본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.
자연광은 시시각각 변화하며 광 특성의 변화는 계절별 시간별 일주기리듬을 갖는다. 이러한 자연광의 리듬은 인간의 감성 또는 수면-각성 패턴과 같은 생체리듬에 영향을 미친다. 인간의 생체리듬은 멜라토닌에 의해 조절되며 특히, 수면-각성주기를 일정한 수면패턴으로 유지하게 한다. 이에 본 논문에서는 자연광의 하루 주기변화에 따라 조명의 단파장 영역 중 446nm~477nm의 비율을 제어하여 심부 체온의 변화를 통해 수면패턴을 분석한다. 분석결과, 자연광의 일몰시간과 유사한 시점에서 446nm~477nm의 비율을 최소로 제어 하였을 때 수면에 긍정적인 영향을 미치는 것을 확인하였다.
본 논문에서 우리는 LDPC 부호의 부호화 문제를 고려한다. 특히 재킷 패턴과 순환 치환 행렬을 사용함으로써 리차드슨의 하삼각 행렬과 유사한 간단한 LDPC 부호를 제안한다. 이 부호화 기법은 다양한 부호율을 갖도록 확장할 수 있다. 또한 단순한 행렬 처리에 근거하여 다양한 부호율을 갖는 복잡도가 낮고 간단한 부호기를 설계할 수 있다.
본 연구에서는 시공여건이 유사한 도로터널 4개소을 선정하여 실내시험 및 막장지질조사를 실시하였고 그 결과와 점보드릴을 활용하여 얻을수 있는 비트마모율과 굴착지수의 상관관계를 지보패턴별로 분석하였다. 연구대상 4개 도로터널에 대한 평균비트마모율은 지보패턴별로 11.85%에서 3.25%로 차이를 보였고 굴착지수는 주로 파쇄대의 발달정도에 따라 변동이 발생하였다.
필기 한글 인식에서 원래 패턴의 모양을 유지하는 골격선 추출은 중요하다. 세선화에 의존하는 기존 방법은 작은 잡음에 민감하다는 단점을 안고 있다. 본 논문은 필기 한글 패턴에 적합한 새로운 골격선 추출 방법을 제안한다. 먼저 한글 패턴은 T-접점과 B-접점이라는 두가지 모양 특징을 중심으로 분할할 수 있다는 관찰에 근거하여 유사블록으로 이루어진 부품 집합으로 분할한다. 또한 세 개 이상의 획이 복잡한 형태로 만나는 지점을 결합 부품으로 분할한다. 그런 다음, 각 부품에서 접점의 형태에 따라 결합 부품을 추가 탐지한다. 결합 부품과 인접한 부품들의 연관 관계에 따라 골격선을 구하고, 골격선의 연결성을 보장하기 위해서 선분 연장을 수행한다. 본 논문에서 기존의 방법과의 비교를 위해 다섯 가지 비교 기준을 설정하고, 이를 기반으로 비교 분석하였다. 본 논문에서 제안한 방법이 여러 기준에서 세선화-기반 방법보다 우수함을 보였다.
본 논문은 사용자의 각종 멀티미디어 콘텐츠 소비 히스토리를 수집하여 체계화 및 패턴 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 사용자가 선호할 것으로 예측되는 멀티미디어 콘텐츠들을 추출하여 제공하는 콘텐츠 추천 시스템에 관한 연구이다. 본 논문에서는 콘텐츠 소비와 연관된 사용자 로그와 엔진에서 자동 추출한 사용자 그룹을 통하여 콘텐츠 추천을 수행한다. 각 사용자들의 선호정보 데이터를 분석하여 선호정보 패턴이 유사한 사용자들을 사용자 그룹으로 정의하고, 각 사용자들이 속한 사용자 그룹의 사용자 로그를 활용하여 사용자별 선호 콘텐츠를 예측한다. 본 시스템은 웹 또는 모바일 환경에서 음악, 방송, 광고, 기사 등의 방대하고 다양한 콘텐츠를 복합적으로 사용자들에게 선별하여 제공해 주며, 이들의 연관성과 사용자의 콘텐츠 선호패턴을 반영한 개인 맞춤형 콘텐츠 추천 엔진은 사용자가 선호할만한 콘텐츠들을 추천하여 사용자의 콘텐츠 소비 시의 만족도를 높여줄 수 있다.
본 논문에서는 N개의 등방성 점원을 수신 지역과 동일한 구조로 배열하고 수신 지역과 동일한 방사패턴을 갖는 배열 구조에 대하여 연구하였다. 배열된 소자 간격은 그레이팅 로브를 피하면서 최적의 특성을 얻기 위하여 반파장 등간격으로 선택하였고, 각 배열 구조의 어레이 팩터를 유도한 후, 방사패턴을 이론적으로 계산하였다. 계산된 특성으로부터 각 평면 배열 안테나의 방사패턴은 수신 지역의 구조와 유사한 빔 특성을 얻을 수 있었다.
기존의 데이타베이스에 음성 데이타를 저장하여 음성 데이타 베이스를 구축하고자 할 경우, 음성 데이타의 특성이 가변장(variable length)이며, 튜플(음소 단위)의 길이가 매우 긴 패턴 데이타이므로 기존의 데이타베이스 시스템에서는 지원할 수 없다. 또, 현재의 음성 인식 시스템에서는 패턴 데이타를 순차적인 검색 방법으로 검색하고 있어 빠른 검색 방법이 요구된다. 본 논문에서는 음성 데이타를 음소 단위로 인식하기 위해 음소 패턴 데이타를 저장하고, 유사한 특성을 갖는 부류와 음소 길이에 의한 분류를 혼합한 방법을 이용하여 빠른 시간에 검색을 할 수 있게 하기 위한 저장 구조와 검색 알고리즘을 제시한다.
본 논문에서는 획득한 차량 영상에서, 차량 번호판의 후보영역을 동적으로 할당하여 번호판을 추출하고, 이중 템플릿 매칭을 이용하여 인식하는 방법을 제안하였다. 차량 번호판 영역은 다른 영역에 비해 영상의 밀도값이 높다는 것을 근거로, 후보영역을 투영하여 추출된 영상의 밀도값과 기준밀도값을 비교하여 차이가 임계값 이하를 만족한 때 차량 번호판 영역으로 추출하고 만족하지 않을 때는 다음 후보영역을 투영하여 차량 번호판 영역을 추출하였다. 추출된 번호판 영역에서 문자와 숫자영역으로 분할된 입럭패턴과 표준패턴을 흑화소로 1차 매칭하고, 이 중 유사도가 높은 표준패턴과 다시 백화소로 2차 매칭하는 이중 템플릿 매칭으로 인식하였다.
Polyethylene glycol(PEG)은 강력한 단백질 및 세포흡착 억제력을 가지고 있어 다양한 생물학적 연구에 사용되고 있으나, 기판과의 결합력이 무척 약해 기판 위에 박막을 형성하기가 매우 어렵다는 문제점이 있다. 이번 연구에서는 capacitively-coupled plasma chemical vapor deposition(CCP-CVD)를 이용하여 PEG를 유리 기판 위에 플라즈마 중합하여 plasma-polymerized PEG(PP-PEG) 기판을 만들었다. PP-PEG 박막은 FT-IR, XPS, ToF-SIMS 분석을 통하여 PEG와 매우 유사한 화학적 조성을 가지고 있음을 확인할 수 있었다. 또한 PP-PEG 기판은 photolithography 방법을 이용하여 표면에 photoresist를 패턴한 뒤 아민작용기를 가지는 plasma-polymerized ethylenediamine (PPEDA)를 증착하여 표면이 amine/PEG로 패턴화된 박막 기판을 만들었다. 패턴된 기판에 단백질 및 세포를 고정화하였을 때, 아민 작용기가 노출된 부분에만 고정화가 나타나고 PP-PEG 영역에는 단백질 및 세포의 흡착이 효율적으로 억제되는 것을 형광측정 및 ToF-SIMS chemical imaging 방법을 이용하여 확인하였다. 이러한 바이오칩 제작기술은 단백질 및 세포 칩을 포함한 여러 분야에서 폭넓게 응용될 수 있을 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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