• 제목/요약/키워드: 확률데이터연관

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Generalized $\alpha$ chain rule에 기반한 Group Item Recommendation (Group Item Recommendation based on Generalized a Chain Rule)

  • 염선희;조동섭
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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    • pp.241-243
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    • 2001
  • 데이터 마이닝을 통해 우리는 숨겨진 지식, 예상되지 않았던 경향 그리고 새로운 법칙들을 방대한 데이터에서 이끌어내고자 한다. 본 논문에서 우리는 사용자들의 구매 트랜잭션을 시간에 따라 분석하여 동시에 구매되는 상품을 미리 예측하는 알고리즘을 제안하고자 한다. 기존의 방법들에서는 구매된 상품간의 시간차를 고려하지 않은 방법만을 제안해 왔다. 따라서 서로 연관되지 않은 상품군이 예측될 확률이 높았다. 본 논문에서 제안하고 있는 $\alpha$ chain rube에서는 일정 시간동안의 사용자들이 상품을 구매한 후 다음 상품을 구매할 때까지의 시간을 고려한다. 따라서 좀더 정확히 동시에 구매될 상품군을 예측할 수 있다. 본 논문은 제안하고 있는 $\alpha$ chain rule을 계산해 내는 알고리즘에 대해 주로 논의하겠다.

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개별건축물 데이터를 활용한 대구광역시 빈집 발생의 공간적 분포 및 발생요인 분석 (Spatial Pattern and Causative Factor Analysis of Vacant Housing in Daegu, South Korea Using Individual-level Building DB)

  • 박정일;오상규
    • 지역연구
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    • 제34권2호
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    • pp.35-47
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    • 2018
  • 본 연구는 개별 건축물 데이터를 활용하여 대구광역시의 빈집 발생의 공간패턴과 발생요인을 분석하였다. 핫스팟 분석을 통해 빈집 발생의 공간패턴을 분석한 결과, 대구광역시 도심을 중심으로 도넛형태의 빈집밀집 구역이 존재하고 있음을 확인하였다. 로지스틱 회귀분석을 통한 빈집의 발생요인 분석은 개별 건축물의 물리적 특성과 지역의 사회 경제적 특성을 함께 고려하여 분석하였다. 빈집의 발생요인 분석 결과, 개별 건축물의 물리적 특성 중에는 건물면적, 층수, 노후도가 빈집 발생에 유의미한 영향을 주는 것으로 나타났다. 빈집은 건물면적이 작을수록, 층수는 낮을수록, 건축연식이 오래될수록 발생확률이 높았다. 지역특성 측면에서는 정비구역 내 입지 유무, 최근 5년간 인구성장률, 노인인구 비율과 더불어 인접빈집수가 중요한 변수로 파악되었다. 빈집의 발생확률은 정비구역 내에 위치할수록, 지역의 인구성장률이 낮을수록, 노인인구의 비율이 낮을수록 증가하는 것으로 나타났으며, 특히 인접빈집수가 많을수록 빈집 발생 확률도 높게 나타나 빈집 발생에 공간적 연관성이 존재함을 실증적으로 보여준다.

MMORPG 게임의 이탈 유저에 대한 인공지능 기반 조기 탐지 (AI-based early detection to prevent user churn in MMORPG)

  • 이민혁;박선우;이성환;김수인;조윤영;송대섭;이문영;정윤서
    • 응용통계연구
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    • 제37권4호
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    • pp.525-539
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    • 2024
  • Massive multiplayer online role playing game (MMORPG)은 국내 게임에서 큰 비중을 차지하는 게임 장르이다. MMORPG에서 유저 이탈 예측은 중요한 과제 중 하나이다. 인게임 결제가 수익 비중이 높기에 유저 잔존율이 서비스 수명 및 수익과 깊이 연관되기 때문이다. 만약, 특정 유저의 이탈을 사전에 예측할 수 있다면 프로모션을 통해 해당 유저의 잔존을 유도할 수 있을 것이다. 따라서, 이탈 예측 문제에서는 예측의 정확도도 중요하지만 이탈의 징후를 얼마나 빠르게 파악할 수 있는지 또한 중요하다. 본 논문에서는 이탈 징후를 조기에 탐지하기 위하여, 유저별 잔존 확률을 일별로 예측하고 이 예측된 확률 값들을 활용하여 유저 이탈 징후를 조기에 파악하는 방법을 제안한다. 이를 위해, 국내 게임사의 유저 로그 데이터로 여러 모형을 학습하고 유저별 잔존 확률을 구하여 잔존 확률의 변화 패턴에 대한 분석을 통해 이탈 가능성이 높은 유저를 조기에 감지할 수 있는 경험적 규칙을 보인다. 최종적으로, 성능 평가 결과를 통해 기존에 접속일을 기반으로 한 규칙보다 제시한 규칙을 이용할 시 이탈 유저를 조기에 감지할 수 있음을 확인한다. 추가적으로, 유저가 이탈하기 전 시점에 게임 접속 중 유저 이탈을 예측하는 방법과 유저의 게임 스타일에 따른 프로모션 방안을 제시한다.

다차원 데이터 평가가 가능한 개선된 FSDD 연구 (An Improvement of FSDD for Evaluating Multi-Dimensional Data)

  • 오세종
    • 디지털융복합연구
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    • 제15권1호
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    • pp.247-253
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    • 2017
  • 피처선택, 혹은 변수 선택은 피처의 수가 매우 많은 고차원 데이터에서 주어진 주제와 연관성이 높은 피처를 선별하는 과정으로서, 데이터의 차원수를 낮추어 군집분석이나 분류 분석 등을 용이하게 하는데 중요한 기법이다. 많은 수의 피처들 중에서 일부의 피처를 선별하기 위해서는 피처들을 평가하기 위한 도구가 필요하다. 현재까지 제안된 도구들은 대부분 확률이론이나 정보이론에 기초하여 만들어졌기 때문에 하나의 피처, 즉 1차원 데이터만을 평가할 수 있다. 그러나 피처들 간에는 상호작용이 있기 때문에 하나의 피처를 평가하기 보다는 여러 피처들의 집합, 즉 다차원 데이터를 평가할 수 있어야 효과적인 피처 선택이 가능하다. 본 연구에서는 확장된 거리 함수를 이용하여 1차원 데이터 평가용으로 제안된 FSDD 평가 함수를 다차원 데이터에 대한 평가가 가능하도록 개선하는 방법에 대해 제안하였다. 본 연구에서 제안한 접근법은 다른 1차원 데이터 평가함수에도 적용이 될 수 있을 것으로 기대된다.

열수송관 파손확률 추정 방법론 개발 (Methodology for Estimating the Probability of Damage to a Heat Transmission Pipe)

  • 공명식;강재모
    • 한국지반환경공학회 논문집
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    • 제22권11호
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    • pp.15-21
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    • 2021
  • 도심지 지하에 매설된 열수송관 등 지하매설관이 점차 노후화함에 따라 파손에 의한 인적, 경제적 피해가 증가하고 있다. 외부로 노출되지 않아 파손 등 문제점을 즉시 확인하기 어려운 열수송관의 특징을 고려할 때, 시설물 유지관리를 통해 주기적으로 수집하는 이력정보를 기반으로 시설물의 상태를 간접적으로 확인하는 방법이 현실적이다. 본 논문에서는 열수송관 이력정보를 검토하여 파손확률과 연관성을 가지는 평가인자를 도출하고, 이를 통해 파손확률을 추정하는 방법론을 제시하고자 한다. 파손확률 추정을 위한 영향인자는 유럽의 사례, 국내 열수송관 관리기준 등을 분석해 도출하였으며, 데이터의 확보 가능성도 함께 고려하여 선정하였다. 열수송관 설치기준이 변경된 1999년을 기준으로 매설시기에 따라 2가지 파손확률 추정 함수를 달리 제시하고 관경, 용도, 관리주체 등 평가인자별 정보에 따른 가중치를 부여하여 파손확률을 보정하여 파손확률추정의 신뢰성을 확보하였다.

클러터 환경하에서 기동표적의 추적을 위한 가변차원 확률 데이터 연관 필터 (A Variable Dimensional Structure with Probabilistic Data Association Filter for Tracking a Maneuvering Target in Clutter Environment)

  • 안병완;최재원;송택렬
    • 제어로봇시스템학회논문지
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    • 제9권10호
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    • pp.747-754
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    • 2003
  • An enhancement of the probabilistic data association filter is presented for tracking a single maneuvering target in clutter environment. The use of the variable dimensional structure leads the probabilistic data association filter to adjust to real motion of a target. The detection of the maneuver for the model switching is performed by the acceleration estimates taken from a bias estimator of the two stage Kalman filter. The proposed algorithm needs low computational power since it is implemented with a single filtering procedure. A simple Monte Carlo simulation was performed to compare the performance of the proposed algorithm and the IMMPDA filter.

복합모델 다차량 추종 기법을 이용한 차량 주행 제어 (Vehicle Cruise Control with a Multi-model Multi-target Tracking Algorithm)

  • 문일기;이경수
    • 대한기계학회:학술대회논문집
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    • 대한기계학회 2004년도 추계학술대회
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    • pp.696-701
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    • 2004
  • A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion, have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.

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확률기법과 민감도 분석을 이용한 폐탄광지역의 지반침하 관련요인 고찰 (Study on the principle factors related to ground subsidence at Abandoned Underground Coal Mine Area using probability and sensitivity analysis)

  • 안승찬;김기동
    • 대한원격탐사학회:학술대회논문집
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    • 대한원격탐사학회 2007년도 춘계학술대회 논문집
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    • pp.296-300
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    • 2007
  • 본 연구에서는 강원도 정선지역 및 삼척지역의 폐탄광 지역에서 관측된 지반침하지역의 공간자료와 각종 지반침하 관련요인을 분석하여, 지질학적구조와 지역적 특성이 상이한 지역에서 지반침하에 직접적인 영향을 주는 공통요인을 찾아내고자 하였다. 연구지역의 지반침하 관련요인들에 대해 GIS(Geographic Information System)를 이용하여 래스터 데이터베이스를 구축하고 모든 요인을 이용하여 분석한 위험지역과 하나의 요인씩 제거하며 분석한 위험지역을 비교하는 민감도 분석 (Sensitivity analysis)을 통해 지반침하와 연관성이 높은 요인을 추출하였다. 민감도 분석은 서로 다른 두 지역에 대해 수행하여 그 결과를 비교하였으며, 갱으로부터의 수평거리,RMR(Rock Mass Rating), 지하수 심도가 지반침하에 영향을 주는 공통요인으로 분석되었다. 본 연구결과, 폐탄광지역의 지반침하에 공통적으로 영향을 끼치는 주 요인을 구할 수 있었으며, 타 지역에서 지반침하 예측시 기존 연구에서 사용한 요인들의 데이터를 전부 구하지 못하는 경우에도 최소한의 필요한 요인을 정할 수 있으며 지반침하 예측의 효율성을 높일 수 있을 것이라 기대된다.

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Normalized Rayleigh Likelihood를 활용한 표적신호세기정보 적용 다중표적추적 기술 (Multiple Target Tracking using Normalized Rayleigh Likelihood of Amplitude Information of Target)

  • 김수진;정영헌;김성준
    • 한국군사과학기술학회지
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    • 제20권4호
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    • pp.474-481
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    • 2017
  • This paper presents a multiple target tracking system using Normalized Rayleigh likelihood of amplitude information of target. Although many studies of Radar systems using amplitude information have been studied, they are focused on single target tracking. This paper proposes the multiple target tracking using amplitude information as well as kinematic information from Radar sensor. The amplitude information are applied in generating the association probability of joint probabilistic data association(JPDA) algorithm through the normalized Rayleigh likelihood. It is verified that the proposed system can enhance the track maintenance and tracking accuracy, especially, in the target crossing case.

다차량 추종 적응순항제어 (Multi-Vehicle Tracking Adaptive Cruise Control)

  • 문일기;이경수
    • 대한기계학회논문집A
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    • 제29권1호
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    • pp.139-144
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    • 2005
  • A vehicle cruise control algorithm using an Interacting Multiple Model (IMM)-based Multi-Target Tracking (MTT) method has been presented in this paper. The vehicle cruise control algorithm consists of three parts; track estimator using IMM-Probabilistic Data Association Filter (PDAF), a primary target vehicle determination algorithm and a single-target adaptive cruise control algorithm. Three motion models; uniform motion, lane-change motion and acceleration motion. have been adopted to distinguish large lateral motions from longitudinal motions. The models have been validated using simulated and experimental data. The improvement in the state estimation performance when using three models is verified in target tracking simulations. The performance and safety benefits of a multi-model-based MTT-ACC system is investigated via simulations using real driving radar sensor data. These simulations show system response that is more realistic and reflective of actual human driving behavior.