 것으로 보임

시장 적용 분야

[ 오픈마켓 플랫폼 ]

시장 적용 분야

[ 오픈마켓 플랫폼 ]

시장 적용 분야

[ 오픈마켓 플랫폼 ]

시장 적용 분야

[ 콘텐츠 추천 플랫폼 ]

시장 적용 분야

[ 콘텐츠 추천 플랫폼 ]

특장점
배경 기술 및 문제점
아이템 추천 시스템은 사용자에게 아이템을 추천할 때 보다 신중하고 정확한 아이템을 선택하고 이를 추천해야 함

기존 아이템 추천 시스템은 실제적으로 사용자의 선호도가 반영되지 않으며, 추천되는 아이템에 대한 개수가 한정적이라는 문제점이 있음
기술 내용 및 우수성
사용자가 평가한 아이템들을 통해 사용자가 이용하기 이전의 선호하는 아이템을 보다 정확하게 파악할 수 있음

또한, 예측된 선호도에 따라 사용자에게 아이템을 추천하거나 혹은 선호하지 않는 아이템을 추천 대상에서 제외시킬 수 있어 추천 성능 향상의 장점이 있음
우수기술 Gyeonggi Technology Market