• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.31 no.10
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• pp.1386-1399
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• 2004

This paper presents correlation-based automatic image captioning. Given a training set of annotated images, we want to discover correlations between visual features and textual features, so that we can automatically generate descriptive textual features for a new unseen image. We develop models with multiple design alternatives such as 1) adaptively clustering visual features, 2) weighting visual features and textual features, and 3) reducing dimensionality for noise sup-Pression. We experiment thoroughly on 10 data sets of various content styles from the Corel image database, about 680MB. The major contributions of this work are: (a) we show that careful weighting visual and textual features, as well as clustering visual features adaptively leads to consistent performance improvements, and (b) our proposed methods achieve a relative improvement of up to 45% on annotation accuracy over the state-of-the-art, EM approach.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.06c
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• pp.463-468
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• 2010

본 논문은 본 연구팀이 행동패턴 분석을 위하여 개발한 BPP(Behavior Pattern Prediction)알고리즘의 가중치(weight) 속성을 객관적으로 수식화 하는 방법과 가중치와 행동 프로파일을 이용하여 정상/비정상 행동여부를 판단하는 ABA(Abnormal Behavior Analysis) 알고리즘을 제안한다. 가중치는 거주자의 방과 행동 사이의 연관성을 나타내며 가중치가 제한된 범위 내에서 증가 할수록 행동에 대한 관심이 크다. 구축한 사용자 프로파일의 주요 구성 요소로는 행동이 지속된 시간 과 행동 발생 횟수이다. ABA 알고리즘은 가중치와 행동 발생 횟수, 행동 지속시간과의 상관분석 결과를 참조 하였으며, 이산 가중치 데이터를 분석하여 비정상적인 행동을 탐지한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.30-32
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• 2000

전자상거래 기술의 발전에 따라 사용자를 대신하여 협상을 수행하는 소프트웨어 에이전트의 활용에 대한 연구가 진행되고 있다. 협상 에이전트는 협상의 양측인 구매자와 판매자를 대신하는 멀티 에이전트로 쌍방향의 협상이 이루어지며, 가격을 통한 단일 속성으로 시간에 따른 협상이 연구되어 왔다. 본 논문은 단일 속성과 다중 속성에 대한 두 가지 방식의 효율적인 협상을 제공하기 위한 협상 에이전트를 제안한다. 다중 속성에 대한 협상은 지원자가 원하는 협상 요소를 결정하며, 각 속성간의 중요도에 따른 가중치를 부여한 협상 알고리즘과 자율 협상을 위해 전략을 제안한다. 인터넷을 이용한 채용이 보편화되어 지원자와 고용자의 단일 속성과 다중 속성에 대한 협상이 요구되는 시점에서, 인터넷 채용 시스템에서 지원자, 고용주를 대신하는 협상 에이전트를 적용시켰다.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.11 no.4
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• pp.22-31
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• 2010

Because the estimated cost at early stage has great influence on decisions of project owner, the importance of early cost estimation is increasing. However, it depends on experience and knowledge of the estimator mainly due to shortage of information. Those tendency developed into case-based reasoning(CBR) method which solves new problems by adapting previous solution to similar past problems. The performance of CBR model is affected by attribute weight, so that its accurate determination is necessary. Previous research utilizes mathematical method or subjective judgement of estimator. In order to improve the problem of previous research, this suggests CBR schematic cost estimation method using genetic algorithm to determine attribute weight. The cost model employs nearest neighbor retrieval for selecting past case. And it estimates the cost of new cases based on cost information of extracted cases. As the result of validation for 17 testing cases, 3.57% of error rate is calculated. This rate is superior to accuracy rate proposed by AACE and the method to determine attribute weight using multiple regression analysis and feature counting. The CBR cost estimation method improve the accuracy by introducing genetic algorithm for attribute weight. Moreover, this makes user understand the problem-solving process easier than other artificial intelligence method, and find solution within short time through case retrieval algorithm.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.7 no.2
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• pp.149-155
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• 2004

This research focus on analyzing the quality of clothing product in view of consumer's sensibility trend with a emphasis on measuring objective quality of pruduct. The fuzzy logic-based multi attribute model has been developed in order to evaluate the quality of clothing product. The overall quality of a clothing products can be divided into two distinct terms, product quality and brand value. Those two values are further analyzed with a relation to human sensibility.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.7 no.6
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• pp.52-59
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• 2007

This paper presents a greedy method for user-steered mesh segmentation, which is based on the merging priority metric defined for representing the geometric properties of meaningful parts. The priority metric is a weighted function composed of five geometric parameters: distribution of Gaussian map, boundary path concavity, boundary path length, cardinality, and segmentation resolution. This scheme can be extended without any modification only by defining more geometric parameters and adding them. Our experimental results show that the shapes of segmented parts can be controlled by setting up the weight values of geometric parameters.

• Proceedings of the Korean Operations and Management Science Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.591-596
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• 2003

최근 들어 협상을 지원하기 위한 시스템의 개발이 폭넓게 연구되고 있으며 특히 전자 상거래에 있어서는 온라인에 의한 협상 지원 시스템이 사용되고 있다. 그러나 대부분의 시스템은 사람에 의한 직접 협상으로 의사결정을 지원하고 있음으로 인해 사람에 의하지 않고는 시스템을 수행하거나 실행시키는 것은 불가능하다. 따라서 자동 협상을 지원하는 시스템에 대한 연구가 활발히 진행이 되고 있는 상황이다. 최근에는 에이전트를 기반으로 하는 연구가 이루어지고 있으며 에이전트는 작업흐름 관리나, 이메일, 전자상거래, 데이터 수집을 위해서 많이 사용하고 있다. 하지만 많은 연구들은 전자상거래 문제를 복잡한 의사결정 문제로 보고 있으며, 문제 해결을 위한 객관적인 요인들뿐만 아니라 주관적인 요인들을 고려한 합리적이고 지능적인 의사결정을 지원하는 방법에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 전자상거래에서 자동화된 협상지원시스템을 개선하기 위하여 아규먼트 추가시 속성의 가중치를 고려한 자동협상지원 시스템을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.10a
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• pp.175-177
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• 2003

연관규칙은 데이터 안에 존재하는 항목들간의 종속 관계를 찾아내는 것이다. 기존의 연구에서는 연관규칙 탐사 과정에서 발견항목 자체에만 관심을 두고 연구되어 왔다. 즉, 연관규칙 생성을 위한 후보 항목은 수량을 배제한 항목 대 수량비가 1:1인 상태에서 규칙을 발견하는 연구였다. 이것은 항목의 구매 수량에 관계없이 같은 가중치로 규칙을 발견하는 문제점을 갖고 있다. 두 번째 문제점은 연관규칙은 시간적 연장선상에서 발견되는 규칙이라 할 수 있다. 즉, 규칙을 발견하는 과정에서 모든 자료를 동일한 시간적 가중치를 두어 취급하는 것이다. 본 논문에서는 각각의 아이템을 (아이템, 수량)의 묶음 단위로 후보항목을 만들어 수량적 속성이 포함된 아이템 대 수량 비 1:n의 관계에서 규칙을 발견하는 방법을 제안한다. 또한 과거의 자료들을 이용하여 예측할 때 모든 자료를 동일하게 취급하기보다는 최근의 자료에 더 큰 비중을 주는 예측법을 사용하여 연관규칙 발견의 신뢰성을 높인다. 성능평가는 기존의 알고리즘과 비교하여 제안한 알고리즘의 성능향상 및 타당성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.11a
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• pp.635-638
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• 2008

본 연구는 웹이나 정보 검색 환경에서 사용자로부터 입력되는 단순한 키워드 형태의 질의가 아닌 문장형태의 질의에 있어 문장이 내포하는 질의의 의미를 결정하여 더 정확한 검색 결과를 제공하기 위해 온톨로지 내 개념들 간의 속성간 연결을 위해 A-Box 기반의 관계 선언과 새로운 N-ary 개체 관계 방법을 제안한다. 특히 개념 개체들 간의 의미를 더 정확히 결정하기 위해 기존의 N-ary 개체 관계 방법이 갖고 있는 속성에 가중치를 포함하는 것이 아니라 가중치에 관련된 새로운 개체를 생성 패턴을 제시하여 특정 개념에 연관된 개념들의 관련성 결정의 성능을 높이도록 하였다. 본 연구의 실험에 있어 사용자가 입력한 병증의 문장을 결정하기 위해, A-Box 기반의 관계 선언과 N-ary 디자인 패턴에 결합하는 지식 도메인 온톨로지 등을 구축하였으며, 이를 통한 실험 결과 문장의 의미에 따른 더 정확한 결과를 보여주었다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2011.05a
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• pp.49-50
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• 2011

본 논문에서는 출발지부터 목적지까지 가는 도중에 슈퍼, 주유소, 식당 등과 같은 특정 장소를 경유하면서 거리와 서비스 같은 다중 속성을 고려한 최적경로를 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안하는 최적경로는 기존 연구와 다르게 거리와 같은 단일 속성만 고려하지 않고, 사용자가 지정하는 가중치를 적용하여 다중 속성을 고려해서 사용자 원하는 경유객체들을 하나씩 포함한다. 기존 알고리즘들은 다중 속성과 사용자의 선호도를 고려한 최적경로를 탐색하는 경우에는 적합하지 않다. 이 문제점을 해결하기 위해서 본 논문에서는 필터링 기법을 이용하여 경유객체를 될 수 없는 객체들을 제거하고 최적경로를 탐색하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘의 우수성을 확인하기 위해 다양한 성능평가를 수행한다.