• Smart Structures and Systems
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• 제13권6호
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• pp.901-925
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• 2014

The reliability of a Bridge management System depends on the quality of visual inspection and the reliable estimation of bridge condition rating. However, the current practices of visual inspection have been identified with several limitations, such as: they are time-consuming, provide incomplete information, and their reliance on inspectors' experience. To overcome such limitations, this paper presents an approach of automating the prediction of condition rating for bridges based on digital image analysis. The proposed methodology encompasses image acquisition, development of 3D visualization model, image processing, and condition rating model. Under this method, scaling defect in concrete bridge components is considered as a candidate defect and the guidelines in the Ontario Structure Inspection Manual (OSIM) have been adopted for developing and testing the proposed method. The automated algorithms for scaling depth prediction and mapping of condition ratings are based on training of back propagation neural networks. The result of developed models showed better prediction capability of condition rating over the existing methods such as, Naïve Bayes Classifiers and Bagged Decision Tree.

• Journal of Information Processing Systems
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• 제15권4호
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• pp.724-736
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• 2019

Dynamic thermal rating technology can effectively improve the thermal load capacity of transmission lines. However, its availability is limited by the quantity and high cost of the hardware facilities. This paper proposes a new dynamic thermal rating technology based on global/regional assimilation and prediction system (GRAPES) and geographic information system (GIS). The paper will also explore the method of obtaining any point meteorological data along the transmission line by using GRAPES and GIS, and provide the strategy of extracting and decoding meteorological data. In this paper, the accuracy of numerical weather prediction was verified from the perspective of time and space. Also, the 750-kV transmission line in Shaanxi Province is considered as an example to analyze. The results of the study indicate that dynamic thermal rating based on GRAPES and GIS can fully excavate the line power potential without additional cost on hardware, which saves a lot of investment.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2005년도 공동추계학술대회
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• pp.571-578
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• 2005

Corporate credit rating analysis has drawn a lot of research interests in previous studies, and recent studies have shown that machine learning techniques achieved better performance than traditional statistical ones. This paper applies support vector machines (SVMs) to the corporate credit rating problem in an attempt to suggest a new model with better explanatory power and stability. To serve this purpose, the researcher uses a grid-search technique using 5-fold cross-validation to find out the optimal parameter values of kernel function of SVM. In addition, to evaluate the prediction accuracy of SVM, the researcher compares its performance with those of multiple discriminant analysis (MDA), case-based reasoning (CBR), and three-layer fully connected back-propagation neural networks (BPNs). The experiment results show that SVM outperforms the other methods.

• 응용통계연구
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• 제31권3호
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• pp.367-382
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• 2018

회사채 신용 등급 예측 모형에 대한 연구는 신용 평가 기관이 회사채 신용 등급 평가에 사용될 것이라 예상 되는 여러 재무적 특성 변수들을 기반으로 진행되었으며 선형 회귀 모형(linear regression), 순위 로짓(ordered logit), 순위 프로빗(ordered probit), 서포트 벡터 기계(support vector machine), 랜덤 포레스트(random forest) 등 다양한 모형들을 적용하여 개발되었다. 하지만 기존 연구들에서 고려한 회사채 신용 등급은 연구에 따라 5등급에서 20등급까지 다른 등급 구간을 적용하였으며 분석에 이용된 표본 자료의 기간 및 대상도 상이하여 예측 성능의 공정한 비교에 어려움이 있다. 따라서 본 연구에서는 2013년부터 2017년까지의 회사채 신용 등급 자료와 기존 연구들에서 사용된 재무 지표들을 통합하여 기존에 발표된 예측 모형들을 동일한 자료에 적용하고 예측 성능을 비교하였다. 추가적으로 Elastic-net 벌점화 회귀 모형 및 순위 로짓, 순위 프로빗 모형을 적합하여 LASSO 벌점이 선택됨을 확인하였으며 LASSO 벌점을 고려한 예측 모형이 대응하는 기존의 예측 모형들보다 향상된 성능을 보임을 확인하였다. 본 연구의 수행 결과, 랜덤 포레스트를 이용한 예측 모형이 15등급 기준 검증 자료에서 정확한 등급 예측률이 69.6%로 다른 모형과 비교하여 높은 예측 성능을 나타내었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1467-1477
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• 2011

본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.59-67
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• 2013

본 논문에서는 협업 필터링의 선호도 예측 정확성의 저하를 초래하는 전통적 문제점 중 하나인 데이터 희소성 문제에 강인한 잠재적 속성 선호도 기반 협업 필터링 방법(Latent Attribute Rating-based Collaborative Filtering, LAR_CF)을 제안한다. 기존의 협업 필터링은 객체의 유사성을 판단하기 위한 특징벡터로써 사용자가 명시적으로 평가한 선호도만을 이용하며, 해당 문제 개선을 위해 속성을 사용하는 연구들은 범용적으로 사용하기 어려웠다. 이웃 기반 필터링에 근본을 두는 LAR_CF는 기존의 명시적 선호도와 함께 유사도 평가의 대상이 되는 두 객체의 고유한 속성을 특징벡터로 삼기 때문에 명시적 선호도의 수가 적어서 발생하는 데이터 희소성 문제를 개선하여 선호도 예측 정확도를 향상시키며, 속성의 종류에 구애받지 않고 손쉽게 적용할 수 있는 장점을 가진다. LAR_CF의 유효성 평가를 위해서 MovieLens 100k 데이터세트 및 해당 데이터세트에 사용된 속성정보를 활용하여 일반적 성능 실험과 인공적 데이터 희소성 실험에서 선호도 예측 정확도를 평가한 결과, 제안하는 방법이 데이터 희소 조건에서 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있음을 확인하였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제17권3호
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• pp.721-739
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• 2023

Rating prediction is an important issue in recommender systems, and its accuracy affects the experience of the user and the revenue of the company. Traditional recommender systems use Factorization Machinesfor rating predictions and each feature is selected with the same weight. Thus, there are problems with inaccurate ratings and limited data representation. This study proposes a deep recommendation model based on self-attention Factorization (SAFMR) to solve these problems. This model uses Convolutional Neural Networks to extract features from user and item reviews. The obtained features are fed into self-attention mechanism Factorization Machines, where the self-attention network automatically learns the dependencies of the features and distinguishes the weights of the different features, thereby reducing the prediction error. The model was experimentally evaluated using six classes of dataset. We compared MSE, NDCG and time for several real datasets. The experiment demonstrated that the SAFMR model achieved excellent rating prediction results and recommendation correlations, thereby verifying the effectiveness of the model.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권5호
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• pp.75-82
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• 2023

협력 필터링 시스템에서 추천 리스트의 고객 만족도를 위하여 시스템이 산출하는 항목 평가 예측치는 매우 중요하다. 시간 인지 기반 시스템에서는 사용자들의 평가 시간을 반영하여 예측치를 산출하는데, 대개 과거 평가치일수록 기하급수적으로 낮은 가중치를 부여하였다. 본 연구에서는 평가치에 대한 평가 시간의 영향력이 다양한 요인에 따라 달라지는지 알아 보기 위하여, 사용자의 평가 적극성 정도, 항목의 인기도, 그리고 항목 장르별로 사용자 평가치와 평가 시간의 상관도를 조사하였다. 두 종류의 공개 데이터셋을 활용한 분석 결과, 특히 희소 데이터셋에서 각 요인에 따라 현저히 다른 상관지수 값을 얻었다. 따라서 평가 예측치에 대한 평가 시간의 영향력의 크기는 평가 데이터 밀집도 뿐만 아니라 상기한 여러 가지 요소를 고려하여 다르게 책정되어야 한다는 사실을 확인하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제29권3호
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• pp.145-157
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• 2020

Purpose This study proposed an approach for predicting the efficiency rating of the cultural tourism festivals using DEA and machine learning techniques. The cultural tourism festivals are selected for the best festivals through peer reviews by tourism experts. However, only 10% of the festivals which are held in a year could be evaluated in the view of effectiveness without considering the efficiency of festivals. Design/methodology/approach Efficiency scores were derived from the results of DEA for the prediction of efficiency ratings. This study utilized BCC models to reflect the size effect of festivals and classified the festivals into four ratings according the efficiency scores. Multi-classification method were considered to build the prediction of four ratings for the festivals in this study. We utilized neural networks and SVMs with OAO(one-against-one), OAR(one-against-rest), C&S(crammer & singer) with Korea festival data from 2013 to 2018. Findings The number of total visitors in low efficient rating of DEA is more larger than the number of total visitors in high efficient ratings although the total expenditure of visitors is the highest in the most efficient rating when we analyzed the results of DEA for the characteristics of four ratings. SVM with OAO model showed the most superior performance in accuracy as SVM with OAR model was not trained well because of the imbalanced distribution between efficient rating and the other ratings. Our approach could predict the efficiency of festivals which were not included in the review process of culture tourism festivals without rebuilding DEA models each time. This enables us to manage the festivals efficiently with the proposed machine learning models.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권7호
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• pp.379-385
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• 2013

인터넷에서 고객들에 의해 생성된 평가정보는 해당 상품에 대한 고객별 선호도 정보로도 간주할 수 있기 때문에 개인화 추천을 위한 고객 프로필 생성에 효과적으로 활용될 수 있다. 하지만, 온라인에서의 상품평가는 누구나 작성할 수 있고, 왜곡된 목적으로 가지고 평가 행위를 하는 경우도 많아 평가정보의 신뢰도 편차가 크다. 따라서 본 연구에서는 상품에 부여된 평가정보 자체의 신뢰도를 측정하고 이를 추천시스템의 고객 프로필 생성 과정에 선별적으로 반영하는 방법론을 제안하고자 한다. 몇몇 추천 시스템 관련 연구에서 평가정보 작성자 수준에서 신뢰도를 측정하고 이를 활용하려 했던 것과 달리 본 연구에서는 개별 평가 정보 수준에서 신뢰도를 측정한다. 실험 결과 신뢰도가 일정수준 이상의 신뢰도를 갖는 평가정보만을 선별하여 고객 프로필을 생성할 경우 추천 시스템의 선호도 예측 정확도가 향상되는 것으로 나타났다.