[R&D 프로젝트 공고] 심리특성 기반 개인화 추천 고도화·사업화

매칭 진행 중

30113

심리특성 기반 개인화 추천 고도화·사업화

공고에 관심 있어요

기업 용역

정부 지원 과제

기술 이전

을 함께 진행할

기업

을 찾는 공고입니다.

본 연구는 이용자 심리특성을 추천시스템에 구조적으로 결합하여 개인화 추천의 정확도와 공정성을 동시에 향상시키고, 이를 고도화·실증하여 사업화로 연계하는 것을 목표로 합니다. 행동 로그만으로는 포착되기 어려운 심리 특성을 반영한 추천 알고리즘의 적용 가능성을 검증하며, OTT 및 영상 콘텐츠 분야를 시작으로 이커머스·뉴스·웹툰 등 다양한 서비스 도메인으로의 확장 적용 방안을 함께 연구하고자 합니다.

게시자 유형

연구실

핵심 키워드

추천시스템

추천알고리즘

딥러닝

과제 규모

협의 가능

공고 마감일

2026-09-30

연구실 소개

경희대학교 미디어학과 최수진 연구실은 추천시스템, 콘텐츠 큐레이션, 데이터 기반 이용자 모델링을 중심으로 연구합니다. 공학적 분석을 인문사회 분야 이용자 연구에 접목하는 다학제적·융합적 접근을 강점으로 하며, 이용자 심리특성을 융합한 추천 알고리즘을 개발 중입니다. 또한 네덜란드 암스테르담대학 컴퓨터공학 연구팀, 그로닝겐대학 네트워크과학 연구팀, 스위스 로잔대학 정보과학 연구팀 등 국내외 연구기관과 협력하고 있습니다.

대표 연구 분야

1. 추천시스템(Recommender System) 및 추천 알고리즘 - 개인화 추천 성능 향상을 위한 추천 알고리즘 설계 및 고도화를 연구합니다. 2. 이용자 모델링(User Modeling) 및 데이터 기반 프로파일링 - 이용자 행동 로그와 이용자 특성 정보를 기반으로 이용자 모델을 구축하고 프로파일링하는 방법을 연구합니다. 3. AI·딥러닝(Deep Learning) 기반 콘텐츠 큐레이션 - 딥러닝 기반 모델을 활용하여 콘텐츠 이해 및 큐레이션 성능을 개선하는 방법을 연구합니다. 4. 이용자 심리특성 결합 추천 모델 - 행동 로그만으로 포착되지 않는 심리특성을 추천시스템에 구조적으로 결합하는 모델 및 방법론을 연구합니다.

정부과제 / 산학협력 경험

- 한국연구재단 과학기술분야 우수연구-중견연구(과학기술정보통신부) - 과제명: OTT 콘텐츠 이용자 프로파일링 - 과제규모 및 기간: 310,800,000원 (2024년 5월~2027년 4월) (3년) - 과제번호: NRF-RS-2024-00336363 - 한국연구재단 과학기술분야 기초연구사업-기본연구(과학기술정보통신부) - 과제명: 개인주도 디지털콘텐츠 큐레이션 패턴 설계 - 과제규모 및 기간: 56,940,000원 (2022년 6월~2023년 5월) (1년) - 과제번호: NRF-2022R1F1A1064470 - 실제 이용자 데이터 기반 추천기술 개발 완료 및 기술사업화 단계 추진, 이를 기반으로 산학협력 추진

연구 희망 개요

연구 희망 및 관심 주제

이용자 심리특성 기반 개인화 추천시스템의 고도화 및 사업화 - 본 연구는 행동 로그만으로는 포착되지 않는 이용자의 심리특성을 추천시스템에 구조적으로 결합하여 추천 정확도와 공정성을 동시에 향상시키는 기술의 실증 및 고도화를 목표로 합니다. OTT 및 영상 콘텐츠 분야를 시작으로, 이커머스·뉴스·웹툰 등 다양한 서비스 도메인으로 기술을 확장·적용하는 방안까지 포함하여 연구하고자 합니다.

협력 가능 분야

- 추천시스템 공동개발 - PoC 및 실증사업 - 서비스 기획 및 기술이전 - 이용자 심리특성 측정 및 프로파일링 - 이용자 데이터마이닝

본 연구 관련 연구실 특장점

- 이용자 실증데이터(이용자 500명, 행동로그 약 29.7만 건) 보유 및 해당 데이터 기반 추천시스템 개발 완료 - 선행기술조사 결과 특허출원이 가능하다는 판정에 따라 특허 출원 및 등록 추진 중 - 다양한 심리 차원을 아우르는 이용자 프로파일을 독자적인 순차추천시스템 구조에 결합한 독창성 및 차별성 보유 - 기술적 완성도뿐 아니라 이용자에 대한 사회과학적 이해를 함께 반영하여 산업 현장 활용 가능성과 사업화 가치가 높음