식품분야는 기술의 발전속도가 비교적 빠르지 않으나 적용범위가 광범위하므로 정량적인 분석 방법을 도입하여 연구트렌드를 분석함으로써 연구테마 및 아이템을 발굴하는데 시사점을 제공 할 수 있다. 미국 NIH에서는 인체 미생물체의 메타지노믹스 연구를 시작하는 등 선진국을 중심으로 제2의 휴먼지놈프로젝트라고 불리는 장내미생물 균총에 대한 연구결과가 속속 제시되고 있다. 이런 측면에서 human microbiome 연구동향을 분석하여 식품 관련연구에 활용하기 위해 특허와 논문의 서지정보를 활용하여 정량적인 분석을 시도하였다. 분석대상은 1992년 이후로 2011년 말까지 전세계에 출원된 human microbiome 관련 특허와 논문을 대상으로 하였고, 분석프로그램은 Thomson Reuters에서 제공하는 Thomson Innovation을 사용하였다.
u-헬스 컨텐츠 증가에 따라 사용자들 자신에게 적합한 정보를 찾기 위해 많은 시간이 요구된다. 본 논문에서는 사용자 프로필 정보와 분야 전문 지식을 바탕으로 사용자에게 가장 적합한 아이템을 추천해주는 시스템을 제안한다. 제안하는 방법을 통해 기존 추천 시스템에서 발생하는 overspecialization 문제와 new user/item 문제를 완화 시킬 수 있다. 실험을 통해 제안하는 추천 시스템이 u-헬스 컨텐츠 추천에 적합함을 정성적으로 보인다.
최근 소셜 미디어로 이름을 알린 이색 카페와 맛집을 찾아다니는 문화가 확산되는 추세이다. 블로그 포털 검색을 통해 찾아본 맛집은 광고성 게시물이 많아서 신뢰도가 떨어지고, 맛집 관련 게시물 수가 많아서 모든 게시물들을 수동으로 읽기는 불가능하다. 본 논문에서는 사용자들이 선호해서 자발적으로 공유하는 신뢰도 높은 인스타그램의 맛집 포스트 데이터를 이용하여 아이템 기반의 협업 필터링(Item-based Collaborative Filtering) 기법을 통해 사용자의 취향에 맞고 선호할 만한 맛집을 자동으로 추천해주는 알고리즘 및 시스템을 소개한다.
자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술이 전 세계적으로 활발히 개발되고 있는 가운데, 이러한 신기술을 검증하기 위해 국제표준 개발의 필요성이 증대하고 있다. 현재 ISO TC8(선박 및 해양기술) 분과에서 개발중이거나 제정된 표준 분석을 진행하였다. 3가지 카테고리로 분류하였을 때, 카테고리 3 - 세부 장비/어플리케이션에 대해 개발된 표준의 수가 카테고리 1 - 일반적인 가이드라인 및 기능적 요구사항에 대한 표준과 카테고리 1의 기능적 요구 사항을 만족하는 기술적 솔루션 레퍼런스인 기술적 솔루션 표준은 부족한 실정이다. 우선순위 도출을 통하여 카테고리 2 분야의 표준화 아이템을 도출하였고, 이를 기반으로 수립한 국제표준화 추진전략 및 계획을 소개할 예정이다.
CTR(Click Through Rate) 예측은 사용자가 광고나 아이템을 클릭할 확률을 예측하는 데 사용되는 용어로, 광고 분야에서 중요한 연구 분야로 자리 잡았다. 인터넷 데이터의 양이 증가함에 따라, 전통적인 피쳐 엔지니어링의 인건비는 계속해서 상승하고 있다. 특징 상호 작용에 대한 의존도를 줄이기 위해, 본 논문은 TMH(Two-Tower Multi-Headed Attention Neural Network) 접근법이라고 하는 명시적인 특징 상호 작용과 암시적인 특징 상호 작용을 결합한 융합 모델을 제안한다. CTR 예측에서 TMH 의 효과를 평가하기 위해 3 개의 실제 데이터 세트를 사용하여 많은 수의 실험을 수행하였다. 성능은 3 개의 데이터 세트에서 0.12%, 0.41% 및 0.68%으로 향상되었다.
본 연구는 협업 기반 필터링을 이용하여 반려동물 동반 가능 장소를 추천해주는 시스템을 제안한다. 반려동물 양육 인구가 늘고 있는 현재에 반해 반려동물을 대상으로 하는 추천 시스템은 발전이 더딘 상황이다. 반려동물은 다양한 크기와 종류를 갖고 있기 때문에 기존의 인간 기준의 추천 시스템과는 다르게 접근해야 할 필요성이 있다. 본 연구에서는 반려동물의 다양한 특성을 고려한 장소를 추천해주기 위해 협업 기반 필터링을 활용하였다. 사용자 데이터의 수가 늘어나면 결과의 정확도를 높여주지만, 사용자 간의 유사도를 구하는 비용이 증가한다. 이러한 장단점을 고려하여 '아이템 기반 협업 필터링' 과 '사용자 기반 협업 필터링' 방법을 적절히 사용하는 방향을 제안한다.
자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술은 전 세계적으로 활발히 개발 중이다. 이와 더불어 선박정보 통신 기술(ICT)을 활용한 선박 관리에 대한 수요가 증가하면서 선박 데이터의 신뢰성 확보가 더욱 중요해지고 있다. 선박에서 사용하는 데이터는 점차 복잡해지고 용량이 증가함에 따라 체계적인 관리 방안이 필요하다. 본 연구에서는 주요 선급에서 발간한 기술자료와 표준동향 분석 및 전문가 논의를 통해 신규 표준 아이템을 도출하였다. 이를 기반으로 ISO 선박 및 해양기술 분과에 제안한 선박 데이터 신뢰성 확보를 위한 데이터 품질 관리 표준 제안한 결과를 소개하고자 한다. 신규 제안한 표준을 통해 국내 조선소 및 기업에서 개발한 선박 성능 분석 및 모니터링 시스템에 대한 품질 검증에 활용할 수 있을 것으로 예상된다.
가상현실의 기술에 있어서는 미국을 필두로 한 독식형 시장 그리고 유니버셜 등의 가상현실 아이템들이 증가하고 있는 추세이다. 다인칭의 사용자가 시각, 촉각, 청각, 운동감 등 온 몸으로 직접 체험을 하며 콘텐츠에 깊게 빠져들어 즐길 수 있는 새로운 형태의 콘텐츠 플랫폼을 개발해야 하며 관람객이 수동적으로 콘텐츠를 즐기는 것이 아니라 능동적으로 콘텐츠에 직접 참여하여 몰입도를 극대화 시킬 수 있는 콘텐츠 개발을 해야 한다. 이를 위해 $360^{\circ}$서클비전, 입체영상, 인터렉션, 시뮬레이터, 환경 Effect 등의 모든 요소가 혼합된 새로운 형태의 5D 가상현실 어트렉션 콘텐츠의 개발이 필요하며 이를 위한 색상 및 밝기 보정 기술 방법들을 제안하고자 한다.
군집화(clustering)는 주어진 객체들 중에서 유사한 것들을 몇몇의 집단으로 그룹화 하여 각 집단의 성격을 파악하는데, 실제적으로 각 객체가 유사한지 그렇지 않은지를 측정할 수 있는 도구가 필요하다. 기존의 군집화에서 객체간에 유사하다는 의미는 각 군집(cluster)안에 있는 객체들이 같은 속성 값이 많으면 많을수록 객체간에 유사성이 높아 유사도가 높은 객체끼리 군집을 이루게 된다는 것을 의미했다. 그 중에서도 범주형 속성을 갖는 군집화는 같은 속성 값이면 1, 서로 다르면 0으로 표현하여 유사성을 측정하는 방법이다. 제안된 알고리듬은 속성 값을 0과1로만 표현하는 것에 대한 문제점을 제시하고 서로 다른 속성이라도 속성간에 친밀한 관계가 있다는 개념을 도입하여 어느 정도 유사한 지를 보여준다. 같은 객체간에 같은 값을 갖는 속성이 하나로 없더라도 구해진 유사도에 의해 유사한 개체끼리는 하나의 군집이 될 수 있는 알고리듬을 만든 후 그 군집에 속해 있는 고객들의 니즈와 구매 선호도에 따라 적절한 타겟 마케팅(Target Marketing)을 할 수 있다.
현재 웹 신디케이션 기술은 주로 데스크탑 환경에서 구현 활용되고 있기 때문에 이동성에 대한 고려가 되어 있지 않다. 본 논문에서는 데스크탑 기반의 웹 신디케이션 기술을 모바일 인터넷으로 확장하는데 초점을 맞추었다. 모바일 단말기에서 데스크탑 기반의 웹 신디케이션을 단순히 적용하게 되면 정기 구독으로 인해 높은 무선통신 비용을 초래할 수 있다. 본 논문은 낮은 통신 비용으로 모바일 신디케이션을 구현할 수 있는 PMS(Proxy-based Mobile Syndication) 모델을 제안한다. PMS 모델은 모바일 단말기와 웹 사이트 사이에 프록시 서버인 MWProxy를 정의한다. 프록시 서버는 웹 사이트에서 수신한 채널에서 변경된 아이템을 선택하여 간소화한 채널로 재구성함으로써 통신 비용을 줄일 수 있는 장점이 있다. 본 논문에서는 PMS 모델을 실제 휴대폰 상에서 설계 구현하고 에뮬레이터를 이용하여 성능을 평가하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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