When simulating large crowds, it is inevitable that the models and motions of many characters will be cloned. McDonnell et al. analyzed user's perception to find cloned characters. They established that clones of appearance are far easier to detect than motion clones. In this paper, we expand McDonnell's research[1], with the focus on multiple clones and the appearance variety in real-time game environment. Introducing the perceptual organization, we show the appearance variety of crowd clones by using game items and texture modulation. Other factors that influence the ability to detect clones were examined, such as the moving direction and distance between character clones. Our results provide novel insights and useful thresholds that will assist in creating more realistic crowds of game environments.
미래 청년기업가들의 우수한 창업아이템과 기술이 한자리에 모인 국내 최대 창업행사‘2004 대한민국창업대전’이 12월 3일부터 사흘 동안 서울무역전시장에서 열렸다. ‘새로운 도전, 성공의 첫걸음(Challenge, Beyond Success)’이라는 슬로건으로 열린 행사에는 중소기업청 김성진 청장과 협회 장흥순 회장, 한국여성벤처협회 이영남 회장 등 유관 기관장들이 대거 참석했으며, 행사 기간 동안 4만 여명의 관람객이 행사장을 찾았다. 중소기업청이 주최하고 벤처기업협회가 주관한 이번 행사에서 학생부 69팀, 일반부 50팀 등 총 119개 팀이 참가하여 창업아이템의 열띤 경합을 벌였다. 또 1:1 맞춤상담, 기술거래장터 및 기술발표회 등의 부대행사와 창업성공을 기원하는 대굿, 패션쇼 등 다채로운 행사가 열렸다. 김성진 청장은“무한경쟁시대는 기술발전을 끊임없이 요구하고 있어 창업활성화는 미래를 위해 중요한 요소”라며“우리 경제의 희망이자 내일인 창업에 매진하고 있는 모든 이들의 성공을 기원한다”고 말했다. 중소기업청은 앞으로 창업대전이 명실상부한 종합창업행사로 자리매김 할 수 있도록 행사규모를 지속적으로 확대시키고, 포상훈격 격상 및 입상자들에 대한 종합적인 사업화 연계지원 등을 강화해나갈 계획이다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2002.10d
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pp.271-273
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2002
추천 시스템에서 사용되고 있는 중요한 방법인 협력적 여과는 유사한 사용자들에 기초하여 그 사용자들이 선호하는 아이템을 교차 추천을 해주는 방법이다. 사용자들에 대한 정보는 아이템을 평가한 등급에 기초하며, 그 평가 등급 패턴이 유사한 사용자를 찾게 된다. 협력적 여과는 사용자와 정보의 증가에 따라서 성능이 저하되는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점을 해결하기 위하여 SVD, PCA, LSI와 같은 차원 감소 방법이 제시되어 왔으나, 이러한 방법은 계산 비용이 크다는 단점을 가지고 있다. 따라서, 계산 비용이 적고, 정확성에 있어서도 충분히 정확한 임시 사상이 최근에 주목을 받고 있다. 본 논문에서는 임의 사상을 이용한 차원 감소 방법이 협력적 여과에 미치는 효과를 실험을 통하여 제시한다. 실험적으로, 임의 사상 방법은 협력적 여과에서 충분히 정확한 성능을 보였다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2003.04a
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pp.569-571
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2003
순차 패턴을 찾는 것은 데이타 마이닝 응용분야에서 중요한 문제이다. 기존의 순차 패턴 마이닝 알고리즘들은 아이템으로만 이루어진 순차 패턴만을 찾아 주었다. 하지만 아이템과 관련된 퀀터티 정보가 더욱 유용한 정보를 제공해 주는 경우가 많이 있다. 본 논문에서는 퀀터티가 있는 순차 패턴을 찾는 알고리즘을 소개한다. 기존 알고리즘을 초보적으로 확장한 알고리즘은 탐색 공간을 모두 다 검색하여 결과를 얻는 방법을 사용하기 때문에 결과적으로 나쁜 성능을 나타내었다. 이러한 단점을 없애기 위해 여과 과정과 샘플링 기반 알고리즘을 사용하여 검색해야 하는 후보 패턴의 수를 줄여줌으로써 알고리즘의 성능을 개선하였다. 실험 결과는 새로운 방법들이 초보적인 확장을 한 기존 알고리즘보다 훨씬 더 좋은 성능을 나타냄을 보여주었다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.41-43
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2018
소설 데이터는 인터넷 상의 수 많은 개인과 개인의 상호 작용에 의하여 연결되어 있으며, 이러한 데이터를 분석하여, 분석 대상에 내재하고 있는 구조와 특성을 파악하는 일은 중요하다. 특히, 개인 추천을 위해서는 개별 데이터들의 관계 그래프를 활용하여 빠르고 정확하게 추천 값을 도출하는 것이 효율적이다. 하지만, 기존 추천 기법으로는 신규 사용자와 아이템이 끊임없이 등장하는 상황을 즉각적으로 반영하기가 어렵고, 또한 많은 결측값을 포함하는 sparse 한 데이터일 경우에는 추천 시스템의 연산 공간과 시간에 많은 제약이 있다. 이에 본 논문에서는 Spark GraphX 를 활용한 개인 추천 시스템을 설계 및 개발하였으며, 이를 통하여 사용자와 아이템간에 내재하는 복합 요인이 반영된 그래프 기반 추천을 실행하여, 개인 추천 결과의 우수성을 확인하였다.
Recently, huge stream data have been generated in real time from various applications such as wireless sensor networks, Internet of Things services, and social network services. For this reason, to develop an efficient method have become one of significant issues in order to discover useful information from such data by processing and analyzing them and employing the information for better decision making. Since stream data are generated continuously and rapidly, there is a need to deal with them through the minimum access. In addition, an appropriate method is required to analyze stream data in resource limited environments where fast processing with low power consumption is necessary. To address this issue, the sliding window model has been proposed and researched. Meanwhile, one of data mining techniques for finding meaningful information from huge data, pattern mining extracts such information in pattern forms. Frequency-based traditional pattern mining can process only binary databases and treats items in the databases with the same importance. As a result, frequent pattern mining has a disadvantage that cannot reflect characteristics of real databases although it has played an essential role in the data mining field. From this aspect, high utility pattern mining has suggested for discovering more meaningful information from non-binary databases with the consideration of the characteristics and relative importance of items. General high utility pattern mining methods for static databases, however, are not suitable for handling stream data. To address this issue, sliding window based high utility pattern mining has been proposed for finding significant information from stream data in resource limited environments by considering their characteristics and processing them efficiently. In this paper, we conduct various experiments with datasets for performance evaluation of sliding window based high utility pattern mining algorithms and analyze experimental results, through which we study their characteristics and direction of improvement.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2004.10b
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pp.61-63
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2004
DTD에 의해서 문서의 형식이 정의된 valid XML을 XML 데이터베이스 시스템을 사용하여 관리하는 경우 XML의 변경은 그 변경 결과가 DTD에 대한 유효성(validity)을 만족시킬 때에만 수행되어야 한다. 이것은 다수의 사용자에 의해서 데이터가 공유되는 데이터베이스 시스템의 데이터 무결성과 관련되는 문제이기 때문에 XML 문서 변경에 대한 DTD 유효성은 XML 데이터베이스 시스템에서 중요한 속성이라고 할 수 있다. 변경 연산의 결과에 대한 XML의 유효성을 보장하기 위해서 변경의 유효성을 검증하는 방법을 사용할 수 있다 XML에서의 엘리먼트들은 순서 관계를 가질 수 있으며 DTD는 이러한 엘리먼트 순서 관계들을 정의하고 있기 때문에 이러한 유효성 검증 기법은 변경되는 데이터 아이템 외에도 주변의 데이터 아이템-엘리먼트-들에 대한 순서 정보를 필요로 한다. 그리고 데이터베이스와 같은 다중 사용자 환경에서 유효성 검증 기법이 정확하게 수행되기 위해서는 유효성 검증이 필요한 정보들이 다른 트랜잭션에 더해 변경되지 않도록 하는 병행수행 제어 기법을 필요로 한다 이렇게 유효성 검증 기법과 병행수행 제어 기법이 관련을 가지고 있음에도 불구하고 기존의 유효성 검증 기법은 오직 검증의 효율성에만 초점을 맞추고 있다. 본 연구는 유효성 검증의 검증 범위를 최소화 시켜 pan-out 값이 큰 XML 문서에 대해서도 유효성 검증이 효율적으로 수행될 수 있고, 또한 유효성 검증을 위해 락킹되는 데이터 아이템의 수란 최소화 할 수 있는 시퀀스 그룹 검증 기법을 제안한다. 또한 이 검증 기법의 정확을 보장하면서도 높은 트랜잭션 병행수행 성능을 보장한 수 있는 경계 락킹 기법을 제안한다. 제안된 유효성 검증 기법과 경계 락킹 기법은 유효성 검증의 정확성을 일해 병행수행 성능이 저하될 수바에 없는 기존의 기법들의 문제점들을 해결하여 XML 데이터 베이스 시스템이 안정적인 성능을 제공할 수 있다는 것을 실험을 통해 확인할 수 있었다.
Recommendation systems play a significant role in providing personalized information to users, with enhanced satisfaction and reduced information overload. Since the mid-1990s, many studies have been conducted on recommendation systems, but few have examined the recommendations of information from people in the online social networking environment. In this paper, we present a hybrid recommendation method that combines both the traditional system of content-based techniques to improve specialization, and the recently developed system of social network-based techniques to best overcome a few limitations of the traditional techniques, such as the cold-start problem. By suggesting a state-of-the-art method, this research will help users in online social networks view more personalized information with less effort than before.
Proceedings of the Korean Reliability Society Conference
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2001.06a
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pp.219-222
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2001
제품의 신뢰도 데이터는 새로운 제품의 개발, 제품의 신뢰도 개선, 최적 번인기간의 결정, 보증정책의 결정, 예방교체 또는 정비/수리정책의 결정 등 제품의 수명주기동안의 각종 활동에 필요한 중요한 정보를 제공한다. 여기서는 IEC 300-3-2 의 현장 신뢰성 데이터의 수집에 관한 내용을 중심으로 현장에서 가동되는 아이템의 신뢰도, 가용도, 보전도 및 정비지원과 관련한 데이터의 수집에 관한 지침을 소개하고, 데이터의 수집, 표현, 분석 및 결과와 관련된 주제들을 간단히 살펴본다.
오프셋 인쇄는 최적의 미디어인 종이와 만날 때 최고의 인쇄품질을 보장한다. 종이라는 미디어의 특성이 우수하기도 하지만 그 특성에 맞춰 인쇄기와 관련 시스템의 기술개발이 이뤄진 결과이기도 하다. 하지만 인쇄물 최종 소비자들의 기호가 확대되는 만큼, 종이 이외의 소재에 대한 욕구도 함께 증대되고 있다. 정형화된 패턴이 아닌 각 아이템별 특성과 개성을 살린 다양한 소재를 통해 구현된 인쇄물을 찾는 수요가 함께 커지는 것이다. 이는 인쇄물의 몸값을 높이는 유력한 수단이 되고 있으며, 소량다품종과 함께 디지털 인쇄 분야 중요 트렌드의 하나로 떠오르고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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