• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.130-132
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• 2001

신경망을 이용한 추천 기술은 항목이나 사용자간의 가중치를 학습할 수 있고, 자료 유형에 상관없이 데이터 처리가 용이하다. 또한 최근 연구를 통해서 그 우수성이 입증되고 있다. 그러나 사용자간의 상관관계로 추천하는 사용자 신경망 모델과 항목간의 상관관계로 추천하는 항목 신경망 모델이 서로 다른 관점으로 다른 선호도를 제시한 경우에 선택한 모델의 선호도에 따라 시스템의 성능이 좌우된다. 그러므로 효율적이고 성능이 우수한 추천 시스템을 위해 사용자와 항목 신경망 모델의 통합 방법을 제안한다. 두 모델 사이에 우선 순위를 결정하여 통합하는 순차적 통합 방법과 두 모델을 동시에 고려하는 병렬적 통합방법을 제안한다. 그러나 두 통합 방법은 선호도 예측 기준에 있어서 정적이고, 문제에 대한 적응성이 없다. 그러므로 신경망(퍼셉트론, 다층 퍼셉트론)을 이용한 통합 방법을 제안한다. 또한 퍼지의 소속함수를 이용하여 퍼지 추론를 적용한 통합 방법을 제안하고, 패턴 인식 분야에서 사용하는 BKS 방법을 적응하여 두 신경망 모델을 통합하여 실험한다. 본 논문에서는 사용자와 항목 신경망 모델을 통합함으로써 기존의 추천 기술인 연관 규칙과 단일 신경망 모델을 이용한 추천보다 우수함을 보이고 있다.

• Journal for History of Mathematics
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• v.25 no.1
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• pp.45-56
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• 2012

Mathematical biology has been recognized its importance recently and widely studied in the fields of mathematics, biology, medical sciences, and immunology. Mathematical ecology is an academic field that studies how populations of biological species change as times flows at specific locations in their habitats. It was the earliest form of the research field of mathematical biology and has been providing its basis. This article deals with various form of interactions between two biological species in a common habitat. Mathematical models of predator-prey type, competitive type, and simbiotic type are investigated.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.20 no.6
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• pp.107-116
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• 2019

Korean construction engineering firms want to pave the way for expansion of overseas markets through the World Bank's Official Development Assistance (ODA) projects as a way to improve their overseas project performance. However, since the World Bank project competes with global companies for limited projects, building partnerships with suitable business partners is essential to gain an upper hand in bidding competition and meet the institutional conditions of the recipient country. In this regard, many network studies have been conducted in the past through Social Network Analysis (SNA), but few have been analyzed based on the process of changes in the network. So, This study collected winning data from the three Southeast Asian countries that ended after the World Bank's ODA project performed smoothly, and established a learning-based link prediction model that reflected the dynamic nature of the network. As a result, the 11 main variables acting on building a cooperative relationship between winning companies were derived and the effect of each variables on the probability value of cooperation between individual links was identified.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 2008.06a
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• pp.872-891
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• 2008

사회적 소프트웨어인 블로그(Blog) 사용이 급증함에 따라 기업 내에서 블로그를 활용하는 기업들이 늘어나고 있다. 기업에서 블로그가 외부적으로는 고객 관계, 광고, 판매 촉진 또는 파트너와의 커뮤니케이션이나 협력의 도구로 사용되고, 내부적으로는 협업, 지식 관리, 공동체 개발 등의 도구로 사용되고 있다. 본 연구는 기업들이 내부적으로 블로그를 사용함에 있어 기술적 수용에 미치는 영향에 관하여 조사하였다. 연구 모형은 기술수용모델(Technology Acceptance Model; TAM)을 근간으로 모델을 설정 하였다. 데이터 수집은 설문지 방식으로 기업 블로그를 도입한 국내 주요 기업을 대상으로 실시하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.10b
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• pp.472-474
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• 2004

본 연구는 레거시 시스템의 인터페이스 정보로부터 의미 있는 정보를 파악하여 새로운 시스템에 통합될 수 있도록 하기 위한 기존 레거시 시스템의 인터페이스에 기반한 객체추출 기법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 객체추출 기법은 인터레이스 사용사례 분석 단계, 인터페이스 객체 분할 단계, 객체구조 모델링 단계, 객체 모델 통합 단계 등 4단계로 구성되어 있다. 인터페이스 사용사례 분석 단계는 인터페이스 구조, 레거시 시스템과 사용자간의 상호작용 정보를 획득하는 단계이다. 인터페이스 객체분할 단계는 인터페이스 정보를 의미 있는 필드들로 구분하는 단계이며, 객체구조 모델링 단계는 인터페이스 객체들간의 구조적 관계와 협력 관계를 파악하여 모델링 하는 단계이다. 마지막으로 객체 모델 통합 단계는 객체 단위의 단위 모델들을 통합하여 추상화된 정보를 포함한 상위 수준의 통합 모델을 유도하는 단계다. 객체추출 기법에 의해 생성된 객체 통합 모델은 역공학 기술자들의 레거시 시스템 이해와 레거시 시스템의 정보를 새로운 시스템에 적용하는데 있어 효율성을 극대화할 수 있다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.36 no.10
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• pp.777-785
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• 2009

Collaborative filtering is a technique used to predict whether a particular user will like a particular item. User-based or item-based collaborative techniques have been used extensively in many commercial recommender systems. In this paper, a hybrid collaborative filtering method that combines user-based and item-based methods using a low-dimensional linear model is proposed. The proposed method solves the problems of sparsity and a large database by using NMF among the low-dimensional linear models. In collaborative filtering systems the methods using the NMF are useful in expressing users as semantic relations. However, they are model-based methods and the process of computation is complex, so they can not recommend items dynamically. In order to complement the shortcomings, the proposed method clusters users into groups by using NMF and selects features of groups by using TF-IDF. Mutual information is then used to compute similarities between items. The proposed method clusters users into groups and extracts features of groups on offline and determines the most suitable group for an active user using the features of groups on online. Finally, the proposed method reduces the time required to classify an active user into a group and outperforms previous methods by combining user-based and item-based collaborative filtering methods.

• Proceedings of the CALSEC Conference
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• 1998.10a
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• pp.235-246
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• 1998

QR(Quick Response)란, 생산/유통 관계의 거래 당사자가 협력하여 소비자에 대하여 적절한 상품을. 적절한 장소에, 적시에, 적량을, 적당한 가격으로 제공하는 것을 목표로 정보기술을 활용하여 생산, 물류기술의 단축, 재고의 삭감, 반품 LOSS의 삭감 등 생산ㆍ유통 각 단계에서의 합리화를 실현하고, 그 성과를 생산자, 유통관계자, 소비자 사이에서 분배 할 수 있도록 하는 개념으로 어패럴 등의 의류상품을 중심으로 적용(중략)

• Venture DIGEST
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• s.113
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• pp.4-7
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• 2007

상생경영이란 대기업과 중소기업간의 협력을 통해 서로에게 부족한 경쟁력을 강화시키고 모두가 이득(win-win)을 보는 전략이다. 종래의 갑을관계가 아닌 대기업은 중소기업의 기술력에 대한 도움을 받아 새로운 성장모델을 찾을 수 있고 중소기업은 판매와 기술지원에서 대기업의 파트너로 도움을 받을 수 있다. 가속화되는 글로벌 경쟁 속에서 국내 기업들에게 새로운 비지니스 패러다임을 제시하는 상생경영 전략과 성공사례를 살펴보자.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2003.04c
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• pp.422-424
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• 2003

협력적 추천은 데이터의 범위성, 초기 사용자, 희소성, 회색양의 문제를 안고 있다. 이를 해결하기 위해 기존 연구는 내용기반 추천이나 인구통계학적 추천을 협력적 추천과 통합하려는 연구가 진행되어 왔다. 본 논문에서는 추천 시스템의 성능 향상을 위해 이질적인 데이터의 통합에 효과적인 신경망을 사용하여 다양한 종류의 정보 융합을 제안한다 신경망을 사용한 추천 모델은 사용자들 또는 항목들 간의 선호관계를 학습할 수 있고, 이질적인 데이터의 통합이 용이한 신경망의 장점을 이용하면 항목들에 대한 내용과 사용자들의 인구통계학적인 정보, 그리고 그 외적인 관련정보를 쉽게 융합할 수 있다. 또한, 데이터 융합을 통하여 희소 데이터 문제와 초기 사용자 문제를 해결할 수 있다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.253-255
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• 2001

인터넷을 통한 사용자의 선호도를 분석하고 협력적 여과 및 내용기반 여과 기술을 결합 이용하여 유머문서를 추천하는 MrHumor 시스템을 구축하였다. 유머문서 추천 기술은 다양한 아이템에 대한 여과 및 추천 기술로 확장되어 인터넷을 통한 과다 정보 시대에 필요한 소프트봇 혹은 지능형 에이전트 기술에 적용될 수 있다. MrHumor 추천시스템은 적응형 학습 시스템으로서 새로운 사용자의 선호도에 대한 학습량과 추천시기에 따라 이용할 추천방식이 다른 성능을 보이는데 여러 가지 상황에서도 적절한 동작을 보이기 위하여 MrHumor에서는 은닉변수 모델을 이용하여 사용자의 인구통계적 정보와 문서의 내용적 특징간의 관계를 학습하여 초기 추천을 행하고 SVM을 이용하여 개인의 선호도를 학습한 내용 기반의 여과와 적응형 k-NN모델을 이용한 협력적 여과를 결합하여 추천을 수행한다. 제안된 방식에 의한 추천 성능은 3방식이 각각 이용된 경우에 비해 안정적이고 높은 예측 정확도를 보인다.