• 대한전자공학회논문지SP
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• 제47권4호
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• pp.9-19
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• 2010

본 연구는 IPTV 환경에서 사용자의 취향에 맞는 VOD 프로그램을 추천할 수 있는 시스템을 새로이 제안하였다. 제안 시스템은 내용기반 필터링과 협업 필터링의 장 단점을 상호 보완한 복합 필터링에 의한 IPTV-VOD 프로그램 추천 시스템으로, 각 필터링 기법의 프로그램 선호도(program preference) 값을 단일 지표(single-scale)로 비교 평가할 수 있는 수단을 제공함으로써 실질적인 복합 필터링 추천 시스템을 구축하였다. 사용자의 프로그램 선호 취향을 나타내는 사용자 프로파일(user profile)은 사용자의 과거 프로그램 시청 이력뿐만 아니라 사용자와 유사한 이웃 사용자들의 취향을 1주일 단위로 갱신되는 프로그램 선호도와 중분류 선호도로 표현하였기 때문에 보다 정확한 프로그램 추천이 가능하다. 제안 시스템의 성능평가를 위해 시청률 조사기관인 닐슨리서치의 24주분 지상파 및 케이블 방송 시청 데이터를 IPTV 형식에 맞게 재구성하여 사용하였으며, 다양한 실험을 통해 그 실용성을 입증하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권9호
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• pp.954-965
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• 2017

안정적인 전력 공급은 전력 인프라의 유지 보수 및 작동에 매우 중요하며, 이를 위해 정확한 전력 사용량 예측이 요구된다. 대학 캠퍼스는 전력 사용량이 많은 곳이며, 시간과 환경에 따른 전력 사용량 변화폭이 다양하다. 이러한 이유로, 전력계통의 효율적인 운영을 위해서는 전력 사용량을 정확하게 예측할 수 있는 모델이 요구된다. 기존의 시계열 예측 기법은 학습 시점과 예측 시점 간의 차이가 클수록 예측 구간이 넓어짐으로 예측 성능이 크게 떨어진다는 단점이 있다. 본 논문은 이를 보완하려는 방안으로, 먼저 의사결정나무를 이용해 날짜, 요일, 공휴일 여부, 학기 등을 고려하여 시계열 형태가 유사한 전력 데이터를 분류한다. 다음으로 분류된 데이터 셋에 각각의 자기회귀누적이동평균모형을 구성하여, 예측 시점에서 시계열 교차검증을 적용해 대학 캠퍼스의 일간 전력 사용량 예측 기법을 제안한다. 예측의 정확성을 평가하기 위해, 성능 평가 지표를 이용하여 제안한 기법의 타당성을 검증하였다.

• 대한교통학회지
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• 제32권4호
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• pp.380-388
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• 2014

연평균 일교통량(AADT)은 도로를 계획하고 설계하는데 있어 매우 중요한 기초자료로 활용된다. 상시 교통량 조사 자료는 연간 일교통량이 수집되어 AADT를 구할 수 있지만, 단기 교통량 조사(short-term traffic counts)의 경우 특정 기간에만 조사되므로 AADT를 추정하여야 한다. 본 연구에서는 교통량 자료가 시공간적 특성을 동시에 지닌다는 점에 착안하여 공간통계방법을 이용하여 AADT를 추정하였다. 공간통계모형 중 보편적으로 이용되는 크리깅 모형을 적용하였으며, 여러 가지 크리깅 모형을 비교분석하였다. 또한 사회경제지표를 반영하여 AADT 추정 정확도를 높이는 방법에 대하여 알아보았다. 모형의 비교평가를 위하여 일반국도 상시조사 자료를 이용하여 제안된 모형의 AADT 추정오차를 분석하고, 적용된 다양한 크리깅 모형의 성능을 비교하였다. 이러한 연구결과는 AADT 추정 정확도를 향상시킴으로써 적정 수준의 교통시설 공급과 서비스 수준 향상에 기여할 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제13C권5호
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• pp.567-574
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• 2006

VG-AnyLAN은 IEEE 802 위원회에서 제정한 100Mbps 근거리통신망 표준으로서 프레임 포맷은 기존 IEEE 802.3 이더넷의 형식을 그대로 유지한 반면에 매체접근제어 방식은 Demand Priority라 불리는 새로운 방식을 채택하였다. 이 방식에서 스테이션의 전송요청은 제어허브에 의하여 주기적으로 스캔되어 순서에 따라 전송된다. 이더넷의 매체접근제어방식인 CSMA/CD와 달리 이 방식은 네트워크 세그멘트 크기에 제한을 두지 않으며 패킷 지연시간에 최대 한계를 가진다. 본 논문에서 IEEE 802.12 VG-AnyLAN 매체접근제어 방식의 매체접근 지연시간과 채널 이용율(channel utilization)을 평가하였다. 각 스테이션에서 발생하는 트래픽의 우선순위가 모두 같으며, 패킷사이즈가 일정하다는 가정아래 시스템의 해석적 모델을 구축하고, 이를 이용하여 부하변동에 따른 시스템의 패킷 지연시간과 채널이용율의 순환 표현식을 얻었다. 또한 본 논문에서 얻은 결과를 뒷받침하기 위해 시스템 대한 시뮬레이션을 수행하여 주요 지표에 대하여 수치해석 결과와 비교 분석하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제15권4호
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• pp.559-568
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• 2014

기존의 감정분석을 통한 극성 분류는 주로 평점을 기반으로 하는 상품평을 기준으로 문장규칙을 이용하여 분석해왔다. 이러한 분석방법은 평점이 없는 블로그 같은 경우 적용되기 어려움 점이 있고 댓글 아르바이트나 관리자에 의해 상품평이 조작될 가능성이 있어서 상품평 만으로는 상품, 매장에 대한 의견을 파악하기에는 어려움이 있다. 이러한 문제점을 고려할 때 개인들의 솔직한 의견이 담겨 있는 블로그를 분석하여 극성을 분류하면 상품, 매장에 대한 올바른 이해가 가능하다. 본 논문은 도메인별로 블로그 글에 대한 고빈도 단어를 추출하여 주제어를 선정하고, 선정된 주제어를 기준으로 제안하는 감정분석 기법을 적용하여 블로그 글에 대한 극성을 분류한다. 감정분석 기법의 성능을 평가하기 위하여 정보 검색 분야에서 사용되는 측정지표 Precision, Recall, F-score를 사용하여 본 연구의 극성 분류기법의 유용성을 검증한다. 평가 결과 기존의 상품평을 문장규칙을 이용하여 분석하여 극성 분류를 하는 기법들에 비해서 제안한 감정분석 기법을 적용할 경우에 우수한 성능으로 극성 분류를 하는 것으로 나타났다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권4호
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• pp.299-303
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• 2009

특허 정보 검색은 연구 및 기술 개발에 앞서 선행연구의 존재 여부를 확인하기 위한 사전 조사 목적으로 주로 사용된다. 이러한 특히 정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서 본 연구는 키워드 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위한 대체어 후보 추출 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 추출 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 만족하는 대체어를 추출하기 위해서 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어뭉치, 연관단어 뭉치간 코사인 유사도 및 순위 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 추출 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 재현율을 측정함으로써 평가하였으며, 제안 방법이 문서 벡터공간 모델의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제22권2호
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• pp.213-224
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• 2012

통합된 코어 망 구조(core network architecture)와 다양한 무선 가입자 행동들은 3GPP in Release 8에서 제안된 EPC(Evolved Packet Core Network)에서 상당한 시그널링 부하 증가를 가져온다. 따라서 인증 시그널링 분석(authentication signaling analysis)은 체감품질(quality-of-experience)을 충족시키면서 인증 시그널링 부하와 지연을 줄이는 통찰력을 갖게 해준다. 본 논문에서는 갱신 과정 이론(renewal process theory)에 기반을 둔 분석적 모델링을 통해 EPS 구조에서의 시그널링 부하에 대해 평가하였다. 갱신 과정 이론은 특정 랜덤 과정(random process)에 상관없이 잘 작동 한다 (예. 포아송(Poisson)). 본 논문은 발신 발생 속도(call arrival rate), 이동성(mobility), 가입자들의 선호도와 운영정책의 관점에서 가입자들의 다양한 패턴을 고려하였다. 매개변수들과 성능지표들 사이의 상호관계를 나타내기 위해 수치적인 결과를 사용하였다. 수직적 핸드오버(vertical handover) 성능의 민감도와 heavy-tail process의 영향에 대해서도 검토하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제14권1호
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• pp.14-21
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• 2021

그린 네트워킹(Green networking)은 유선 데이터 네트워크(Wired data network)에서 통합적인 에너지 관리를 통해 에너지 낭비와 CO2 배출 감소를 유도하기 위해 주요 관심분야가 되었다. 그러나 액세스 네트워크(access networks)는 유선 데이터 네트워크 영역에서 사용자 단말을 제외하면 가장 많은 에너지를 소비하는 영역임에도 불구하고 그 범위가 매우 광대하여 통합적인 관리가 어렵고, 그 에너지 소모량과 에너지 절약 잠재성을 예측하기가 매우 어렵다. 본 논문에서는 기존의 다양한 수학적 예측 모델과 실험 및 실측 데이터를 이용하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량 데이터를 수집하고 머신러닝(Machine learning)의 지도학습을 이용한 다중 선형 회귀모델을 생성한다. 또한 생성한 모델로부터 다양한 실험을 통해 회귀모델의 성능을 최적화하여 유선 액세스 네트워크의 에너지 소모량을 예측하였고 생성한 회귀모델은 널리 알려진 평가 지표를 통해 성능을 평가하였다.

• 터널과지하공간
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• 제31권6호
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• pp.508-519
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• 2021

본 연구에서는 발파 시 사람과 주변 환경에 영향을 끼치는 발파진동(peak particle velocity, PPV)을 예측하는 모델을 개발하였다. PPV를 예측하기 위해 kNN(k-nearest neighbors), CART(classification and regression tree), SVR(support vector regression), PSO(particle swarm optimization)-SVR 알고리즘을 이용한 4가지 머신러닝 모델을 개발하고 상호 비교하였다. 머신러닝 모델을 훈련하기 위해 경상남도 창원시에 있는 욕망산을 연구지역으로 선정하고 1048개의 발파 데이터를 획득하였다. 발파 데이터는 천공장, 저항선, 공간격, 최대지발장약량, 비장약량, 총공수, 에멀전비율, 이격거리, PPV로 구성되었다. 훈련된 모델들의 성능을 평가하기 위한 지표 값으로 MAE(mean absolute error), MSE(mean squared error), RMSE(root mean squared error)를 사용하였다. 평가결과 PSO-SVR 모델이 MAE, MSE, RMSE가 각각 0.0348, 0.0021, 0.0458으로 가장 우수한 예측 성능을 나타냈다. 마지막으로 개발된 머신러닝 모델을 이용하여 주변 환경에 영향을 끼치는 정도를 예측하는 방법을 제시하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권5호
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• pp.155-164
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• 2024

본 연구는 ESG 등급이 제공되지 않는 국내 공공기관의 ESG 등급을 추정하는 비지도 학습 기반 군집모형을 제안한다. 이를 위해, 스펙트럼 군집과 k-means 군집에서 최적의 클러스터 수를 비교했고, 그 결과의 신뢰성을 보장하기 위해 성능지표인 Davies-Bouldin Index (DBI)를 계산했다. 결과적으로, 스펙트럼 군집과 k-means 군집에서 각각 0.734 및 1.715의 DBI 값을 산출했는데, 이는 값이 작을수록 우수한 성능을 의미하므로 스펙트럼 군집의 우수성을 확인하였다. 게다가, T-검정 및 ANOVA를 이용하여 ESG 비재무 데이터 간 통계적으로 유의미한 차이를 밝혀내고, 상관계수를 이용하여 ESG 항목 간 상관관계를 확인했다. 본 연구는 이러한 결과를 바탕으로 기존 ESG 등급 없이 공공기관별 ESG 성과 순위를 추정할 가능성을 제시한다. 이는 최적의 클러스터 수를 계산한 다음, 각 클러스터 내 ESG 데이터의 평균 총합을 결정함으로써 달성된다. 따라서, 제안된 모델은 다양한 국내 공공기관의 ESG 등급을 평가하는 근거로 활용될 수 있고, 국내 지속가능경영 실천과 성과관리에 유용할 것으로 기대된다.