• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권5호
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• pp.809-818
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• 2009

협력적 필터링 기법은 전자상거래에서 거래되는 아이템에 대하여 고객들이 평가한 선호 정보를 이용하여 특정 상품에 대한 선호도 예측 대상 고객의 선호도를 예측하는 기법이다. 협력적 필터링 기법을 통한 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 예측에 이용할 수 있는 고객들의 선호 정보를 충분히 확보하여야 한다. 그러나 과도한 이웃 고객의 선호 정보는 오히려 예측 정확도에 부정적 영향을 미치며 또한 과소 정보 역시 예측 정확도 감소에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링 알고리즘 적용에 있어 k명의 근접 이웃을 결정하는 이웃 선정방법을 개선하였으며 개별 고객의 선호도 평가 정보를 이용하여 적정 이웃 수를 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 근접 이웃 수 결정을 위한 기존 방법인 탐색적 방법을 개선함과 동시에 선호도 예측 정확도를 향상시키는데 유용한 방법을 제공할 수 있다.

• 응용통계연구
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• 제26권5호
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• pp.835-845
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• 2013

통행시간은 교통정보 중에서 가장 대표적이고 이용자 선호도가 높은 정보이다. 본 연구에서는 일반국도를 대상으로 실시간 시스템에 적용 가능한 통행시간 예측 방법을 개발하고자 하였다. 통행시간 예측방법으로 비모수적 접근 방법인 K 최대근접이웃 방법을 적용하였다. K 최대근접이웃 방법은 데이터에 대한 특별한 가정이 필요 없고, 모수 추정 과정이 필요 없어 실시간 교통관리시스템에 적합하다. K 최대근접이웃 방법의 우수성을 평가하기 위해 교통 분야에서 많이 적용되고 있는 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법을 선정하여 평균절대백분율오차와 변동계수를 통해 평가하였다. 평가 결과 K 최대근접이웃 방법이 이력자료 평균방법과 칼만 필터방법에 비해 우수한 것으로 분석되었다. 통행시간 정보 제공 시 본 연구에서 개발된 방법을 통해 도출된 통행시간과 구간검지기로부터 관측된 통행시간을 탄력적으로 적용함으로써 통행시간 정보의 신뢰도를 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.714-717
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• 2008

협업여과 추천기법에는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과가 있으며, 절차는 유사도 측정, 이웃 선정, 예측값 생성 단계로 이루어진다. 유사도 측정 단계에는 유클리드 거리(Euclidean Distance), 코사인 유사도(Cosine Similarity), 피어슨 상관계수(Pearson Correlation Coefficient) 방법 등이 있고, 이웃 선정 단계에는 상관 한계치(Correlation-Threshold), 근접 N 이웃(Best-N-Neighbors) 방법 등이 있다. 마지막으로 예측값 생성 단계에는 단순평균(Simple Average), 가중합(Weighted Sum), 조정 가중합(Adjusted Weighted Sum) 등이 있다. 이처럼 협업여과 추천기법에는 다양한 기법들이 사용되고 있다. 따라서 본 논문에서는 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과 추천기법에 사용되는 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 알아보기 위해 성능 실험 및 비교 분석을 하였다. 실험은 GroupLens의 MovieLens 데이터 셋을 활용하였고 MAE(Mean Absolute Error)값을 이용하여 추천기법을 비교 하였다. 실험을 통해 유사도 측정 기법과 예측값 생성 기법의 최적화된 조합을 찾을 수 있었고, 사용자 기반 협업여과와 아이템 기반 협업여과의 성능비교를 통해 아이템 기반 협업여과의 성능이 보다 우수했음을 확인 하였다.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권2호
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• pp.181-188
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• 2018

본 논문에서는 텍스트 마이닝을 이용한 소비자의 소비패턴 분석 기법을 제안하였다. 제안하는 소비패턴 분석기법에서는 첫째, 피어슨의 상관계수를 이용하여 사용자의 평가점수에 대한 유사도를 분석하고, 둘째, 텍스트 마이닝 기법 중의 하나의 TD-IDF의 코사인 유사도를 이용하여 사용자의 리뷰들간의 유사도를 분석하고, 셋째, Sentiwordnet를 이용하여 평가점수와 리뷰의 일치성을 분석하였다. 그리고 제안하는 소비패턴 분석 기법은 평가점수의 유사도와 리뷰의 유사도를 이용하여 근접이웃들을 선정하고, 선정된 이웃에 소비패턴에 적합한 추천리스트를 제공하였다. 추천리스트의 정확도는 피어슨 상관계수가 0.79, TD-IDF가 0.73, 그리고 제안하는 소비패턴분석기법이 0.82로 나타났다. 즉, 제안하는 소비패턴분석기법은 소비자의 정량적인 평가점수와 정성적인 리뷰를 모두 이용하므로 소비 패턴을 좀 더 정확하게 분석할 수 있었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (A)
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• pp.164-165
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• 2008

전장에서 임무 수행중인 병력이나 탱크 등을 지원하거나 보호 동물의 활동을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보뿐만 아니라 그러한 대상들의 위치를 악의적 추적자로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 활동 소오스 노드처럼 메시지 전송은 진행하고 있지 않지만 위치가 보호되어야 할 대상과 근접한 휴면(dormant) 소오스 노드들을 고려한 소오스 위치 보호 라우팅 기법 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 알고리즘의 간결성과 신장성(scalability)이 뛰어난 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여 메시지 전달 노드를 선정할 때 일정 확률로 임의의 이웃 노드를 선택하는 한편, perimeter 라우팅을 적용하여 소오스 노드들을 우회하도록 하여 위치를 보호하도록 하였다. 시뮬레이션 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 라우팅 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing-Single Path)에 비해 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수에 거의 관계없이 높은 안전 기간(전송 메시지 수)을 일정하게 제공하면서도 전달 지연(경로의 평균 홉(hop) 수)은 도착지와의 최단 홉 수의 약 두 배 이내에 머물러 대규모 센서 네트워크에서의 소오스의 위치를 보호하기 위한 방안으로 적합한 것으로 평가되었다.

• 한국정보과학회논문지:정보통신
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• 제36권1호
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• pp.12-23
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• 2009

전장에서 군 작전을 지원하거나 희귀 동물을 모니터링 하는 센서 네트워크에서는 전송 정보의 보안뿐만 아니라 그러한 관심 대상(asset)들의 위치를 적이나 악의적 추적으로부터 보호할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 위치가 보호되어야 할 대상에 근접한 센서 노드들 즉, 휴면(dormant) 소오스들이 존재하는 환경에서, 활동 소오스(즉, 메시지 발생 노드)의 위치 보호를 강화하는 라우팅 프로토콜 GSLP(GPSR-based Source-Location Privacy)를 제안한다. GSLP는 단순하면서도 scalable한 라우팅 기법인 GPSR(greedy perimeter stateless routing)을 확장하여, 확률적으로 임의의 이웃 노드를 메시지 전달 노드로 선정하여 경로의 다양성을 제고하면서 퍼리미터(perimeter) 라우팅을 적용하여 휴면 소오스 노드들을 우회하도록 함으로써 안전 기간(safety period)으로 정의되는 활동 소오스의 위치 보호 능력이 강화되도록 하였다. 휴면 소오스들의 수가 전체 노드의 1.0%에 이르기까지 시뮬레이션을 수행한 결과, 기존의 대표적인 소오스 위치 보호 프로토콜인 PR-SP(Phantom Routing, Single Path)의 안전 기간은 휴면 소오스 노드들이 증가에 따라 급속히 감소하나 제안된 GSLP는 휴면 소오스 노드들의 수와 거의 무관하게 높은 안전 기간을 제공하면서도 평균 전달 지연(delivery latency)은 도착지와의 최단 거리의 약 두 배 이내에 머무는 것으로 확인되었다.