• 제목/요약/키워드: Performance rating

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RFM기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템의 개발 (Development of Personalized Recommendation System using RFM method and k-means Clustering)

  • 조영성;구미숙;류근호
    • 한국컴퓨터정보학회논문지
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    • 제17권6호
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    • pp.163-172
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    • 2012
  • 기존 추천시스템의 명시적((Explicit) 협력 필터링 방법은 실용화 되었으나 정확한 아이템의 속성이 반영되지 않는 문제와 희박성과 확장성 문제가 여전히 남아 있다. 본 논문에서는 실시간성과 민첩성이 요구되는 유비쿼터스 상거래에서 고객에게 번거로운 질의 응답 과정이 없이 묵시적인(Implicit) 방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기법과 k-means 기법을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 추출하기 위해서 고객데이터와 구매이력 데이터를 기반으로 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 k-means 클러스터링을 이용한다. 제안 방법으로 추천의 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하도록 고객정보의 속성 변수의 특징 벡터가 적용된 클러스터링 작업과 군집내의 아이템 카테고리 선호도 계산 작업의 전처리를 수행한다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.

Development of Management Guidelines and Procedure for Anthropometric Suitability Assessment: Control Room Design Factors in Nuclear Power Plants

  • Lee, Kyung-Sun;Lee, Yong-Hee
    • 대한인간공학회지
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    • 제34권1호
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    • pp.29-43
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    • 2015
  • Objective: The aim of this study is to develop management guidelines and a procedure for an anthropometric suitability assessment of the main control room (MCR) in nuclear power plants (NPPs). Background: The condition of the MCR should be suitable for the work crews in NPPs. The suitability of the MCR depends closely on the anthropometric dimensions and ergonomic factors of the users. In particular, the MCR workspace design in NPPs is important due to the close relationship with operating crews and their work failures. Many documents and criteria have recommended that anthropometry dimensions and their studies are one of the foremost processes of the MCR design in NPPs. If these factors are not properly considered, users can feel burdened about their work and the human errors that might occur. Method: The procedure for the anthropometric suitability assessment consists of 5 phases: 1) selection of the anthropometric suitability evaluation dimensions, 2) establishment of a measurement method according to the evaluation dimensions, 3) establishment of criteria for suitability evaluation dimensions, 4) establishment of rating scale and improvement methods according to the evaluation dimensions, and 5) assessment of the final grade for evaluation dimensions. The management guidelines for an anthropometric suitability assessment were completed using 10 factors: 1) director, 2) subject, 3) evaluation period, 4) measurement method and criteria, 5) selection of equipment, 6) measurement and evaluation, 7) suitability evaluation, 8) data sharing, 9) data storage, and 10) management according to the suitability grade. Results: We propose a set of 17 anthropometric dimensions for the size, cognition/perception action/behavior, and their relationships with human errors regarding the MCR design variables through a case study. The 17 selected dimensions are height, sitting height, eye height from floor, eye height above seat, arm length, functional reach, extended functional reach, radius reach, visual field, peripheral perception, hyperopia/myopia/astigmatism, color blindness, auditory acuity, finger dexterity, hand function, body angle, and manual muscle test. We proposed criteria on these 17 anthropometric dimensions for a suitability evaluation and suggested an improvement method according to the evaluation dimensions. Conclusion: The results of this study can improve the human performance of the crew in an MCR. These management guidelines and a procedure for an anthropometric suitability assessment will be able to prevent human errors due to inadequate anthropometric dimensions. Application: The proposed set of anthropometric dimensions can be integrated into a managerial index for the anthropometric suitability of the operating crews for more careful countermeasures to human errors in NPPs.

정보 엔트로피에 의한 RC 교량 상판의 상태속성 및 등급 영향 구조 분석 (The State Attribute and Grade Influence Structure for the RC Bridge Deck Slabs by Information Entropy)

  • 황진하;박종회;안승수
    • 한국전산구조공학회논문집
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    • 제23권1호
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    • pp.61-71
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    • 2010
  • 기 수행된 1, 2종 교량에 관한 정밀안전진단 등의 많은 사례를 분석해 보면, 실제로 많은 경우 외관상태가 교량의 대표등급 결정에 지배적인 요인이 되는 것을 볼 수 있다. 본 연구는 기 시행된 점검 및 진단 자료를 학습사례집합으로 인공지능 분야의 귀납적 학습법을 활용하여 철근 콘크리트 교량 바닥판의 상태평가를 지배하는 상태속성들의 교량등급에 대한 계층적 영향도와 구조적 연관성을 분석하였다. 이는 세부적으로 목표속성은 평가등급으로, 평가속성은 1방향균열, 2방향균열, 백태, 박락 및 층분리, 재료분리 등 7가지로 구성하고, 엔트로피 분석을 통해 주요 속성의 정보량, 정보기대값 및 정보 이득을 산정하고 범주별 상태 등급 분포를 분석하였다. 이를 위해 본 논문은 먼저 6개 교량에 대한 안전진단보고서를 토대로 상태등급 평가 과정에서 각 속성이 미치는 간접적 영향을 개관하고 정보공학적 분석의 동기를 부여하였다. 아울러 본 연구는 정보 변별력에 대한 순서로 평가를 지배하는 주 속성 및 조건별 하위 속성 연관성을 의사결정트리 형태로 나타내어 계층적 영향 및 속성간의 구조적 연관성을 보임으로써 손상에 대한 이해도를 높이고 차후 상태평가를 위한 합리적 접근을 지원할 수 있도록 하였다.

경험적 토사유실모형에서 SDR의 적정성 검토 (The Review of Optimum Level of SDR in Empirical Soil Erosion Model)

  • 이근상;박진혁;이을래;황의호;채효석
    • 한국수자원학회:학술대회논문집
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    • 한국수자원학회 2010년도 학술발표회
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    • pp.774-778
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    • 2010
  • 상류에서 유입된 토사는 지표수를 오염시키고 때때로 퇴적이 발생시 심각한 문제들을 야기하게 된다. 본 연구에서는 GIS 기반의 경험적 토사유실모형을 통해 모의된 토사유실량과 관측된 유사량 자료를 이용하여 유사전달률 자료를 구축하였다. 모의된 토사유실량과 관측된 유사량과의 관계를 분석한 결과, 강우량에 의한 결정계수는 동향과 천천에 대해 각각 0.427과 0.667인 반면, 강우 강도에 의한 결정계수는 0.873과 0.927로 높게 나타났다. 자료의 검보정을 위해 2002-2005년도(보정)와 2006-2008년도(검증) 자료로 분류한 후 USLE 모형과 관측된 유사량을 이용하여 SDR을 계산하였다. 동향과 천천유역의 강우량에 의한 SDR의 평균은 각각 6.273과 3.353인 반면 강우강도에 의한 SDR의 평균은 4.799와 2.874로 낮게 나타났으며, 표준편차는 강우량의 3.746과 2.090에 비해 강우강도가 0.930과 0.407로 낮게 나타났다. 따라서 토사유실 모델링시 강우량에 의한 방법보다는 강우강도에 의한 SDR 추정값을 사용하는 것이 더 바람직함을 보여준다.

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선호도 재계산을 위한 연관 사용자 군집 분석과 Representative Attribute -Neighborhood를 이용한 협력적 필터링 시스템의 성능향상 (Performance Improvement of Collaborative Filtering System Using Associative User′s Clustering Analysis for the Recalculation of Preference and Representative Attribute-Neighborhood)

  • 정경용;김진수;김태용;이정현
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제10B권3호
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    • pp.287-296
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    • 2003
  • 추천 시스템에 있어서 협력적 필터링 기술은 많은 연구가 되고 있다. 그러나 협력적 필터링 기술을 이용한 추천 시스템은 초기 평가 문제와 희박성 문제가 발생한다. 이를 해결하기 위해서 본 논문에서는 선호도 재 계산을 위한 연관 사용자 군집과 베이지안 추정치를 이용한 사용자 선호도 예측 방법을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서 아이템의 속성을 고려하지 않는 단점을 보완하기 위해서 선호도에 가장 크게 영향을 미치는 대표 장르를 추출하여 유사한 이웃을 찾아 낼 때 예측에 이용하는 Representative Attribute-Neighborhood 방법을 사용한다. 협력적 필터링의 알고리즘에 군집 아이템 백터 내의 특정 아이템의 선호도를 재계산 하기 위한 연관 사용자 군집 분석을 적용하여 성능 향상을 하였다. 또 초기 평가 문제와 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집한다. 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법은 기존의 방법보다 높은 성능을 나타냄을 보인다.

신규 사용자 추천 성능 향상을 위한 가중치 기반 기법 (Weight Based Technique For Improvement Of New User Recommendation Performance)

  • 조성훈;이무훈;김정석;김봉회;최의인
    • 정보처리학회논문지D
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    • 제16D권2호
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    • pp.273-280
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    • 2009
  • 오늘날 컴퓨팅 환경의 진보와 웹의 이용이 활발해짐에 따라 오프라인에서 이루어졌던 있었던 많은 서비스들과 상품의 제공이 웹에서 이루어지고 있다. 이러한 웹 기반 서비스 및 상품은 개인에 적합하게 취사선택되어 제공되는 추세이다. 이렇듯 개인에 적합한 서비스 및 상품의 선택과 제공을 위한 패러다임을 개인화(personalization)라 한다. 개인화된 서비스 및 상품의 제공을 위한 분야로서 연구된 것이 추천(recommendation)이다. 그러나 이러한 추천 기법들은 신규 사용자에게 적합한 추천을 제공하지 못하는 문제와 사용자의 상품에 대한 평점에만 의존하여 추천을 생성한다는 계산 공간에서의 제약 사항을 가지고 있다. 두 문제 모두 추천 분야에서 지속적인 관심을 보이는 분야로서 신규사용자 추천 문제의 경우는 신규 사용자의 평점이 없기 때문에 유사 사용자들을 분류할 수 없음에 기인한다. 그리고 추천 공간 제약에 따른 문제는 추천 차원의 추가에 따른 처리 비용이 급격히 증가한다는 문제를 가지고 있기 때문에 쉽게 접근하기 어렵다. 따라서 본 논문에서는 신규사용자 추천 향상을 위한 기법과 평점 예측 시 예측에 대한 가중치를 적용하는 기법을 제안한다.

척수손상 흰 쥐의 운동기능 회복에 미치는 손상부위 직접자극을 통한 기능적 자기자극치료 효과 (The Effect of Direct Functional Magnetic Stimulation of the Lesion on Functional Motor Recovery in Spinal Cord Injured Rat)

  • 조윤우;김수정;박해운;서정민;황세진;장성호;이동규;안상호
    • The Journal of Korean Physical Therapy
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    • 제23권1호
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    • pp.53-58
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    • 2011
  • Purpose: The purpose of this study was to determine the effect of direct functional magnetic stimulation (FMS) of affected spinal cord on motor recovery following spinal cord injury in rats. Methods: After a contusion injury at the spinal level T9 using an NYU Impactor, functional magnetic stimulation was delivered by a magnetic stimulator through a round prototype coil (7 cm in diameter). Stimulation parameters were set as follows: repetition rate = 50 Hz (stimulus intensity 100% = 0.18 T), stimulation time = 20 min. Functional magnetic stimulation was administered twice a day, 5 days per week for 8 weeks starting 4 days after spinal cord injury. Functional magnetic stimulationwas delivered directly to the affected spinal cord. Outcomes of locomotor performance were assessed by the Basso Beattie Bresnahan (BBB) locomotor rating scale and by an inclined plane test weekly for 8 weeks. Results: In the BBB test, hindlimb motor function in the Functional magnetic stimulation group improved significantly more compared to the control group at 3, 4, 6, 7, and 8 weeks (p<0.05). In the inclined plane test, the angle of the plane in the functional magnetic stimulation group increased significantly more compared to the control group at 4, 5, 7, and 8 weeks (p<0.05). Conclusion: Our results demonstrate that direct Functional magnetic stimulation of the lesional site may have beneficial effects on motor improvement after spinal cord injury.

Unstable Pathologic Vertebral Fractures in Multiple Myeloma : Propensity Score Matched Cohort Study between Reconstructive Surgery with Adjuvant Radiotherapy and Radiotherapy Alone

  • Park, Hyung-Youl;Kim, Young-Hoon;Ahn, Joo-Hyun;Ha, Kee-Yong;Kim, Sang-Il;Jung, Jae-Woong
    • Journal of Korean Neurosurgical Society
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    • 제65권2호
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    • pp.287-296
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    • 2022
  • Objective : Although radiotherapy (RT) is recommended for multiple myeloma (MM) involving spine, the treatment of choice between reconstructive surgery with RT and RT alone for pathologic vertebral fractures (PVFs) associated with structural instability or neurologic compromises remains controversial. The purpose of this study was to evaluate the clinical efficacies of reconstructive surgery with adjuvant RT for treatment of MM with PVFs by comparing with matched cohorts treated with RT alone. Methods : Twenty-eight patients underwent reconstructive surgery followed by RT between 2008 and 2015 in a single institution, for management of PVFs associated with structural instability of the spine and/or neurologic compromises (group I). Twenty-eight patients were treated with RT alone (group II) after propensity score matching in a 1-to-1 format based on instability of the spine, as well as age and performance. Clinical outcomes including the overall survival rates, duration of independent ambulation, neurological status, and numeric rating scale (NRS) for back pain were compared. Results : Clinical and radiological features before treatment were similar in both groups. The median survival period was similar between the two groups. However, the mean duration of independent ambulation was significantly longer in group I (88.8 months; 95% confidence interval [CI], 66.0-111.5) than in group II (39.4 months; 95% CI, 25.2-53.6) (log rank test; p=0.022). Deterioration of Frankel grade (21.4% vs. 60.7%, p=0.024) and NRS for back pain (2.7±2.2 vs. 5.0±2.7, p=0.000) at the last follow-up were higher in the group II. Treatment-related complications were similar in both groups. Conclusion : In patients with unstable PVFs due to MM, reconstructive surgery may yield superior clinical outcomes compared with RT alone in maintaining independent ambulation and neurological status, as well as pain control despite similar median survival and complications.

퍼지 종합 평가를 활용한 노인 친화형 공원 만족도 분석 (The Satisfaction Analysis of Senior-Friendly Park Using Fuzzy Comprehensive Evaluation)

  • 인샤오옌;정태열
    • 한국조경학회지
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    • 제50권2호
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    • pp.89-101
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    • 2022
  • 본 연구는 중국 대리시의 근린공원인 얼허공원(洱河公園)을 대상으로 공원 내 환경요소들이 노인의 만족도에 미치는 영향 요인을 도출하고 만족도를 분석하여 개선 방안을 제안하고자 한다. 먼저 노인을 대상으로 한 공원 및 외부 공간의 환경 평가와 관련된 선행연구를 통해 평가 지표를 선정하였으며, 설문조사와 요인분석을 실시하여 영향 요인을 도출하였다. 다음으로 노인들의 만족도를 알아보기 위해 퍼지 종합 평가를 실시하였으며, 개선 방안을 제시하기 위한 중요도와 성취도분석(IPA) 을 수행하였다. 연구 결과를 살펴보면, 요인분석을 통해 공원 환경요소들을 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성, 자연쾌적성, 도로편의성 4가지로 유형화하였다. 이를 바탕으로 얼허공원 환경요소에 대한 전체 만족도 등급은 만족과 보통 사이로, 자연쾌적성의 등급은 만족이고 시설적합성 및 쾌적성, 이용편의성 및 안전성의 등급은 보통으로, 도로편의성의 등급은 만족에 가깝게 나타났다. IPA 분석 결과 중요도는 높지만 만족도가 낮아 중점 개선이 필요한 항목은 휴게시설의 적절성, 편익시설의 적절성, 시설의 관리 상태, 진입의 안전성, 조명시설로 분석되었다. 본 연구의 결과는 향후 노인 친화형 공원을 신설하거나 재정비할 때 활용 가능한 기초자료를 제공하여 만족도를 높이고자 하는데 의의가 있다.

딥러닝 기반 온라인 리뷰를 활용한 추천 모델 개발: 레스토랑 산업을 중심으로 (Developing a deep learning-based recommendation model using online reviews for predicting consumer preferences: Evidence from the restaurant industry)

  • 김동언;장동수;엄금철;이가은
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.31-49
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    • 2023
  • 레스토랑 산업의 성장과 함께 레스토랑 오프라인 매장 수는 점차 증가하지만, 소비자는 자신의 선호도에 적합한 레스토랑을 선택하는 데 어려움을 경험하고 있다. 따라서 소비자의 선호도에 맞는 레스토랑을 추천하는 개인화된 추천 서비스의 필요성이 대두하고 있다. 기존 연구에서는 설문조사 및 평점 정보를 활용하여 소비자 선호도를 조사했으나, 이는 소비자의 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하는데 어려움이 존재한다. 이러한 배경하에 온라인 리뷰는 방문 동기, 음식 평가 등 레스토랑에 대한 소비자 구체적인 선호도를 효과적으로 반영하기 때문에 필수적인 정보이다. 한편, 일부 연구에서는 리뷰 텍스트에 전통적인 기계학습 기법을 적용하여 소비자의 선호도를 측정하였다. 그러나 이러한 접근 방식은 주변 단어나 맥락을 고려하지 못하는 한계점이 존재한다. 따라서 본 연구는 딥러닝을 효과적으로 활용하여 온라인 리뷰에서 소비자의 선호도를 정교하게 추출하는 리뷰 텍스트 기반 레스토랑 추천 모델을 제안한다. 본 연구에서 제안된 모델은 추출된 높은 수준의 의미론적 표현과 소비자-레스토랑 상호작용을 연결하여 소비자의 선호도를 정확하고 효과적으로 예측한다. 실험 결과에 따르면 본 연구에서 제안된 추천 모델은 기존 연구에서 제안된 여러 모델에 비해 우수한 추천 성능을 보이는 것으로 나타났다.