• The Journal of Korean Institute of Information Technology
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• v.16 no.12
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• pp.109-114
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• 2018

Collaborative filtering has been widely utilized in recommender systems as typical algorithm for outstanding performance. Since it depends on item rating history structurally, The more sparse rating matrix is, the lower its recommendation accuracy is, and sometimes it is totally useless. Variety of hybrid approaches have tried to combine collaborative filtering and content-based method for improving the sparsity issue in rating matrix. In this study, a new method is suggested for the same purpose, but with different perspective, it deals with no-match situation in person-person similarity evaluation. This method is called the transitive similarity model because it is based on relation graph of people, and it compares recommendation accuracy by applying to Movielens open dataset.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.9 no.5
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• pp.521-529
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• 2003

In this paper we present an improved method by using demographic information for overcoming the similarity miss-calculation from the sparsity problem in collaborative filtering recommendation systems. The similarity between a pair of users is only determined by the ratings given to co-rated items, so items that have not been rated by both users are ignored. To solve this problem, we add virtual neighbor's rating using demographic information of neighbors for improving prediction accuracy. It is one kind of extentions of traditional collaborative filtering methods using the peason correlation coefficient. We used the Grouplens movie rating data in experiment and we have compared the proposed method with the collaborative filtering methods by the mean absolute error and receive operating characteristic values. The results show that the proposed method is more efficient than the collaborative filtering methods using the pearson correlation coefficient about 9% in MAE and 13% in sensitivity of ROC.

• Journal of Navigation and Port Research
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• v.28 no.3
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• pp.185-191
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• 2004

The mean and Clustering are important methods of data mining, which is now widely applied to various multi-attributes problem However, feature weighting and feature selection are important in those methods bemuse features may differ in importance and such differences need to be considered in data mining with various multiful-attributes problem. In addition, in the event of arithmetic mean, which is inadequate to figure out the most fitted result for structure of evaluation with attributes that there are weighted and ranked. Moreover, it is hard to catch hold of a specific character for assume the form of user's group. In this paper. we propose a dispersion mean algorithm for evaluation of similarity measure based on the geometrical figure. In addition, it is applied to mean classified by user's group. One of the key issues to be considered in evaluation of the similarity measure is how to achieve objectiveness that it is not change over an item ranking in evaluation process.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2002.10d
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• pp.397-399
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• 2002

가상교육이 활성화됨에 따라 많은 가상대학이 진행되고 있다. 이러한 가상대학운영에서 몇몇의 문제점이 제기되고 있는 것 중에서 학습자의 학습도를 평가하는 평가방법이 중요한 문제로 부각되고 있다. 이런 문제를 보완하고자 본 논문에서는 평가에서 나타날 수 있는 문제를 분석하고 오답 일치율, 신상정보 유사도, IP주소 유사도, 시험시간 유사도 등을 이용하여 담합 여부를 파악하고, 담합 행위를 방지하기 위하여 무작위 문항 제시에 의한 온라인 시험 방법으로 이를 개선하려는 시스템을 구현하였다. 그 결과 Threshold 간을 조절함으로 학습자의 담합 행위를 검출할 수 있었으며 무작위 문항 제시 방법에 적절한 시간 설정값을 조절함으로 기존 평가에서의 담합 행위를 80%정도 방지할 수 있었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.276-280
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• 2017

현대사회에 존재하는 다양한 시스템들이 병합될 때는 병합을 위해서 여러 가지 방법을 사용해 볼 수 있다. 이때 시스템의 성격에 따라 더 적절한 병합 방법론이 존재할 수 있지만, 어떤 방법이 해당 시스템을 통합하는데 더 적절한지를 판단하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 서로 다른 시스템을 통합할 때, 그 상호운용성을 평가하기 위한 수단으로 트리의 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 이렇게 측정된 유사도는 0이상 1이하의 값을 가지며, 정확한 수치로 제시되기 때문에 서로 다른 통합 방법론을 평가하기 위한 계량적 근거로 사용될 수 있다. 다만 트리 구조로 나타낼 수 없는 일부 시스템들에 대해서는 적용할 수 없는 한계를 가진다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.276-280
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• 2017

현대사회에 존재하는 다양한 시스템들이 병합될 때는 병합을 위해서 여러 가지 방법을 사용해 볼 수 있다. 이때 시스템의 성격에 따라 더 적절한 병합 방법론이 존재할 수 있지만, 어떤 방법이 해당 시스템을 통합하는데 더 적절한지를 판단하기는 쉽지 않다. 본 논문에서는 서로 다른 시스템을 통합할 때, 그 상호 운용성을 평가하기 위한 수단으로 트리의 유사도를 측정하는 방안을 제시한다. 이렇게 측정된 유사도는 0이상 1이하의 값을 가지며, 정확한 수치로 제시되기 때문에 서로 다른 통합 방법론을 평가하기 위한 계량적 근거로 사용될 수 있다. 다만 트리 구조로 나타낼 수 없는 일부 시스템들에 대해서는 적용할 수 없는 한계를 가진다.

• Magazine of the Korean Society of Agricultural Engineers
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• v.44 no.2
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• pp.75-80
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• 2002

The severity of drought in (the) irrigation reservoir could be evaluated by the accumulative rainfall method, soil moisture content method, storage ratio method, and water supply restricted intensity method, etc. The storage ratio method would be the most reliable one for irrigation reservoir. The pattern of drought might be forecast with the most similar pattern of accumulative rainfall and/or storage ratio out of the file of past operation history.

• Journal of The Korean Association of Information Education
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• v.17 no.4
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• pp.375-382
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• 2013

Collaborative filtering has been most widely used in commercial sites to recommend items based on the history of user preferences for items. The basic idea behind this method is to find similar users whose ratings for items are incorporated to make recommendations for new items. Hence, similarity calculation is most critical in recommendation performance. This paper presents a new similarity measure that takes each rating of a user relatively to his own ratings. Extensive experiments revealed that the proposed measure is more reliable than the classic measures in that it significantly decreases generation of extreme similarity values and its performance improves when consulting neighbors with high similarites only. In particular, the results show that the proposed measure is superior to the classic ones for datasets with large rating scales.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2019.05a
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• pp.247-247
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• 2019

수력발전 사업에 있어 Desander 구조물은 주로 고산지대 수력발전댐의 Run-of-river 형식의 발전방식에서 유사로 인한 터빈의 손상을 방지하기 위한 목적으로 설치된다. Desander의 적정 규모는 터빈의 손상을 일으킬 수 있는 유사 입경에 대해 안정적으로 침전을 시킬 수 있는 폭/길이/깊이로 평가할 수 있으며 상대적으로 Desander의 규모가 크게 설계된 경우 초기 공사비 증가하고 반대로 규모가 작게 설계된 경우 터빈의 교체 주기 단축으로 인한 유지관리비가 증가된다. 현재까지 일반적인 Desander 구조물의 설계 방식은 제거 입경의 침전 속도, 유입유량 및 깊이를 변수로 사용하여 경험식(L. Sudry method, Guicciardis method 및 Rouse method)을 통해 규모를 결정해 왔다. 하지만, 3-D 전산유체해석을 통해 유속 흐름 분석으로 직 간접적 Desander 규모의 적정성을 평가할 수 있는 현 시점에서 경험식으로부터 도출된 결과의 신뢰성과 객관성을 검증할 필요가 있다고 판단된다. 본 연구에서는 노르웨이 NSTU에서 개발한 유사의 이송 및 확산해석 기능이 내장된 범용 소프트웨어인 SSIIM을 이용하였다. SSIIM(Simulation of Sediment movements In water Intakes with Multiblock)은 개수로 흐름 상태에서 유사 이동 및 하상 변동을 분석할 수 있도록 개발된 3-D 해석 프로그램이다. SSIIM은 수치해석 방법으로 유한체적법(Finite Volume Method)를 채택하였으며 Navier-Stokes equations을 통해 유체의 흐름을 해석한다. 입력 자료는 유입 유량($m^3/sec$), 유입 유사량(kg/sec), 유출부 수위 및 해당 Desander Structure grid 자료가 사용되며 해석 결과로 Desander 내 grid 별 유속, 수위, 유사 농도 변화 등을 제공한다. 본 연구에서는 SSIIM을 이용하여 제거 목표 유사 입경의 차집 효율(Trap efficiency)로 Desander의 적정 규모를 평가 할 수 있는 설계법을 제안하며 설계 단계에서 결정되는 최소 제거유사 입자와 차집 효율에 의한 Desander의 적정 규모 평가 분석을 파키스탄 A 프로젝트를 대상으로 수행하였다. 연구 성과로 (1)SSIIM을 통해 해석된 차집 효율을 기초로 Desander의 적정 규모를 계획할 경우 경험적 방식에 비해 설계의 객관성과 신뢰성을 제고할 수 있으며 (2)3-D 수치해석을 통해 grid 별 유사농도를 확인 할 수 있어 Desander 형상과 규모에 대한 평가가 가능하다.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.15 no.1
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• pp.185-192
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• 2010

This research suggests that valuate similarities by using the matches of patterns which is appeared on different two documents. Statistical ways such as fingerprint method are mainly used for evaluate similarities of existing documents. However, this method has a problem of accuracy for the high similarity which is occurred when many similar words are appeared from two irrelevant documents. These issues are caused by simple comparing of statistical parameters of two documents. But the method using patterns suggested on this research solved those problems because it judges similarity by searching same patterns. This method has a defect, however, that takes long time to search patterns, but this research introduce the algorithms complement this defect.