Author: 한성수 연구원

[논문이야기] 이 많은 따릉이들은 어디서 왔을까? ③에서 이어집니다 가장 심한 불균형이 발생하는 지점은, 출퇴근 시간 대여와 반납이 활발히 일어나는 초 거대 업무 지구(예시: 강서 마곡업무 지구, 여의도 업무 지구, 성수동 지식산업센터 등)입니다. 이때 앞서 논의한 ‘평형상태’ 개념을 활용해 대여소별 자전거 수를 정확히 예측해낼 수만 있다면, 새벽 단 한 번의 재배치만으로 대여소별 일일 거치 자전거수를 최적화…

[논문이야기] 이 많은 따릉이들은 어디서 왔을까? ②에서 이어집니다 주요 업무지구의 출퇴근 시간 따릉이 이동 패턴 분석(Part 4) 앞선 논문이야기에선 자전거길 조성이 잘 돼 있으며 한강 자전거길 접근이 쉬운 서울시 내 신규 개발 업무지구로 따릉이 사용량이 집중된다는 사실을 살펴봤습니다. 따라서 따릉이 사용의 집중이 되는 초거대 업무지구 5곳을 중심으로 분석을 시작하고자 합니다. 한 가지 가설을 세웠습니다. 그것은…

[논문이야기] 이 많은 따릉이들은 어디서 왔을까? ①에서 이어집니다 따릉이 사용자의 시간별 패턴은 어떨까?(Part 3) 공공 자전거 재배치를 효율화하기 위해선 무엇보다도 따릉이 사용자의 시간별 사용 패턴을 파악하는 게 가장 급선무라고 생각했습니다. 이에 사용량이 가장 많은 시간대의 대여소별 자전거 대여 수와 반납 수를 파악하고자 했습니다. 실제 해당 사업의 주요 사용자 및 사용 시간을 조사한 결과, 따릉이는 오전…

[논문이야기] 이 많은 따릉이들은 어디서 왔을까? – 초록에서 이어집니다 Intro (Part 1) 저는 고양시 행신역 인근에서 마곡 나루역 근처 사무실로 출근하는 40대 초반 직딩입니다. 원래는 회사 셔틀로 출퇴근하고 있었지만, 최근 자전거에 취미가 생겨 집에서 회사까지 출퇴근을 자전거로 하고 있습니다. 자전거가 취미가 된 가장 큰 이유는 사실 서울시 공공자전거 사업인 따릉이에 대한 이미지가 굉장히 컸기 때문입니다….

이번 글은 아래의 내용과 같이 진행될 예정입니다. 어떻게 보면 여러 가지 이야기로 지루하고 복잡해 보일 수 있는 이번 글의 가독성을 위해 5개의 파트로 나눠 진행해 보려고 합니다. 논문이야기 방향 이야기의 시작인 Part1은 따릉이에 관심을 가지게 된 이유 및 ‘서울에서 따릉이를 가장 많이 타는 곳은 어디일까?’에 대한 이야기를 해보고자 합니다. 두 번째 이야기인 Part2는 서울시 환경적인…

[논문이야기] NGCF의 소개 ③에서 이어집니다 본 [논문이야기]는 NCF에 그래프 관계형 데이터를 반영한 계산법인 NGCF를 설명하기 위해 ‘Neural Graph Collaborative Filtering(Xiang Wang 등, 2020)‘을 참고했음을 밝힙니다. NGCF는 어떻게 ‘관계형 데이터’를 표현하는가? 먼저 논문 초반 내용인 NCF와 NGCF의 차이점을 간단한 다이어그램으로 소개해보겠습니다. 위 그림처럼 NCF는 $l=1$, 즉 엣지(Edge)가 1개인 관계만 설명할 수 있는 반면, NGCF는 $l=1$ 이상의…

[논문이야기] NGCF의 소개 ②에서 이어집니다 이전 글을 통해 추천 알고리즘의 가장 기본적인 형태인 ‘콘텐츠 기반 필터링’과 ‘협업 필터링’을 간락히 살펴봤습니다. 또한 ‘유저와 아이템간 관계’를 비선형적 영역으로 확장하는 협업 필터링을 신경망 협업 필터링(Neural Collaborative Filtering, NCF)을 소개한 바 있습니다. 이번 글에서는 협업 필터링의 구조를 조금 더 자세히 이해해보고, 나아가 ‘신경망 그래프 협업 필터링(NGCF)’이 나오게 된 배경을…

[논문이야기] NGCF의 소개 ①에서 이어집니다 추천 알고리즘이란 사용자의 선호도 및 과거 행동을 바탕으로 사용자가 흥미를 느낄 만한 콘텐츠를 제공하는 알고리즘을 뜻합니다. 제가 추천 알고리즘을 접한 맨 처음 계기는 SIAI MBA 과정의 첫 번째 비즈니스 수업인 BUS501(AI in Digital Marketing)입니다. 해당 수업에서는 기본적인 추천 알고리즘인 콘텐츠 기반 필터링(Contents Based filtering)과 협업 필터링(Collaborative Filtering)을 배우고, 좀 더…

  SIAI MBA 과정이 막바지에 접어들고 논문을 써야 하는 시점이 다가오면서, ‘대학원에서 배운 내용 중 논문에 적용할 수 있는 주제는 어떤 것이 있을까?’ 를 고민하게 됐습니다. 그 와중 Data Management 수업에서 Term paper 주제로 다뤘던 주제인 ‘뉴스 기사 데이터 기반 언어모델’이 머릿속에 불현듯 떠올랐습니다. 그리고 이 생각은 ‘뉴스 기사에 대한 주요 요인(Factor)은 어떤 것이 있을까’로…