• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.55-62
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• 2015

협력 필터링을 통한 추천 시스템은 정보 검색 편의성을 제공함으로써 다방면에서 성공적으로 활용되어왔다. 유사도 측정은 추천인들의 범위를 결정하는 기준이 되기 때문에 이러한 시스템의 성능을 좌우하는 결정적 요소이다. 본 연구에서는 기존의 유사도 측정 공식에서 산출되는 유사도값의 분포를 분석하고, 유사도값과 공통평가항목수와의 관계를 조사하였다. 이를 통해 발견된 문제점을 보완하기 위하여 유사도값의 제한을 통하여 신뢰할 만한 추천인들을 선정하는 방법을 제시하였다. 실험 결과, 유사도의 상한값과 하한값을 동시에 제한하는 방법이 기존보다 월등한 성능 향상을 가져왔다. 특히 적은 수의 최인접이웃을 참조했을 때 두드러졌는데, 코사인 유사도에 대해서는 최대 0.047, 피어슨에 대해서는 최대 0.03의 추천 성능 향상을 보였다. 이 결과는 피어슨과 코사인 유사도를 이용하는 협력필터링 시스템에서 매우 높거나 낮은 유사도의 이웃의 평가 등급은 참조하지 않는 것이 바람직함을 암시한다.

• 스마트미디어저널
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• 제8권4호
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• pp.33-37
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• 2019

심전도 신호는 시간 및 환경 변화에 따라 측정되는 시계열 데이터로 매번 등록 데이터와 동일한 크기의 비교 데이터를 취득해야 하는 문제점이 발생한다. 본 논문에서는 신호 크기 부적합 문제를 해결하기 위해 가상 생체신호 생성을 위한 보조 분류기 기반 적대적 생성 신경망(Auxiliary Classifier Generative Adversarial Networks)의 네트워크 모델을 제안한다. 생성된 가상 생체신호의 유사성을 확인하기 위해 코사인 각도와 교차 상관관계를 이용하였다. 실험 결과, 코사인 유사도 측정 결과로 평균 유사도는 0.991의 결과를 나타냈으며, 교차 상관관계를 이용한 유클리디언 거리 기반 유사성 측정 결과는 평균 0.25 유사도 결과를 나타냈다. 이는 등록 데이터와 실험 데이터간의 크기가 일치하지 않더라도 가상 생체신호 생성을 통해 신호 크기 부적합 문제를 해결함을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 춘계학술발표대회
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• pp.366-369
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• 2022

The glut of information aggravated the process of data analysis and other procedures including data mining. Many algorithms were devised in Big Data and Data Mining to solve such an intricate problem. In this paper, we conducted research about the comparison of several similarity measures and community detection algorithms in collaborative filtering for movie recommendation systems. Movielense data set was used to do an empirical experiment. We applied three different similarity measures: Cosine, Euclidean, and Pearson. Moreover, betweenness and eigenvector centrality were used to detect communities from the network. As a result, we elucidated which algorithm is more suitable than its counterpart in terms of recommendation accuracy.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제13권3호
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• pp.317-324
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• 2012

최근 R&D 투자효율성 제고를 목표로 사업 간의 유사중복 조정에 대한 중요성이 강조되고 있으나, 과제 혹은 예산요구서 내용 등을 텍스트 기반으로 비교하는 기존 유사검색 방식은 내용의 품질 편차 등으로 인해 유의미한 유사성 도출에 제한점이 있다. 이러한 텍스트 기반의 키워드 추출을 통한 유사검색 한계성을 극복하기 위한 방안으로 본 연구에서는 사업 간 유사도 분석 시 과제의 기술분류를 활용한다. 국가R&D사업 조사 분석 시 수집된 과제들의 과학기술표준분류를 추출하여 사업별 고유벡터 모형을 생성 후 이를 이용하여 코사인 기반, 유클리디안 거리기반 알고리즘을 통해 각 사업 간 유사도를 측정하였으며 기존 키워드 추출방식으로 유사도를 측정한 결과와의 비교를 통해 연구 효율성을 검증하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권1호
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• pp.755-761
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• 2023

디지털 전환이 가속화되면서 금융 서비스 또한 비대면 서비스의 비중이 높아지고 있다. 최근 모바일 서비스에서 경쟁력을 확보하기 위해 사용자 경험이 대두되고, 사용자 경험을 향상하기 위한 분석 기법이 출현하고 있다. 정량적 평가에 사용되는 데이터 중 하나인 사용자 리뷰 데이터는 불필요한 정보가 다량 포함되어 있어 개선 방향을 도출해내는 데 많은 시간과 에너지가 소요된다. 따라서 본 연구에서는 코사인 유사도 알고리듬을 활용해 사용자 경험 계층을 기준으로 UX 분석 시스템을 개발하고 검증을 위해 국민은행, 우리은행, 카카오뱅크, 토스의 사용자 리뷰 데이터를 분석하는 것을 목표로 한다. 본 연구는 개발된 UX 분석 시스템이 사용자 리뷰 데이터의 분석을 통해 효과적으로 UX 분석이 가능한 시스템이라는 것을 증명하였다. 본 연구의 시스템은 빠르게 고객의 피드백을 반영해야 하는 애자일 조직에서 사용자 경험 계층별 개선 방안을 파악하는 데 용이하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국산업융합학회 논문집
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• 제23권3호
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• pp.523-529
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• 2020

Foot drop is a common symptom in stroke patients due to central nervous system (CNS) damage, which causes walking disturbances. Functional electrical stimulation (FES) is an effective rehabilitation method for stroke patients with CNS damage. Aim of this study was to determine the effectiveness of 6 weeks FES walking training based lower limb muscle synergy of stroke patients. Lower limb muscle synergies were extracted from electromyography (EMG) using a non-negative matrix factorization algorithm (NMF) method. Cosine similarity and cross correlation were calculated for similarity comparison with healthy subjects. In both stroke patients, the similarity of leg muscle synergy during walking changed to similar to that of healthy subjects due to a decrease in foot drop during. FES walking intervention influenced the similarity of muscle synergies during walking of stroke patients. This intervention has an effective method on foot drop and improving the gait performance of stroke patients.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권9호
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• pp.1769-1778
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• 2018

빅데이터를 활용한 가치가 증대됨에 따라서 기업 뿐 아니라 교육 분야에서도 빅데이터 분석 기술을 활용한 여러 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 빅데이터 군집 분석을 이용하여 학습성취도를 종단적으로 예측하는 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 한국아동 청소년패널조사(KCYPS) 자료의 중학교 1학년 학생의 학습 습관 유형을 기반으로 학생들을 Kmeans 알고리즘을 이용하여 학습 습관이 비슷한 그룹으로 분류하고, 그룹의 특징을 추출한다. 다음으로, 이와 같이 추출한 그룹의 특징을 이용하여 테스트 집합의 중학교 1학년 학생을 코사인 유사도를 사용하여 비슷한 학습 습관을 갖는 그룹으로 분류한 후, 이웃을 선정하고 학습성취도를 예측하였다. 본 논문에서 제안한 방법은 중학교의 학습 습관이 대학 및 전공 만족도까지 밀접한 영향을 미쳐서 고등학교의 학습성취도 뿐만 아니라 대학 및 전공에 대한 만족도까지도 예측이 가능하다는 것을 증명하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.59-66
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• 2016

협력 필터링 시스템에서 데이터 희소성 문제의 해결을 위해 공통평가항목수를 반영하는 방법이 연구되었다. 이러한 방법으로 널리 알려진 자카드 지수는 기존의 유사도 척도와 결합되어 성능을 개선할 수 있었다. 그러나, 다양한 데이터 환경에서 여러 유사도 척도들과 각각 결합했을 때의 성능 개선 효과에 대한 분석 연구는 미미하므로, 본 연구는 이에 대한 분석을 목적으로 한다. 우선 자카드 지수 자체를 유사도 척도로 사용했을때 희소한 데이터셋 상에서 전통적인 척도들보다 월등한 예측 성능을 보였고 추천 성능도 매우 우수하였다. 자카드 지수를 결합함으로써 기존 유사도 척도는 데이터 특성에 상관없이 성능이 대개 향상되었고, 특히 코사인 유사도는 희소한 데이터셋에서 가장 큰 향상을 이루었으나, 평균차이 제곱(Mean Squared Difference)의 유사도는 밀집된 데이터셋에서 오히려 저하된 예측 성능을 보였다. 따라서, 자카드 지수를 결합하여 사용하기 위해 데이터 환경 특성과 유사도 척도를 고려할 필요가 있다.

• 인지과학
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• 제30권3호
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• pp.133-156
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• 2019

본 연구는 수검자가 검사 문항을 어떻게 이해했는지를 조사하기 위해 검사문항의 의미표상을 탐구하였다. 잠재의미분석을 활용하여 성격검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도를 나타내는 의미유사도 행렬을 제안하였고, 이를 기존의 탐색적 요인분석 결과와 비교하였다. 이를 위해 예비 연구에서 대학생 154명을 대상으로 제한된 맥락에서 성격의 5요인을 각각 묘사하는 지문을 수집하였고, 이를 바탕으로 5차원의 축소하여 의미공간을 구성하였다. 연구 1에서는 간편형 한국어 BFI의 요인부하량 행렬과, 예비 연구에서 구성한 의미공간에서 생성한 의미유사도 행렬을 비교하여, 두 행렬이 높은 정적 상관이 있음을 보여주었다. 연구 2에서는 의미유사도를 기반으로 성격검사문항을 생성하고, 수검자의 반응을 수집하여 탐색적 요인분석을 통해 요인구조를 도출하여 두 행렬이 유사함을 보였다. 결론적으로 본 연구는 성격검사에 대한 수검자의 반응 없이 검사문항의 의미표상을 분석하여 구성타당도를 추론할 수 있는 방법을 제안하였고, 성격검사의 요인구조를 검사문항과 성격요인의 의미표상 간 유사도로 해석할 수 있음을 보여주었다. 이러한 결과는 성격검사 개발에 실용적인 도움을 줄 수 있을 것이다.