• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권9호
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• pp.615-620
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• 2013

스마트폰을 통해 사용자에게 제공되는 앱이 증가함에 따라 사용자들은 스마트폰에서 자신이 사용하고자 하는 앱을 매번 찾아야 하는 문제점이 커지고 있다. 이러한 앱 탐색 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 스마트폰에서 시간 및 장소에 따른 사용자별 앱 사용 로그를 수집하고, 이를 학습하여 사용자의 상황 정보에 따라 최적의 앱 추천 리스트를 자동으로 제공하는 방법을 제안한다. 제안 방법에서는 사용자의 앱 로그로부터 요일, 시간대, 주중주말 여부 등의 시간 속성과 주소명, POI 등의 장소 속성을 학습하여 최대사용빈도기반 예측 모델, Naive-Bayesian 예측 모델, SVM 예측 모델 등의 3가지 예측 모델을 생성한다. 최적의 예측 모델을 생성하기 위해 다양하게 조합된 학습 속성들을 학습한 예측모델들의 추천 정확도 비교 실험을 진행하였으며, 단일 예측 모델의 성능 개선을 위한 하이브리드 추천 방법을 제안한다.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제5권2호
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• pp.213-216
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• 2002

Food consumption and conversion efficiency of new bivoltine hybrids (CSR2$\times$CSR4 and CSR2$\times$CSR5) were studied under restricted feeding levels (10, 20 and 30% less quantity of mulberry leaves). The data were compared with a control fed with standard quantum of feed as per the recommendation. The nutritional indices parameters i. e. ingests, digesta, approximate digestibility (%) and reference ratio were recorded higher in control batches compared to less feed batches while nutritional efficiency parameters i. e., ECI and ECD to cocoon and shell were recorded significantly higher in restricted feeding level batches. This increase is attributed due to the physiological adaptation under nutritional stress condition.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제12권3호
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• pp.41-56
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• 2005

Product recommender system is one of the most popular techniques for customer relationship management. In addition, collaborative filtering (CF) has been known to be one of the most successful recommendation techniques in product recommender systems. However, CF has some limitations such as sparsity and scalability problems. This study proposes hybrid cluster analysis and case-based reasoning (CBR) to address these problems. CBR may relieve the sparsity problem because it recommends products using customer profile and transaction data, but it may still give rise to scalability problem. Thus, this study uses cluster analysis to reduce search space prior to CBR for scalability Problem. For cluster analysis, this study employs hybrid genetic and K-Means algorithms to avoid possibility of convergence in local minima of typical cluster analyses. This study also develops a Web-based prototype system to test the superiority of the proposed model.

• 한국철도학회:학술대회논문집
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• 한국철도학회 2008년도 추계학술대회 논문집
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• pp.219-224
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• 2008

The purpose of this paper is to acquire the data related to insulation evaluation of hybrid vehicle traction motors. We carried out a comparative analysis on Insulation Resistance (IR) and Polarization Index (PI) of motor stators according to IEEE Std. 43 and IEC 60085-1 for insulation resistance test standard of rotating machinery. Maximum test voltage which is applied to between a phase and enclosure was set at 500 V. The IRs of the used motors were lower than those of the new ones. The PIs of the used motor were ranges from 0.74 to 1.1 and did not meet the recommendation basis 2 for insulation level H. From the experimental results, we could prepare parameters and basis for insulation evaluation of motor stators by comparative analysis of the IR and the PI.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.73-92
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• 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.

• 한국전기전자재료학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.1124-1129
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• 2008

The object of this paper is to acquire the data related to insulation evaluation of hybrid vehicle traction motors. We made a comparative analysis on Insulation Resistance (IR), Dielectric Absorption Ratio (DAR), and Polarization Index (PI) of the motor stators. The experiment was carried out according to IEEE Std. 43 and IEC 60085-1 for insulation resistance test standard of rotating machinery. Test voltage of 500 V was applied between a phase and the enclosure. The IR and the DAR of used motors were lower than those of new ones. The DAR and the PI were $0.92{\sim}1.02$ and $0.74{\sim}1.1$, respectively and the result did not meet the recommendation basis 2 for insulation level H. From the experimental results, we could prepare parameters and basis for insulation evaluation of the traction motor stator by the comparative analysis of short-time insulation resistance changes, DAR and PI.

• International Journal of Industrial Entomology and Biomaterials
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• 제12권2호
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• pp.51-56
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• 2006

Use of products containing phytoecdysteroid (PE) as active principle has become popular in prominent sericultural areas of India for hastening larval maturation events and synchronizing cocoon spinning activities as an obvious advantage is assured. At times, the present recommendation of administering PE at the onset of spinning results in peak labour requirement at odd hrs. To enable making recommendation for the use of PE on $multi{\times}bivoltine$ silkworm hybrids based on the climatic conditions prevailing in different areas especially with regard to temperature, the experiment was taken up to determine proper treatment times so that the induced spinning will be more orderly and the labour can be leveraged more efficiently. Different brackets of low ($18-22^{\circ}C$), medium ($24-28^{\circ}C$) and high ($29-32^{\circ}C$) temperature were simulated during the latter half of V larval instar and cocoon spinning. PE was administered to $multi{\times}bivoltine$ silkworm ($BL67{\times}CSR101$) hybrid batches as per the recommended dose at three different times viz., 10 am, 4 pm and 10 pm. Three replicates of 100 larvae were maintained for each treatment. Absolute controls were also maintained in each temperature range to compare the results. Cumulative maturation percentage was recorded at 6 hrs interval to ascertain peak mounting span. The influence of the treatment on the cocoon traits also was studied. Based on the peak mounting span, it was evident that in low temperature 10 pm treatment would be better. In medium and high temperature, treatment at 4 pm proved to be a better option. The influence of the treatment times at different temperature range on labour management is discussed.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제17권7호
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• pp.111-118
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• 2012

최근 기업은 시장 점유율을 높이기 위하여 고객의 다양한 요구를 반영한 제품을 지속적으로 출시하고 있다. 다양한 기능과 가격, 디자인의 제품이 시장에 출시됨에 따라 사용자는 여러 요인들을 고려하여 선택해야 하는 어려움이 있다. 특히 변화의 속도가 빠른 IT 기기의 경우에는 여러 가지 전문적인 지식까지 필요한 경우가 많아 더욱 더 선택을 어렵게 만든다. 디지털 카메라도 저변이 확대됨에 따라 다양한 종류의 카메라가 출시되고 있으며 카메라를 선택하는 소비자는 카메라의 기능과 가격, 디자인 등을 비교하기 위해 많은 시간과 노력을 투자해야 한다. 본 연구는 IT 기기에 익숙하지 않은 사용자들도 가장 적합한 기기를 추천받을 수 있도록 하기 위하여 다기준 의사결정(MCDM) 기법의 하나인 계층분석과정(AHP) 기법 및 내용기반 필터링과 협업 필터링 기법을 접목한 하이브리드 필터링 기법을 이용하여 개인화된 추천 시스템을 설계하고 구현하였다.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.151-166
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• 2020

추천시스템(recommender system)은 고객의 선호도를 예측하여 상품과 서비스를 제공하는 기법으로, 현재 다양한 온라인 서비스에 활용되고 있다. 이와 관련된 많은 선행 연구들은 협업필터링(collaborative filtering)에 기반한 추천시스템을 제안하였는데, 대부분의 경우 고객의 구매 내역 또는 평점 데이터만 사용하여 진행되었다. 오늘날 소비자들은 제품을 구매하는 과정에서 온라인 검색 행동을 하여 관심있는 제품을 찾는다. 그렇기 때문에 검색 키워드 데이터는 고객의 선호도를 파악하는데 매우 유용한 정보일 수 있다. 그러나 지금까지 추천시스템 연구에서 사용되는 경우는 거의 없었다. 이에 본 연구는 고객의 검색 행동에 주목하여 온라인 쇼핑몰 고객의 검색 키워드 데이터와 구매 데이터를 고려한 하이브리드 협업 필터링을 제안하였다. 본 연구는 제안된 모델의 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 연구 결과, 추천 상품의 개수가 많아질수록 고객의 검색 키워드를 기반으로 구축된 협업필터링의 추천 성능이 향상되는 반면 일반적인 협업필터링의 성능은 추천된 상품의 개수가 많아질수록 점차 감소함을 발견하였다. 따라서 본 연구는 검색 키워드 데이터를 활용한 하이브리드 협업필터링이 고객의 선호도를 반영한 추천할 수 있으며, 구매이력 데이터의 정보부족을 해결할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 정량 데이터만을 활용한 추천 시스템이 아닌, 비정형 데이터인 텍스트를 사용함으로써 새로운 하이브리드 협업필터링 구축 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.139-161
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• 2019

전자상거래 시장의 이용이 보편화 되며 고객들에게 좋은 품질의 물건을 어디서, 얼마나 합리적으로 구매할 수 있는지가 중요해졌다. 이러한 구매 심리의 변화는 방대한 정보 속에서 오히려 고객들의 구매 의사결정을 어렵게 만드는 경향이 있다. 이때 추천 시스템은 고객의 구매 행동을 분석하여 정보 검색에 드는 비용을 줄이고 만족도를 높이는 효과가 있다. 하지만 대부분 추천 시스템은 책이나 영화 등 동종 상품 분류 내에서만 추천이 이뤄진다. 왜냐하면 추천 시스템은 특정 상품에 매긴 구매 평점 데이터를 기반으로 해당 상품 분류 내 유사한 상품에 대한 구매 만족도를 추정하기 때문이다. 그밖에 추천 시스템에서 사용하는 구매 평점의 신뢰성에 대한 문제도 제시되고 있으며 오프라인에선 평점 확보 자체가 어렵다. 이에 본 연구에서는 일련의 문제를 개선하기 위해 RFM 다차원 분석 기법을 활용하여 기존에 사용하던 고객의 구매 평점을 객관적으로 대체할 수 있는 새로운 지표의 활용 가능성을 제안하는 바이다. 실제 기업의 구매 이력 데이터에 해당 지표를 적용해서 검증해본 결과 높게는 약 55%에 해당하는 정확도를 기록했다. 이는 총 4,386종에 달하는 이종 상품들 중 한번도 이용해 본 적 없는 상품을 추천한 결과이기 때문에 검증 결과는 상대적으로 높은 정확도와 활용가치를 의미한다. 그리고 본 연구는 오프라인의 다양한 상품데이터에서도 적용할 수 있는 범용적인 추천 시스템의 가능성을 시사한다. 향후 추가적인 데이터를 확보한다면 제안하는 추천 시스템의 정확도 향상도 기대할 수 있다.