• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.21 no.4
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• pp.463-468
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• 2011

Context prediction methods have been developed in two ways - one is a prediction for discrete context and the other is for continuous context. As most of the prediction methods have been used with prediction algorithms in specific domains suitable to the environment and characteristics of contexts, it is difficult to conduct a prediction for a user's context which is based on various environments and characteristics. This study suggests a context prediction method available for both discrete and continuous contexts without being limited to the characteristics of a specific domain or context. For this, we conducted a context prediction based on sequence matching by generating sequences from contexts in consideration of association rules between context attributes and by applying variable weights according to each context attribute. Simulations for discrete and continuous contexts were conducted to evaluate proposed methods and the results showed that the methods produced a similar performance to existing prediction methods with a prediction accuracy of 80.12% in discrete context and 81.43% in continuous context.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.12 no.1
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• pp.53-61
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• 2011

For construction projects, the importance of early cost estimates is highly recognized by the project team and sponsoring organization because early cost estimates are frequently a foundation of business decisions as well as a basis for identifying any changes as the project progresses from design to construction. However, it is difficult to accurately estimate construction cost in the early stage of a project due to various uncertainties in construction. To deal with these uncertainties, cost estimates should be made several times over the course of the project. In particular, early cost estimates are essential process for successful project management. For accurate construction cost estimates, it is necessary to compare cost estimates with actual costs based on historical project data. In this context, case-based reasoning (CBR), which is the process of solving new problems based on the solutions of similar past problems, can be considered as an effective method for cost estimating. To obtain this, it is also required to define the attribute similarities and the attribute weights. However, no existing method is capable of determining attribute weights of qualitative variables. Consequently, it has been a well-known barrier of accurate early cost estimates. Using Genetic Algorithms (GA), this research suggests the method of determining the attribute weight of qualitative variables. Based on building project case studies, the proposed methodology was validated.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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• pp.587-590
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• 2020

최근, 디지털 콘텐츠 산업이 폭발적으로 성장됨에 따라 고객 유치를 위한 개인화 추천 기술들이 많은 주목을 받고 있다. 개인화 추천 방식들을 큰 갈래로 나누어 본다면 협업 필터링 기술과 내용 기반 기술로 나눌 수 있다. 협업 필터링의 경우 개인화 추천에는 적합하지만 사용자 평가 데이터의 양이 방대해야 하며 초기에 평가자가 없는 콘텐츠에 대해 추천할 수 없는 초기 평가자 문제가 존재한다. 따라서 매일 방대한 양의 콘텐츠가 편입되는 분야에서 사용하기에 큰 결점이 될 수 있다. 본 논문에서는 영화들의 정보가 담긴 데이터 셋과 사용자 평가 데이터, 그리고 사용자의 선호 기준을 의미하는 메타 가중치를 활용한 내용 기반의 맞춤형 영화 추천 시스템을 제안한다. 논문에서는 먼저, 영화를 고를 때 일반적으로 중요시 보는 속성들을 활용하여 영화의 특징 벡터를 구성하고, 이를 사용자 평가와 결합하여 개인의 선호에 대한 특징 벡터를 구성하는 방법을 제안하며, 구성된 데이터와 코사인 유사도, 메타 가중치를 활용하여 사용자 선호와 유사한 영화들을 도출하는 방법을 제안한다. 또한, 평가데이터를 활용하여 구현된 추천시스템의 검증 프로세스를 구성하고, 검증 프로세스를 활용한 손실 함수를 설계하여 적합한 메타 가중치를 학습하는 방법을 제시한다. 본 논문에서 제안하는 시스템은 다수의 속성을 조합하여 활용하므로 추천 결과가 과도하게 특수화 되지 않을 수 있으며, 메타 가중치라는 요소를 통해 더욱 개인화 된 추천을 제공할 수 있다.

• Survey Research
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• v.12 no.2
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• pp.145-157
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• 2011

There are limitations as to how internet surveys can be used. Applying various weighting procedures has not always resulted in error reduction. A good reference survey would increase the effects of the weighting method, but it is very difficult to get a reference survey for non-demographic weighting variables, which restricts the use of internet surveys. We hypothesized that time use variables could be employed as weighting variables. The time use survey is conducted regularly by KOSTAT and includes various time-related variables. We tested our hypothesis using the 2009 survey results, which had been gathered by KOSTAT in 2009. When we applied weighting variables which were based on the 2004 time use survey results to the online version of the 2009 KOSTAT social survey, the gap between the online and off-line versions was slightly reduced. This result shows that we could use time use survey results to develop a better weighting scheme.

• Journal of the Korean Institute of Telematics and Electronics S
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• v.36S no.11
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• pp.68-78
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• 1999

A new algorithm for tracking feature points in an image sequence is presented. Most existing feature tracking algorithms often produce false trajectories, because the matching measures do not precisely reflect motion characteristics. In this paper, three attributes including spatial coordinate, motion direction and motion magnitude are used to calculate the feature point correspondence. The trajectories of feature points are determined by calculation the matching measure, which is defined as the minimum weighted Euclidean distance between two feature points. The weights of the attributes are updated reflecting the motion characteristics, so that the robust tracking of feature points is achieved. The proposed algorithm can find the trajectories correctly which has been shown by experimental results.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.8 no.2
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• pp.177-187
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• 2002

Spatial data mining is a process to discover interesting relationships and characteristics those exist implicitly in a spatial database. Many spatial clustering algorithms have been developed. But, there are few approaches that focus simultaneously on clustering spatial data and assigning weight to non-spatial attributes of objects. In this paper, we propose a new spatial clustering algorithm, called DBSCAN-W, which is an extension of the existing density-based clustering algorithm DBSCAN. DBSCAN algorithm considers only the location of objects for clustering objects, whereas DBSCAN-W considers not only the location of each object but also its non-spatial attributes relevant to a given application. In DBSCAN-W, each datum has a region represented as a circle of various radius, where the radius means the degree of the importance of the object in the application. We showed that DBSCAN-W is effective in generating clusters reflecting the users requirements through experiments.

• The Journal of Information Systems
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• v.19 no.1
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• pp.19-33
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• 2010

생산 수율은 비선형관계를 지닌 여러 요인들에 의해 영향을 받기 때문에 반도체 생산의 경우 예측이 어렵다. 본 논문에서 저자들은 사례기반추론과 자기조직화신경망 기반의 데이터마이닝 기법을 활용하여 수율의 높고 낮음을 밝히는 지능화된 수율예측시스템을 제시한다. 이 시스템은 자기조직회신경망을 사용하여 생산 로트의 공정파라미터 패턴을 파악하고 속성가중치 기반의 사례기반추론을 통해 신규 로트의 수율 수준을 예측한다. 이때 속성가중치는 역전파인공신경망을 통해 계산된다. 웹기반 시스템이 개발되고, 반도체 생산 기업의 실제 자료를 적용하여 본 시스템의 효율을 검증하고 평가한다.

• The Journal of Information Technology and Database
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• v.4 no.2
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• pp.123-140
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• 1998

동일하거나 유사한 기능을 수행하는 소프트웨어 제품들 중에서 사용자 요구사항에 가장 적합한 제품을 결정하기 위하여 측정과 평가 및 선정을 실시하는 것을 매우 중요한 일이다. 이러한 소프트웨어 제품의 평가와 선정은 대량 구매시 객관성 확보를 위해 특히 중요하다. 소프트웨어 제품의 평가를 위한 절차는 평가 대상 제품의 속성 결정과 측정, 속성의 중요도에 따른 가중치 부여, 그리고 평가와 선정 모형을 통한 최적제품의 선정이나 우선순위의 결정이다. 본 연구에서는 이러한 절차에 따른 가중치 부여 방법으로는 계층적 분석과정을 이용하고, 제품의 평가와 선정 방법으로는 4개 보상모형과 7개 비보상모형, 그리고 4개의 DEA(Data Evelopment Analysis)모형을 종합적으로 설명한다. 또한 본 연구에서는 위의 15개 평가와 선정모형을 사용하여 Infoworld(Jan.1997)에서 발표한 '문서 작업흐름 관리' 소프트웨어 제품의 속성에 대한 측정결과를 가지고 모형별 적용 결과를 분석한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.592-596
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• 2021

레코드 연결의 대표적인 문제 중 하나는 레코드 간 비교 비용이 크다는 것이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서는 레코드 연결에 필수적으로 블로킹 단계가 포함되어야 한다. 블로킹이란 같은 레코드일 가능성이 높은 대상들을 그룹화하여 비교연산을 수행할 대상을 선정하는 단계를 말한다. 블로킹의 목적은 최대한 결과의 recall을 희생시키지 않으면서 비교 연산 횟수 최소화하는 것이다. 메타 블로킹은 가중치 그래프를 블로킹에 적용함으로써 전통적인 블로킹 방식의 한계를 극복하고 더 좋은 성능을 나타내는 모델이다. 본 논문에서는 메타블로킹에서 주목하지 않았던 블록 생성방식을 데이터베이스 속성에 따라 블록을 생성하는 방식으로 개선하고 그에 맞는 가중치 계산식을 제안하였다. 또한 키 기반 블로킹, 메타블로킹, 속성인지 메타블로킹으로 생성된 블로킹 결과에 대한 성능을 측정 및 비교하였다.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.19 no.3
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• pp.260-266
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• 2018

The concept of customer utility, which affects customer's adoption, is important to understand the process of technology diffusion and substitution regarding multiple generation technology. This research defined the concept of attribute-based customer utility and developed a model for measuring attribute-based customer utility. Based on the literature review and modeling, we provided the definition and a model regarding customer utility and the accuracy of the model is verified through a case study of the semiconductor industry. Customer utility for a multiple generation technology needs to consider changes by generation, or time within the same generation, and is defined as the summation of both technological and economic utilities. In addition, we can model the measurement of customer utility after converting technological and economical attributes into utilities. This research is valuable in understanding not only customer utility as a driver of customer adoption, but also for establishing technological strategy after forecasting diffusion and substitution paths based on customer utility.