• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제7권1호
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• pp.21-29
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• 2013

The introduction of recommender systems to existing online services is now practically inevitable, with the increasing number of items and users on online services. Popular recommender systems have successfully implemented satisfactory systems, which are usually based on collaborative filtering. However, collaborative filtering-based recommenders suffer from well-known problems, such as popularity bias, and the cold-start problem. In this paper, we propose an innovative collaborative-filtering based recommender system, which uses the concepts of Experts and Novices to create fine-grained recommendations that focus on being novel, while being kept relevant. Experts and Novices are defined using pre-made clusters of similar items, and the distribution of users' ratings among these clusters. Thus, in order to generate recommendations, the experts are found dynamically depending on the seed items of the novice. The proposed recommender system was built using the MovieLens 1 M dataset, and evaluated with novelty metrics. Results show that the proposed system outperforms matrix factorization methods according to discovery-based novelty metrics, and can be a solution to popularity bias and the cold-start problem, while still retaining collaborative filtering.

• 방송공학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.569-577
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• 2014

2009년 영화 "아바타"의 막대한 성공으로 인해 양안식 입체 영화와 TV가 주목을 받고 있다. 또한 2014년에 개봉한 "로보캅 3"와 "트랜스포머 4"와 같은 대다수의 입체 영화와 컨텐츠는 실제로 촬영한 영상과 가상으로 만들어진 영상을 합성하여 만들어진다. 그러나 양안식 입체 영화는 두 대의 카메라를 리그라고 불리는 장치에 연결하여 조정과 촬영에 많은 노력과 비용이 들어가는 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템으로 촬영되게 된다. 이러한 문제는 아바타와 같은 성공적인 양안식 입체 영화 촬영을 어렵게 한다. 본 논문은 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템이 가지고 있는 문제점을 분석하고, 문제의 해결방법으로 새로 고안된 단일렌즈 양안식 입체 영상 카메라 시스템을 제안한다. 이 시스템은 하나의 광축을 두 영상이 지나가도 서로 섞이거나 간섭을 일으키지 않게 시간적으로 혹은 공간적으로 분리하는 기술을 바탕으로 만들어진다. 위의 시스템은 기존의 양안식 입체 영상 리그 카메라 시스템보다 조정과 촬영이 간단하고, 기하학적 왜곡이 적기 때문에 보기 편안한 입체 영상을 촬영할 수 있다. 본 논문은 단일렌즈 양안식 카메라 시스템 중 회전하는 셔터를 사용한 시스템을 설명하고, 실제로 얼마나 왜곡이 적은지 실험한다. 또한 앞으로 더 좋은 결과를 가져올 향상된 단일렌즈 양안식 입체 영상 카메라 시스템에 대하여 논의한다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.27-31
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• 2009

본 연구는 웹상에서 거래되는 아이템을 고객에게 추천하는 추천시스템에서 추천대상 고객의 정보와 이웃 고객의 정보를 이용한 협력적 필터링 추천기법에서 선호도 예측을 위해 필요한 이웃의 수가 선호도 예측 정확도에 영향을 주고 있음을 제시하고 이를 이용한 선호도 예측치의 보정 방법에 대하여 제안한다. 본 연구의 제안을 위하여 이웃 기반의 협력적 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘을 이용하여 MovieLens 1 million dataset에 대하여 선호도 예측 정확도를 분석하고 분석결과를 토대로 개별 선호도 예측에 소요된 이웃의 수와 예측 정확도의 관계를 분석하였다. 분석결과를 이용하여 이웃 수에 따라 선호도 예측 결과를 다수의 집단으로 구분하여 각 집단에서 이웃의 수를 이용한 선호도 예측 정확도 향상에 대한 방법을 제안한다. 본 연구의 제안을 통하여 기존 선호도 예측 알고리즘으로 생성된 예측 결과에 선호도 예측 과정에서 부가적으로 발생한 정보를 추가하여 최종 예측 결과를 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(B)
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• pp.216-219
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• 2011

인터넷 기술이 빠르게 발전하고 변화하여 현재는 많은 수의 컨텐츠와 프로그램 채널이 IP 네트워크를 통해 제공되면서 컨텐츠 서비스 사업자들은 좀 더 향상된 추천시스템이 필요하게 되었다. 그리고 사용자 참여중심의 인터넷 환경인 Web 2.0 시대가 도래하면서 사용자가 직접 생성한 정보들을 활용하는 다양한 연구가 진행되고 있다. 본 논문에서는 타겟 아이템에 대해 인터넷 상에 수많은 사용자들이 생성한 정보들을 ConceptNet을 활용하여 감정벡터를 추출하고 장르별로 분류하는 방법을 결합한 새로운 형태의 영화 추천시스템을 제안한다. 공개용 영화 데이터인 MovieLens 데이터 셋을 이용하여 실험하였고 성능평가는 RMSE 방법과 다양한 추천평가방법으로 기존 협업 필터링 추천시스템과 비교하였으며 실험 결과 기존방식보다 향상된 성능을 보였다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2011년도 추계학술대회
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• pp.131-132
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• 2011

수리학적인 모형실험을 이용하여 플로팅 구조물의 변위를 영상기반으로 관측할 수 있다. 디지털 캠코더 파일로부터 취득된 영상에 프레임 영상 추출, 특징점 추출 및 정합을 수행하였다. 정확한 결과 산출을 위하여 향후 개선된 실험환경에서 동영상 취득을 수행할 예정이다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.336-343
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• 2017

We propose a real time personalized recommendation algorithm on the mobile device. We use a unified collaborative filtering with reduced data. We use Fuzzy C-means clustering to obtain the reduced data and Konohen SOM is applied to get initial values of the cluster centers. The proposed algorithm overcomes data sparsity since it extends data to the similar users and similar items. Also, it enables real time service on the mobile device since it reduces computing time by data clustering. Applying the suggested algorithm to the MovieLens data, we show that the suggested algorithm has reasonable performance in comparison with collaborative filtering. We developed Android-based smart-phone application, which recommends restaurants with coupons and restaurant information.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2006년도 가을 학술발표논문집 Vol.33 No.2 (B)
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• pp.169-173
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• 2006

유비쿼터스 상거래에서 사용자가 정보를 효율적으로 이용할 수 있도록 제어하고 필터링하는 일을 도와주는 개인화된 추천 시스템이 등장하였다. 더 나아가서는 사용자가 원하는 아이템을 예측하고 추천해주며, 이를 위해 협력적 필터링 기술을 적용하고 있다. 이는 사용자의 성향에 맞는 아이템을 예측하고 추천하기 위하여 비슷한 선호도를 가지는 사용자들 간의 유사도 가중치를 계산한다. 본 논문에서는 속성정보에 대한 사용자의 선호도를 고려하지 않은 문제점을 개선하기 위해서 속성정보를 이용한 연관 사용자의 선호도를 협력적 필터링 기술에 반영함으로써 추천의 정확도를 높이고자 한다. 그리고 협력적 필터링의 {연관 사용자-아이템} 행렬에서 사용자들 간의 연관 관계를 유지하면서 차원 수를 감소시키기 위해 ARHP 알고리즘을 이용하여 연관 사용자 군집을 한다. 제안된 방법의 성능 평가를 하기 위해 사용자가 아이템에 대해서 평가한 MovieLens 데이터 집합을 대상으로 평가되었으며, 기존의 Nearest Neighbor Model과 K-Means 군집보다 그 성능이 우수함을 보인다.

• Management Science and Financial Engineering
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• 제11권3호
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• pp.137-153
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• 2005

Collaborative filtering-based recommendation systems make personalized recommendations based on users' ratings on products. Recommender systems must collect sufficient rating information from users to provide relevant recommendations because less user rating information results in poorer performance of recommender systems. To learn about new users, recommendation systems must first present users with an initial item list. In this study, we designed and analyzed seven selection strategies including the popularity, favorite, clustering, genre, and entropy methods. We investigated how these strategies performed using MovieLens, a public dataset. While the favorite and popularity methods tended to produce the highest average score and greatest average number of ratings, respectively, a hybrid of both favorite and popularity methods or a hybrid of demographic, favorite, and popularity methods also performed within acceptable ranges for both rating scores and numbers of ratings.

• 정보저장시스템학회:학술대회논문집
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• 정보저장시스템학회 2005년도 추계학술대회 논문집
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• pp.217-221
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• 2005

Nowadays, HD(High Definition) broadcasting is popular all over the world. Many people want to record the HD level contents. BD(Blu-ray Disc) is developed to satisfy the needs. BD player for home movie system was manufactured already. ODD maker will produce BD Drive for PC(Personal Computer) within few months. Backward Compatibility is very important point in BD Drive. Until now, two OL(Object Lens), two optical pickup and two deck system are proposed. We suggest Single OL system in this paper. Single OL is composed of two optical parts and it's weight is heavy. We introduce the magnetic circuit composed of two 3-Pole magnets. In Spite of heavy OL, We achieve the New Actuator which has high performance.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제16권1호
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• pp.97-113
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• 2009

Collaborative filtering(CF) has been a very successful approach for building recommender system, but its widespread use has exposed to some well-known problems including sparsity and scalability problems. In order to mitigate these problems, we propose two novel models for improving the typical CF algorithm, whose names are ISCF(Item-Selected CF) and USCF(User-Selected CF). The modified models of the conventional CF method that condense the original dataset by reducing a dimension of items or users in the user-item matrix may improve the prediction accuracy as well as the efficiency of the conventional CF algorithm. As a tool to optimize the reduction of a user-item matrix, our study proposes genetic algorithms. We believe that our approach may relieve the sparsity and scalability problems. To validate the applicability of ISCF and USCF, we applied them to the MovieLens dataset. Experimental results showed that both the efficiency and the accuracy were enhanced in our proposed models.