Collaborative filtering systems based on {user-document} matrix are effective in recommending web documents to user. But they have a shortcoming of decreasing the accuracy of recommendations by the first rater problem and the sparsity. This paper proposes the automatic preference rating method that generates user profile to solve the shortcoming. The profile in this paper is content-based collaborative user profile. The content-based collaborative user profile is generated by combining a content-based user profile with a collaborative user profile by mutual information method. Collaborative user profile is based on {user-document} matrix in collaborative filtering system, thus, content-based user profile is generated by relevance feedback in content-based filtering systems. After normalizing combined content-based collaborative user profiles, it automatically rates user preference by reflecting normalized profile in {user-document}matrix of collaborative filtering systems. We evaluated our method on a large database of user ratings for web document and it was certified that was more efficient than existent methods.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2016.07a
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pp.319-320
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2016
본 논문에서는 게임 개발에 있어서 빈번하게 적용되고 있는 식물 생태계와 이와 연동하는 동물 생태계를 자동화 하는 기법을 연구하고, 이를 실제로 구현하는 것을 목적으로 한다. 정해진 몇 가지 변수에 의해 자동 생성된 식물 생태계와 추가적인 FSM을 기반으로 생성되는 동물 생태계의 자동 생성 로직을 설계하고 이를 구현함으로써 기존의 게임 개발 과정에 효율성을 증대시키고, 최근 들어 터레인의 동적인 구성이나 유저와의 다양한 상호작용으로 인하여 빈번하게 요구되고 있는 자동화된 생태계 생성 기능을 구현하여 게임의 다양성이 기여하고자 한다. 본 논문에서 연구된 연구 결과는 추후에 일반적인 온라인 게임의 배경 자동 생성 시스템으로 확장되어 보다 다양한 적용이 가능할 것이다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1996.10a
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pp.306-309
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1996
본 논문에서는 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지 제어기를 위한 최적 소속함수와 제어 규칙들을 자동으로 생성하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 효과적인 염색체 암호화 방법을 이용하여 소속함수의 표현 해상도가 증가하여도 소속함수의 언어항의 개수를 일정하게 유지하여 제어 규칙을 표현하는 염색체의 길이가 크게 늘어나지 않도록 한다. 또, 소속함수의 언어항의 개수가 서로 다른 염색체에 대해서도 개선된 교배 및 돌연변이 연산자를 이용하여 효과적으로 유전자 연산을 적용할 수 있게 한다. 본 논문에서는 제안된 방법을 퍼지 제어기의 자동 생성 방법의 평가 문제로 널리 이용되는 트럭 후진 주차 문제에 적용하여 성능을 평가한다.
Park, Gi-Tae;Lee, Tae-Hoon;Hwang, So-Hyun;Kim, Byeong Man;Lee, Hyun Ah;Shin, Yoon Sik
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.1
no.2
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pp.91-102
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2012
Computer aided language learning has become popular. But the level of automation of constructing a Korean learning assistant system is not so high because a practical language learning system needs large scale knowledge resources, which is very hard to acquire. In this paper, we propose a Korean learning assistant system that utilizes easily obtainable knowledge resources like a corpus, web documents and a lexicon. Our system has three modules - problem solving, pronunciation marker and writing assistant. Automatic problem generator uses a corpus and a lexicon to make problems with one correct answer and three distracters, then verifies their suitability by utilizing frequency information from web documents. We analyze pronunciation rules for a pronunciation marker and recommend appropriate words and sentences in real-time by using data extracted from a corpus. In experiment, we evaluate 400 automatically generated problems, which show 89.9% problem suitability and 64.9% example suitability.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.19
no.2
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pp.230-235
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2009
This paper describes an automatic finite element mesh generation for finite element analysis of three-dimensional structures. It is consisting of fuzzy knowledge processing, bubble meshing and solid geometry modeler. This novel mesh generation process consists of three subprocesses: (a) definition of geometric model, i.e. analysis model, (b) generation of bubbles, and (c) generation of elements. One of commercial solid modelers is employed for three-dimensional solid structures. Bubble is generated if its distance from existing bubble points is similar to the bubble spacing function at the point. The bubble spacing function is well controlled by the fuzzy knowledge processing. The Delaunay method is introduced as a basic tool for element generation. Automatic generation of finite element for three-dimensional solid structures holds great benefits for analyses. Practical performances of the present system are demonstrated through several mesh generations for 3D geometry.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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2007.11a
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pp.77-81
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2007
본 논문은 휴머노이드 로봇의 넘어짐 자세 시 충격량 최소화를 위한 GA 기반의 자세 자동 생성 방법을 제안한다. 관절 공간에서 관절각의 최적 조합으로 충격량을 최소화 할 수 있는 자세의 자동 생성 기법을 구현하였다. 제안된 기법의 검증을 위하여 Sony QRIO 로봇에 대해서 ODE 기반 물리적 특성의 시뮬레이션이 가능한 Webots를 이용하여 실험을 수행하였다.
Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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v.3
no.4
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pp.32-47
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1993
본 논문에서는 주어진 문제 영역상의 자료를 특성에 따라 분류하고, 자동적으로 퍼지 규칙을 생성할 수 있는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 기존의 방법에 비하여 효율적으로 퍼지 공간을 분할하고, 분할된 퍼지 공간의 부분적인 합병을 통하여 퍼지 규칙의 수를 최적화한다. 또한, 본 논문에서는 생성된 퍼지 규칙들이 정형적인 형태를 유지하도록 하며, 이용상의 적응력을 높히기 위하여 누적-히스토그램을 이용하여 귀속 함수를 정의하는 방법을 제안한다.
Proceedings of the Korean Institute of Intelligent Systems Conference
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1995.10b
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pp.203-210
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1995
본 논문에서는 주어진 입출력 데이터로부터 유전자 알고리즘을 이용하여 퍼지제어 기를 자동 생성하는 방법에 대하여 기술한다. 주어진 입출력 데이터를 표현하는 퍼지제어기 는 각 유전자에 암호화되고, 퍼지제어기를 표현하는 각 유전자들은 서로 정보를 교환함으로 써 주어진 데이터를 적절히 표현하는 퍼지제어기를 탐색하게 된다. 유전자는 각 입력 변수 의 언어항을 정의하고, 퍼지제어규칙은 정의된 언어항과 주어진 데이터로부터 생성된다. 탐 색과정에서 퍼지제어기의 제어규칙과 각 입력변수의 언어항의 개수와 위치는 계속 변화하여 주어진 입출력 데이터를 잘 설명하는 퍼지제어기를 찾는다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2021.11a
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pp.733-735
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2021
유전 프로그래밍 기법을 이용하여 완성된 프로그램 코드를 생성하는 연구는 최근까지 실용적으로 사용할 만한 결과를 만들지 못하고 있다. 우리는 완성된 프로그램 코드를 만들지 않고, 특정 기능을 갖는 함수 코드를 자동 생성하는 연구에 중점을 두었다. 실제 구현을 위한 시스템을 설계하고 타당성을 검토 하였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2000.10b
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pp.404-406
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2000
캐리커처 생성 시스템은 입력된 인물 사진을 세그먼테이션을 통하여 특징(이목구비)을 추출하고, 추출된 특징정보를 이용하여 그와 유사한 특징정보를 가지는 캐리커처 이미지를 검색하여 매핑시키는 시스템이다. 캐리커처 생성 시스템에서는 얼굴의 대칭 구조를 이용하고 색상과 모양에 대한 정보를 이용하여 얼굴 각각의 특징(이목구비)을 캐리커처의 특징을 구분하는 특징정보로써 활용한다. 본 논문은 인물 사진을 세그멘테이션 처리하여 얻은 부분 영역 특징정보를 이용하여 그와 유사한 캐리커처를 자동으로 생성하는데 목적이 있다. 이 때 사용하는 대칭 구조는 씨앗 픽셀(seed pixel)을 추출한다. 특징정보는 색상의 경우 지역적인 색상정보는 이목구비를 더 뚜렷이 해주고, 전체적인 색상정보는 그 이미지의 피부색의 정보를 나타낸다. 모양의 경우 이목구비의 특징정보를 위해 불변모멘트가 주요하게 사용된다. 또한 데이터베이스는 얼굴의 세부사항(이목구비)에 대한 각각의 캐리커처로 구축되어 있고, 각 세부사항은 특징별 분류되어 있어야 한다. 이런 데이터베이스의 캐리커처와 추출된 얼굴 영상에서의 세부사항을 비교하여 유사도를 계산하고 이를 매핑하므로 개인의 특징을 가진 캐리커처를 자동으로 생성한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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