머신러닝을 활용한 사용자 데이터 기반 개인 맞춤형 최적 매트리스 추천 모델 연구
Research on a Personalized Optimal Mattress Recommendation Model Based on User Data Using Machine Learning
- 주제(키워드) 머신러닝 , 매트리스 , 사용성평가
- 주제(DDC) 658.5
- 발행기관 아주대학교 일반대학원
- 지도교수 이주연
- 발행년도 2025
- 학위수여년월 2025. 2
- 학위명 박사
- 학과 및 전공 일반대학원 산업공학과
- 실제URI http://www.dcollection.net/handler/ajou/000000034733
- 본문언어 한국어
- 저작권 아주대학교 논문은 저작권에 의해 보호받습니다.
초록/요약
본 연구에서는 사용자의 체형, 선호도, 매트리스 사용 경험 데이터를 통합 분 석하여 개인화된 매트리스 추천 모델을 개발하였다. 연구의 목적은 다양한 체 형과 선호를 가진 사용자들에게 최적의 매트리스를 제공함으로써 사용자의 매 트리스 만족도를 향상시키는 것이다. 기존 매트리스 선정 연구들은 주로 체형 에 따라 인체에 미치는 영향을 중점적으로 다루었지만, 본 연구는 사용자의 주 관적 매트리스 사용 경험과 문화적 배경이 매트리스 선택에 함께 영향을 미친 다는 가설을 기반으로 접근하였다. 이를 위해 176명의 남녀 대상자의 체형 및 매트리스 사용 경험을 조사하고, 8가지 유형의 매트리스에 대한 선호도와 체압 분포를 수집하였다. 연구 방법으로는 사용자 체형과 매트리스 사용 경험 데이터를 기반으로 데이 터 수집 및 전처리 모듈과 개인 맞춤형 매트리스 추천 예측 모듈을 활용하였 다. 데이터 수집 및 전처리 모듈에서는 사용자의 체형, 매트리스 사용 경험, 만 족도 등을 포함한 다양한 데이터를 수집하였으며 수집한 데이터를 기반으로 일 관성 분석, 그리드 서치, 가중치 및 레이블링 등의 전처리 과정을 수행하였다. 이후 개인 맞춤형 매트리스 추천 예측 모듈에서 랜덤 포레스트, XGBoost, LightGBM, 앙상블 모델 등을 토대로 최적화 모델을 선정하고 맞춤형 매트리스 유형을 예측하였다. 연구 결과 사용성 평가에서는 수면 시간과 환경, 선호 수면 자세, 매트리스 경도, 만족도, 상관관계 분석 및 구매 요인 분석을 수행하였다. 상관관계 분석 결과, 매트리스 선택에 있어 쿠션감과 지지력이 중요한 요소로 작용하다. 구매 요인 분석에서는 쿠션감, 지지력, 경도가 매트리스 선택의 주요 요인임이 드러 났다. 최적 유형 매트리스 추천 모델 결과에서는 레이블링 후 4개 우선순위 매 트리스의 응답 기반 가중치 적용 결과, XGBoost 모델이 NDCG@1 지표에서 0.7438로 가장 높은 성능을 보였다. 레이블링 전 NDCG@4 분석에서는 Ensemble (Top3 Models)이 0.7382로 가장 높은 성능을 나타냈다. 최적화 모델 선정 과정에서는 레이블링 후 응답 비율에 따른 평균 가중치 적용 방식에서 Random Forest 모델은 정확도 0.5907로 가장 높은 성능을 기록하였다. 이는 매 트리스 추천 모델에서 응답 비율에 따른 평균 가중치를 적용하고 재레이블링하 는 방법이 추천 성능을 최적화하는 데 가장 효과적임을 시사한다. 모델 검증을 위해 20명의 연구대상자 데이터를 기반으로 성능 평가를 진행한 결과, 모델의 정확도는 43.1%로 나타났다. 하지만 사용자가 구매 시 중요하게 여기는 1순위와 2순위 항목의 재현율은 67.5%로 확인되었다. 이는 모델이 전체 적인 정확도는 다소 낮을 수 있지만, 사용자에게 중요한 항목에서는 준수한 예 측 성능을 보인다는 것을 의미한다. 이러한 결과는 매트리스 추천 모델이 사용 자의 실제 구매 행동과 일치하는 예측을 제공하는 데 효과적일 수 있음을 보여 준다. 결론적으로, 본 연구에서 개발한 매트리스 추천 모델은 개인의 체형과 선호 를 반영하여 최적의 매트리스를 제안하고자 하였다. 이는 초기 가설인 사용자 체형과 사용자의 주관적 매트리스 사용 경험을 고려해야 한다는 점을 근거로 진행되었다. 이러한 연구는 매트리스 추천 방식에 새로운 접근 방식을 제안하 며, 향후 다양한 맞춤형 제품 추천에 활용될 수 있는 기술적 기반을 제공한다. 또한, 본 연구를 토대로 매트리스 관련 산업에 실질적인 기여를 할 수 있을 것 으로 기대된다.
more목차
제 1 장 서 론 1
제1절 연구 배경 및 필요성 1
제2절 연구 목적과 절차 6
제 2 장 이론적 고찰 9
제1절 매트리스의 품질 특성 연구 9
제2절 사용자 특성 기반 연구 12
제3절 매트리스 추천 모델 연구 14
제4절 추천 모델 개발 연구 16
제 3 장 방법론 19
제1절 매트리스 사용성 평가 20
1.1 대상품목 20
1.2 연구대상자 24
1.3 평가환경 27
1.4 실험설계 31
1.5 실험수행 35
제2절 최적 유형 매트리스 추천 모델 연구 39
2.1 데이터 수집 및 전처리 모듈 41
2.1.1 데이터 수집 42
2.1.2 일관성 분석 45
2.1.3 그리드 서치 46
2.1.4 가중치 적용 49
2.1.5 매트리스 우선순위 레이블링 52
2.2 맞춤형 매트리스 최적화 예측 모듈 53
2.2.1 머신러닝 학습모델 55
2.2.2 최적화 모델 선정 59
2.2.3 맞춤형 매트리스 유형 예측 60
2.2.4 추천 모델검증 61
제 4 장 결 과 65
제1절 매트리스 사용성 평가 결과 65
1.1 연구대상자 특성 65
1.2 기초통계 및 요인분석 66
1.2.1 기초통계 66
1.2.2 상관관계 분석 74
1.2.3 구매요인 분석 77
제2절 최적 유형 매트리스 추천 모델 79
2.1 추천 모델 성능평가 79
2.2 추천 모델검증 86
제 5 장 결 론 88
제1절 연구결과 요약 88
제2절 연구성과 및 의의 91
제3절 연구한계 및 방향성 93
참고 문헌 95
영문요약 113
부록 116
