• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.61-69
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• 2014

협업 필터링 추천은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 기반으로 유사 아이템 집합 또는 유사 사용자 집합을 생성하고 이를 이용해 사용자의 특정 아이템에 대한 선호도를 예측한다. 따라서 선호도 행렬이 희박할 경우, 추천의 신뢰도는 급격히 낮아진다. 본 논문에서는 위 문제를 해결하기 위해 데이터 신뢰도 기반 가중치를 이용한 하이브리드 선호도 예측 기법을 제안한다. 선호도 예측은 유사 아이템 집합과 유사 사용자 집합을 모두 생성하고 각 집합을 통해 사용자의 선호도를 예측하며, 모델의 상황을 반영한 가중치를 이용해 각 예측치를 병합하여 수행된다. 이 기법은 사용자 선호도 예측 정확도를 높이며 선호도 행렬 희박도가 높은 상황에도 추천 서비스의 신뢰도를 유지할 수 있도록 한다. 이 기법을 바탕으로 추천 시스템을 구현하고 절대평균오차를 기준으로 서비스 신뢰도 향상을 측정하였다. 실험에서 본 기법은 Hao Ji가 제안한 기존의 기법에 비해 선호도 행렬 희박도가 84% 이상인 상황에서 평균 21.7%의 성능 향상을 보여 효과적으로 행렬 희박도 문제를 해소할 수 있음을 검증하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권11호
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• pp.1306-1313
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• 1999

본 연구는 인터넷 기반 공유가상공간에서 시스템의 확장성을 유지하기 위하여 이동객체를 대상으로 하는 이벤트 필터링 기법을 제안하고자 한다. 제안된 다중격자 모델 기법은 이동객체의 경로 상에서 대표적인 이벤트를 샘플링하는 방식을 사용한다. 이 방식은 메시지 트래픽의 양을 동적으로 조절하기 위하여 이동객체 간의 관심정도 정보를 수치적으로 변환하여 이벤트 갱신빈도에 반영한다. 대량의 이동객체를 생성하여 제안된 기법을 적용한 성능평가 실험에서 기존의 방식에 비하여 평균 메시지 전송량이 50%이상 감소하는 것으로 확인할 수 있었다. 다중격자 모델은 참여자의 수와 메시지 트래픽 상황에 따라 가상환경의 공유 QoS를 동적으로 조절할 수 있으며, 인터넷 상에서 다수 사용자를 위한 3차원 가상사회 구축 및 온라인 네트워크 게임 개발 등에 활용될 수 있을 것이다.Abstract This paper proposes an event filtering technique that can dynamically control a large amount of event messages produced by moving objects like avatars or autonomous objects in a distributed virtual environment. The proposed multi-level grid model technique uses the method that extracts the representative events from the paths of moving objects. For dynamic control of message traffics, this technique digitizes the DOIs of the avatars and reflects the interest information controlling the frequency of message transmission. For the performance evaluation, a large number of moving objects were created and the model was applied to these avatar groups. In the experiments, more than 50% of messages have been reduced in comparison with the existing AOI-based filtering techniques. The proposed technique can dynamically control the QoS in proportion to the number of users and the amount of messages where a large number of users share a virtual space. This model can be applied to the development of 3D collaborative virtual societies and multi-user online games in the Internet.

• 대한공간정보학회지
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• 제19권4호
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• pp.109-118
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• 2011

본 연구는 지면 데이터�V을 이용하여 다중선형 회귀분석에 의한 평면방정식을 도출하여 전역필터링 한 것을 기준으로 전체 데이터�V을 이용하여 도출된 평면방정식으로 전역필터링 한 것과 가상격자별로 평면방정식을 도출하여 지역필터링을 수행한 결과를 분석하여 정확도를 평가하였다. 그 결과 지면 데이터�V을 이용한 전역필터링의 평균정확도를 기준으로 전체 데이터�V을 이용한 전역필터링의 정확도는 약 2~3%정도 떨어지고, 가상격자를 이용한 지역필터링의 정확도는 약 2~4% 떨어지는 것으로 나타났다. 특히 가상격자가 3~4cm일 때 기준자료와 약 2%의 정확도의 차이가 나타낸 것으로 보아 가상격자 사이즈를 라이다 스캔간격의 3~4배 크기로 지정하여 필터링 하는 것이 바람직 할 것으로 판단된다. 따라서 필터링의 적용방법에 따라 평균정확도가 차이가 발생하였으며, 향후 보다 다양한 실제지형을 선정하여 필터링의 정확도에 대한 연구가 필요할 것으로 생각된다.

• 지질공학
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• 제27권4호
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• pp.513-518
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• 2017

Groundroll is a coherent noise showing dispersive behavior in land seismic-reflection records and its rejection has been a stubborn problem in data processing because they severely degrade the continuities and resolution of reflection signals. Conventional processing schemes of attenuating noises are the kind of frequency filtering (i.e., bandpass and f-k) that uses the Fourier transform (FT) along the entire trace in the time domain. To suppress them in this study, 1D wavelet filtering (WT) that can control time-varying frequency properties is tested and performed in the land-based synthetic and field seismic data. The results are compared to the ones from conventional filtering techniques in terms of continuities and resolution of reflection events. This filtering technique enhanced the reflection events by effectively eliminating the dispersive groundroll and random noises with control of time-scale function on wavelet domain.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제2권11호
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• pp.475-482
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• 2013

추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다.

• Journal of Power Electronics
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• 제17권3호
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• pp.704-715
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• 2017

For three-phase synchronization applications, the synchronous reference frame phase-locked loop (SRF-PLL) is probably the most widely used technique due to its ease of implementation and satisfactory phase tracking performance under ideal grid conditions. However, under unbalanced and distorted grid conditions, its performance tends to worsen. To deal with this problem, a variety of filtering stages have been proposed and used in SRF-PLLs for the rejection of disturbance components at the cost of degrading the dynamic performance. In this paper, to improve dynamic performance without compromising the filtering capability, an effective hybrid filtering stage is proposed and incorporated into the inner loop of a quasi-type-1 PLL (QT1-PLL). The proposed filtering stage is a combination of a moving average filter (MAF) and a modified delay signal cancellation (DSC) operator in cascade. The time delay caused by the proposed filtering stage is smaller than that in the conventional MAF-based and DSC-based PLLs. A small-signal model of the proposed PLL is derived. The stability is analyzed and parameters design guidelines are given. The effectiveness of the proposed PLL is confirmed through experimental results.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국해양정보통신학회 2003년도 춘계종합학술대회
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• pp.745-748
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• 2003

HLA-RTI는 미국방부에서 개발한 분산 시뮬레이션을 위한 미들웨어로서 이전까지의 분산 시뮬레이션 미들웨어보다 빠른 수행속도와 신뢰성을 제공한다. 그러나 기존의 HLA-RTI에서 데이터 필터링 기술로 사용하는 DDM(Data Distribution Management) 서비스는 이동성이 강한 시뮬레이션 객체들간의 데이터 교환에서 네트웍 트레픽이 증가하는 문제점이 발생하게 된다. 이에 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하기 위해 이동성이 강한 시뮬레이션 객체에 에이전트 기술을 적용할 것을 제안하며 실제적인 시뮬레이션에 적용하여 각 데이터 필터링 기술간의 성능을 비교하고 분석한다.

• Asia pacific journal of information systems
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• 제14권2호
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• pp.131-149
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• 2004

Collaborative filtering is one of popular techniques for personalized recommendation in e-commerce sites. An advantage of collaborative filtering is that the technique can work with sparse evaluation data to predict preference scores of new alternative contents or advertisements. There is, however, no in-depth study about the sparsity effect of customer's evaluation data to the performance of recommendation. In this study, we investigate the sparsity effect and hybrid usages of customers' evaluation data and purchase data using an experiment result. The result of the analysis shows that the performance of recommendation decreases monotonically as the sparsity increases, and also the hybrid usage of two different types of data; customers' evaluation data and purchase data helps to increase the performance of recommendation in sparsity situation.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제26권6호
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• pp.89-101
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• 2019

Many researchers have been focused on designing beauty product recommendation system for a long time because of increased need of customers for personalized and customized recommendation in beauty product domain. In addition, as the application of the deep neural network technique becomes active recently, various collaborative filtering techniques based on the deep neural network have been introduced. In this context, this study proposes a deep neural network model suitable for beauty product recommendation by applying Neural Collaborative Filtering and Generalized Matrix Factorization (NCF + GMF) to beauty product recommendation. This study also provides an implementation of web API system to commercialize the proposed recommendation model. The overall performance of the NCF + GMF model was the best when the beauty product recommendation problem was defined as the estimation rating score problem and the binary classification problem. The NCF + GMF model showed also high performance in the top N recommendation.

• Structural Engineering and Mechanics
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• 제56권3호
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• pp.423-442
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• 2015

This study examines the wavelet transform for output-only system identification of ambient excited engineering structures with emphasis on its utilization for modal parameter estimation of high-order and closely-spaced modes. Sophisticated time-frequency resolution analysis has been carried out by employing the modified complex Morlet wavelet function for better adaption and flexibility of the time-frequency resolution to extract two closely-spaced frequencies. Furthermore, bandwidth refinement techniques such as a bandwidth resolution adaptation, a broadband filtering technique and a narrowband filtering one have been proposed in the study for the special treatments of high-order and closely-spaced modal parameter estimation. Ambient responses of a 5-story steel frame building have been used in the numerical example, using the proposed bandwidth refinement techniques, for estimating the modal parameters of the high-order and closely-spaced modes. The first five natural frequencies and damping ratios of the structure have been estimated; furthermore, the comparison among the various proposed bandwidth refinement techniques has also been examined.