다양한 UCC를 제작하기 위해서는 UCC 소비자들을 위한 추천 서비스와는 차별화된 UCC 제작자의 저작권과 제작 목적 등을 고려한 추천서비스가 필요하다. 본 논문에서 설계되어진 추천 시스템은, UCC 제작자의 UCC 뷰 히스토리와 제작 목록 등을 기반으로, UCC 제작자가 활용한 UCC와 유사도가 높은 UCC를 맞춤형으로 추천하여 제작할 때 사용가능 하도록 한다. 추천 시스템은 크게 선호태그 기반 필터링, 선호 UCC를 제작할 때 사용한 UCC 필터링, 피어슨 공식을 이용한 추천 UCC 생성과정으로 나눠진다. 본 논문의 추천시스템은 UCC를 제작할 때 활용한 UCC들의 정보가 필요하다. 이를 위해 기존의 메타데이터에 UCC를 제작할 때 활용한 UCC의 정보를 기재할 수 있도록 레퍼런스(Reference) 요소를 추가하였다. 본 논문에서 제안하는 추천시스템을 활용한다면, UCC 제작에 있어 보다 효율적이고 편이성 높은 제작자 맞춤형 UCC 추천 서비스를 제공할 수 있을 것이다.
전자상거래에서 최근 대부분의 개인화된 추천 시스템들은 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이 방법은 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들간의 유사도 가중치를 계산한다. 이때 일반적으로 피어슨 상관계수를 많이 사용한다. 그러나 이 방법은 두 사용자가 공통으로 선호도를 평가한 아이템들이 있을 때만 상관관계를 계산할 수 있으므로 예측의 정확도는 떨어진다. 사용자 유사도 가중치는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하는 경우 뿐만 아니라 개인화된 추천 시스템의 성능에 영향을 미칠 수 있다. 본 논문에서는 정보검색 분야의 벡터 유사도, 엔트로피, 역 사용자 빈도, 기본 선호도 평가를 적용하여 유사도 가중치 공식에 대해서 살펴보고, 추천 시스템의 예측 정확도 향상에 대해서도 실험을 통해 확인해 보았다. 실험 결과는 엔트로피를 이용한 유사도 가중치에 기본 선호도 평가를 결합하는 방법이 가장 성능이 우수함을 알 수 있다.
최근 모바일 콘텐츠 시장이 급속도로 성장하면서 다양한 모바일 기반의 애플리케이션들이 출시되고 있다. 하지만 모바일 기기들은 일반 컴퓨터와 비교하였을 때 화면의 크기 및 입력 방법 등과 같은 제약으로 최종 이용하고자 하는 콘텐츠까지 도달하는데 많은 노력과 시간이 소요된다. 이러한 불편함을 해결하기 위해서는 사용자가 선호할 만한 정보를 예측하고 필터링 되어진 맞춤형 정보를 제공 하는 추천시스템이 필요하다. 본 연구에서는 스마트폰 기반의 사용자 정보추천 시스템을 제안한다. 정보의 필터링은 사용자 기반 협업 필터링을 이용하여 개인이 선호할 것이라 판단되는 정보를 예측하고 추천하였다. 이때 사용자 기반 협업필터링 과정에서 사용되는 유사도는 피어슨 상관계수를 가중치로 이용한 유클리디안 거리 기법의 유사도를 사용하였다. 성능 평가를 위해 음식점 추천 시나리오를 이용하였으며 이를 통해 제안 추천 시스템의 유용성을 보였다. 실험을 통하여 본 연구의 추천 서비스의 유용성을 검증하였다.
협력 필터링 시스템에서 추천 리스트의 고객 만족도를 위하여 시스템이 산출하는 항목 평가 예측치는 매우 중요하다. 시간 인지 기반 시스템에서는 사용자들의 평가 시간을 반영하여 예측치를 산출하는데, 대개 과거 평가치일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 부여하였다. 본 연구에서는 평가치에 대한 평가 시간의 영향력이 다양한 요인에 따라 달라지는지 알아 보기 위하여, 사용자의 평가 적극성 정도, 항목의 인기도, 그리고 항목 장르별로 사용자 평가치와 평가 시간의 상관도를 조사하였다. 두 종류의 공개 데이터셋을 활용한 분석 결과, 특히 희소 데이터셋에서 각 요인에 따라 현저히 다른 상관지수 값을 얻었다. 따라서 평가 예측치에 대한 평가 시간의 영향력의 크기는 평가 데이터 밀집도 뿐만 아니라 상기한 여러 가지 요소를 고려하여 다르게 책정되어야 한다는 사실을 확인하였다.
최근 국내 외에서 버스운행의 효율화 및 D2D(: Door to Door)서비스, 대중교통의 자율주행을 위해 교통데이터를 분석하여 다양한 분석결과를 도출해내고 있다. 하지만 대중교통, 특히 버스 지연시간의 예측을 위해 다양한 연구가 수행되고 있으나 단순분석, 데이터 취득의 한계로 현재까지의 연구는 미흡한 상태이다. 본 연구에서는 버스의 운행정보를 기반으로 요일, 날씨, 시간대 등의 데이터를 추가적으로 수집 가공하여 지연시간 추정을 수행하였다. 본 논문에서 제안하는 방법은 향후 변수를 추가하여 정확도를 향상시킴으로써 자율주행 대중교통 및 대중교통 관제시스템에 활용이 가능하다.
The reliability analysis for nonnormal distributions using the three level DOE(design of experiments) method was developed by Seo and Kwak in 2002. Although this method estimates only up to the first four moments(mean, standard deviation, skewness, and kurtosis) of the system response function, the result and the type of probability distribution determined by using the Pearson system are shown very good. However the accuracy is low in case of nonlinear performance function and sometimes, the level calculated is outside of the region in which the random variable is defined. In this article we suggest a modified three level DOE method to overcome these weaknesses and to obtain optimum choice for 3 levels and weights to handle nonnormal distributions. Furthermore we extend it to finding the optimum choice for 5 levels and weights to increase the accuracy in case of nonlinear performance function. A systematic procedure for reliability analysis is then proposed by using the Pearson system.
In this paper, probabilistic distribution of fatigue life of chassis component is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct $p-\varepsilon-N$ curve, the case that fatigue data are random variables is attempted. Probabilistic density function(p.d.f) for fatigue life is obtained by design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability about any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis component are selected as examples for analysis. Component load histories, which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history, are used. Finite element analysis are performed using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis are performed using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the case of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
A reliability analysis and design procedure based on the design of experiment (DOE) is combined with the response surface method (RSM) for numerical efficiency. The procedure established is based on a 3$^n$ full factorial DOE for numerical quadrature using explicit formula of optimum levels and weights derived for general distributions. The full factorial moment method (FFMM) shows good performance in terms of accuracy and ability to treat non-normally distributed random variables. But, the FFMM becomes very inefficient because the number of function evaluation required increases exponentially as the number of random variables considered increases. To enhance the efficiency, the response surface moment method (RSMM) is proposed. In RSMM, experiments only with high probability are conducted and the rest of data are complemented by a quadratic response surface approximation without mixed terms. The response surface is updated by conducting experiments one by one until the value of failure probability is converged. It is calculated using the Pearson system and the four statistical moments obtained from the experimental data. A measure for checking the relative importance of an experimental point is proposed and named as influence index. During the update of response surface, mixed terms can be added into the formulation.
In this paper, probabilistic distribution of chassis component fatigue life is determined statistically by applying the design of experiments and the Pearson system. To construct p - ${\varepsilon}$ - N curve, the case that fatigue data are random variables is attempted. Probabilistic density function (p.d.f) for fatigue life is obtained by the design of experiment and using this p.d.f fatigue reliability, any aimed fatigue life can be calculated. Lower control arm and rear torsion bar of chassis components are selected as examples for analysis. Component load histories which are obtained by multi-body dynamic simulation for Belsian load history are used. Finite element analysis is performed by using commercial software MSC Nastran and fatigue analysis is performed by using FE Fatigue. When strain-life curve itself is random variable, the probability density function of fatigue life has very little difference from log-normal distribution. And the cases of fatigue data are random variables, probability density functions are approximated to Beta distribution. Each p.d.f is verified by Monte-Carlo simulation.
System algorithms estimated by deterministic input may occur the error between predicted and actual output. Especially, actual system can't predict the exact outputs due to uncertainty and tolernce of input parameters. A single output to a set of inputs has a limited value without the variation. Hence, we should consider various scatters caused by the load assessment, material characteristics, stress analysis and manufacturing methods in order to perform the robust design or etimate the reliability of structure. The system design with uncertainty should perform the probabilistic structural optimization with the statistical response and the reliability. This method calculated the probability distributions of the characteristics such as stress by combining stress analysis, response surface methodology and Monte Carlo simulation and got the probabilistic sensitivity. The sensitivity of structural response with respect to in constant design variables was estimated by fracture probability. Therefore, this paper proposed the probabilistic reliability design method for fracture of uncorved freight end beam and the design criteria by fracture probability.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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