본 논문에서는 P2P 네트워크 환경에서 유사한 특성을 가진 다른 노드(node)를 찾아 추천자(recommender) 그룹을 형성하고 유지하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 두 노드의 유사한 특성을 비교하기 위해 본 논문에서는 두 노드의 특성값(characteristic value. 이하 CV)을 이용한 적합도 검사(fitness evaluation)를 사용하여 유사도(similarity)를 확인한다. 유사도의 크기가 작을수록 두 노드는 매우 유사한 특성을 가지게 된다. 또한, 본 논문에서 제안하는 GORGFM(Globally Optimal Recommender Group Formation and Maintenance) 알고리즘은 최단 기간 내에 최적의 추천자 그룹을 형성하고 사용자의 선호도 변화에 대응할 수 있는 알고리즘이다. GORGFM 알고리즘을 평가하기 위해 본 논문에서는 매칭율(matching rate)과 얼마나 빠르고 정확하게 추천자 그룹을 형성하는가에 대해 시뮬레이션 한다. GORGFM 알고리즘은 네트워크에서뿐만 아니라 인터넷상에서 컨텐츠(contents) 검색 등과 같이 적합도 함수(fitness function)를 이용할 수 있는 모든 시스템에 적용할 수 있다.
International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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제12권1호
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pp.111-115
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2020
In this paper, I proposed an effective technique for accurately predicting pixel values using edge components. Adjacent pixel values are similar to each other. That is, generally, similarity exists between adjacent pixels in an image. In the proposed algorithm, edge components are detected using the surrounding pixels in the first step, and pixel values are estimated using the edge components in the second step. Therefore, the prediction accuracy of the pixel value is improved and the prediction error is reduced. Pixel value prediction is a necessary technique for various applications such as image magnification and confidential data concealment. Experimental results show that the proposed method has higher prediction accuracy and fewer prediction error. Therefore, the proposed technique can be effectively used for applications such as image magnification and confidential data concealment.
In this paper, we propose a method to measure document similarity. First, we have exploited single-term method that extracts nouns by using a lexical analyzer as a preprocessing step to match one index to one noun. In spite of irrelevance between documents, possibility of increasing document similarity is high with this method. For this reason, a term-phrase method has been reported. This method constructs co-occurrence between two words as an index to measure document similarity. In this paper, we tried another method that combine these two methods to compensate the problems in these two methods. Six types of features are extracted from two input documents, and they are fed into a neural network to calculate the final value of document similarity. Reliability of our method has been proved by an experiment of document retrieval.
최근 들어, 인터넷에서 자주 사용되는 XML 문서들에 대한 접근, 질의와 관리를 위한 효율적인 기법들이 연구 되어 왔다. 이 논문에서, 우리는 XML 문서를 효율적으로 군집화하기 위해 부모-자식 행렬 기법을 제안한다. 부모-자식 행렬은 XML 문서의 내용과 구조의 특징들을 분석한다. 부모-자식 행렬의 각 셀은 XML 트리 노드의 값이거나, 트리에서 부모-자식 관계가 존재할 때의 자식 노드의 값이 된다. 따라서 두 XML 문서의 유사도는 대응하는 부모-자식 행렬들의 유사도로 측정된다. 실험을 통해 우리가 제안하는 기법이 좋은 결과를 냄을 보였다.
IT consulting is becoming a norm rather than exception in this age of smart work and information revolution. As IT consulting is one of the knowledge intensive services requiring high credence on both sides, maintaining a good trustful relationship is critical in sustenance of strategic partnership between business firms and IT service firms. Trust is known to be one of the salient constructs in service relationships. In this study, building from the social psychology literature, trust is conceptualized as two dimensions : cognitive and affective trust. Using two dimensions of trust as mediators, a research model is constructed for IT consulting specific context : relationship continuance intention as the dependent construct while expertise, service performance, reputation, relationship satisfaction and value similarity as antecedents of cognitive and affective trust. 145 data points were collected through a survey of IT service client project managers retrospectively asking their experience with IT consultants. Findings suggest that cognitive trust is associated with perceived level of expertise and service performance while affective trust with relationship satisfaction and value similarity, respectively. Interestingly, the paths from reputation are found to be statistically insignificant towards both dimensions of trust, indicating IT service context would be more practically outcome oriented than any other professional service context. Also, cognitive trust seems to maintain stronger influence on relationship continuance intention as anticipated. Implications and limitations are discussed at the end.
가리비류 4종 - 큰가리비(Patinopecten yessoenensis), 주문진가리비(Chlamys swifti), 비단가리비(Chlamys ferreri ferreri), 해가리비(Amusium japonicum japonicum) -을 한국 5개 지역에서 채집하였고 중국산 비단가리비를 시장에서 구입하여 실험에 사용하였다. 총 7개 동위요소에 대한 starch gel 전기영동을 실시한 결과, 8개 유전자가 관찰되었다. 유전적 유사도는 비단가리비 3집단이 가장 가까운 관계를 보였고, 주문진가리비와 큰가리바가 유전적으로 서로 가까운 그룹으로 분류되었다. 이 그룹과 비단가리비가 0.595의 유사도를 보였으며 해가리비가 나머지 3종과는 유사도가 0.541로 가장 멀었다.
단어 사이의 의미적 유사성은 많은 분야에 적용 될 수 있다. 예를 들면 컴퓨터 언어학, 인공지능, 정보처리 분야이다. 본 논문에서 우리는 단어 사이의 의미적 유사성을 측정하는 문서 내의 단어 가중치 적용 방법을 제시한다. 이 방법은 워드넷의 간선의 거리와 깊이를 고려한다. 그리고 문서 내의 정보를 기반으로 단어 사이의 의미적 유사성을 구한다. 문서 내의 정보는 단어의 빈도수와 단어의 의미 빈도수를 사용한다. 문서 내에서 단어 마다 단어 빈도수와 의미 빈도수를 통해 각 단어의 가중치를 구한다. 본 방법은 단어 사이의 거리, 깊이, 그리고 문서 내의 단어 가중치 3가지를 혼합한 유사도 측정 방법이다. 실험을 통하여 기존의 다른 방법과 성능을 비교하였다. 그 결과 기존 방법에 대비하여 성능의 향상을 가져왔다. 이를 통해 문서 내에서 단어의 가중치를 문서 마다 구할 수 있다. 단순한 최단거리 기반의 방법들과 깊이를 고려한 기존의 방법들은, 정보에 대한 특성을 제대로 표현하지 못했거나 다른 정보를 제대로 융합하지 못했다. 본 논문에서는 최단거리와 깊이 그리고 문서 내에서 단어의 정보량까지 고려하였고, 성능의 개선을 보였다.
협력 필터링 기반의 추천시스템에서 유사도 측정은 시스템의 성능에 큰 영향을 미치는데, 이는 유사한 다른 사용자들로부터 항목을 추천받기 때문이다. 본 연구에서는 전통적인 유사도 측정 방법의 가장 큰 문제인 데이터 희소성을 극복하기 위해, 기존의 유사도 측정값과 공통평가항목수의 반영값을 최적으로 결합하는 새로운 유사도 측정방식을 제안한다. 제안 방식의 성능 평가를 위해 다양한 조건으로 실험한 결과 기존 방식들보다 우수한 예측 정확도를 나타냈으며, 구체적으로 전통적인 피어슨 상관보다 최대 약 7%, 코사인 유사도보다는 최대 약 4% 향상된 결과를 보였다.
기존의 트리 비교에 관한 연구는 대부분 노드에 가중치가 있거나 레이블이 있는 트리(장식이 있는 트리)에 대해서 연구되었다. 그러나 본 연구에서는 장식이 없는 서로 다른 두개의 트리를 비교하여 유사도를 평가하는 알고리즘을 제시하고 구현한다. 본 시스템에서 제시한 트리 유사도 평가 알고리즘은 비교할 두 개의 트리를 언파서에 의해 노드 스트링으로 변환된 후, 유사도 알고리즘에 의해서 평가되며, 0.0-1.0 사이의 유사 값을 돌려준다. 본 논문의 실험 부분에서는 여러 형태의 트리를 비교 분석하였으며, 두 트리 사이에 일치되는 노드와 불일치 되는 노드를 시각적으로 표현하였다. 본 연구를 활용하면, 특정한 프로그램이나 문서의 유사도 및 중복 코드 발견 등에 활용할 수가 있다.
강원도 가리산 일대 천연활엽수림을 대상으로 산림의 구조적 변화에 영향을 미칠 것으로 고려되는 지형적 위치와 사면방위에 따라 군집을 분류하고, 표본구 조사법에 의하여 군집 구조적 속성을 분석, 비교한 결과는 다음과 같다. 1. 계곡지역을 제외한 산복과 능선지역의 상층임관에서는 신갈나무의 세력이 가장 높게 나타났으나, 계곡지역에서 가장 높은 상대우점도를 보이는 가래나무, 능선지역에서만 높은 세력을 보이는 소나무 등에 의해 지형적 위치별 산림군집간 수종구성의 차이가 큰 것으로 파악되었다. 모든 사면방위 산림군집에서는 신갈나무가 가장 높은 상대우점도를 보이고 있으며, 공통적인 우점종들이 많이 나타나고 있어 지형적 위치별 산림군집들에 비해 수종구성의 변이가 크지 않은 것으로 파악되었다. 2. 상층임관에서는 산복지역의 종다양도가 1.96으로 가장 높았으나, 중층과 하층임관에서는 계곡지역의 종다양도가 각각 2.66, 2.77로 가장 높게 나타났다. 능선지역은 낮은 종풍부성과 균재성에 의해 모든 수관층에서 종다양도가 낮은 것으로 파악되었다. 사면방위에 따라서는 북동지역이 모든 수관층에서 가장 높은 것으로 파악되었으며, 군집간 종다양도의 변이 역시 지형적 위치별 산림군집이 사면방위 군집에 비해 큰 것으로 나타났다 3. 지형적 위치별 산림군집간 유사도는 산복과 능선지역이 가장 높게, 계독과 능선지역이 가장 낮게 산출되었으나, 전반적으로 유사도 수치가 낮아 산림군집간에는 구조적 차이가 큰 것으로 파악되었다. 반면에, 사면방위별 산림군집들은 전체 산림지역과의 유사도 뿐만 아니라 상호간의 군집간 유사도가 높은 것으로 파악되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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