• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.25-31
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• 2010

본 논문은 전시장의 다수 방문자를 위한 혼합형 그룹 경로 생성 시스템을 제안한다. 제안하는 혼합형 그룹 경로 생성 시스템은 다수 방문자들이 조화롭게 자신들의 방문 경로를 설정할 수 있도록 있도록 그룹 내 각 사용자의 프로파일을 합병하고, 자동 선택과 사용자 참여를 혼합하여 적절한 방문지를 선택하고 경로를 생성 한다. 사용자 프로파일 합병에서는 전시장에 대한 개별 사용자 프로파일을 곱하기 효용 함수를 적용하여 그룹 프로파일로 합병한다. 그리고 합병된 사용자 프로파일과 개별 사용자의 선호도를 차이가 적은 경우에는 자동으로 경로를 설정하고, 사용자의 선호도와 융합된 프로파일과 차이가 큰 경우에는 방문 가능한 곳을 추천하여 사용자들이 경로를 설정하도록 한다. 제안하는 혼합형 그룹 방문 경로 생성 시스템의 유용함을 보이기 위해 11명의 사용자를 모집하여 여러 가지 전시관 시나리오에 적용하여 경로 생성 기법을 검증하였다. 실험 결과 시스템의 자동 선택과 사용자의 선택적인 참여가 융합된 제안하는 방법이 그룹 사용자의 경로 설정에 효과적임을 알 수 있었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.89-96
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• 2020

링크드 데이터는 다양한 영역의 데이터세트를 서로 연결할 수 있는 표준 방식의 구조화된 데이터를 가능하게 한다. 그리고 링크드 오픈 데이터(LOD)의 급속한 발전에 따라 연구자들은 시맨틱 유사도 평가와 같은 특정 문제를 해결하기 위해 LOD를 이용하고 있다. 이 논문에서는 LOD-기반 추천 시스템에서 사용될 수 있는 자원 간의 링크드 데이터 시맨틱 거리를 계산하기위한 방법을 제안한다. 이 논문에서 제안된 시맨틱 거리 측정 모델은 LOD-기반 시맨틱 거리와 정보 검색 분야에서 잘 알려진 TF-IDF를 이용한 새로운 링크 가중치를 결합한 유사도 측정을 기반으로 한다. 이 논문의 접근방식의 효과성을 검증하기 위하여 DBpedia와 MovieLens의 혼합 데이터를 사용하여 LOD-기반 추천 시스템의 맥락에서 성능을 평가하였다. 실험 결과는 제안된 방법이 다른 유사한 방법과 비교하여 더 높은 정확도를 나타내었다. 또한 시맨틱 거리 계산의 범위를 넓혀서 추천 시스템의 정확도 향상에 기여하였다.

• 기계저널
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• 제27권6호
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• pp.504-514
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• 1987

복잡한 전자부품의 조립시에 필요한 열적 디자인에 관한 정보는 오래전부터 실험을 통하여 얻어지고 있다. 실험적 데이터를 이용하여 무차원 파라미터로 표시된 실험결과는 꼭 같지는 않지만 현상적으로는 비슷한 상황에 응용될 수 있다. 여기서는 학술문헌에 나타나 있는 자연대류에 관한 실험적인 상관관계식들과 프레임에 수직으로 꽂혀있는 균일가열 전자회로기판의 모델에서 얻어진 무차원 자료들을 비교하고자 한다. 대부분의 자료들은 수정채널 Rayleigh수(Ra")가 15~100범위에 속하며, 이러한 범위는 부품이 조밀하게 배치된 기관이 서로 좁은 채널을 이루고 있으며, 동시에 상당한 전력을 소비하고 있는 경우에 해당한다. Wirt와 Stutzman, Bar-Cohen과 Rohsenow의 일반상관관계식은 AT'||'&'||'T Bell 연구소에서 개발된 전자기기를 이용하여 수집한 실험데이터를 잘 표현하고 있으며 10 < Ra" <1,000범위에서 추천될 수 있다. 두개의 유사한 상관관계식과 비교할 때 상당히 좋은 예측을 보였으며 또한 Sparrow와 Gregg의 연구결과와도 잘 일치하므로 Ra" < 10인 경우에 Aung의 완전발달층류의 채널유동방식, Ra" > 1,000인 경우에는 Aung등의 단일 수직평판 근사식이 추천될 수 있다. Coyne의 알고리즘에 의한 계산치는 10

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권9호
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• pp.901-911
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• 2005

인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2003년도 컴퓨터소사이어티 추계학술대회논문집
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• pp.175-178
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• 2003

Two defects have been pointed out in existing user-based collaborative filtering such as sparsity and scalability, and the research has been also made progress, which tries to improve these defects using item-based collaborative filtering. Actually there were many results, but the problem of sparsity still remains because of being based on an explicit data. In addition, the issue has been pointed out. which attributes of item arenot reflected in the recommendation. This paper suggests a recommendation method using nave Bayesian algorithm in hybrid user and item-based collaborative filtering to improve above-mentioned defects of existing item-based collaborative filtering. This method generates a similarity table for each user and item, then it improves the accuracy of prediction and recommendation item using naive Bayesianalgorithm. It was compared and evaluated with existing item-based collaborative filtering technique to estimate the accuracy.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.267-273
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• 2016

모바일의 확산과 더불어 정형화된 자료뿐만 아니라 다양한 형태의 비정형화된 자료로부터 정보가 생성되고 정보 전달 및 공유가 활발히 이루어지고 있다. 최근에는 다양한 SNS 매체들로부터 생산 및 배포되는 많은 자료들 중에서 유의미한 정보를 추출하는 기술로 빅데이터 기술을 많이 사용하며, 빅데이터 분석 기법 중 하나인 데이터 마이닝 기법을 사용한다. 특히, SNS로부터 수집된 방대하고 다양한 자료들을 이용하여 대중의 집단지성에 표출된 일반적인 감정을 분석하여 다양한 분야에 활용한다. 본 논문에서는 SNS를 통해 작성된 짧은 문단 내 함축된 키워드와 키워드들 간의 연관성을 이용하여 문단에 나타난 감정을 예측하고 사용자별 감정에 따른 적절한 답변이나 예측된 감정과 유사한 상품이나 영화 등 다양한 추천시스템에 사용될 수 있도록 형태소 분석과 변형된 n-gram방법을 혼합하여 효율적인 감정 예측 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 평균 82.25%의 재현율을 보여 기존의 시스템에 비해 더욱 향상된 성능을 보여 주었고, 형태소분석을 통해 의미 있는 키워드 추출에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국추진공학회:학술대회논문집
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• 한국추진공학회 2010년도 제35회 추계학술대회논문집
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• pp.491-494
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• 2010

본 논문은 소형 항공용 엔진에 적용되는 영구자석 발전기와 단극 발전기의 특성을 기술한다. 영구자석 발전기는 소형화와 빠른 동특성을 장점으로 갖는데, 빠른 동특성은 전적으로 DC/DC 컨버터의 특성에 따르며, 이러한 컨버터는 부피 및 비용의 증가를 가져온다. 반면, 단극 발전기는 계자권선의 자속제어를 통한 단순한 전압제어가 장점이다. 최근, 전자부하들의 넓은 입력전압 범위와 시스템 효율성 등을 고려해 DC/DC 컨버터 없는 영구자석 발전기가 추천된다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제39권4호
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• pp.60-66
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• 2016

Compound logistics is a service aimed to enhance logistics efficiency by supporting that shippers and consigners jointly use logistics facilities. Many of these services have taken place both domestically and internationally, but the joint logistics services for e-commerce have not been spread yet, since the number of the parcels that the consigners transact business is usually small. As one of meaningful ways to improve utilization of compound logistics, we propose a brokerage service for shipper and consigners based on the hybrid recommendation system using very well-known classification and clustering methods. The existing recommendation system has drawn a relatively low satisfaction as it brought about one-to-one matches between consignors and logistics vendors in that such matching constrains choice range of the users to one-to-one matching each other. However, the implemented hybrid recommendation system based brokerage agent service system can provide multiple choice options to mutual users with descending ranks, which is a result of the recommendation considering transaction preferences of the users. In addition, we applied feature selection methods in order to avoid inducing a meaningless large size recommendation model and reduce a simple model. Finally, we implemented the hybrid recommendation system based brokerage agent service system that shippers and consigners can join, which is the system having capability previously described functions such as feature selection and recommendation. As a result, it turns out that the proposed hybrid recommendation based brokerage service system showed the enhanced efficiency with respect to logistics management, compared to the existing one by reporting two round simulation results.

• Restorative Dentistry and Endodontics
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• 제36권4호
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• pp.313-323
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• 2011

연구목적: 여러 가지 문제점을 가지고 있는 기존의 중합개시제인 CQ와 새로운 개시제인 p-octyloxy-phenyl-phenyl iodonium hexafluoroantimonate (OPPI), 중합촉진제인 지방족 아민(DMAEMA)을 포함한 3종 중합개시시스템을 함유한 레진 모노머의 중합전환률을 증진시키기 위한 각각의 조성 비율을 알아보고 중합개시제와 중합촉진제의 비율에 따른 영향을 분석하고자 하였다. 연구 재료 및 방법: BisGMA/BisEMA/TEGDMA 조성의 레진 모노머를 제조한 다음 다양한 농도 조합의 CQ, OPPI, DMAEMA를 혼합하였다. 각각의 물질을 0.2 wt.% (저농도, L), 1.0 wt.% (중간농도, M), 2.0 wt.% (고농도, H)의 3가지 농도로 혼합하였으며, 그 농도 비율에 따라 9개의 실험군으로 제작하였다: LLL, LMM, LHH, MLM, MMH, MHL, HLH, HML, HHM (CQ-OPPI-DMAEMA의 농도) 중합 시스템이 함유된 각각의 레진 모노머를 NaCl disk에 압착한 다음 Demetron 400 광중합기를 이용하여 5초, 20초, 40초, 60초, 300초 동안 광중합 하였으며, FTIR로 전환률(Degree of Conversion, DC)을 측정하였다. 조성비율은 ANOVA와 Duncan 사후검정법을 이용하였으며 중합개시제와 중합촉진제의 비율이 같은 실험군들의 상호비교에는 T-검정도 시행하였다. 결과: 중합개시시스템을 이루는 조성들의 농도 조합에 따라 중합전환률의 차이를 보였으며, MMH 군과 HHM 군이 높은 초기 중합전환률을 보였다. 중합개시제(CQ, OPPI)와 중합촉진제인 DMAEMA의 비율에 따른 중합전환률의 차이를 보이지 않았으며, CQ의 농도는 전환률에 영향을 주지 않은 반면, OPPI의 농도는 전환률에 영향을 미쳤다. 결론: 중합전환률이 높으며 밝은 색상이 필요한 경우에는 MMH 조합을, 짙거나 불투명한 경우에는 MMH 조합이 추천된다.