• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.113-127
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• 2016

협업 필터링(Collaborative Filtering)은 유용성과 정교성 면에서 가장 성공적인 추천 알고리즘으로 평가받으며 산업계나 학계에서 많이 활용 및 연구되고 있지만, 기본적으로 사용자들이 평가한 점수에만 기반하여 추천결과를 생성하는 한계점이 있다. 이에 본 연구는 사용자가 상품을 구매할 때 자신이 신뢰하는 타인의 추천을 더 적극적으로 수용할 것이라는 점에 착안하여, 사용자의 평점 외에 사용자 간 신뢰관계를 소셜네트워크분석으로 분석한 결과를 추가로 반영하는 추천 알고리즘들을 제안하였다. 구체적으로 본 연구에서는 소셜네트워크분석에서 네트워크 내의 중심적 위치를 나타내는 척도인 내향 및 외향 중심성을 활용하여 사용자 간 유사도를 산출하는 알고리즘들과 사용자 신뢰 네트워크를 탐색하여 추천 대상이 되는 사용자가 직접 간접적으로 신뢰하는 사용자의 평가점수를 보다 높게 반영하는 알고리즘을 제안한 뒤 그 성능을 비교해 보았다. 실제 데이터에 적용하여 분석한 결과, 사용자 신뢰 네트워크의 내향 중심성 지수를 조건 없이 적용한 경우에는 오히려 정확도의 감소만을 야기하는 것으로 나타났고, 일정 임계치 이상의 외향 중심성을 갖는 사용자에 한해 내향 중심성 지수를 고려한 추천 알고리즘은 전통적인 협업 필터링에 비해 약간의 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 아울러, 사용자 신뢰 네트워크를 기반으로 탐색하는 알고리즘이 가장 우수한 성능을 보이는 것을 알 수 있었으며, 전통적인 협업 필터링과 비교해서도 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제23권2호
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• pp.19-38
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• 2017

본 연구는 사용자 평점 이외에 사용자 간 직접 간접적 신뢰 및 불신 관계 네트워크의 분석 결과를 추가로 반영한 새로운 하이브리드 협업필터링(Collaborative filtering, CF) 추천방법을 제안한다. 구체적으로 사용자 간의 유사도를 계산할 때 사용자 평가점수의 유사성만을 고려하는 기존의 CF와 다르게, 사용자 신뢰 및 불신 관계 데이터의 사회연결망분석 결과를 추가적으로 고려하여 보다 정교하게 사용자 간의 유사도를 산출하였다. 이 때, 사용자 간의 유사도를 재조정하는 접근법으로 특정 이웃 사용자가 신뢰 및 불신 관계 네트워크에서 높은 신뢰(또는 불신)를 받을 때, 추천 대상이 되는 사용자와 해당 이웃 간의 유사도를 확대(강화) 또는 축소(약화)하는 방안을 제안하고, 더 나아가 최적의 유사도 확대 또는 축소의 정도를 결정하기 위해 유전자 알고리즘(genetic algorithm, GA)을 적용하였다. 본 연구에서는 제안 알고리즘의 성능을 검증하기 위해, 특정 상품에 대한 사용자의 평가점수와 신뢰 및 불신 관계를 나타낸 실제 데이터에 추천 알고리즘을 적용하였으며 그 결과, 기존의 CF와 비교했을 때 통계적으로 유의한 수준의 예측 정확도 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다. 또한 신뢰 관계 정보보다는 불신 관계 정보를 반영했을 때 예측 정확도가 더 향상되는 것으로 나타났는데, 이는 사회적인 관계를 추적하고 관리하는 측면에서 사용자 간의 불신 관계에 대해 좀 더 주목해야 할 필요가 있음을 시사한다.

• 한국토양비료학회지
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• 제7권3호
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• pp.185-191
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• 1974

치환성(置換性) Al 함량(含量)에 근거(根據)한 석회소요량결정방법(石灰所要量決定方法)을 우리나라 밭 토양(土壤)에 대(對)하여 검토(檢討)한 목적(目的)으로 실내(室內) 및 Pot시험(試驗)을 실시(實施)하였던 바 그 결과(結果)는 다음과 같다. 1. 공시(供試)된 반토양(土壤)의 pH는 5.0-5.4이었고 치환성(置換性) Al함량(含量)은 1.1~3.0me/100g 범위(範圍)에 있어 경작년도(耕作年度)가 오래된 토양(土壤)일수록 그 함량(含量)은 적었다. 2. 항온(恒溫) 실험결과(實驗結果)에서 광질토양(鑛質土壤)에 있어서는 치환성(置換性) Al의 100% 상당하는 당량(當量)의 중화석회량(中和石灰量) (토양별 소석회량(消石灰量) 범위(範圍)는 45~122kg/10a)으로 대부분의 Al이 중화(中和)되어 Al 중화비율(中和比率)은 평균(平均)95% 이었으나 화산회토양(火山灰土壤)에서는 200%의 중화석회량(中和石灰量)으로도 치환성(置換性) Al이 66.5% 만이 중화(中和)되어 더욱 많은 량(量)(100% 중화량(中和量)외 약(約) 3 배(倍))의 석회(石灰)를 요구(要究)하였다. 3. 광질토양(鑛質土壤)에서는 95%의 치환성(置換性) Al이 중화(中和)되었을 때 평균(平均) pH는 5.2에서 6.3으로 높아졌으며 화산회토양(火山灰土壤)에서는 치환성(置換性) Al의 200% 중화석회량가용(中和石灰量加用)으로 pH는 5.3에서 5.5로 변화(變化)되었을 뿐이었다. 4. 치환성(置換性) Al과 치환산도(置換酸度)($y_1$)의 두 측정치(測定値)(me 단위(單位)) 간(間)에는 r=0.99로서 고도(高度)의 상관관계(相關關係)가 있었으므로 치환산도(置換酸度)는 주로 치환성(置換性) Al에 기인(起因)된 것이라는 사실(事實)을 확인(確認)하였다. 5. 야산지토양(野山地土壤)인 송정통(松亭統) 표토(表土)에 콩을 재배(栽培)한 Pot시험(試驗)에서 인산흡수계수(燐酸吸收係數)의 5% 상당(相當)의 인산(燐酸)(32.1kg/10a)을 중과석(重過石)과 용성인비(熔成燐肥)로 시용(施用)했을 때 치환산도(置換酸度)를 기준한 최적석회소요량(最適石灰所要量)(me) 산출(算出)을 위(爲)한 Liming factor는 중과석(重過石) 1.132, 용성인비(熔成燐肥) 0.594이었고 작물생육(作物生育)을 위한 최적(最適) pH는 6.0 부근이었으며 최적(最適) Al의 중화비율(中和比率)은 80~90% 이었음을 보여 주었다.

• 문화기술의 융합
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• 제7권3호
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• pp.187-195
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• 2021

광복 이후의 한국 화단은 일본화풍의 탈피와 전통회화의 재인식 및 재창조를 통한 한국적 미의식을 확립하고 자 탐구하였다. 조선 후기 호남 화단의 실질적 종조(宗祖)라 불리었던 소치(小癡)의 손자로 태어난 남농(南農) 허건(許楗)(1908~1987)은 이러한 한국 화단의 현실을 직시하고 한국 남종화의 전통을 계승하면서 이를 변유적으로 재인식·재창조하여 현대적 서구양식과 실경을 융합한 파격적 구도로 '신남화(新南畵)'의 새로운 영역을 개척하는 등 한국 남종화를 현대적으로 계승 발전시킨 한국화단의 거목이다. 남농(南農)의 회화세계는 관지(款識)를 근거로 하여 1930년대 '남농산인(南農山人)' 시기, 1940년대 중반~50년대 초반 '남농외사(南農外史)' 시기, 그 이후의 '운임산방주인(雲林山房主人)' 시기 등 총 3시기로 나누어 살펴볼 수 있다. 남농산인(南農山人) 시기는 소치(小癡)와 미산(米山)의 전통 남화의 가전화풍을 온전히 습득하고, 선전(鮮展) 출품을 위한 일본화풍의 반영으로 향토적 실경을 많이 다루어 가전화풍과 일본화풍의 혼재기이다. 남농외사(南農外史) 시기에는 해방 이후 새로운 조형성을 전통 남화풍에서 탐색하였다. 특히 남도의 풍경과 정감을 기반으로 하여 자유분방한 농담 조절과 함께 속필과 독필, 갈필로 대상을 표현하면서 서정성과 향토애 짙은 실경향토화와 산수화에 주력하였다. 운임산방주인(雲林山房主人) 시기는 현대미술의 흐름에 어느 정도 부합하면서도 전통 회화에 걸맞는 사의적 문향이 넘치는 구도로 차츰 생략화되면서 개성적 화법을 강하게 드러낸 갈필, 독필, 속필의 적절한 운용을 통해 수묵담채의 서정적인 산수와 소나무를 많이 그렸다. 그의 산수화와 향토화는 누구에게나 체험적인 친근감과 정감을 자아내게 하는 모습을 담고 있으며 향수애와 자연애를 담고 있다. 남농(南農)은 이를 '신남화(新南畵)'로 명명하였다. 남농(南農)은 '남화연구원'을 설립, 후진양성에 진력하였는데, 이곳에서 임인(林人)의 아들인 許文과 남농(南農)의 장손자인 허전(許塡) 등이 수련하여 5대째 운림산방의 화맥을 계승하고 있다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.79-96
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• 2012

기술의 발전과 융합이 빠르게 이루어지고 있는 오늘날 유망기술을 어떻게 파악하여, 다양한 후보군들 중에서 최적의 R&D 대상을 어떻게 선정할 것인가에 대한 문제는 주요한 경영의사결정문제 중 하나로 부상하고 있다. 본 연구에서는 이러한 R&D 기술 선정 의사결정을 지원할 수 있는 새로운 지능형 의사결정지원시스템을 제안한다. 본 연구의 의사결정지원시스템은 크게 3가지 모듈로 구성되는데, 우선 첫 번째 모듈인 '기술가치 평가' 모듈에서는 기업이 관심을 갖고 있는 분야의 특허들을 분석하여 유망기술 파악에 요구되는 다양한 차원의 기술가치 평가지수 값들을 산출하는 작업이 이루어진다. 이를 통해, 현재 시점에서의 각 기술의 가치가 다양한 차원에서 평가가 이루어지고 나면, 두 번째 모듈인 '미래기술가치 예측' 모듈에서 이들의 시간 흐름에 따른 변화를 학습한 인공지능 모형을 토대로 각 후보기술들이 미래 시점에 어떤 가치지수값을 갖게 될 것인지 예측값을 산출하게 된다. 마지막 세 번째 모듈인 '최적 R&D 대상기술 선정 지원' 모듈에서는 앞서 두 번째 모듈에서 산출된 각 차원별 예상 가치지수값들을 적절히 가중합하여 기술의 종합적인 미래가치 예측값을 산출하여 의사결정자에게 제공하는 기능을 수행한다. 이를 통해 의사결정자가 자사에 적합한 최적의 R&D 대상기술을 선정할 수 있도록 하였다. 본 연구에서는 제안된 시스템의 적용 가능성을 검증하기 위해, 10년치 특허데이터에 인공신경망 기법을 적용하여 실제 기술가치 예측모형을 구축해 보고, 그 효과를 살펴본다.