• 대한원격탐사학회지
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• 제37권3호
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• pp.515-530
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• 2021

본 연구에서는 Sentinel-1 C-band SAR(Synthetic Aperture Radar) 위성영상을 기반으로 다중선형회귀모형을 활용하여 금강 유역 상류에 위치한 용담댐 유역의 토양수분을 산정하였다. 10 m 공간 해상도의 Sentinel-1A/B SAR 영상은 6일 간격으로 2015년부터 2019년까지 5년 동안 구축하였고, SNAP(SentiNel Application Platform)을 사용하여 기하 보정, 방사 보정 및 잡음(Noise) 보정을 수행하고 VV 및 VH 편파 후방산란계수로 변환하였다. 토양수분 산정 모형의 검증자료로 TDR로 측정된 6개 지점의 실측 토양수분 자료를 구축하였으며, 수문학적 개념인 선행 강우를 고려하기 위해 동지점에 대한 강수량 자료를 구축하였다. 다중선형회귀모형은 전체 기간 및 계절별로 나누어 모의하였으며, 독립변수의 증감에 따른 상관성 분석을 진행하였다. 산정된 토양수분은 결정계수(R²)와 평균제곱근오차(RMSE)를 활용하여 검증하였다. 초지 지역에서 후방산란계수만을 이용한 토양 수분 산정 결과 R²가 0.13, RMSE가 4.83%으로 나타났으며 선행강우를 5일까지 사용했을 경우 R²가 0.37, RMSE가 4.11%로 상관성이 상승하는 모습을 보였다. 이 때, 토양수분의 계절별 변동성과 감소 패턴의 반영을 위해 무강우누적일수의 적용과 계절별 회귀식을 작성한 결과 R²가 0.69, RMSE가 2.88%로 상관성이 크게 상승하였다. SAR 기반 토양수분 추정 시 선행강우 및 무강우누적일수의 활용이 효과적이었다.

• 자원환경지질
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• 제54권3호
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• pp.373-387
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• 2021

본 연구에서는 자료기반 분석 기법을 이용하여 제주 대정-한경 유역의 군집형 지하수 이용 관정의 영향력을 평가하고 지하수 자원을 효율적으로 관리하기 위한 도구를 개발하였다. 분석을 위해 대정-한경 유역 내 총 19개 지하수위 관측공의 지하수위 자료, 총 3개 기상 관측소로부터 측정된 강수량 자료, 및 총 4개의 군집형 지하수 이용 관정(저지, 금악, 서광, 및 영어교육도시)으로부터 획득한 이용량 자료가 이용되었다. 먼저, 각 지하수위 관측공에 대하여 강수량 및 이용량 자료를 입력변수로 하는 자료 기반 지하수위 예측모델을 개발하였다. 이때, 과거의 장기적 변동특성을 효과적으로 학습에 이용하기 위하여 누적 장단기 메모리 모델을 이용하였다. 모든 관측 공에 대하여 지하수위 예측모델을 개발하고, 이용량 입력변수에 대한 섭동 민감도 분석을 수행하여 각 군집형 관정의 공간적 영향력을 분석하였다. 금악 수원은 해당 수원 중심으로 영향이 크고, 서광 수원은 하류 지역을 중심으로 영향이 큰 것으로 나타났으며, 영어교육도시는 수원의 상류 지역 중심, 저지 수원은 수원 상류 및 하류 중심으로 영향이 나타났다. 그리고 유역 내 군집형 수원의 영향력은 대략 5km인 것으로 나타났다. 추가적으로, 학습된 예측모델을 기반으로 군집형 이용 관정의 영향 범위에 포함되는 지하수위 관측공에 대해 강수량 대비 배경 지하수위 회복을 위한 적정 지하수 이용량을 산정하였다. 최근의 강수 패턴을 적용하였을 때, 현재 지하수 이용량을 기존의 80%로 제한할 필요성이 있는 것으로 나타났으며, 강수량이 100mm 증가하였을 때, 대략 1,500 m³에서 1,900 m³의 추가적인 취수가 가능할 것으로 평가되었다. 본 연구를 통해 도출된 대정-한경 유역 지하수 거동특성 평가 결과와 자료기반 분석 도구들은 대정-한경 유역의 지속 가능한 지하수 개발을 위한 유용한 정보로 활용될 수 있을 것으로 판단된다.

• 헤리티지:역사와 과학
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• 제55권1호
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• pp.133-150
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• 2022

21세기는 '문화경쟁' 시대라고 말해도 과언은 아니다. 국제화 시대를 살아가고 있는 오늘날 우리는 '자국의 정체성'을 문화에서 찾으려 한다. '문화'란 그 민족이 살아온 발자취를 고스란히 담고 있는 자국민의 독특한 민족성을 말한다. 세계는 하나의 다차원적인 지구로 변해가는 이 시점에서 민족적 고유성과 독창적 조형성을 담은 전통 문양은 자국민을 대표하는 브랜드다. 프랑스의 명품 브랜드 고야드 문양은 수작업 과정에서 자연스럽게 생성된 Y자형 패턴을 볼 수 있다. 이 문양은 160년이 지난 오늘날 프랑스를 대표하는 기업 브랜드로 세계적인 명성을 자랑한다. 반면 저소득국가의 경우 직물을 직조하는 과정에서 자연스럽게 만들어진 문양은 민족적 고유한 미의식으로 계승되어 지구촌 사람들로부터 사랑받고 있다. 이처럼 다차원적인 세계를 살아가는 지구촌 사람들은 자국의 문화를 계승하려는 의지와 타민족의 고유한 문화를 보존하려는 이른바 '지구는 하나라는 시각(One Planet Perspective)' 프레임 워크를 실현하고자 한다. 예를 들어 콜롬비아의 '와유 부족'은 2013년 식수난으로 국제 구호기구들이 이들을 찾아가 구호품을 전달하는 과정에서 핸드메이드 제품인 '모칠라백'을 발견하게 된다. 이것이 계기가 되어 유럽과 한국에서도 이를 수입하여 판매를 결정한 것은 '와유 부족'의 생계에 도움을 주고자 함이다. 또한 소수 부족의 전통문화 속에서 천 년 동안 진화해 온 미적·문화적 가치는 유네스코에 등재되어 세계적으로 보존되고 있다. '문화란 하루아침'에 형성된 것이 아니라 적어도 100년 이상 지속되면서 그 시대의 트렌드에 적용된 문양은 기업을 대표하는 브랜드다. 또한 나아가 국가 정체성을 반영한 문양은 민족적 고유한 미의식으로 계승되기도 한다. 우리는 민족적 고유한 미의식을 계승하고 있으나 이를 현대적인 추세에 맞게 창의적이고 심미적으로 재해석한 실용적 가치를 보여주는 전통 문양 브랜드는 없다. 이에 본연구는 세계의 문양 브랜드 전략을 파악하고 한국 기업 브랜드의 문제점을 제시하고자 한다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권spc1호
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• pp.1095-1105
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• 2021

기후변화에 따른 집중호우, 태풍 등의 발생빈도의 증가로 인하여 댐 운영의 고도화가 요구되고 있다. 일반적으로 댐 운영의 경우 강우예측, 강우-유출, 홍수추적 등 다양한 수리수문학적 요소들을 반영하여 수행되나 기 계획된 특정 규칙에 기반한 댐 운영 모형의 경우, 때때로 개별 모듈들의 불확실성과 복합적인 인자들로 인하여 댐의 방류량을 능동적으로 제어하는데 제약이 있을 수 있다. 본 연구는 남강댐 직하류 홍수피해 예방을 위하여 댐의 방류량 결정 등 효율적인 댐 운영을 지원하기 위해 딥러닝 기반 LSTM (Long Short-Term Memory) 모형을 구축하고, 선행시간별 댐직하류 수위예측 정확도를 분석하는 것을 목적으로 한다. LSTM 모형의 입력자료는 댐 운영에 사용되는 기초자료 및 하류 장대동 수위관측소의 수위 자료를 시 단위로 2009년부터 2021년 7월까지 수집하였다. 2009년부터 2018년 자료는 모형의 학습과 검증 및 2019년부터 2021년 7월 자료는 선행시간을 7개(1 h, 3 h, 6 h, 9 h, 12 h, 18 h, 24 h)로 구분하여 관측 수위와 예측 수위를 비교·분석하였다. 그 결과, 선행시간 1시간의 예측결과는 평균적으로 MAE가 0.01 m, RMSE가 0.015 m, NSE가 0.99 로 관측 수위에 매우 근접한 예측 결과를 나타내었다. 또한, 선행시간이 길어질수록 예측 정확도는 근소하게 감소하였지만, 관측 수위의 시간적 패턴을 유사하게 안정적으로 예측하는 것으로 분석되었다. 따라서 수리수문학적 비선형의 복잡한 자료간의 특징을 자동으로 추출하여 예측 자료를 생산하는 LSTM 모형은 댐 방류량 의사결정에 있어 활용이 가능할 것으로 판단된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권10호
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• pp.723-736
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• 2022

본 연구에서는 금강권역을 대상으로 최대 12개월까지 선행예측이 가능한 월 강수량 예측모형을 구축하였으며, 예측모형 구축에는 다중회귀분석과 인공신경망의 두 가지 통계적 기법을 적용하였다. 예측인자 후보로 NOAA에서 제공하는 글로벌 기후패턴 39종과 금강권역에 대한 기상인자 8종 등 총 47종의 기후지수를 활용하였다. 예측대상월을 기준으로 과거 40년간의 월 강수량과 기후지수와의 지연상관성 분석을 통해 상관도가 높은 기후지수를 예측인자로 활용하여 다중회귀모형 및 인공신경망 모형을 구축하였다. 1991~2021년에 대해 매월 예측결과의 평균값과 관측값과의 적합도를 분석한 결과, 다중회귀모형은 PBIAS -3.3~-0.1%, NSE 0.45~0.50, r 0.69~0.70으로 분석되었으며, 인공신경망모형은 PBIAS -5.0~+0.5%, NSE 0.35~0.47, r 0.64~0.70로, 다중회귀모형에 의해 도출된 예측치의 평균값이 인공신경망모형보다 관측치에 좀 더 근접한 것으로 나타났다. 각 월의 예측범위 안에 관측치가 포함될 확률을 분석한 결과에서는 다중회귀모형이 57.5~83.6%(평균 72.9%), 인공신경망모형의 경우에는 71.5~88.7%(평균 81.1%)로 인공신경망모형 결과가 우수한 것으로 나타났다. 3분위 예측확률을 비교한 결과는 다중회귀모형의 경우에는 25.9~41.9%(평균 34.6%), 인공신경망모형은 30.3~39.1%(평균 34.7%)로 비슷하며, 두 모형 모두 평균 33.3% 이상으로 월 강수량에 대한 장기예측성을 확인 할 수 있었다. 이상과 같이 두 모형의 예측성 차이는 비교적 크지 않은 것으로 나타났으나, 예측범위에 대한 적중률이나 3분위 예측확률로부터 판단할 때 예측성에 대한 월별 편차는 인공신경망모형의 결과가 상대적으로 작게 나타났다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제55권6호
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• pp.393-404
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• 2022

위성에서 보다 미세한 공간 분해능으로 신뢰할 수 있는 지상 강우 관측은 도시 수문학적 및 미시적 농업 수요에 필수적이다. 전통적으로 "톱다운" 접근 방식 기반 위성 강우 산출물이 널리 사용되고 있지만 공간 분해능에 한계가 있다. 본 연구는 C-밴드 SAR Sentinel-1 위성 데이터(SM2RAIN-S1)에 적용되는 매개 변수화된 SM2RAIN 모델인 강우 추정을 위한 새로운 "상향식" 접근 방식의 가능성을 평가하여 중부지방에 대한 높은 공간 분해능 지상 강우 추정치(0.01° 그리드/6일)를 생성하는 것을 목표로 한다. 그것의 성능은 중부지방 두 개의 다른 하위 지역, 즉 혼합 산림 중심, 중간 하위 지역, 그리고 경작 중심, 서해안 하위 지역의 1년 기간 동안 기존의 재분석 프로덕트와 우량계 네트워크의 각각의 강우 데이터를 사용하여 공간 및 시간적 가변성에 대해 평가되었다. 평가결과에 따르면 SM2RAIN-S1 프로덕트는 중부지방의 일반적인 강우 패턴을 포착할 수 있고, 서로 다른 토지 피복으로 지역 규모에서 공간 분해능 강우량 측정 가능성을 보유할 수 있으며, 강우량 관측치에 대한 편중된 강우량 추정치가 제공되었다. 또한 SM2RAIN-S1 강우량은 피어슨의 상관 계수(R = 0.69)를 고려할 때 혼합림에서 더 우수했으며, 이는 혼합림에서 토양 수분과 강우의 시간 역학을 포착하는 데 6일 SM2RAIN-S1 데이터의 적합성을 암시했다. 그러나, RMSE와 바이어스 측면에서, 혼합림보다는 경작지의 SM2RAIN-S1 강우 생성물에서 더 나은 성능을 얻었으며, 이는 높은 증발증산 손실(특히 혼합림)에 의해 유도된 더 큰 오류를 SM2RAIN의 추가 개선에 포함해야 한다는 것을 나타낸다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.128-139
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• 2022

백두산 성층화산체와 천지 칼데라 외륜산 정상부에 분포하는 홀로세에 분화한 규장질 화산암 시료와 플라이스토세 개마용암대지와 장백산순상화산체의 고철질 화산암 시료의 암석화학적 특징 분석을 통해 지체구조적 위치를 알아보았다. 백두산 화산지대에서 초기 고철질 분출물들은 개마용암대지와 장백산순상화산체를 형성하였으며, 대부분 알칼리계열의 현무암에서 조면현무암 또는 서브-알칼리(쏠레이아이트) 현무암에서 현무암질안산암의 성분이며, 백두산 성층화산체와 천지 칼데라 정상부 부근의 홀로세 분출물은 대부분 규장질의 조면암에서 유문암 성분이다. 고철질 화산암류와 규장질 화산암류 사이의 SiO₂ 54-62 wt.%가 결핍된 쌍모식 조성을 나타낸다. 이는 마그마작용이 지각내 신장형 지체구조적 위치에서 발생하였음을 지시하는 단서가 될 수 있다. 지구조판별도에서 고철질 화산암류들은 판내부 또는 판내부 알칼리암과 쏠레이아이트암의 영역에 구분되어 도시되는데 이는 TAS성분도의 결과와 잘 일치한다. 규장질 화산암류들은 규장질 화강암류에 적용하는 판별도에서 판내부화강암(WPG)의 지체구조적 위치에 도시된다. 지구조 판별도에서 판의 섭입과 관련한 도호 또는 대륙연변호의 영역에는 도시되지 않으며, 모두 판내부 영역에 도시된다. 미량원소 함량을 원시맨틀값으로 표준화한 거미도에서 섭입대 화산암류에서 특징적으로 나타나는 Nb, Ti 의 부(-) 이상을 나타내지 않으며, OIB와 유사한 패턴을 나타낸다. 미량원소 함량 조성은 섭입대에서 유래된 마그마 작용에 연관된 의미있는 증거를 나타내지 않는다. 이는 백두산화산지대의 마그마작용이 판내부 환경에서 있었음을 지시한다. 이들 화산암류의 판내부 지체구조 위치는 이 지역에서 발생하는 천발지진의 진원 깊이와도 조화적이다. 백두산화산지대의 화산암석들은 신생대 동안 맨틀 물질의 용승에 의한 판내부 화산활동의 결과로 해석된다.

• 한국수자원학회논문집
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• 제54권11호
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• pp.875-889
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• 2021

본 연구는 용담댐 유역(904.4 km²)을 대상으로 준분포형 장기유출 모델인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool)과 Terra MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)의 엽면적지수 위성자료를 활용하여 임상별로 수문에 미치는 영향을 비교 및 분석하였다. 수문 평가 기간은 2010년부터 2019년까지 10년으로 설정하였으며, 8일 간격의 MOD15A2 LAI (Leaf Area Index)자료, 토양수분 TDR (Time Domain Reflectometry) 관측소 3개소(GB, JC, CC), 증발산량 Flux Tower 1개소(DU)와 용담댐(YDD) 유입량 자료를 SWAT 모의결과와 비교하여 적용성을 검토하였다. 검·보정 결과, 침엽수, 활엽수, 혼효림 LAI의 R²는 각각 0.95, 0.89, 0.90이며, 토양수분 및 증발산량 관측소 R²는 각각 0.50 ~ 0.55, 0.51로 분석되었으며, 용담댐 유입량의 경우 R²의 경우 0.74, RMSE 2.75 mm/day, NSE 0.70, PBIAS 14.3 %로 분석되었다. 검·보정된 유역을 기반으로 하여 HRU에서 침엽수, 활엽수, 혼효림 수문분석 결과 총 연평균 증발산량은 침엽수 469.7 mm 이며, 활엽수는 501.0 mm, 혼효림의 경우 511.5 mm로 산정되었으며, 유출량은 침엽수 909.8 mm, 활엽수 860.6 mm, 혼효림 864.2 mm로 산정되었다. 연중 패턴이 비슷한 다른 수문과 다르게 여름과 가을에 엽면적지수가 높은 활엽수의 증발산량이 침엽수에 비해 높아 연평균 증발산량이 약 7% 높게 산정되었다. 또한, 유출량의 경우 지표유출 및 중간유출의 경우 활엽수가 각각 9%, 6% 높았으나, 침엽수의 기저유출이 77% 더 높은 것으로 산정됐다. 따라서, 총유출량이 침엽수 혼효림 활엽수 순으로 많은 것을 확인할 수 있었다.

• 대한치과보철학회지
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• 제61권1호
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• pp.1-17
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• 2023

목적: 본 연구의 목적은 레이져 신터링, 컴퓨터 밀링, 주조의 세 가지 방법으로 제작된 비귀금속 합금 코핑의 변연 형태에 따른 변연 적합도의 변화를 관찰하는 데 있다. 재료 및 방법: 서로 다른 두 개의 변연 형태를 정확히 재현하기 위해 3D Computer-aided Design을 이용하여 지대치 삭제의 원칙에 따라 지대치를 디자인한 다음, 티타늄 블럭을 컴퓨터 밀링하여 주모델을 제작하였다. 각각의 모델에 대하여 위의 3가지 제작 방식으로 비귀금속 합금 코핑을 12개씩 제작하여, 총 72개의 코핑을 제작하였다. 각 코핑은 지대치에 적합시켜서 공초점 레이저 주사 현미경으로 근심, 협측, 원심, 설측 변연의 변연 적합도를 150배율로 측정하였다. 결과: 레이져 신터링으로 제작한 코핑의 평균 변연 오차는 deep chamfer margin에서 11.8 ± 7.4 ㎛, rounded shoulder margin에서 6.3 ± 3.5 ㎛ 였고, 그 차이는 통계적으로 유의했다 (P < .0001). 컴퓨터 밀링으로 제작한 그룹에서는 deep chamfer margin에서 53.9 ± 27.8 ㎛, rounded shoulder margin에서 48.6 ± 30.0 ㎛였고, 변연 형태에 따른 유의한 차이가 없었다 (P = .279). 주조 방법으로 제작한 그룹은 deep chamfer margin에서 18.8 ± 20.2 ㎛, rounded shoulder margin 에서 30 ± 20.5 ㎛ 였고, 그 차이는 통계적으로 유의했다 (P = .0004). 결론: 이번 실험을 통하여, 다음과 같은 결론을 얻었다. 1. 변연의 형태에 따른 변연 적합도는 레이져 신터링이나 주조 방법으로 제작된 금속 코핑의 경우 변연 형태에 따라 유의한 차이가 있었다. 2. 레이져 신터링으로 제작한 금속 코핑에서 rounded shoulder margin이 deep chamfer margin보다 우수한 변연 적합도를 보였다. 3. 주조 방법으로 제작한 금속 코핑의 경우는 deep chamfer margin이 rounded shoulder margin보다 우수한 변연 적합도를 보였다. 4. 제작 방식에 따른 코핑의 변연 적합도는 레이져 신터링이 가장 양호하였고, 그 다음 주조 방법과 밀링 방법 순으로 변연 적합도 양호하였다. 이번 연구를 통해, 지대치의 변연 형태에 따른 금속 코핑의 변연 적합도의 변화를 관찰하였으며, 레이져 신터링으로 제작하거나 디지털 밀링한 왁스 패턴을 캐스팅한 경우에는 상관 관계가 있음을 확인하였다. 임상에 적용함에 있어 지대치의 변연 형태를 고려하여 제작 방식을 결정하는 것이 추천된다.

• 지능정보연구
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• 제29권3호
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• pp.167-183
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• 2023

최근 추천시스템 분야에서는 희소한 데이터를 효과적으로 모델링하기 위한 다양한 연구가 진행되고 있다. GLocal-K(Global and Local Kernels for Recommender Systems)는 그중 하나의 연구로 전역 커널과 지역 커널을 결합하여 데이터의 전역적인 패턴과 개별 사용자의 특성을 모두 고려해 사용자 맞춤형 추천을 제공하는 모델이다. 하지만 GLocal-K는 커널 트릭을 사용하기 때문에 매우 희소한 데이터에서 성능이 떨어지고 부가 정보를 사용하지 않아 새로운 사용자나 아이템에 대한 추천을 제공하는 데 어려움이 있다. 본 논문에서는 이러한 GLocal-K의 단점을 극복하기 위해 EASE(Embarrassingly Shallow Autoencoders for Sparse Data) 모델과 부가 정보를 활용한 GEase-K(Global and EASE kernels for Recommender Systems) 모델을 제안한다. 우선 GLocal-K의 지역 커널 대신 EASE를 활용하여 매우 희소한 데이터에서 추천 성능을 높이고자 하였다. EASE는 단순한 선형 연산 구조로 이루어져 있지만, 규제화와 아이템 간 유사도 학습을 통해 매우 희소한 데이터에서 높은 성능을 내는 오토인코더이다. 다음으로 Cold Start 완화를 위해 부가 정보를 활용하였다. 학습 과정에서 부가 정보를 추가하기 위해 조건부 오토인코더 구조를 적용하였으며 이를 통해 사용자-아이템 간의 유사성을 더 잘 파악할 수 있도록 하였다. 결론적으로 GEase-K는 선형 구조와 비선형 구조의 결합, 부가 정보의 활용을 통해 매우 희소한 데이터와 Cold Start 상황에서 강건한 모습을 보인다. 실험 결과, GEase-K는 매우 희소한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트에서 RMSE, MAE 평가 지표 기준 GLocal-K 보다 높은 성능을 보였다. 또한 GoodReads, ModCloth 데이터 세트를 4개의 집단으로 나누어 실험한 Cold Start 실험에서도 GLocal-K 대비 Cold Start 상황에서 좋은 성능을 보였다.