• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.181-187
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• 2016

본 연구에서는 ASEAN 여성의 ICT 개발 정도를 측정할 수 있는 맞춤형 국제지수인 WIDI(ASEAN Women's Development Index)개발하고자 한다. 국제적인 ICT 개발지수는 많으나 개발도상국에서 성 분리된 ICT 통계를 위한 지수가 존재하지 않는다. WIDI 프레임워크는 국제 ICT 지수를 기반으로 아세안 여성의 사회 문화적인 요인과 나라의 여성정책 유무등 다양한 측정 요소를 포함하여 5개의 카테고리와 14개의 서브카테고리로 구성하였고 설문지를 통해 자료를 수집한다. WIDI는 ASEAN 여성의 정보통신 발전 현황과 성별 정보 격차를 비교하고 국가별 정보격차를 측정하여 성별 정보격차 해소를 위한 정책결정에 기초자료를 제시하여, 여성의 사회적 지위향상에 도움을 줄 수 있다. 또한 ASEAN 회원국에서 WIDI 현황을 지속적으로 확인함으로써 ASEAN 여성의 인적자원 개발과 사회 경제적 지위향상을 위한 자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권3호
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• pp.543-551
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• 2015

인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.59-68
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• 2012

제로 클라이언트 체제는 기업의 문서 중앙화를 위해 제시된 최신의 방법이며, 이를 기업의 현실에 보다 적합하도록 토착화시키는 작업은 필수적이다. 본 연구는 제로 클라이언트 체제의 잘 알려진 보안 및 프라이버시 상의 문제점을 제외한, 사용 상의 문제점을 보완하고자 고안되었다. 즉, 작업자가 작업한 문서를 기업 클라우드 스토리지에 저장하고자 저장 카테고리를 검색하는 과정의 부담과 정확성을 향상시키기 위하여, 작업 문서의 주제어를 자동으로 파악하고, 이를 바탕으로 해당 문서가 저장되어야 하는 카테고리를 자동으로 검색하여 작업자의 확인을 통해 자동 저장되도록 하는, 지능적 아카이빙 방식을 제시한다. 본 연구에서 제시하는 주제어 자동 파악 및 자동 아카이빙을 위한 방법론과 프로토타입 시스템은 기업 환경에 적용이 가능할 정도로 정확성과 확장성을 갖추고 있다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권7호
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• pp.1027-1038
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• 2006

대용량 데이터베이스에서의 추천시스템은 많은 문제점들을 지니고 있으므로, 대규모 인터넷 쇼핑몰에 적합한 추천 시스템 구조와 데이터 마이닝 기법의 필요성이 요구되고 있다. 따라서 본 논문에서는 k-mean 클러스터링과 순차 패턴 기법을 이용한 VLDB(very large database) 기반의 상품 추천 시스템을 설계 및 구현한다. 본 논문에서는 사용자의 정보를 일괄처리하고 다양한 카테고리를 계층적으로 정의하며, 탐색엔진에 순차 패턴 마이닝 기법을 이용한다. 예측 모델을 만들기 위하여 사용자의 로그 데이터 중에서 카테고리에 대한 사용자의 선호도를 추출하여 이용한다. 본 논문에서는 실험과 성능 평가를 위하여 국내 인터넷 쇼핑몰에서 30일 동안 수집한 실제 데이터를 이용한다. 또한 성능평가를 위하여 추천 예측 정확율(PRP: Predictive Recommend Precision), 추천 예측 재현율(PRR: Predictive Recommend Recall), 정확도 인수(PF1 : Predictive Factor One-measure)를 제안하여 사용한다. 성능평가 결과 가장 빠른 추천시간 및 학습시간은 O(N)이었고, 다양한 실험에서의 측도들의 값이 상당히 우수하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제8B권6호
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• pp.657-668
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• 2001

기존에 단어의 빈도수를 근간으로 하는 문서 분류 시스템에서는 단일 키워드를 사용하기 때문에 사용자의 의도를 충분히 반영한 문서 분류가 어려웠다. 이러한 단점을 개선하기 위하여 우선 기존의 설명에 근거한 학습방법(explanation based learning)에서 한 예제만 있어도 지식베이스 정보와 함께 개념을 학습할 수 있다는 점에 착안하여 먼저 사용자 질의를 분석, 확장한 후 사용자 의도 트리를 생성한다. 이 의도 트리의 정보를 기존의 키워드 빈도 수에 근거한 문서분류 과정에 제약 및 보충 정보로 사용하여 사용자의 의도에 더욱더 근접한 웹 문서를 분류할 수 있다. 문서를 분류하는 측면에서 볼 때 구조화된 사용자 의도 정보는 단순한 키워드의 한계를 극복하여 문서 분류 과정에서 특정 키워드 빈도수의 임계값을 결정함으로서 잃게되는 문서 및 정보를 좀더 보유하고 재적용할 수 있게 된다. 질의에서 분석, 추출된 사용자 의도 트리는 기존의 통계 및 확률을 사용한 문서 분류기법들과 조합하여 사용자 의도정보를 제공함으로서 카테고리의 형성 방향과 범위를 결정하는데 높은 효율성을 보인다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권5C호
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• pp.486-492
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• 2003

퍼지 ART 알고리즘에서 경계 변수는 임의의 패턴과 저장된 패턴과의 불일치(mismatch) 허용도를 결정한다. 이 경계 변수가 크면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 약간의 차이가 있어도 새로운 카테고리(category)로 분류하게 된다. 반대로 경계 변수가 작으면 입력 패턴과 저장 패턴 사이에 많은 차이가 있더라도 유사성이 인정되어 입력 패턴을 저장 패턴의 카테고리로 분류한다. 따라서 영상 인식에 적용하기 위해서는 경계 변수를 경험적으로 설정한다. 그리고 연결 가중치를 조정하는 과정에서 저장된 패턴들의 정보들이 손실되는 경우가 발생하여 인식률을 저하시킨다. 본 논문에서는 퍼지 ART 알고리즘의 문제점을 개선하기 위하여 퍼지 논리 접속 연산자를 이용하여 경계 변수를 동적으로 조정하고 저장 패턴과 학습 패턴간의 실제적인 왜곡 정도를 충분히 고려하여 승자 노드로 선택된 빈도수를 가중치 조정에 적용하는 개선된 퍼지 ART 알고리즘을 제안하였다. 제안된 방법의 인식 성능을 확인하기 위해서 운송 컨테이너 영상을 대상으로 실험한 결과, 기존의 ART2 알고리즘이나 퍼지 ART 알고리즘보다 클러스터의 수가 적게 생성되었고 인식 성능도 기존의 방법들보다 우수한 성능이 있음을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권5호
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• pp.1-8
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• 2015

환경 친화적인 삶에 대한 중요성을 인식하기 시작하면서 친환경적 삶을 영위하기 위한 다양한 노력이 이뤄지고 있다. 본 논문에서는 스마트 기기의 장점을 활용한 교육용 애플리케이션 보급을 목적으로, 녹색생활지표와 연결하여 카테고리를 설계하고 환경 및 환경봉사활동 관련 분류를 통하여 카테고리 검색을 제공하는 모바일 기반의 환경지킴이 교육 서비스 시스템을 설계 구현하였다. 본 연구에서 개발한 시스템은 단순이 환경지킴이 제도와 연계하여 신고 기능에 제한하지 않고, 환경모니터링 봉사제와 연계하여 청소년의 온라인 봉사활동을 인증 받을 수 있는 교육통합 시스템으로 구축하였다. 본 연구는 모바일 환경을 활용하여 청소년을 대상으로 한 접근성이 높은 환경 교육 콘텐츠 제공과 체계적인 환경 통합 감시가 가능한 시스템으로, 현재의 초중고학생에 대한 환경 교육에 대한 개선안 제시하고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제18권2호
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• pp.379-386
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• 2014

모바일 기기의 사용이 급증하면서 앱 스토어를 이용하는 사용자들 또한 증가하고 있다. 그러나 앱 스토어들은 대부분 단순한 랭킹 방식의 추천을 사용하므로 추천의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자에게 더 적합한 아이템을 추천하기 위해 사용자 정보 가중치와 아이템의 최근 선호 정도를 반영한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 셋을 카테고리별로 구분한 후 협업필터링 기법에 사용자 정보 가중치를 적용하여 예측값을 추출한다. 카테고리별로 아이템에 대한 최근 선호 정도를 반영하기 위해 특정 기간을 지정한 아이템 평가값 평균을 구한다. 최종적으로 두 결과 값을 결합하여 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권5호
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• pp.39-46
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• 2021

인공지능은 현재 인공지능 번역기, 페이스 아이디와 같이 우리의 삶 다양한 곳에 적용되고 있으며 여러 가지 장점으로 많은 산업분야에서도 적용되고 있다. 본 연구는 매년 방대한 양의 콘텐츠들이 넘쳐나는 상황에서 인공지능을 적용한 카테고리 분류로 원하는 데이터를 추출함으로써 편의성을 제공한다. 본 연구에서는 텍스트 분류에서 두각을 나타내고 있는 LSTM(Long-Short Term Memory network)을 사용한 모델을 제안하며 자연어 처리에 적합한 구조를 가진 RNN(Recurrent Neural Network)과 BiLSTM(Bidirectional LSTM)을 사용한 모델과의 성능을 비교한다. 세 가지 모델의 성능비교는 뉴스 텍스트 데이터에 적용해 accuracy, precision, recall의 측정값을 사용해 비교하였고 그 결과 LSTM모델의 성능이 가장 우수한 것으로 나타났다. 따라서 본 연구에서는 LSTM을 사용한 텍스트 분류를 권장한다.

• 스마트미디어저널
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• 제13권4호
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• pp.57-64
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• 2024

패션 이미지에 포함된 소재, 색상, 핏 등의 속성은 소비자가 의류를 구매하는 데 있어서 중요한 요인이다. 그러나 의류 속성을 분류하는 과정은 많은 인력을 필요로 하고, 작업자의 주관적인 판단에 의존하기 때문에 일관성이 떨어진다. 이러한 문제를 완화하기 위해 인공지능을 활용하여 패션 이미지의 의류 속성을 분류하는 연구가 필요하다. 기존 연구에서는 주로 상의 또는 하의 중 하나의 항목에 대한 의류 속성을 분류하는 것에 초점을 두고 있기 때문에 전신 패션 이미지의 경우에는 상의와 하의의 속성을 동시에 파악할 수 없다는 한계가 있었다. 본 연구는 패션 이미지의 상의와 하의를 구분하여 각 항목의 카테고리와 의류 소재의 속성을 분류할 수 있는 딥러닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 딥러닝 모델 ResNet과 EfficientNet를 이용하였고, 학습에 활용한 데이터셋은 패션 이미지 1,002,718장과 의류 카테고리와 소재 속성을 포함한 라벨 총 125개를 사용하였다. Weighted F1-Score를 기준으로 ResNet은 0.800, EfficientNet는 0.781로 ResNet이 더 우수한 성능을 보였다.