• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제47권1호
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• pp.57-68
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• 2007

In this article, we investigate the problem of uniqueness of meromorphic functions sharing one set and having deficient values, and obtain a result which improves some earlier results.

• 대한수학회논문집
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• 제35권3호
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• pp.773-787
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• 2020

In this paper we consider the uniqueness of meromorphic functions when two linear differential polynomials share a set of values. Our result improves and rectifies a result of An and Khoai.

• 대한수학회지
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• 제58권3호
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• pp.741-760
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• 2021

In this paper, we exhibit the equivalence between different notions of unique range sets, namely, unique range sets, weighted unique range sets and weak-weighted unique range sets under certain conditions. Also, we present some uniqueness theorems which show how two meromorphic functions are uniquely determined by their two finite shared sets. Moreover, in the last section, we make some observations that help us to construct other new classes of unique range sets.

• Kyungpook Mathematical Journal
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• 제49권1호
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• pp.15-29
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• 2009

Dealing with a question of gross, we prove some uniqueness theorems concerning meromorphic functions with the notion of weighted sharing of sets. Our results will not only improve and supplement respectively two results of Lahiri-Banerjee [9] and Qiu and Fang [13] but also improve a very recent result of the present author [1].

• 한국정보과학회논문지:시스템및이론
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• 제29권4호
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• pp.213-219
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• 2002

비밀분산법이란 하나의 비밀정보를 다수의 비밀조각으로 분할하여 다수의 신뢰할 수 있는 사람들에게 공유시킴으로써 비밀정보를 안전하게 유지.관리하는 암호학적 방법이다. 그러나 비밀정보를 공유하는 참가자들이 비밀정보 복원에 대해 서로 다른 권한을 가지고 있을 경우, 이러한 참가자들간의 계층구조를 반영할 수 있는 비밀분산법의 설계가 필요하다. 각 참가자들이 갖는 비밀정보에 대한 복원 권한을 가중치로 표현함으로써 가중치에 따른 비밀정보 공유 및 복원이 가능한 가중치를 갖는 비밀분산법을 제안한다.

• 대한전자공학회:학술대회논문집
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• 대한전자공학회 2000년도 추계종합학술대회 논문집(1)
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• pp.287-290
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• 2000

This paper analyze link-sharing mechanisms in packet networks based on the hierarchical class based queueing. The CBQ outlines a set of flexible, efficiently implemented gateway mechanisms that can meet a range of service and link-sharing requirements. We have analyzed the Class level(B, C, D) using the EWMA (Exponential Weighted Moving Average) weight value and EWMA average limit value.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.