• 지능정보연구
• /
• 제20권2호
• /
• pp.73-92
• /
• 2014

기존 협업 필터링 기법은 사용자들의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 구성하고, 이를 이용해 예측된 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 기반으로 추천을 수행한다. 이로 인해, 사용자 선호도 정보가 부족하게 되면, 유사 아이템 사용자 집합의 신뢰도가 낮아지고, 추천 서비스의 신뢰도 또한 따라서 낮아진다. 또한, 서비스의 규모가 커질수록, 유사 아이템, 사용자 집합의 생성에 걸리는 시간은 기하급수적으로 증가하고 추천서비스의 응답시간 또한 그에 따라 증가하게 된다. 위와 같은 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 적응형 군집화 기법을 제안하고 이를 적용한 협업 필터링 기법을 제안하고 있다. 이 기법은 크게 네 가지 방법으로 이루어진다. 첫째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 기반으로 사용자와 아이템 각각을 군집화 하여, 기존 협업 필터링 기법에서 유사 아이템, 사용자 집합을 생성하는데 소요되는 시간을 절약하며, 사용자 선호도 정보만을 이용한 부분 집합 생성보다 추천의 신뢰도를 높이고, 초기 평가 문제와 초기 이용자 문제를 일부 해소한다. 둘째, 미리 구성된 사용자와 아이템의 군집을 기반으로 군집간의 선호도를 이용해 추천을 수행한다. 사용자가 속한 군집의 선호도가 높은 순서대로 아이템 군집을 조회하여 사용자에게 제공할 아이템 목록을 구성하여, 추천 시스템의 부하 대부분을 모델 생성 단계에서 부담하고 실제 수행 시 부하를 최소화한다. 셋째, 누락된 사용자 선호도 정보를 사용자와 아이템 군집을 이용하여 예측함으로써 협업 필터링 추천 기법의 사용자 선호도 정보 희박성으로 인한 문제를 해소한다. 넷째, 사용자와 아이템의 특성 벡터를 사용자의 피드백에 따라 학습시켜 아이템과 사용자의 정성적 특성 정량화의 어려움을 해결한다. 본 연구의 검증은 기존에 제안되었던 하이브리드 필터링 기법들과의 성능 비교를 통해 이루어졌으며, 평가 방법으로는 평균 절대 오차와 응답 시간을 이용하였다.

• 인지과학
• /
• 제16권4호
• /
• pp.369-386
• /
• 2005

지능형 교수 시스템(ITS: Intelligent Tutoring System)이 기존의 CAI의 제한적 기능을 극복하고, 내장한 지식베이스에 의해 다양한 학습자들의 변인들을 고려한 개별화된 학습 환경을 제공하지만, 교육현장에는 교수내용지식 표현 방법의 부재와 투자 비용의 비효율성으로 인하여 실제적인 개발물은 전무한 상태이다. 이러한 문제점을 해소하기 위하여 ITS에서의 지식표현 기법과 구축된 지식베이스의 재사용에 대한 연구가 필요하다. 교수내용지식의 특성을 고려하여 본 연구에서는 기존의 신경논리망의 한계점을 해결할 수 있도록 지식의 다중 결합체 구성, 이를 이용한 학습의 맥락 설명을 연구의 대상으로 삼았다. 또한 형성된 지식결합체는 군집화하여 지식베이스 객체로 사용하고, 결합체의 자기 학습에 의해 적응적인 지식베이스 객체로의 성장 가능성을 제고한다. 따라서 본 연구에서는 신경논리망의 논리추론, 그리고 인지구조에서 노드의 위상적 불변성을 근거로, 교수내용지식과 객체지향적 개념이 포함된 '확장된 개념의 신경논리망(X-Neuronet: eXtended Neural Logic Network)'을 제안하고, 이 기법에 대한 타당성을 검증하였다. X-Neuronet은 표현의 대상이 되는 지식을 관성과 가변성을 가지는 방향성 결합체로 정의하고, 표현을 위한 기본 개념, 노드의 처리와 연산을 위한 논리연산자, 노드값과 가중치의 결정, 노드활성을 위한 전파 규칙 학습 알고리즘 등을 제공한다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.1-13
• /
• 2016

본 연구는 저탄소 기후변화 적응 대책 수립에 활용되는 기후변화 취약성 평가에 적용하기 위하여 사회경제 발전 경로(SSP)에 대한 스토리라인을 개발하고 시나리오별 토지이용변화를 시뮬레이션 하였다. 연구는 크게 3단계로 진행하였다. 첫째, 과거 데이터를 이용하여 셀룰라 오토마타(CA) 모델링을 수행한 후 기준년과 시뮬레이션 결과를 비교하여 지역별 특성에 맞는 전이규칙을 도출하였다. 둘째, SSP에 대한 토지이용 변화 가정을 수립하여 세 가지의 시나리오를 설정하였다. SSP1은 지속가능성에 대한 시나리오로 압축도시로의 발전을, SSP2는 현재 상황을 유지하는 중도의 발전을, SSP3는 분열된 사회로 난개발을 가정하였다. 마지막으로, CA 모델링에 SSP 시나리오를 결합하여 권역별 토지이용 변화를 예측하였다. 분석결과를 SSP 시나리오별로 살펴보면 SSP1은 2020년, SSP2는 2030년까지 도시 면적 비율이 소폭 증가하다가 더 이상의 변화가 나타나지 않았으나, 낮은 수준의 도시계획을 가정한 SSP3에서는 도시 면적 비율이 2050년까지 지속적으로 증가하는 것으로 나타났다. 토지이용 변화에 대한 결과는 합리적 기후정책의 의사결정에 기여할 수 있을 것이며, 공간적 상세화로 도출된 시뮬레이션 결과는 취약성 평가에 일괄 적용함으로써 기후변화 적응 정책 우선순위 선정에 활용할 수 있을 것으로 사료된다.

• 대한전자공학회논문지SP
• /
• 제46권6호
• /
• pp.102-111
• /
• 2009

본 논문에서는 움직임 보상 결과의 신뢰도를 바탕으로 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과와 움직임 보상 수직-시간 필터의 결과를 결합하는 순차주사화 알고리즘을 제안한다. 움직임 보상 순차주사화 알고리즘은 높은 공간 해상도를 가진 고화질 영상을 생성하지만 움직임 벡터가 잘못 추정되었을 경우 눈에 띄는 에러를 발생시킨다. 반면에 움직임 보상 수직-시간 필터는 높은 공간 해상도를 제공하지는 못하지만 움직임 벡터의 에러에 강건한 특성을 가지고 있기 때문에 전체적으로 자연스러운 영상을 제공한다. 제안하는 순차주사화 알고리즘은 추정된 움직임 벡터와 움직임 보상 순차주사화 알고리즘의 결과를 분석하여 움직임 보상의 신뢰도를 추정한 후, 움직임 보상 신뢰도에 기반 한 가중치를 바탕으로 두 가지 방법의 장점을 결합한다. 제안된 방법은 움직임 보상의 신뢰도가 높은 영역에서는 높은 공간 해상도를 제공하는 움직임 보상 순차주사화 알고리즘을 적용하고 움직임 보상의 신뢰도가 낮은 영역에 대해서는 움직임 보상 수직-시간 필터를 적용하여 눈에 띄는 에러 없이 높은 공간 해상도를 가지는 영상을 생성한다. 실험 결과에서는 제안된 알고리즘이 기존의 알고리즘에 비해 시각적 및 수치적인 면에서 뛰어난 결과를 보임을 확인할 수 있다.

• 전기전자학회논문지
• /
• 제7권2호
• /
• pp.288-298
• /
• 2003

통신 경로 상에 위치한 인접 노드간의 오류 제어를 위해 window-controlled selective repeat ARQ 방식을 고려한다. 이 방식에서 전송될 패킷은 순환적 그리고 순차적으로 순차 번호를 부여받는다. 한편 송신 노드는 이전 window에 소속된 모든 패킷에 대해 긍정적 응답을 받을 때까지 새 window에 소속된 패킷을 전송할 수 없으며, 이러한 전송의 연기로 인해 throughput 및 지연 성능의 저하가 야기된다. 본 논문에서는 지연 성능을 향상시키기 위한 방안으로 프레임 내에서 순차 번호를 중복 사용하는 부수적 방식을 고려한다. 이러한 중복 규칙을 고정형, 임의형, 적응형으로 분류하여 범주별 중복 규칙을 제시하고 각 중복 규칙에 따른 지연 성능을 평가한다. 계량적 분석 결과로부터 순차 번호를 중복 부여하여 (특히 ADR-T2의 도입으로) 평균 패킷 지연 시간을 효과적으로 줄일 수 있음을 관찰한다. 또한 이러한 지연 성능의 개선은 국지적으로 최적인 window 크기를 만족할 수 있는 확률의 증가에 기인함을 규명한다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
• /
• 제19권2호
• /
• pp.73-80
• /
• 2010

무선 센서 네트워크는 다양한 응용분야에서, 개방된 환경에 배치되어지므로, 공격자에게 손쉽게 노출된다는 취약점을 가지고 있다. 선택적 전달 공격(Selective Forwarding Attack)은 센서 네트워크에서 발생할 수 있는 공격중의 하나로 공격자는 훼손된 노드를 통하여 전장지역에서의 적의 움직임등과 같이 중요한 정보의 기지노드까지 정상적인 전달을 차단하여 감시자의 원활한 탐지를 어렵게 한다. Xiao, Yu 그리고 Gao는 이와 같은 위협에 대한 대안으로 선택적 전달 공격 탐지기법(checkpointbased multi-hop acknowledgement scheme; 이하 CHEMAS)를 제안하였다. CHEMAS에서 전달경로 상에 노드들은 미리 정해진 확률에 따라 감시 노드(checkpoint)로 선택되어지며 이 감시 노드들을 통해 공격 발생 지역을 탐지할 수 있다. 해당 기법에서 인증 패킷 전달 홉 수는 시스템 상에서 탐지율과 에너지 효율 사이에서 트레이드 오프 관계에 있으므로 매우 중요한 요소이다. 본 논문에서는 보안 강도를 충분히 유지하면서, 에너지 효율성 또한 제공할 수 있는 경계 값 선택을 위해 퍼지 규칙 시스템을 적용하였다. 기지노드는 퍼지 규칙 시스템을 이용하여 매 주기마다 에너지 레벨과 훼손된 노드 수 그리고 기지노드로부터의 거리를 고려하여 상황에 맞는 적절한 경계 값을 결정한다.

• 마케팅과학연구
• /
• 제19권3호
• /
• pp.49-61
• /
• 2009

本文为执行官提供了他们在处理日常业务问题和市场机会时如何阐述自己思考过程的培训. 本研究建立在Schank提出的教学基础上, 包括: (1)经验学习和最好的指导提供给学习者从诸如全球背景, 团队项目和专家经历等的互动的故事提炼知识和技能的机会. (2) 告诉不会导致学习, 因为在学习需要的行动训练环境中, 应强调积极使用故事, 案例和项目. 每个培训案例包括执行官解释自己的决策系统分析(DSA, 还需要执行官做DSA简报. 在训练时要求执行官写DSA简报. 在执行官学员写书面报告的说明中包括(1) DSA路线图的本质的细节(2) 警告和机会的陈述, 读者的行政地图及图内的DSA解释. 该报告的最大长度为500字, 其规则就是使行政人员培训课程行之有效. 引言之后是第二部分文献综述, 简要地总结了有关人们在对问题和机会的背景下的想法及文献. 第三部分通过使用对不同的贴牌生产客户定价相同的化学产品的培训练习来解释DSA的起源和过程, 第四部分展示一个炼油设备公司订价决策的培训练习. 第五部分提供一个商业客户办公家具采购的市场策略案例. 第六部分是结论和建议. 这些建议是关于使用培训课程和发展其他培训课程来磨练执行官制定决策的能力. 文章引导读者利用工具箱研究综合的报告, (DSA)路线图根据生态合理性理论将战略与环境相匹配. 这三个案例的研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. Todd and Gigerenzer 提出人们使用简单启发式,因为他们在自然的决策环境中通过探索信息的结构使适应性行为有可能产生. "简单是一种美德, 而不是诅咒", 有限理性理论强调了西蒙的命题中心, "人类理性的行为仿佛一把剪刀, 其刀片则是任务环境的结构和执行者的计算能力". Gigerenzer的观点和西蒙的环境的危害相关, 也和本文中三个环境结构的案例相关. "环境这个词, 在这里, 并不是指总的物理和生理的环境, 而只是指被给予需要和目标的重要有机体 本文关注了结合任务环境的结构和使用适应的工具箱启发的报告. (DSA)路线图根据生态理性理论将战略与环境相匹配. 渴望适应理论是这一方针的核心. 渴望适应理论将决策制定作为一个没有把目标整合的多目标问题模拟成一个把所有决策选项进行完全的优先顺序化. 这三个案例研究让学习者在意愿层面征求建议来作出决策. 渴望适应用一系列的调整步骤的形式. 一个调整步骤通过仅一个目标变量的变化就可以改变在渴望网格上邻近点当前的渴望水平. 上调步骤是目标变量的提高, 下调步骤是目标变量的下降. 创造和使用渴望适应水平是对有限理性理论的整合. 文章通过提供学习者经验和实践环节增加了意愿采纳和有限合理性的理解和特点. 利用DSA图排列CTSs和撰写TOP可以清晰和深化Selten的观点 "清晰, 意愿采纳必须作为研究的解决方案整合到整个蓝图中". 这些有限理性的研究许可了在现实生活中为什么, 如何作决策的理论和在自然的环境中利用启发式的学习训练两方面的发展. 本文中的练习鼓励根据不同使用目的学习快速而简洁的启发式技巧和原则. 这也正回应了Schank的思想 "从本质上来看, 教育不是让学生们知道发生了什么, 而是让他们感受到所发生的事情. 这不容易做到. 在如今的学校教育是没有情感的, 这是一个很大的问题". 这三个案例和附加的练习问题遵守了Schank的观点. "这种教育过程最好是通过参与他们其中来实现, 也可以这样认为, 精神层面的积极讨论".