협업 필터링은 사회적 추천 방식으로서 뛰어난 성능을 제공하는 대표적인 추천 시스템 알고리즘으로 폭넓게 사용되어 오고 있다. 협업 필터링은 구조적으로 아이템 평가 데이터에 의존하고 있기 때문에 평가 행렬의 희박도는 추천 성능에 직접적으로 영향을 미친다. 평가 행렬의 희박성 문제 개선을 위해 협업 필터링과 내용 기반 방법을 결합하는 복합형 추천 방법에 대한 연구는 꾸준하게 이루어져 왔으며, 본 연구에서는 협업 필터링의 희소 평가 행렬(sparse rating matrix) 문제 개선 방안의 하나로 공통 평가 아이템이 누락되어 유사도 측정이 불가능한 상황에 대처하기 위한 방법을 제안한다. 이를 위하여 사용자간 이행적 관계 그래프에 기반하는 유사도 평가 모델을 설계하고 오픈 데이터셋인 Movielens에 적용하여 추천 정확도를 측정 비교하였다.
본 논문에서는 추천시스템에서 많이 활용되는 협업 여과 방법의 문제점으로 지적되고 있는 희소성(sparsity)으로 인한 유사도의 부정확한 문제를 개선하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 기법을 제안하였다. 두 사용자간의 유사도는 같은 항목에 동시에 평가된 점수를 기반으로 결정되며, 두 사용자가 동시에 평가하지 않은 항목은 유사도 계산에서 제외된다. 제안된 기법은 이러한 평가 점수 부족으로 인하여 유사도 계산이 정확치 못한 단점을 보완하기 위하여, 인구 통계 정보를 이용한 가상 평가 점수를 부가하여 유사도 계산을 개선, 예측의 정확도를 향상시킨 방식으로 기존의 피어슨 상관관계를 이용한 협업여과 방식의 확장이다. 실험은 Grouplens의 영화 평가 자료를 활용하였고, 평균절대오차(MAE)와 반응자 작용특성(ROC)값을 이용하여 제안 기법과 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 방식을 비교하였다. 제안한 기법이 피어슨 상관관계를 이용한 협업 여과 추천 방식에 비하여 평균절대오차는 9%, 반응자 작용 특성의 민감도는 13% 향상되었음을 확인하였다.
평균법과 클러스터링은 다속성 평가문제에서 널리 쓰이고 있는 중요한 데이터 마이닝 기법들이다. 그러나, 다양한 다속성 평가 문제에서 데이터 마이닝을 할 때, 데이터들의 특징은 그 중요성이 달라질 수 있기 때문에 이러한 데이터의 중요도 차이를 고려해야 할 필요가 있다. 따라서, 이러한 기법들은 데이터의 선택 및 중요도 등과 같이 그 특징을 얼마나 잘 반영하는 지가 중요하다. 게다가, 산술평균법의 경우에는 우선순위 및 가중치로 정의되는 평가구조에서 적합한 결과를 산출하기에는 한계가 있을뿐 만 아니라, 평가자 그룹별 특징을 반영하기 곤란하다. 따라서, 본 연구에서는 기하학적 도형을 바탕으로 유사도를 평가하여, 평가자 그룹별로 특징지어지는 이산적인 환경에서의 평균을 산출하는 알고리즘을 제안하였다. 본 알고리즘의 핵심사항 중 하나는, 항목별 우선순위의 혼돈없이 유사도를 평가할 수 있다는 점이다.
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.
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.
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.
관개 저수지의 특성에 맞도록 가뭄을 평가하기 위하여 누가 강수량, 유역 토양수분량, 저수율, 급수 제한강도 등의 방법으로 가뭄이 한창 문제가 되었던 2001년 6월 13일을 기준일로 택하여 예당저수지의 가뭄을 평가한 결과는 다음과 같다. 누가 강수량에 의한 방법으로는 30년 빈도로 평가되었고, 1978년과 유사한 패턴을 나타내었고, 유역 토양수분량에 의한 방법으로는 30년 빈도로 평가되었고, 1981년과 유사한 패턴을 나타내었고, 저수율에 의한 방법으로는 20년 빈도로 평가되었고, 1981년과 유사한 패턴을 나타내었고, 급수 제한강도에 의한 방법으로는 10년 빈도로 평가되었고, 1988년과 유사한 패턴을 나타내었다. 각 방법간의 평가가 다르기 때문에 가장 가시적이고 현실적인 저수율에 의한 방법으로 20년 빈도가뭄으로 종합평가 하였고, 이후의 가뭄이 1981년도와 유사하게 진행될 것으로 예측하여, 향수 저수지 가뭄대책에 참고하도록 하였다.
협력 필터링은 사용자가 선호했던 항목들의 기록을 토대로 항목을 추천하는 방법으로서 상업 사이트에서 매우 널리 사용되어 왔다. 이 방식의 기본 개념은 유사한 사용자들을 찾아서 그들의 평가등급을 통합하여 새로운 항목 추천에 이용하는 것이다. 따라서 유사도의 정확한 측정은 추천 성능에 매우 중요한 일이다. 본 논문에서는 사용자가 과거에 부여했던 평가등급들을 기준으로 하여 상대적으로 각 평가치를 다루는 새로운 유사도 공식을 제안한다. 광범위한 실험을 통해 제안된 공식이 기존 공식들보다 더 신뢰할 수 있음을 밝혔는데, 이는 극단적인 유사도값의 발생이 현저히 감소하였고, 유사도가 큰 이웃들만을 참조하였을 때 성능이 개선되었기 때문이다. 특히 실험 결과, 제안 공식은 평가 범위가 큰 데이터셋에 대해 기존 공식들보다 우수한 성능을 나타냈다.
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.
본 논문에서는 서로 다른 두 개의 문서에 등장하는 패턴 매칭을 이용하여 유사도를 평가하는 시스템을 제안한다. 기존의 문서들의 유사도를 평가하는 방법에는 지문법과 같은 통계적 방법을 주로 이용하였다. 하지만 이 방법은 관련이 없는 두 문서에서 우연히 유사한 단어가 많이 등장 할 때 유사성이 높게 나오는 정확성의 문제점이 있다. 이러한 문제점은 단순히 두 문서의 통계적인 수치를 비교하기 때문에 발생한다. 하지만 본 논문에서 제시하는 패턴을 이용한 방법은 일치하는 패턴을 검색하여 유사성을 판별하기 때문에 이러한 문제를 해결하였다. 하지만 패턴을 검색하는 시간이 오래 걸리는 단점이 있는데 이를 개선하는 알고리즘 또한 본문에서 소개한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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