• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.693-694
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• 2014

This short paper briefly describes the proposed music recommendation method that provides suitable music pieces to a listener depending on both listeners' ratings and content of music pieces. The proposed method consists of two methods. First, listeners' ratings prediction method is a combination the traditional user-based and item-based collaborative filtering methods. Second, genre classification method is a combination of feature extraction and classification procedures. The feature extraction step obtains audio signal information and stores it in data structure, while the second one classifies the music pieces into various genres using decision tree algorithm.

• 반도체디스플레이기술학회지
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• 제13권2호
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• pp.45-52
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• 2014

This paper proposes an efficient photo retrieval system that automatically indexes for searching of relevant images, using a combination of geo-coded information, direction/location of image capture device and content-based visual features. A photo image is labeled with its GPS (Global Positioning System) coordinates and direction of the camera view at the moment of capture, and the label leads to generate a geo-spatial index with three core elements of latitude, longitude and viewing direction. Then, content-based visual features are extracted and combined with the geo-spatial information, for indexing and retrieving the photo images. For user's querying process, the proposed method adopts two steps as a progressive approach, filtering the relevant subset prior to use a content-based ranking function. To evaluate the performance of the proposed scheme, we assess the simulation performance in terms of average precision and F-score, using a natural photo collection. Comparing the proposed approach to retrieve using only visual features, an improvement of 20.8% was observed. The experimental results show that the proposed method exhibited a significant enhancement of around 7.2% in retrieval effectiveness, compared to previous work. These results reveal that a combination of context and content analysis is markedly more efficient and meaningful that using only visual feature for image search.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제7권12호
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• pp.292-302
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• 2007

최근 고객 선호도에 맞는 정보 또는 상품을 예측하기 위한 연구들이 활발히 진행되고 있다. 고객의 만족도를 향상시키기 위해서 먼저 불필요한 정보들을 제거시켜야 하며 이러한 정보 필터링은 내용기반 필터링, 협업 필터링 등 여러 가지 기법을 통해 연구되고 있다. 본 논문에서는 기존 필터링 기법들의 문제점으로 나타나고 있는 희소성과 확장성을 해결하기 위해서 역전파 신경망을 이용하여 연구를 수행하였다. 신경망의 훈련 데이터는 설문조사를 통해 얻어진 데이터를 사용하였다. 최종적으로 설문조사를 통해 데이터를 수집하고 신경망 기반 추천시스템의 프로토 타입을 제안하였고 기존 정보필터링 기법의 문제점을 개선하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권10C호
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• pp.1023-1032
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• 2003

MPEG-4와 같은 객체 기반 부호화는 멀티미디어 응용을 위한 다양한 내용 기반 기능들을 제공한다. 압축 효율의 향상과 더불어 이러한 기능들이 지원되도록 하기 위해서는 비디오 데이터의 각 프레임은 비디오 객체로 분할되어야 한다. 본 논문에서는 비선형 다중스케일 필터링과 시공간 정보를 사용한 효과적인 비디오 객체 분할 기법을 제안한다. 제안된 방법은 안정화된 역 확산 방정식(Stabilized Inverse Diffusion Equation : SIDE)에 기반한 비선형 다중스케일 필터링을 사용하여 공간적 분할을 수행한다. 또한 구해진 초기 분할된 영역들은 인접 영역 그래프 (Region Adjacency Graph : RAG)를 사용하여 병합된다. 본 논문에서는 통계적 유의성 검사(Statistical significance test)와 시변 메모리(Time-variant memory)를 시간적 분할 방법으로 사용하며 구해진 공간적 분할과 시간적 분할을 결합하여 최종 객체 영역을 효과적으로 분할한다. 본 논문에서 제안된 공간적 분할 방법은 기존의 형태학적 Watershed 알고리즘에 비해 잡음에 강인한 분할 특성을 나타내었으며 기존의 A. Neri의 방법과 비교하였을 때, 최종 분할된 객체 영역의 정확도 비율이 Akiyo는 43%, Claire는 29% 정도 향상됨을 확인할 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제16권6호
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• pp.2115-2130
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• 2022

With the development of over-the-top (OTT) services, the demand for content is increasing, and you can easily and conveniently acquire various content in the online environment. As a result, copyrighted content can be easily copied and distributed, resulting in serious copyright infringement. Some special forms of online service providers (OSP) use filtering-based technologies to protect copyrights, but illegal uploaders use methods that bypass traditional filters. Uploading with a title that bypasses the filter cannot use a similar search method to detect illegal content. In this paper, we propose a technique for profiling the Heavy Uploader by normalizing the bypassed content title and efficiently detecting illegal content. First, the word is extracted from the normalized title and converted into a bit-array to detect illegal works. This Bloom Filter method has a characteristic that there are false positives but no false negatives. The false positive rate has a trade-off relationship with processing performance. As the false positive rate increases, the processing performance increases, and when the false positive rate decreases, the processing performance increases. We increased the detection rate by directly comparing the word to the result of increasing the false positive rate of the Bloom Filter. The processing time was also as fast as when the false positive rate was increased. Afterwards, we create a function that includes information about overall piracy and identify clustering-based heavy uploaders. Analyze the behavior of heavy uploaders to find the first uploader and detect the source site.

• 한국통신학회논문지
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• 제12권1호
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• pp.50-59
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• 1987

많은 production rule(혹은 간단히 production)로부터 현 상태에 만족되는 rule을 빨리 찾아내기 위하여 현재까지는 RAM(Ramdom Access Memory)에 탕을 둔 필터(filter)사용등의 여러 방법에 제시되었으나, 본 연구에서는 보다 효율적인 CAM(Content Addressable Memory)의 이용을 제시하고, 이를 위해 CAM의 각 bit에 따라, 용도에 다른 구분 및 데이터 구조를 설계하고, 이를 컴퓨터 시뮬레이션을 통해 기존 RAM을 사용했을 경우와 비교하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제23권4호
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• pp.21-33
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• 2022

최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제43권7호
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• pp.93-103
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• 2006

컨텐츠를 기반으로 인터넷 웜등의 유해 패킷을 네트워크에서 차단하는 기술은 탐지의 정확도와 네트워크 성능의 한계 극복 이라는 두 가지 문제에 초점이 맞추어져 있다. 특히 멀티 기가비트 성능을 기본으로 하는 현재의 전달 네트워크에서 고속으로 웜 트래픽을 차단하는 능력이 주요 이슈로 대두되고 있다. 본 논문은 라우터 혹은 방화벽과 같은 통신 및 보안 장비에 주요 기술로 사용되는 네트워크 프로세서 환경에서 멀티 기가비트 수준으로 고속 원 필터링이 가능한 구현 구조를 제안한다. 고속 원 필터링을 위한 설계의 특징으로는 네트워크 프로세서가 가지는 내부 레지스터와 메모리의 자원 한계점을 극복하기 위하여 Bloom Filter를 활용하였고, 특히 버퍼 오버플로우 기법을 이용하는 웹들에 대해 단순 패턴매칭 뿐만 아니라, 유해 코드의 길이 검사를 수용할 수 있는 구조로 시그너처 관리가 확장 가능하도록 설계되었다. 설계된 고속 웜-필터링 구조를 기가비트 이더넷 인터페이스를 가진 Intel IXP 네트워크 프로세서 플랫폼에서 마이크로 코드형태로 구현하였고, 알려진 원들이 포함된 트래픽을 사용하여 그 성능을 분석하였다.

• 산업경영시스템학회지
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• 제46권3호
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• pp.78-88
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• 2023

The increasing number of technology transfers from public research institutes in Korea has led to a growing demand for patent recommendation platforms for SMEs. This is because selecting the right technology for commercialization is a critical factor in business success. This study developed a patent recommendation system that uses technology transfer data from the past 10 years to recommend patents that are suitable for SMEs. The system was developed in three stages. First, an item-based collaborative filtering system was developed to recommend patents based on the similarities between the patents that SMEs have previously transferred. Next, a content-based recommendation system based on TF-IDF was developed to analyze patent names and recommend patents with high similarity. Finally, a hybrid system was developed that combines the strengths of both recommendation systems. The experimental results showed that the hybrid system was able to recommend patents that were both similar and relevant to the SMEs' interests. This suggests that the system can be a valuable tool for SMEs that are looking to acquire new technologies.