• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (2)
• /
• pp.75-77
• /
• 1999

정보추천 시스템은 사용자가 어떤 정보를 선호하는지를 식별함으로써 산재한 정보 중에서 적절한 정보만을 제공하는 것을 목표로 한다. 이러한 정보추천 시스템에서 사용되는 정보여과 기술에는 내용기반 여과와 협력적 여과가 있다. 기존의 협력적 정보여과 기술은 선호도를 적게 제시한 사용자에게 정보를 추천하기 어렵고, 동일한 상품 정보에 대해서 사용자의 평가가 없을 경우 사용자간의 유사성을 판단하기 어려운 단점이 있다. 본 논문은 SVD (Singular Value Decomposition)를 통해 사용자 프로파일을 정량화함으로써 사용자 선호도 행렬로부터 숨어있는 의미정보를 추출하여 동일한 정보에 대해 선호도를 평가해야 한다는 단점을 극복한다. 이때, 사용자 프로파일 벡터를 비감독 학습 알고리즘인 SOM (Self0Organizing Map)으로 클러스터링하여 사용자를 분류하고, 정보추천은 사용자 그룹간에서 이루어지며 Pearson correlation 알고리즘을 이용한다. 기존의 방법과 비교한 결과, 제안한 방법이 새로운 사용자에 대해서도 적절한 정보를 추천할 수 있음을 볼 수 있었다.

• 대한원격탐사학회지
• /
• 제39권2호
• /
• pp.157-168
• /
• 2023

고해상도 원격탐사 영상을 이용하여 지표면을 모니터링 하기 위해서 영상 분할 및 감독 기반의 분류 기법이 널리 사용된다. 다양한 객체를 분류하기 위해서는 각 객체에 해당하는 클래스를 정의하고 각 클래스에 속하는 샘플들을 선택하는 과정이 필요하다. 클래스 샘플을 추출하는 기존의 방법은 각 클래스 별로 유사한 밝기값 특성을 가지는 충분한 개수의 샘플을 선택해야 한다. 이 과정은 사용자의 육안 식별에 의존하는 과정으로 많은 시간이 소요되며 사용자에 따라 추출되는 클래스의 대표 샘플들이 달라질 가능성이 높고 결과적으로 분류 성능이 클래스 샘플 추출 결과에 크게 영향을 받게 된다. 본 연구에서는 클래스 샘플 추출 시 히스토그램 역투영 기법을 적용하여 샘플 추출 시 사용자의 개입을 최소화하고 클래스에 속하는 샘플들의 밝기값 특성이 일관성을 가지는 영상 분류 기법을 제안한다. 제안한 히스토그램 역투영을 이용한 분류 기법은 차세대중형위성 1호(Compact Advanced Satellite 500-1) 영상의 색상 서브채널을 이용한 분류 실험과 원영상을 이용한 분류 실험에서 히스토그램 역투영을 사용하지 않은 기법에 비해 모두 향상된 분류 정확도를 보였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (상)
• /
• pp.319-322
• /
• 2002

현재 에이전트는 강화 학습 모델을 토대로 사용자의 간섭 없이 사용자 의도를 파악하며 능동적으로 행동하는 기술들이 발달되어 왔다. 하지만 인터넷을 기반으로 한 계획이나 학습 등을 위하여 보다 지적인 능력을 갖춘 에이전트의 기술이 요구된다. 따라서 본 논문에서는 DNA 코딩 기법을 이용하여 사용자의 프로파일을 학습하고. 사용자를 분류하는 AUA(Agent for learning Users' Action)를 제안하고자 한다. AUA는 사용자 학습 에이전트로 사용자의 행위를 관찰하고 행위서열을 생성하고 구분함으로써, 사용자의 관심정도를 보다 세밀하게 분석하고 계획할 수 있다. 또한 AUA는 에이전트간에 관계를 설정함으로 사용자에게 보다 나은 정보 검색을 지원할 수 있다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
• /
• 한국지능정보시스템학회 2007년도 추계학술대회
• /
• pp.507-513
• /
• 2007

기존의 영화정보제공 시스템에서는 사용자에게 영화에 대한 정보를 전달할 때 단순히 새로운 영화에 대한 정보를 전달하는데 그치고 있다. 이러한 정보시스템은 사용자에 대한 기호나 성향을 고려하지 않기 때문에, 사용자에게 필요하고 적절한 정보를 제공하지 못하는 문제점이 있다. 따라서, 본 논문은 정보 제공의 효율성을 높이기 위하여 사용자의 영화 선호도가 반영된 영화추천시스템을 설계 및 구현한다. 다양한 사용자로부터 수집한 기본정보에 데이터 분류도구를 적용하여 사용자에 대한 일정한 기호 또는 성향을 추출한다. 결과적으로 추출된 정보를 대상 사용자들에게 SMS로 제공하여 각자의 기호나 성향을 고려한 정보를 얻을 수 있도록 한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제12권12호
• /
• pp.471-478
• /
• 2012

문서를 대상으로 한 다양한 감정 분류 연구가 진행되어 왔으며, 최근에는 트윗 감정 분류에 그대로 적용되고 있다. 그러나 이러한 연구들은 트윗의 구조, 이모티콘, 철자 오류 그리고 신조어와 같은 트윗의 특징을 고려하지 않아 좋은 성능을 보이지 못하고 있다. 본 논문에서는 기계학습을 기반으로 다양한 자질을(이모티콘 극성, 리트윗 극성, 사용자 극성, 대체 어휘)사용하여 실험하여 트윗 감정 분류 성능의 영향을 확인하였다. 기계 학습기 SVM(Support Vector Machine) 기반의 감정 분류 실험으로 이모티콘 극성 자질과 사용자 극성 자질이 트윗 감정 분류 모델의 성능 향상에 기여를 하는 것을 알 수 있었다. 이와 비교하여 리트윗 극성과 대체 어휘 자질은 트윗 감정 분류 모델에 큰 영향이 없는 것을 알 수 있었다.

• 한국재난정보학회 논문집
• /
• 제19권2호
• /
• pp.432-438
• /
• 2023

연구목적: 생활안전 예방서비스 앱에서 신고되는 이미지를 AI를 사용하여 실시간으로 위험 카테고리를 자동으로 분류하여 사용자에게 편리한 위험신고를 가능하게 하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 인터넷으로 상호연결되는 생활안전 예방서비스 플랫폼, 생활안전 예방서비스 앱, AI 모델 서빙 서버와 sftp 서버로 구성되는 시스템을 통하여 신고된 생활안전 이미지를 실시간으로 자동분류하며, 이때 사용되는 AI모델 생성을 위한 AI 학습 알고리즘도 개발하였다. 연구결과: 이미지를 실시간으로 AI 처리하여 자동으로 분류할 수 있게 되어, 신고자가 생활안전 관련 사항을 보다 편리하게 신고할 수 있게 되었다. 결론: 본 논문에서 제시하는 AI 이미지 자동분류 시스템은 90% 이상의 분류 정확도로 신고 이미지를 실시간으로 자동분류하여 신고자가 간편하게 생활안전 관련 이미지를 신고할 수 있게 되었으며 향후 생활안전 예방서비스 앱의 사용자의 증가에 따라 더욱 빠르고 정확한 AI 모델 개발 및 시스템 처리용량 향상이 필요하다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권6호
• /
• pp.684-695
• /
• 2001

최근의 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위하여 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 협력적 여과 시스템은 부가적인 상품을 예측하기 위해 사용자의 선호도에 대한 데이타베이스를 사용한다. 내용 기반 여과 시스템은 상품의 속성과 사용자의 흥미를 대조함에 의해 아이템을 추천한다. 본 논문에서는 두 가지의 기술을 기계 학습 알고리즘에 응용하고 병합함으로써 사용자의 선호도를 발견하는 방법을 기술한다. 제안된 협력적 여과 방법에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 Naive Bayes 분류자에 의해 분류된 아이템을 기반으로 사용자 군집을 생성하며 내용 여과 기법에서는 연관 피드백에 의해 사용자의 흥미를 추출함으로써 사용자의 프로파일을 생성한다. 제안된 방법은 웹문서에 대해 사용자가 평가한 데이타베이스에서 평가되며 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
• /
• 제5권2호
• /
• pp.77-86
• /
• 2011

본 논문은 커뮤니티를 주된 목적으로 하고 있는 SNG(Social Network Game)에 대한 사용자의 행동과 그 선택적 행동을 유발하는 동기와의 연관관계를 분석하고 있다. 게임제작기술에 대한 연구 및 활용에 비해, 게임 사용자에 대한 연구는 미비했으며 그 주제 또한 게임의 특정목표(예를 들면, "전투"를 통한 레벨상승 및 보상)수행에 대한 사용자의 행동유형을 관찰하는 데 그치고 있다. 따라서 SNG 게임사용자 행동을 문제해결 방식의 관점에서 접근하는 것이 아니라, 인간의 다양한 동기로 인한 행동의 선택 관점에서 연구할 필요가 있다. 이를 위해 첫째, 사회적 속성으로써 Lazzaro의 people fun 모델과 SNS(Social Network Service) 사용자의 동기이론에 대해 고찰한다. 둘째, SNG 13종에 대한 분석 자료를 수집하고 게임이벤트와 사용자의 기능적 행동(functional actions)을 분류한다. 셋째, 분류된 자료를 근거로 SNG 사용자의 주된 행동을 8종류로 설정하고 동기-행동 패턴을 정립한다.

• 한국철도학회:학술대회논문집
• /
• 한국철도학회 2003년도 춘계학술대회 논문집
• /
• pp.151-158
• /
• 2003

현재 각 도시철도 운영기관이 사용하고 있는 부품코드체계는 구 정부물품 분류체계 11자리를 수요한 코드체계로의 군, 급의 2단계 분류로 구성되어 있어, 분류단계의 제약이 존재할 뿐만 아니라 분류체계의 구조적 문제로 군, 급, 품명의 빈번한 통합, 삭제에 따른 코드 관리의 어려움이 존재하고 있다. 또한, 사용자가 원하는 물품을 해당 분류체계로 찾아가기 위한 그룹별 탐색과 통계적 분석이 불가능한 실정이다. 이러한 분류체계의 문제점과 향후 차종의 노후화로 발생될 관리품목의 증가로 업무능률 저하가 예상되기 때문에 새로운 체계의 표준화된 부품코드체계가 절실히 필요한 실정이다. 본 논문은 산업 발전에 따르는 확장성과 세분화에 대한 분류구조의 탄력성을 가지고 객관적으로 분류 추가 및 변경이 가능하도록 하고, 정부 및 국제기관 표준권고안과 호환성을 가질 수 있는 표준 부품코드체계를 제정하기 위한 연구결과이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
• /
• pp.132-135
• /
• 2010

FTA(Free Trade Agreement)는 체결국들의 자유로운 물자 이동을 기반으로 무역의 활성화와 외국자본의 직접투자를 통해 경제성장을 가져오는 중요한 협정이다. 그러나 FTA 협정의 체결조건에 따라 품목별 세율 등의 정보가 달라진다. 국제통일상품분류체계(Harmonized Commodity Description and Coding System)코드도 마찬가지로 국제 공동코드 영역인 6 자리까지 동일 하나, 7 ~ 10 자리까지는 각 국가에 의해 운영관리 되어, 국가별로 품목분류 방식이 달라진다. 또한, 품목분류코드가 갱신 될 때마다 연관 정보를 사용자에게 제공하고 있다. 그러나 우리나라와 FTA 체결국간 세부품목분류 방식이 달라 품목분류방식의 의미에 따라 담당자가 한 건씩 비교하고 맵핑하여, 많은 시간과 인력이 소모된다. 따라서, 의미를 갖는 품목분류코드를 맵핑하면서 발생하는 문제들이 있다. 이를 해결하기 위해, 이 논문에서는 품목분류코드 기반의 온톨로지 모델을 제안한다.