• 한국정보기술학회논문지
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• 제17권12호
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• pp.29-38
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• 2019

라이프로그를 이용한 경로 예측 기법은 정확한 경로 예측을 위하여 많은 양의 학습 데이터를 요구하며, 학습 데이터가 부족할 경우 경로 예측 성능이 저하된다. 학습 데이터 부족은 사용자의 이동 패턴이 유사한 다른 사용자의 데이터를 이용하여 해결이 가능하다. 따라서 이 논문은 사용자 유사도 기반 경로 예측 알고리즘을 제안한다. 이를 위하여 제안 알고리즘은 경로를 3단 그리드 패턴으로 학습하고 코사인 유사도 기법을 이용하여 사용자 간 유사도를 측정한다. 이후, 측정된 유사도를 학습된 모델에 적용하여 경로를 예측한다. 평가를 위하여 기존 경로 예측 기법들과 제안 기법의 경로 예측 정확도를 측정 및 비교한다. 그 결과, 제안 기법의 정확도는 66.6%로 다른 기법들에 비해 평균 1.8% 더 높은 정확도를 가진 것으로 평가된다.

• 월간낙농육우
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• 제36권4호
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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.

• 한국인지과학회:학술대회논문집
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• 한국인지과학회 2000년도 춘계 학술대회
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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.

• 감성과학
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• 제26권2호
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• pp.25-38
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• 2023

정서표상에 대한 논의 중 첫 번째는 정서가 차원에서의 정서표상, 두 번째는 감각양상에 따른 정서표상을 설명하는 것이다. 선행연구에서는 정서표상을 설명하기 위해 정서가 모델(부호 정서가, 비부호 정서가), 감각양상에 따른 정서표상 모델(감각보편성, 감각특징성)들이 제시되었다. 본 연구에서는 최근에 등장한 ASMR을 이용하여 기존 연구에서 제시된 모델들을 비교하여 어떠한 모델이 정서표상을 잘 설명하는지 확인하고자 하였다. 본 연구에서 사용한 자료는 Kim & Kim(2022)에서 수집한 3개의 정서유형(부정, 중립, 긍정) 및 2개의 감각양상(청각, 시청각)으로 구분된 ASMR 자극에 대한 정서평정자료를 사용하였다. 이후, 해당 자료에 대한 다차원척도법, 표상 유사성 분석 및 이원 변량분석, 다중회귀분석 및 이원 변량분석을 실시하였다. 다차원척도법 결과, 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성에서 자극의 정서유형 간 구분이 잘 이루어졌다. 다차원척도법 결과와 유사하게, 표상 유사성 분석 및 다중회귀분석 결과 또한 비부호 정서가에 비해 부호 정서가, 감각특징성에 비해 감각보편성이 유의하게 정서표상을 잘 설명하였다. 이러한 결과는 정서가 모델 중 1차원의 양극단에 긍정과 부정이 위치하는 모델이 ASMR에 대한 정서표상을 잘 설명하며, 감각양상과 상관없이 정서표상이 일관적임을 시사한다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2017년도 학술발표회
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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.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권2호
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• pp.71-76
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• 2015

유사도 조인 처리에서 일반적인 기법은 생성-검증 구조를 사용하여, 첫 번째 생성 단계는 레코드들의 집합에서 후보 쌍들의 집합을 생성하고 두 번째 단계는 실제 유사도를 계산하여 각 후보 쌍을 검증한다. 검증 단계에서 후보 쌍들의 개수를 줄이기 위하여 본 논문에서는 각 후보 쌍의 한 레코드의 중앙값을 다른 레코드와 공통되는 토큰들의 개수가 적절하게 가질 수 있는지를 검사하는 필터로 사용한다. 중앙값 필터를 가지는 유사도 조인 알고리즘을 제안하고 제안된 알고리즘이 실세계 데이터집합에서 여러 실험을 통해 중앙값 필터를 갖지 않는 최근의 알고리즘들에 비해 실행시간에서 더 좋은 성능을 가진다는 것을 보여준다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2007년도 학술발표회 논문집
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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.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.97-104
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• 2011

협력 필터링은 공통된 흥미를 가진 다른 사용자들로부터 정보를 획득하여 그들의 의견에 따라 웹 사이트를 추천하는 방법이다. 과거 수년간, 이 방법은 서적, 식품, 영화 등 다양한 e-commerce 영역에서 사용되었다. 본 논문에서는 협력 필터링 시스템에서 추천 항목을 결정하기 위한 사용자 간의 유사도 측정 방법을 제시하였다. 기존 연구에서는 사용자가 부여했던 전체 평가등급들의 분포를 고려하지 않은 채각 평가등급을 독립적으로 취급하여 사용자간 유사도를 산출하였으나, 본 연구에서는 사용자의 평가 등급 범위 내에서의 등급의 위치와 순위 정보를 이용하여 유사도를 산출하였다. 실제 데이터집합 상에서 평균 절대 오차의 성능을 측정한 결과, 대부분의 기존 방법들에 비해 제안 방법은 매우 우수하였고, 특히 정해진 등급범위가 클 경우에 그러하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권4호
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• pp.267-272
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• 2013

데이터 정제나 복사 탐지와 같은 많은 응용들을 가진 중요한 연산인 유사도 조인은 도전적인 주제로 데이터집합에서 주어진 한계치 이상의 유사도를 가지는 모든 쌍의 레코드들을 찾는 것이다. 우리는 빠른 유사도 조인을 위해 후보 쌍들의 생성 시에 접두 필터링 원리를 강한 제약 조건으로 사용하는 새 알고리즘을 제안한다. 그 원리에 의해 한정된 접두 토큰들내에서 탐색 레코드의 현재 접두 토큰이 인덱싱 레코드의 접두 토큰을 공유할 때에만 후보 쌍이 생성된다. 이 생성 방법은 두 레코드들 사이에 공통부분의 상한 값을 계산할 필요가 없어서 실행시간을 감소시킨다. 실제 데이터 집합에 적용된 실험 결과는 제안된 알고리즘이 이전의 접두 필터링 방법의 알고리즘들에 비해 상당히 우수함을 보여준다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.113-125
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• 2011

정보의 출처와 형식이 다양해지고 정보의 양 또한 많아짐에 따라 소셜 웹에서의 맞춤형 지식 생성은 더욱 어려워지고 있다. RSS(Really Simple Syndication)가 정보 수집 방법의 개선에 일조했으나, 웹에 산재된 정보를 찾아 필요한 정보들만으로 구성된 맞춤형 지식을 생성하는 것은 여전히 사용자들의 몫으로 남아 있다. 본 논문에서는 맞춤형 지식 생성의 용이성을 제고하기 위해 상황 기반 유사도를 이용한 맞춤형 지식생성 프레임워크를 제안하였다. 본 프레임워크는 기본적으로 사례 기반추론의 절차를 따르지만, 기존 사례 기반의 유사도 계산 방식이 문법적 추론에 기반했던 것과 달리, 온톨로지를 활용한 의미적 유사도를 이용한 사례 기반 추론을 활용한다. 또한 사용자 요구를 만족하는 유사사례의 보정을 위해 온톨로지를 활용한 정보 집적도 기반의 유사도 방법론을 제안하였다. 본 프레임워크에서는 첫째 비구조적인 웹 정보를 사례 형태의 구조적 정보로 변환하고, 둘째 사용자의 요구에 적합한 의미론적 유사사례를 찾은 후 셋째, 선택된 유사사례의 정보 집적도를 고려한 보정을 통해 맞춤형 지식을 생성하는 과정을 거친다. 본 논문에서는 유사도 계산에 일반적으로 활용되는 여러 방법론들과 비교를 통하여 제안한 온톨로지 기반 의미적 유사도 계산 방법론의 타당성을 입증하였다.