• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.17 no.12
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• pp.29-38
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• 2019

A path prediction method using lifelog requires a large amount of training data for accurate path prediction, and the path prediction performance is degraded when the training data is insufficient. The lack of training data can be solved using data of other users having similar user movement patterns. Therefore, this paper proposes a path prediction algorithm based on user similarity. The proposed algorithm learns the path in a triple grid pattern and measures the similarity between users using the cosine similarity technique. Then, it predicts the path with applying measured similarity to the learned model. For the evaluation, we measure and compare the path prediction accuracy of proposed method with the existing algorithms. As a result, the proposed method has 66.6% accuracy, and it is evaluated that its accuracy is 1.8% higher than other methods.

• 월간낙농육우
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• v.36 no.4
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• pp.93-96
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• 2016

시설현대화와 규모화, 자동화로 낙농시장 개방시대 경쟁력을 확보하고자 하는 목장주들이 많지만, 그런 흐름을 무작정 따라가기 보다는 자기 목장에 가장 적합한 사양방식을 찾아내 경영을 안정화시키는 것이 무엇보다 중요하다. 국내산 조사료 중심의 완전혼합발효사료(TMF) 급여시스템으로 전환하고 고정자산 투자를 줄여 생산효율성을 높이고 있는 큰별목장(경기도 포천시 자작동 소재)이 좋은 예다. 유사비를 절감하면서도, 장기적인 목표 아래 젖소에 대한 세심한 관찰, 부지런한 관리로 성공적인 목장경영을 이루고 있는 큰별목장의 송충석 대표를 만나봤다.

• Proceedings of the Korean Society for Cognitive Science Conference
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• 2000.05a
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• pp.137-142
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• 2000

본 논문에서는 확률적 자연언어 처리에서 중요한 문제인 자료 희귀(data sparseness)의 어려움을 해결하는 새로운 방법으로 차원 축소 모델을 제시한다. 세 가지의 세부 방법이 제안되었으며 Katz의 back-off 방법의 성능을 최저로 했을 때에 비해 약 60%정도의 성능이 향상되었다. 현재까지 최고의 성능을 보이고 있는 유사도 기반의 방법에 비해서도 약 5∼20%의 성능이 향상되었다. 따라서 차원 축소 모델은 확률 추정의 새로운 방법으로 쓰일 수 있다.

• Science of Emotion and Sensibility
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• v.26 no.2
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• pp.25-38
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• 2023

Among the discussions on affective representation, the first is to explain the affective representation in the dimensions, and the second is to explain the affective representation according to the modality. In previous studies, to explain affective representation, valence models (signed valence, unsigned valence) and Modality-generality models (modality-general, modality-specific) were presented. In this study, we compared models presented in the previous study using the recently published ASMR to confirm which models explain affective representation well. The data used in this study were behavioral rating values collected by Kim & Kim (2022), and these were obtained for ASMR stimuli that were divided into three affective types (negative, neutral, and positive) and two modalities (auditory and audiovisual). Then, a multidimensional scaling, a representational similarity analysis with a two-way repeated measures ANOVA, and a multiple regression analysis with a two-way repeated measures ANOVA were performed. The results revealed that signed valence and modality-general distinguished between affective types of stimuli better than unsigned valence and modality-specific. Similar to the results of multidimensional scaling, the results of a representational similarity analysis and a multiple regression also showed that the signed valence and modality-general significantly explained affective representation better than the unsigned valence and the modality-specific. These results suggest that the model in which positive and negative are located at the opposite ends of the one dimension explains the affective representation of ASMR well, and that the affective representation was consistent regardless of modality.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2017.05a
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• pp.292-292
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• 2017

하천에서 주로 부유사의 형태로 이송되는 유사는 크게 점착성 유사와 비점착성 유사로 구분된다. 입자의 크기가 약 $63{\mu}m$이하인 유사는 입자 표면의 전자기적 점착력의 영향이 우세하여 유사입자들은 지속적인 응집현상을 겪는다. 응집 현상을 통해 유사의 가장 단위인 일차입자(Primary Particle)들은 하나의 커다란 덩어리인 플럭(Floc)을 형성한다. 응집현상이 중요한 이유는 형성된 플럭의 크기 및 밀도가 끊임없이 변화하는 데 있다. 크기와 밀도의 지속적인 변화로 인하여 유사의 부유에 직접적으로 관계하는 침강속도가 변화한다. 우리나라의 금강 및 낙동강의 하구는 점착성 유사가 지배적인 환경으로, 하구에서의 유사 이동을 살펴보기 위해서는 흐름 방향 및 연직방향으로의 흐름 특성(Hydrodynamics)변화와 응집 모형을 통한 응집 현상의 고려가 필수적이다. 이에따라, 본 연구에서는 흐름 방향 및 연직방향으로의 2차원 점착성 유사 이동모형에 관한 개념적 틀(Framework)을 제시한다. 2차원 점착성 유사 이동 모형의 개념적 틀은 기존의 1차원 연직 점착성 유사 이동 모형을 근간으로 한다. 모형에서 흐름을 구성하는 지배 방정식은 오일러-오일러 이상방정식(Eulerian-Eulerian Two-Phase Equation)을 통해 얻는다. 유사상(Sediment Phase, Dispersed Phase)와 유체상(Fluid Phase, Continuous Phase)는 혼합물 이론(Mxiture Theory)를 통해 하나의 혼합물 상(Mixture Phase)의 지배방정식으로 대표된다. 난류의 계산은 와점성 모형 중 -${\varepsilon}$모형을 통해 수행되며, 부유사의 농도는 유사의 이송-확산 방정식을 통해 모의된다. 입력된 흐름 조건을 따라 초기 흐름이 모의되면, 유체 내에서 시간에 따른 플럭의 크기가 계산된다. 플럭의 크기가 계산되는 과정에서 밀도와 침강 속도가 계산되며, 그 이후에 유체 내 유사의 농도가 계산된다. 난류 모의가 수행되고 난 이후에, 유속이 재계산 된다. 이러한 과정을 통해 흐름 방향 및 연직 방향으로의 유사 이동 모의가 가능한 2차원 점착성 유사 이동 모형이 개발될 수 있을 것이라고 생각된다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.4 no.2
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• pp.71-76
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• 2015

In similarity join processing, a general technique employs a generation-verification framework, which includes two phases: the first phase generates a set of candidate pairs from a collection of records; and the second phase verifies each candidate pair by computing real similarity. In order to reduce the number of candidate pairs in the verification phase, the median of one record of each candidate pair is used as a filter in this paper to test whether the other record can has the proper number of overlapped tokens. We propose a similarity join algorithm with the median filter, and show that the proposed algorithm has better performance in execution time than recent algorithms without the filter through extensive experiments on real-world datasets.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2007.05a
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• pp.1053-1057
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• 2007

본 연구에서는 준분포형 물리모형인 SWAT 모형을 통하여 유역 유사량 및 오염부하량 발생의 시공간적 특성을 파악하기 위해 충주댐 상류유역을 대상으로 모형을 구축 적용하였다. 대상유역에 대한 유출 유사 영양물질 관련 매개변수의 보정 및 모형 검증을 수행한 결과, 유출에 대해서는 모형효율지수 0.8 정도의 안정적인 결과를 얻을 수 있었으며, 유사와 인에 대해서는 대략적인 정성적 경향을 파악할 수 있었다. 구축된 모형을 통하여 대상유역에 대해 배수면적별 비유사량의 일정한 관계를 도출할 수 있었으며, 식생에 따른 단위면적별 발생 유사량 및 오염부하량을 검토함으로써 식생별 침식 및 부하량 발생 정도를 평가할 수 있었다. 또한, 하도구간별 오염원에 따른 유사 및 오염부하량을 검토하고, 월별 평균 유사량과 오염부하량을 검토함으로써 시공간적인 분포 특성을 파악할 수 있었다. 아울러 유역내 토양보전기법의 적용에 따른 유사 및 총질소, 총인의 저감효과도 평가할 수 있었다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.14 no.5
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• pp.97-104
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• 2011

Collaborative filtering is a methodology to recommend websites by obtaining data and opinions from the other users with similar tastes. During the past few years, this method has been used in various fields such as books, food, and movies in e-commerce systems. This study addresses the computation of similarity between users to determine items to be recommended in collaborative filtering systems. Previous studies measured similarity between users by treating each user's ratings independently without considering the distribution of the user's ratings. In contrast, this study measures similarity by utilizing position and rank information of each rating in the range of the user's ratings. The result of the experiments on the real datasets demonstrated that the proposed method improves the mean absolute error significantly, compared to the previous methods, especially when the predetermined range of ratings is large.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.2 no.4
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• pp.267-272
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• 2013

As an important operation with many applications such as data cleaning and duplicate detection, the similarity join is a challenging issue, which finds all pairs of records whose similarities are above a given threshold in a dataset. We propose a new algorithm that uses the prefix filtering principle as strong constraints on generation of candidate pairs for fast similarity joins. The candidate pair is generated only when the current prefix token of a probing record shares one prefix token of an indexing record within the constrained prefix tokens by the principle. This generation method needs not to compute an upper bound of the overlap between two records, which results in reduction of execution time. Experimental results show that our algorithm significantly outperforms the previous prefix filtering-based algorithms on real datasets.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.12 no.5
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• pp.113-125
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• 2011

As information resources have become more various and the number of the resources has increased, knowledge customization on the social web has been becoming more difficult. To reduce the burden, we offer a framework for context-based similarity calculation for knowledge customization using ontology on the CBR. Thereby, we newly developed context- and intensity-based similarity calculation methods which are applied to extraction of the most similar case considered semantic similarity and syntactic, and effective creation of the user-tailored knowledge using the selected case. The process is comprised of conversion of unstructured web information into cases, extraction of an appropriate case according to the user requirements, and customization of the knowledge using the selected case. In the experimental section, the effectiveness of the developed similarity methods are compared with other edge-counting similarity methods using two classes which are compared with each other. It shows that our framework leads higher similarity values for conceptually close classes compared with other methods.