• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2000.10b
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• pp.33-35
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• 2000

사회의 복잡화와 인터넷의 성장으로 인하여 매일 급속도로 증가하고 있는 정보들을 사용자가 모두 검토해 보고 자신의 기호에 맞는 정보들만 선택하여 사용하기는 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 자동화된 정보 여과 기술이 사용되는데 대표적인 방법으로 내용 기반 여과(information Filtering) 기술과 협력적 여과(Collaborative Filtering) 기술이 있다. 이 중 협력적 여과 기술은 정보의 속성을 고려하지 않는다는 단점을 가지는데 본 논문에서는 이를 보완하여 정보의 대표 속성을 중심으로 선호도 예측을 수행하는 개선된 협력적 여과 방법을 제안한다. 그리고 기존 협력적 여과 기술과 예측의 정확성에 대하여 성능 비교 실험을 수행함으로써 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Air Pollution Research Association Conference
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• 2001.11a
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• pp.99-100
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• 2001

보일러, 소각로 등의 연소공정이나, 금속 용융과정 중에 발생하는 분진은 대부분 여과집진장치에 의해 처리된다. 이러한 연소, 금속용융 공정의 배가스는 매우 고온이기 때문에 공냉식이나 수냉식의 배가스 냉각장치를 거친 후 여과집진장치로 유입된다. 고온 배가스 냉각장치는 집진장치의 설치비를 가중시킬 뿐만 아니라 운전유지비의 상승을 초래한다. 따라서 고온에서도 집진성능을 유지할 수 있는 여과포의 개발이 요구되었고, 국외 유명 여과포 제조업체를 중심으로 고온적용 여과포 개발이 활발히 진행되어 왔다. (중략)

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2005.11b
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• pp.661-663
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• 2005

상업적인 추천 시스템에서 폭넓게 사용되고 있는 사용자 기반의 협력적 여과 방법 (User-Based Collaborative Filtering)은 확장성과 실시간 성능에 관련된 많은 제약을 갖는다. 이와 같은 맹점을 해결하기 위해 제안된 모델 기반의 협력적 여과 방법 (Model-Based Collaborative Filtering)은 추천은 매우 빠르지만, 모델을 구축하는 데 많은 시간이 소요되며, 사용자 기반의 협력적 여과 방법에 비해 추천의 질이 떨어지는 경향이 있다. 또한, 과거에 추천되있던 히스토리를 바탕으로 한 신뢰도 정보를 고려하는 추천 시스템은 추천의 정확도를 향상시키기 위한 다양한 연구 가운데 하나이다. 본 논문에서는 사용자 기반의 협력적 여과 방법의 문제점을 개선하고 추천의 정확도를 높이기 위해, 유사한 아이템의 모델을 미리 구축하는 아이템 기반의 협력적 여과 방법 (Item-Based Collaborative Filtering)에 각 아이템의 추천에 대한 신뢰도를 고려하여 보다 효율적인 추천 시스템을 제안하고자 한다. 또한, 기존 추천 시스템과의 성능 비교 실험을 통해 제안한 방법의 타당성을 제시한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.04b
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• pp.268-270
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• 2002

본 논문에서는 온라인 뉴스 기사를 여과하여 사용자에게 관련있는 뉴스기사만을 선별적으로 여과하여 보여주는 정보여과 에이전트를 설계 및 구현하였다. 정보여과의 핵심이라고 할 수 있는 정확한 사용자 프로파일 구축과 정보에 대한 사용자의 적합성 반응인 명시적 피드백과 암시적 피드백을 모두 결합한 피드백을 사용하여 사용자 프로파일을 좀 더 정교하게 구축하는 방법을 기술하였다. 실험을 통하여 사용자의 결합된 적합성 피드백 행동에 기반한 정보여과 에이전트의 성능이 단일의 피드백만을 사용했을 때보다 더 좋은 정확성과 적응성을 지니고 있음을 보여 주었다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.06c
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• pp.351-355
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• 2007

문서 여과 시스템은 사용자의 정보요구를 기준으로 문서들을 선별하여 제시한다. 사용자의 정보요구는 하나 이상의 단어들로 구성된 프로파일로 표현이 되며, 문서의 여과 과정 동안에 발생하는 사용자의 연관성 평가를 통해 구체적인 내용으로 변할 수 있다. 기존 연구의 경우 사용자는 자신이 직접 연관성 평가에 참여하여 평가 정보를 입력하고, 사용자가 평가한 긍정적 피드백 정보를 이용하여 사용자 프로파일을 학습한다. 본 연구는 사용자가 평가한 긍정적 연관성 피드백 뿐만 아니라 부정적 연관성 피드백을 함께 이용한 사용자 프로파일 학습 방법을 제안한다. 제안된 방법과, 대표적인 연관성 피드백 방법인 Rocchio 방법과의 성능을 측정하기 위해 네 가지 토픽에 대하여 여과를 수행하였다. 실험한 결과 부정적 연관성 피드백 정보를 이용하였을 경우 Rocchio 방법 보다는 6% 더 성능이 높은 것을 볼 수 있었다. 실험결과 부정적 평가를 받은 문서를 이용하여 사용자가 선호하지 않는 문서를 제거함으로써 여과 시스템의 성능을 향상 시킬 수 있었다.

• 수도
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• v.24 no.4 s.85
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• pp.30-38
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• 1997

County는 비용과 부지소요는 최소화하면서도 증가하는 지역적 물수요에 부합되는 높은 유량에서 정수장의 성능을 최대화해야하는 필요성에 직면해있다. 개선사항을 찾아내기 위하여 시설물에 대한 상세한 성능평가가 행해졌다. 성능평가는 여과와 소독공정이 운전방식의 조정과 함께 추가시설의 건설에 의하여 개선될 수 있음을 나타내었다. Pilot test는 실험된 여러 가지 대안들 중에서 혼화, 응집, 이중 여과방식이 입자의 제거와 정수 수질에 가장 좋은 것임을 보여주었다. 소독에 대한 분석 결과는 소독방법을 교정하고 추가적인 염소접촉시간을 주는 것이 소독의 안전성을 확보함과 동시에 정수의 소독부산물 농도를 최소한으로 하고 강화되는 규제치와 부합할 수 있는 최선의 방법이 될 것이라는 것을 보이고 있다. Pilot test는 저수두 자동역세척여과지가 1차여과지(roughing filter)로서 효과적이라는 것을 보여주었다. 실험결과는 이중여과가 최종유출수의 탁도를 평균 0.1NTU이하로 감소시키며 입자의 제거율을 3 log로 증가시킴을 나타내고 있다. 정수공정 전반에서의 입자의 제거는 여러 개의 공정의 개별적 성과의 합이 아니므로 시설물들을 건설하기 전에 정수장 전체적으로 예상되는 개선정도를 수량화하기 위하여 Pilot 실험이 필요하였다. Pilot test중에 탁도보다는 입자측정이 유량, 응집제의 주입량, 및 여타 운전조건의 변화에 훨씬 민감함을 보여주었다. 이러한 점이 입자측정이 특히 저탁도 원수에서 처리공정의 성능을 나타내 주는 적절한 추가적 수질인자라는 결론을 보강하여 주었다. 물수요에 부합하기 위하여 Freedom District 정수장을 성공적으로 개선하는 데는 원수의 수질, 단위공정의 성능, 활용가능한 수리학적 수두, 현시설의 배치, 운전양태 등과 같은 기술적 사항에 대한 고려가 필요하였다. 비록 모든 사항들이 각각 일정정도의 영향을 가지고 있으나, 상기의 모든 것들이 수질에 영향을 미쳤으며 수질의 성공적인 개선은 정수장 운전의 모든 부분을 파악할 수 있는 상세한 성능평가를 통하여 가장 잘 달성될 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.253-255
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• 2001

인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.

• 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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• 1999.10a
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• pp.228-230
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• 1999

공간 인덱스를 이용한 공간 질의 처리의 과정은 여과와 정제 단계로 이뤄진다. 여과 단계에서 후보 객체의 수를 줄이며, 정제 단계에서의 false-hit이 낮아지므로 불필요한 디스크 접근과 공간연산으로 인한 질의 처리 비용의 증대를 방지할 수 있다. 본 논문에서는 여과 단계에서 후보 객체를 최소화하기 위해 DTVF가 추가된 확장 R-tree를 제안한다. 제안된 기법에서는 n차원 상에 존재하는 공간 객체의 대표 정점들을 구석점 변환 기법을 이용하여 2n차원의 점으로 변환하고, 이 값을 확장된 R-tree라는 리프 노드의 DTVF에 유지한다. 공간 질의 처리시 여과 단계에서 DTVF를 이용하면 후보 객체 수를 최소화할 수 있으며, DTVF에 유지된 차원 변환된 값을 통해 후보 객체 선정에도 빠른 성능을 나타낸다. 제안된 기법은 공간 질의 처리시 여과 효율을 극대화하여 질의 처리 성능을 향상시킨다.

• Proceedings of the Korean Environmental Sciences Society Conference
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• 2003.05a
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• pp.81-82
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• 2003

육상수조식 양식장 수처리를 위한 순환여과 시스템으로서의 유연성 섬유사 필터 모듈의 적용성을 평가하기 위하여, 여과기의 운전주기에 따른 처리성능의 변화 추이 및 넙치사육조의 급이주기에 따른 여과성능의 변화를 검토한 결과, 유기물 농도의 경우 20~70%의 제거육을 보였으며, 탁도는 평균 50% 이상의 제거율을 보여주었다.