Journal of Information Technology Applications and Management
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제29권6호
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pp.81-93
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2022
As deep learning technology in natural language and visual processing has rapidly developed, collaborative filtering-based recommendation systems using deep learning technology are being actively introduced in the recommendation field. In this study, OCF-GAN, a hybrid collaborative filtering model using GAN, was proposed to solve the one-class and cold-start problems, and its usefulness was verified through performance evaluation. OCF-GAN based on conditional GAN consists of a generator that generates a pattern similar to the actual user preference pattern and a discriminator that tries to distinguish the actual preference pattern from the generated preference pattern. When the training is completed, user preference vectors are generated based on the actual distribution of preferred items. In addition, the cold-start problem was solved by using a hybrid collaborative filtering recommendation method that additionally utilizes user and item profiles. As a result of the performance evaluation, it was found that the performance of the OCF-GAN with additional information was superior in all indicators of the Top 5 and Top 20 recommendations compared to the existing GAN-based recommender. This phenomenon was more clearly revealed in experiments with cold-start users and items.
연구목적: 고혈압환자의 효과적인 자가관리 간호중재를 개발하는데 필요한 기초자료로 혈압자가측정(self-monitoring of blood pressure)에 대한 특성, 장점, 범위 및 제한점을 파악한다. 연구방법: 1996년부터 2005년까지 PubMed에 수록된 고혈압환자의 자가관리 방법중 혈압자가측정방법이 포함된 외국의 연구를 중심으로 체계적인 고찰을 실시하였다. 전체 69개 자가관리방법을 적용한 논문 중에서 혈압자가측정이나 가정에서의 혈압측정(home monitoring)에 대한 45개 논문을 선정하여 분석하였다. 연구결과 전반적으로 혈압자가측정 방법은 고혈압환자의 혈압조절을 향상시키는 효과가 유의한 것으로 나타났다. 환자가 혈압을 자가측정한 방법에서 평균 혈압, 수축기 혈압, 맥압이 유의하게 감소한 것으로 보고되었다. 장기적 프로그램에서 혈압조절율이 향상되거나, 이완기혈압의 감소효과도 보고되었다. 혈압자가측정의 기준치는 연구마다 일치하지는 않았지만 135/85mmHg 수준이 정상혈압의 상한수준으로 제시되었다. 일부 연구에서는 가정 내 혈압측정이 24시간혈압측정을 대체하는 방법으로 추천되었다. 보다 정확한 혈압자가측정을 위해서 신뢰성 있는 혈압측정기구의 사용과 정확한 측정방법이 환자들에게 교육될 필요가 있다. 결론: 혈압자가측정은 고혈압환자의 혈압조절에 유용한 방법으로 고찰되었다. 또한 고혈압의 진단, 혈압치료와 고혈압 약물복용 행위를 향상시키는 교육적 효과도 긍정적으로 나타났다. 따라서 고혈압환자를 위한 효과적인 자기조절프로그램에 혈압자가측정법을 포함하는 것이 추천되며, 추후 한국에서 시도된 관련 연구에 관한 문헌고찰의 비교연구가 필요하다.
본 논문에서는 홈-네트워크를 이용하여 댁네에서 실시간 멀티미디어 전송 서비스를 수행하기 위한 홈서버 및 모바일 플랫폼을 제안한다. 본 논문에서 제안한 홈서버는 기존의 기술들과는 달리 사용자 선호도 정보를 기반으로 멀티미디어 콘텐츠를 지능적으로 추천하는 기능과 함께 네트워크 상태 및 사용자 기기 정보를 고려한 전송 서비스를 제공한다. 또한 본 논문에서 제안한 모바일 플랫폼 하드웨어에는 고속의 중앙처리장치와 메모리 컨트롤러 및 별도의 그래픽 가속기를 탑재하였으며, 모바일 플랫폼의 멀티미디어 재생기는 확장성을 가지는 구조와 플랫폼 독립성을 지향하도록 설계 및 개발되었다.
이 논문에서 우리는 유전알고리즘의 적응적 연산자에 대한 수행도를 비교한다. 이러한 적응적 연산자를 위해서, 유전알고리즘의 교차변이와 돌연변이 연산자가 고려되어 지며, 이 논문에서 개발된 하나의 퍼지로직 제어기와 기존연구에서 사용된 두개의 휴리스틱 기법이 제시되어진다. 이러한 퍼지로직 제어기와 두개의 기존 휴리스틱 기법들은 유전 탐색과정 동안에 그 연산자의 비율들을 적응적으로 조절한다. 이 논문에서 제시된 모든 알고리즘들은 수치예제에서 분석되어 지며, 결론적으로 이들 알고리즘 중에서 최적의 알고리즘이 추천된다.
국내의 밭작물 재배에서는 부족한 인력과 시간을 단축하기 위한 농기계 사용이 필수가 되었다. 효율적인 농기계의 개발을 위해서는 농민들의 작업실태 분석이 반드시 선행되어야 한다. 본 연구에서는 감자 재배용 작업기 개발을 위해 전국의 감자 재배 농민을 대상으로 트랙터 작업기 사용실태 조사를 수행하였다. 조사대상은 강원도, 경상북도, 전라남도의 지역중 감자 생산량이 많은 곳을 분류하여 각 지역의 농업기계 대리점에서 추천한 농민을 대상으로 조사표에 의한 방문 면접 설문조사를 실시하였다. 분류된 지역은 강원도 홍천, 평창, 경상북도 고령, 김천, 전라남도 영광, 보성이다. 각 지역별 응답자수는 2명으로 진행하였다. 조사항목은 감자 재배시기, 보유하고 있는 작업기, 트랙터의 모델 및 보유대수, 작업기별 트랙터 주행단수 및 PTO 단수, 작업패턴 등이다. 조사결과, 공통적으로 감자품종 중 수미감자를 선호하는 것으로 조사되었고, 지역별로 시기상의 차이가 있지만 평균적으로 1월~5월과 8월~11월 사이에 감자 이모작을 실시하는 것으로 나타났다. 트랙터의 평균 보유대수는 2대였으며, 평균적으로 중형 트랙터 1대와 대형 트랙터 1대의 비율로 보유하고 있는 것으로 조사되었다. 보유하고 있는 작업기는 로타베이터, 수확기, 시비기, 방제기, 파종기 순으로 보유대수가 많았다. 작업기로 수행하는 밭작업으로는 경운정지, 비닐피복, 시비, 방제, 수확 등이 있었으며, 경운정지용 로터리 작업시 트랙터 주행단수와 PTO 단수는 트랙터의 경우 L2~L3단을 주로 사용하고, PTO의 경우 1단과 2단을 병행하여 사용하는 것으로 조사되었다. 로타베이터 작업패턴은 지역별로 차이를 보였으나, 평균적으로 밭의 모서리를 둘러서 작업하고 이후에 8자형식으로 이동하면서 두둑을 형성하는 것으로 나타났다. 이 작업패턴을 사용하는 이유는 후진을 하지않는 작업환경에서 가장 효율적이고 밭의 모서리에 흙이 모이지 않게하기 위함이라고 하였다.
고속발효기에 의해 처리된 음식물찌꺼기 퇴비의 부숙정도를 알아 보기 위해, 고속발효기 두 대를 이용하여 추천 운영조건으로 96시간동안 음식물 찌꺼기의 퇴비제조 실험을 실시한 후, 2차적으로 고속발효기를 통해 처리된 처리품을 약 1루베 규모의 정체식 퇴비화 장치를 이용하여 퇴비화 적정조건으로 재차 퇴비화를 실시하면서 각 단계별로 처리품의 이화학적 특성 및 식물독성을 측정하여 퇴비의 부숙정도를 분석하였다. 고속발효기를 이용한 음식물찌꺼기의 퇴비화시 약 60%정도의 감량효과를 가져와 취급성이 좋은 처리품을 얻을 수 있었다. 이에 반해 음식물찌꺼기 혼합물의 초기분해만을 도모 할 뿐 2~3일만에 완숙퇴비 제조는 불가능하였고, 식물에 시용시 발아억제와 뿌리생장 장해를 유발시켰다. 고속발효기에서 얻어진 처리품을 재차 정체식 퇴비시설을 이용하여 부숙시 최소한 6주 이상 부숙을 시켜야만 완숙된 퇴비로서 이용할 수 있을 것으로 판단되었다.
기본의미등록기(BSR)는 전자상거래 및 EDI 관련 시스템 사이의 상호연동을 가능하게 하기 위한 등록기이다. XML 기반 BSR 등록개체들의 구조정보나 다양한 관계의 자동추출은 현재 불가능하다. 이 연구에서는 BSR에 등록되는 정보를 자원기술-프레임웍(RDF)과 웹온톨로지언어(OWL)에 기반하는 기계가독형으로 정의한 대표적인 예를 제시하고 결론적으로 5개의 기본 권고안을 도출하였다. 즉 BSR 컴포넌트 소속의 클래스 정의에서 동의어의 표현에는 OWL의 'sameAs', 유사어 표현에는 OWL의 'equivalenlClass', BSR 개념들 간의 상.하 관계 표현은 RDF 스키마의 'subClassOF', BSR의 의미단위(BSU)에 관한 정의는 RDF 스키마의 'label', 인스턴스 용례에 관한 설명은 RDF 스키마의 'comment', 각 BSU의 클래스 소속에 관한 정의는 RDF 스키마의 'domain', BSU가 취할 수 있는 데이터유형에 대한 정의는 RDF 스키마의 'range'등을 적용하며, 나아가 BSR 데이터요소의 정의에 XML 스키마의 데이터 유형을 접목시키고 BSU들 간의 상.하 관계 표현에 RDF 스키마의 'subPropertyOF'를 적용할 것을 추천하였다.
이 연구는 칼라 디지털 카메라 영상 분석에 의한 유수분화기 벼 군락의 건물중 및 질소흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소흡수량과 질소 수비량에 따른 유수분화기 이후 질소 흡수량 추정 모델, 유수분화기 질소 흡수량과 유수분화기 이후 질소 흡수량에 따른 수량 및 쌀 단백질함량 추정 모델을 구축하고 이를 종합하여 목표 수량 또는 단백질함량을 달성하기 위한 질소 수비량을 추천하는 원시 프로그램을 개발하여 현장 적용성 예비 검토를 실시하고자 한 것이다. 1. 군락피복도(CC)와 군락체적(CV)은 초장, 건물중 및 질소흡수량과 고도로 유의한정의 상관을 나타내었으며, R, G, B, NDI 및 명도 값은 이들과 유의한 부의 상관을 나타내었다. 한편 표준화된 색지표인 r은 잎 및 지상부 질소함량과 유의한 부의 상관을 나타내었으나 표준화 색지표 b와 g는 이들과 유의한 상관을 보이지 않았다. 2. 벼 군락의 디지털 카메라 영상분석을 이용한 벼 지상부 건물중 및 질소 흡수량을 추정하기 위한 비선형회귀 모델을 작성하였다. 지상부 건물중 추정 모텔에는 CC와 정규화된 R값(r, NorR)이 변수로 채택이 되었고, 질소흡수량 추정에는 CC와 정규화된 G값(g, NorG)이 채택되었으며, 이들 모델의 결정계수는 각각 0.81과 0.68이었다. 영성분석 색지표 이외에 초장을 모델에 도입하는 경우 모델의 결정계수는 더 높아졌다. 3. 유수분화기에 적정 질소 추비량을 처방하기 위해서는 유수분화기 식물체의 질소 영양 상태(질소 흡수량, PNup) 및 질소 시비량이 수량과 단백질함량에 미치는 영향을 정량화하여야 하는데, 이를 위하여 Npi와 PNup이 유수 분화기부터 성숙기까지의 지상부 질소흡수량에 미치는 영향 및 PNup과 PHNup이 벼 수량 및 쌀 단백질 함량에 미치는 영향을 검토하여 중회귀 모델을 작성하였으며 이 모델들은 결정계수가 모두 0.8이상으로 높았다. 4. 상기의 모델들을 종합하여 유수분화기 벼 군락 영상분석을 이용한 수비처방 원시 프로그램을 작성하여 예비 검증 실험을 하였다. 벼 수비 처방 프로그램에 의해 쌀단백질 함량 6.0%를 기준으로 처방된 수비질소 분시율이 19%~21%로 표준재배 분시율 30%에 비해 낮은 수준으로 처방되었으나 완전미 수량은 대등하였고, 단백질함량은 수비처방 목표단백질 함량 6%보다는 다소 낮은 5.7~5.8%였으며, 수량과 단백질함량의 변이 계수는 관행 수비 처방구에 비하여 프로그램 처방구에서 크게 낮아져서 프로그램 처방에 의하여 수량과 품질이 균질화되는 결과였다.
외국인 유학생과 국내 체류 외국인 등 한국어를 학습하고자 하는 외국인이 지속적으로 증가함에 따라 외국인 한국어 학습자의 교육에 대한 관심이 높아지고 있다. 기존 맞춤법 검사기는 한국인의 사용에 중점을 두고 있어 외국인 한국어 학습자가 사용하기에는 다소 부적절하다. 본 논문에서는 한국어의 문맥 특성과 외국인의 작문 특성을 반영한 한국어 교정 방식을 제안한다. 제안하는 방식에서는 국어 문서에서 자주 사용되는 표현을 추천 교정으로 제시하기 위해 말뭉치를 활용한다. 말뭉치에서 추출된 어절 바이그램에 대한 음절 역색인을 사용하여 입력된 작문에 대한 교정 후보 집합을 얻고, 외국인의 작문 특성을 반영하는 편집거리 계산 방법을 사용하여 순위화된 추천 교정을 제시한다. 구현된 시스템에서는 사용성 향상을 위해 키보드 후킹에 기반한 사용자인터페이스를 제공하여 다른 응용프로그램에서의 입력과 동시에 문장 교정 결과를 얻을 수 있다. 외국인의 작문 환경에 대한 평가에서는 타 시스템에 비해 검출률을 약 45% 향상시켜, 제안된 시스템을 사용하는 경우 외국인 사용자가 스스로 작문 오류를 판단하고 수정할 수 있어 한국어 학습에 많은 도움이 될 것으로 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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