• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2009년도 춘계학술대회 미래 IT융합기술 및 전략
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• pp.138-143
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• 2009

본 논문에서는 감성 공간에서 mean shift clustering과 user feedback을 이용하여 영상 검색 결과를 개선하기 위한 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 사용자 인터페이스, 감성 공간 변환, 검색결과 순위 재지정(re-ranking)으로 구성된다. 사용자 인터페이스는 텍스트 형태의 질의 입력과 감성 어휘 선택에 따른 user feedback에 의해 개선된 검색결과를 보인다. 사용된 감성 어휘는 고바야시가 정의한 romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern 등의 8개 어휘를 사용한다. 감성 공간 변환 단계에서는 입력된 질의에 따라 웹 영상 검색 엔진(Yahoo)에 의해 검색된 결과 영상들에 대해 컬러와 패턴정보의 특징을 추출하고, 이를 입력으로 하는 8개의 각 감성별 분류기에 의해 각 영상은 8차원 감성 공간으로의 특징 벡터로 변환된다. 이때 감성 공간으로 변환된 특징 벡터들은 mean shift clustering을 통해 군집화 되고, 그 결과로써 대표 클러스터를 찾게 된다. 검색결과 순위 재지정 단계에서는 user feedback 유무에 따라 대표 클러스터의 평균 벡터와 user feedback에 의해 생성된 사용자 감성 벡터에 의해 검색 결과를 개선할 수 있다. 이때 각 기준에 따라 유사도가 결정되고 검색결과 순위가 재지정 된다 제안된 시스템의 성능을 검증하기 위해 7개의 질의의 각 400장, 총 2,800장에 대한 Yahoo 검색 결과와 제안된 시스템을 개선된 검색 결과를 비교하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.1-8
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• 2023

교차 도메인 추천은 다른 도메인에 있는 관련 사용자 정보 데이터와 아이템 데이터를 공유하는 방법입니다. 주로 사용자 중복이 많은 온라인 쇼핑몰이나 유튜브, 넷플릭스와 같은 멀티미디어 서비스 컨텐츠에서 사용됩니다. K-means 클러스터링을 통해 사용자 데이터와 평점을 기반으로 군집화를 실시하여 임베딩을 생성합니다. 이 결과를 트랜스포머 네트워크를 통해 학습한 후 사용자 만족도를 예측합니다. 그런 다음 트랜스포머 기반 추천 모델을 사용하여 사용자에게 적합한 아이템을 추천합니다. 이 연구를 통해 추천함으로써 더 적은 시간적 비용으로 초기 사용자 문제를 예측하고 사용자들의 만족도를 높일 수 있다는 결과를 실험을 통해 보여주었습니다.

• 한국경영과학회:학술대회논문집
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• 한국경영과학회/대한산업공학회 2003년도 춘계공동학술대회
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• pp.572-579
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• 2003

With the expansion of e-commerce, E-marketplace has become one of the most discussed topics in recent years. Limited theoretical works, however, have been done to optimize the practical use of e-marketplace systems. Other potential issues aside, this research has focused on this problem: 'the participants waste too much time, effort and cost to find out their best partner in B2B marketplace.' To solve this problem, this paper proposes a system which provides the user-company with the automated and customized brokering service. The system proposed in this paper assesses the weight on the priorities of a user-company, runs the two-stage clustering algorithm with self-organizing map and K-means clustering technique. Subsequently, the system shows the clustering result and user guide-line. This system enables B2B marketplace to have more efficiency on transaction with smaller pool of partners to be searched.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제6권9호
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• pp.2086-2097
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• 2012

A terminal-based dynamic clustering algorithm is proposed in a multi-cell scenario, where the user could select the cooperative BSs from the predetermined static base stations (BSs) set based on dynamic channel condition. First, the user transmission rate is derived based on linear precoding and per-cell feedback scheme. Then, the dynamic clustering algorithm can be implemented based on two criteria: (a) the transmission rate should meet the user requirement for quality of service (QoS); (b) the rate increment exceeds the predetermined constant threshold. By adopting random vector quantization (RVQ), the optimized number of cooperative BSs and the corresponding channel conditions are presented respectively. Numerical results are given and show that the performance of the proposed method can improve the system resources utilization effectively.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2002년도 춘계학술대회 논문집
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• pp.330-335
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• 2002

정보검색시스템에서 가장 중요한 것은 사용자의 요구에 부합하는 결과를 도출하는 것이다. 이를 위하여 사용자의 질의와 연관된 모든 문서들을 추출하게 되는데, 이 많은 결과 문서들 중에서 사용자가 원하는 문서는 소수이고, 원하는 문서를 찾는 것도 쉽지 않다. 따라서 적절한 결과 문서를 도출하기 위하여 연관된 문서들끼리 그룹화 시키는 클러스터링 방법이 많이 이용된다. 본 논문에서는 기존의 문서내의 색인어 보다는 그 의미에 기반하여 클러스터링 하였다. 이를 위하여 LSI 모델을 적용하였고, 문서 클러스터링 방법으로 많이 사용하고 있는 K-Means 알고리즘을 이용한 클러스터링과의 차이점을 비교, 분석하였다.

• Journal of applied mathematics & informatics
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• 제41권6호
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• pp.1327-1339
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• 2023

World Wide Web (WWW) use has been increasing recently due to users needing more information. Lately, there has been a growing trend in the document information available to end users through the internet. The web's document search process is essential to find relevant documents for user queries.As the number of general web pages increases, it becomes increasingly challenging for users to find records that are appropriate to their interests. However, using existing Document Information Retrieval (DIR) approaches is time-consuming for large document collections. To alleviate the problem, this novel presents Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) based Density Ant Colony Information Retrieval (DACIR) for user queries based DIR. The proposed first stage is the Term Frequency Weight (TFW) technique to identify the query weightage-based frequency. Based on the weight score, they are grouped and ranked using the proposed Spatial Clustering Ranking Pattern (SCRP) technique. Finally, based on ranking, select the most relevant information retrieves the document using DACIR algorithm.The proposed method outperforms traditional information retrieval methods regarding the quality of returned objects while performing significantly better in run time.

• 정보처리학회논문지C
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• 제10C권7호
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• pp.857-866
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• 2003

사용자 비정상 행위를 탐지하기 위해서 기존의 연구들은 주로 통계적 기법을 이용해 왔다. 그러나 이들 연구들은 주로 사용자의 평균적인 행위를 분석하기 때문에 사용자의 비정상행위가 정확하게 탐지될 수 없다. 본 논문에서는 사용자의 정상행위를 모델링하는 새로운 클러스터링 방법을 제안한다. 클러스터링은 분석 환경에서 임의 개수의 빈발 영역을 식별할 수 있기 때문에 통계적 기법에서의 부정확한 모델링 방법을 개선할 수 있다. 빈발 공통 지식은 트랜잭션 단위로 발생되는 유사 데이터 객체들의 빈도수와 각 트랜잭션에 포함된 유사 데이터 객체들의 반복 비율로 나타낼 수 있다. 이와 더불어, 제안된 방법은 공통 지식을 축약된 프로파일로 유지하는 방법을 설명한다. 따라서 생성된 프로파일을 이용하여 온라인 트랜잭션에서의 비정상 행위를 쉽게 탐지할 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2003년도 가을 학술발표논문집 Vol.30 No.2 (1)
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• pp.10-12
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• 2003

Recommender systems help consumers to find the useful products from the overloaded information. Researchers have developed content-based recommenders, collaborative recommenders, and a few hybrid systems. In this research, we extend the classic collaborative recommenders by clustering method to form a hybrid recommender system. Using the clustering method, we can recommend the products based on not only the user ratings but also other useful information from user profiles or attributes of items. Through our experiments on well-known MovieLens data set, we found that the information provided by the attributes of item on the item-based collaborative filter shows advantage over the information provided by user profiles on the user-based collaborative filter.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3972-3988
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• 2020

Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제5권4호
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• pp.346-353
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• 2011

With the advent of ubiquitous computing, a massive amount of trajectory data has been published and shared in many websites. This type of computing also provides motivation for online mining of trajectory data, to fit user-specific preferences or context (e.g., time of the day). While many trajectory clustering algorithms have been proposed, they have typically focused on offline mining and do not consider the restrictions of the underlying road network and selection conditions representing user contexts. In clear contrast, we study an efficient clustering algorithm for Boolean + Clustering queries using a pre-materialized and summarized data structure. Our experimental results demonstrate the efficiency and effectiveness of our proposed method using real-life trajectory data.