• The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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• v.8 no.5
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• pp.384-393
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• 2015

This paper proposes an optimized classifier based on feature elimination (OCFE) for gene selection with combining two feature elimination methods, ReliefF and SVM-RFE. ReliefF algorithm is filter feature selection which rank the data by the importance of the data. SVM-RFE algorithm is a wrapper feature selection which wrapped the data and rank the data based on the weight of feature. With combining these two methods we get less error rate average, 0.3016138 for OCFE and 0.3096779 for SVM-RFE. The proposed method also get better accuracy with 70% for OCFE and 69% for SVM-RFE.

• Korean Chemical Engineering Research
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• v.59 no.2
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• pp.186-190
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• 2021

The toxics regulatory body provides a benefit/cost ratio as a justification criterion while implementing regulations that induce the industry to reduce emissions voluntarily. Furthermore, since, the body wants to reflect not only the efficiency standard but also the policy standard in the evaluation of feasibility, it calculates the ratio by adjusting the importance weights. The problem is that respondents answer ambiguously. It should be removed for the reasonable evaluation. This study introduced a fuzzy-AHP methodology for this, and applied it to the voluntary emission reduction plan program in Korea.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2014.10a
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• pp.99-101
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• 2014

불안정한 네트워크 환경 문제를 해결하기 위해 제안된 Delay Tolerant Network(DTN)에서는 안정적인 통신을 위해 저장 및 전달(store-carry-forward) 방식의 라우팅 프로토콜을 사용한다. 이중 노드의 속성 정보를 이용하여 추후 네트워크 상황을 예측하고 라우팅을 하는 예측 기반 라우팅 프로토콜은 GPS와 같은 위치 서비스의 발전으로 인해 DTN에 효과적으로 적용 될 수 있다. 이러한 예측 기반 라우팅 프로토콜에서는 중계 노드의 효율성이 네트워크의 상황에 따라 달라지기 때문에 위치 서비스를 통해 받는 노드의 속성 정보를 분석하는 연구가 제시되어야 한다. 본 논문은 노드의 속성 정보를 네트워크의 환경 정보에 따라 분석하여 효율적인 중계 노드를 선택하는 알고리즘을 제안한다. 제안하는 알고리즘은 노드의 속도, 방향, 위치 등의 속성 정보를 네트워크의 정보에 따라 가중치를 두어 다양한 네트워크 환경에서 더 효율적인 노드를 선택할 수 있도록 한다. 본 논문은 제안하는 알고리즘을 사용한 라우팅 프로토콜이 기존 라우팅 프로토콜에 비해 전송률, 지연시간, 오버헤드 측면에서 향상됨을 검증한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.139-141
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• 2002

본 논문에서는 인터넷 컨텐츠 사이트에서 개인별로 컨텐츠를 효과적으로 추천하기 위한 개인화 시스템모델을 제안하였다. 제안한 모델은 묵시적인 평가정보를 이용한 사례기반추론 기법으로서 협동적필터링 기법과 달리 유사집단의 평가정보를 이용하지 않고 개인별 속성에 대한 가중치와 속성 값을 이용하여 추천하는 기법이다. 이 기법은 각 사용자의 상품 추매 속성을 추천에 반영할 수 있는 장점이 있으며 사용자 프로파일을 이용하여 개인화된 추천이 가능하다. 제안한 기법이 Recall, Precision, F-measure의 평가 방법을 통해 실험한 결과 협동적필터링 기법 보다 모든 부분에서 더 좋은 결과가 나왔음을 볼 수 있다. 그러므로 제안 시스템이 유사 사용자의 평가정보를 이용한 협동적필터링 기법보다 효율적인 개인화 전략이 가능하다고 말 수 있다. 본 제안 모델을 이용하여 일대일 마케팅을 위한 eCRM 시스템 개발이 가능하리라 예상된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2006.10b
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• pp.169-173
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• 2006

유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였다. 더 나아가서는 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주며, 이를 위해 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들 간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 속성정보에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제점을 개선하기 위해서 속성정보를 이용한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링 기술에 반영함으로써 추천의 정확도를 높이고자 한다. 그리고 협력적 필터링의 {연관 사용자-아이템} 행렬에서 사용자들 간의 연관 관계를 유지하면서 차원 수를 감소시키기 위해 ARHP 알고리즘을 이용하여 연관 사용자 군집을 한다. 제안된 방법의 성능 평가를 하기 위해 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 Nearest Neighbor Model과 K-Means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.333-336
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• 2003

컴퓨터와 네트워크의 처리속도 증가와, 인터넷의 발달로 인하여 이미지, 사운드, 동영상 등 각종 멀티미디어 정보가 인터넷상에 다수 등록되고 있으며, 이에 대한 검색 요구도 증가하고 있다. 그에 따라 다양한 멀티미디어 정보 검색을 위한 방법이 연구되고 있지만, 그에 대하 활용도는 미미하며, 데이터 베이스에 등록된 단순 멀티미디어 정보 검색에 머물고 있는 실정이다. 이에 본 연구는 인터넷상의 멀티미디어 정보 중 이미지 정보를 능동적으로 수집, 정보를 추출하여 검색에 이용한다 이를 위하여, 이미지에 대한 text 정보와 이미지의 속성 및 Link 정보를 이용, 의미 있는 이미지와 의미 없는 이미지를 분류하여 검색의 효율을 높이고, 속성 및 Link 정보를 가중치로 사용함으로써 검색 시 이미지의 중요도를 평가할 수 있도록 한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.509-512
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• 2021

최근 다양한 시계열 데이터의 분석이 딥러닝 방법을 통하여 수행되고 있다. 주로 RNN과 LSTM을 이용하여 많은 시계열 예측이 이루어지고 있다. 하지만 이러한 예측모델을 생성하는데 가장 중요한 것은 어떠한 변수를 얼마나 사용하는지가 중요하다. 이에 대하여, 본 연구에서는 3개의 신경망을 적용하여, 속성을 선택하는 Selection MLP, 속성에 가중치를 부여하는 Extraction MLP 그리고 예측을 진행하는 Prediction MLP로 이루어진 MLP-SEL 구조를 제안한다. 비교를 위하여 다른 순환 신경망에 대하여 시계열 데이터에 대한 예측을 진행하였으며, 그 결과 우리가 제안한 MLP-SEL 모델의 시계열 예측이 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.563-568
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• 2020

본 연구에서는 블랙박스로 알려진 딥러닝 모델에 설명 근거를 제공할 수 있는 설명자 모델을 적용해 보았다. 영화평 감성 분석을 위해 MLP, CNN으로 구성된 딥러닝 모델과 결정트리의 앙상블인 Gradient Boosting 모델을 이용하여 감성 분류기를 구축하였다. 설명자 모델로는 기울기(gradient)을 기반으로 하는 IG와 레이어 사이의 가중치(weight)을 기반으로 하는 CAM, 그리고 설명가능한 대리 모델을 이용하는 LIME과 입력 속성에 대한 선형모델을 추정하는 SHAP을 사용하였다. 설명자 모델의 특성을 보기 위하여 히트맵과 관련성 높은 N개의 속성을 추출해 보았다. 설명자가 제공하는 기여도에 따라 입력 속성을 제거해 가며 분류기 성능 변화를 측정하는 정량적 평가도 수행하였다. 또한, 사람의 판단 근거와의 일치도를 살펴볼 수 있는 '설명 근거 정확도'라는 새로운 평가 방법을 제안하여 적용해 보았다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.17 no.1
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• pp.66-71
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• 2007

To adapt environment changing high speed and improve rapidly response ability for variation of environment and reduce delay time of decision making inlet agents, the derivation of user's preference and alternative are required. In this paper, we propose an efficient coordination method of multi-agents based on fuzzy decision making with the solution proposed by agents in the view of Pareto optimality. Our method generates the optimal alternative by using weighted value. We compute importance of attributes of winner agent, then can obtain the priorities lot attributes. The result of our method is analyzed that of Yager's method.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea SC
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• v.44 no.1
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• pp.50-58
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• 2007

In this paper, we propose a query-based visual attention algorithm for effective object finding of a vision-based mobile robot. This algorithm is developed by extending conventional bottom-up visual attention algorithms. In our proposed algorithm various conspicuity maps are merged to make a saliency map, where weighting values are determined by query-dependent object properties. The saliency map is then used to find possible attentive location of queried object. To show the validities of our proposed algorithm, several objects are employed to compare performances of our proposed algorithm with those of conventional bottom-up approaches. Here, as one of exemplar query-dependent object property, color property is used.