• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.1
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• pp.249-263
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• 2023

Collaborative Filtering, a representative recommendation system methodology, consists of two approaches: neighbor methods and latent factor models. Among these, the latent factor model using matrix factorization decomposes the user-item interaction matrix into two lower-dimensional rectangular matrices, predicting the item's rating through the product of these matrices. Due to the factor vectors inferred from rating patterns capturing user and item characteristics, this method is superior in scalability, accuracy, and flexibility compared to neighbor-based methods. However, it has a fundamental drawback: the need to reflect the diversity of preferences of different individuals for items with no ratings. This limitation leads to repetitive and inaccurate recommendations. The Adaptive Deep Latent Factor Model (ADLFM) was developed to address this issue. This model adaptively learns the preferences for each item by using the item description, which provides a detailed summary and explanation of the item. ADLFM takes in item description as input, calculates latent vectors of the user and item, and presents a method that can reflect personal diversity using an attention score. However, due to the requirement of a dataset that includes item descriptions, the domain that can apply ADLFM is limited, resulting in generalization limitations. This study proposes a Generalized Adaptive Deep Latent Factor Recommendation Model, G-ADLFRM, to improve the limitations of ADLFM. Firstly, we use item ID, commonly used in recommendation systems, as input instead of the item description. Additionally, we apply improved deep learning model structures such as Self-Attention, Multi-head Attention, and Multi-Conv1D. We conducted experiments on various datasets with input and model structure changes. The results showed that when only the input was changed, MAE increased slightly compared to ADLFM due to accompanying information loss, resulting in decreased recommendation performance. However, the average learning speed per epoch significantly improved as the amount of information to be processed decreased. When both the input and the model structure were changed, the best-performing Multi-Conv1d structure showed similar performance to ADLFM, sufficiently counteracting the information loss caused by the input change. We conclude that G-ADLFRM is a new, lightweight, and generalizable model that maintains the performance of the existing ADLFM while enabling fast learning and inference.

• Journal of the Institute of Electronics Engineers of Korea CI
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• v.48 no.2
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• pp.127-137
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• 2011

We have developed a wearable device that can convert sensor data into real-time step counts and activity levels. Sensor data on gait were acquired using a triaxial accelerometer. A test was performed according to a test protocol for different walking speeds, e.g., slow walking, walking, fast walking, slow running, running, and fast running. Each test was carried out for 36 min on a treadmill with the participant wearing a portable gas analyzer (K4B2), an Actical device, and the device developed in this study. The signal vector magnitude (SVM) was used to process the X, Y, and Z values output by the triaxial accelerometer into one representative value. In addition, for accurate step-count detection, we used three algorithms: an heuristic algorithm (HA), the adaptive threshold algorithm (ATA), and the adaptive locking period algorithm (ALPA). A regression equation estimating the energy expenditure (EE) was derived by using data from the accelerometer and information on the participants. The recognition rate of our algorithm was 97.34%, and the performance of the activity conversion algorithm was better than that of the Actical device by 1.61%.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.17 no.6
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• pp.566-576
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• 2016

It is known that the Real Estate Sales Market and Auction Market are closely interrelated with each other in a variety of respects and the media often mention the real estate auction market as a leading indicator of the real estate market. The purpose of this paper is to analyze the relationships between the housing market and auction market before and after macroeconomic fluctuations using VECM. The period from January 2002 to December 2008, which was before the financial crisis, was set as Model 1 and the period from January 2009 to November 2015, which was after the financial crisis, was set as Model 2. The results are as follows. First, the housing auction market is less sensitive to changes in the housing market than it is to fluctuations in the auction market. This means that changes in the auction market precede fluctuations in the housing market, which shows that the auction market as a trading market is activated. In this respect, public institutions need to realize the importance of the housing auction market and check trends in the housing contract price in the auction market. Also, investors need to ensure that they have expertise in the auction market.

• Korean Journal of Remote Sensing
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• v.33 no.6_3
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• pp.1223-1232
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• 2017

This paper presents an approach to detect changes caused by urban development over a large area using KOMPSAT optical images. In order to minimize the radiometric dissimilarities between the images acquired at different times, we apply the grid-based rough radiometric correction as a preprocessing to detect changes in a large area. To improve the accuracy of the change detection results for urban development, we mask-out non-interest areas such as water and forest regions by the use of land-cover map provided by the Ministry of Environment. The Change Vector Analysis(CVA) technique is applied to detect changes caused by urban development. To confirm the effectiveness of the proposed approach, a total of three study sites from Sejong City is constructed by combining KOMPSAT-2 images acquired on May 2007 and May 2016 and a KOMPSAT-3 image acquired on March 2014. As a result of the change detection accuracy evaluation for the study site generated from the KOMPSAT-2 image acquired on May 2007 and the KOMPSAT-3 image acquired on March 2014, the overall accuracy of change detection was about 91.00%. It is demonstrated that the proposed method is able to effectively detect urban development changes in a large area.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.9 no.7
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• pp.1-8
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• 2009

In this paper, we propose a home medical system that integrates a self-diagnosing disease classification system and a tele-consulting system by communication technology. The proposed disease classification system supports to self-diagnose the health condition based on oriental medical science using fuzzy neural network algorithm. The prepared database includes 72 different diseases and their associated symptoms based on a famous medical science book "Dong-eui-bo-gam". The proposed system extracts three most prospective diseases from user's symptoms by analyzing disease database with fuzzy neural network technology. Technically, user's symptoms are used as an input vector and the clustering algorithm based upon a fuzzy neural network is performed. The degree of fuzzy membership is computed for each probable cluster and the system infers the three most prospective diseases with their degree of membership. Such information should be sent to medical doctors via our tele-consulting system module. Finally a user can take an appropriate consultation via video images by a medical doctor. Oriental medical doctors verified the accuracy of disease diagnosing ability and the efficacy of overall system's plausibility in the real world.

• Proceedings of the Korean Association of Geographic Inforamtion Studies Conference
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• 2008.10a
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• pp.65-72
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• 2008

Mobile Collaboration is an enabling technology that makes users share information between mobile devices and various Mobile P2P platforms have been designed and implemented for it. There are, however, few research papers on application of SIP protocol to spatial data sharing on mobile devices. In this paper, SIP based real time sharing framework is proposed to compose a mobile P2P platform on which spatial data can be trans(erred. A new protocol based on WKT and WKB is defined to send and receive spatial objects with SIP MESSAGE method. Base maps such as digital maps and parcel maps can be provided by a map server that is integrated with SIP server after a new SIP session established and client agents are registered. The framework proposed based onSIP enables users to transfer spatial data such as maps and satellite images directly between mobile devices during VoIP based voice call and therefore, mobile applications can be applied in various domains such asforest management and national defense.

• Korean Journal of Construction Engineering and Management
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• v.15 no.6
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• pp.105-112
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• 2014

The objective of this study is to examine the relationship between the degree of business diversification of a construction company and two of the indicators that represent financial stability, namely, a current ratio and a debt ratio, in order to draw policy implications. The current ratio and the debt ratio were used as variables that represent financial stability of a construction company. Berry-Herfindahl Index was used to measure the degree of business portfolio diversification of a construction company. For the analysis, quarterly time series data were retrieved from the financial information disclosure system of Korea's Financial Supervisory Service for the period between the first quarter of 2001 and the third quarter of 2013. The analysis results showed that a higher current ratio and a debt ratio led to a greater extent of business diversification. A higher level of business diversification led to a higher current ratio and a lower debt ratio. It was also shown that the impact of business diversification on the current ratio and the debt ratio outweighed the impact of changes in the current ratio and the debt ratio on business diversification. Meanwhile, an increase in the level of business diversification showed a quite positive effect as it raised the current ratio and lowered the debt ratio of a construction company. These findings suggest that diversification of business portfolio is essential for construction companies to strengthen their financial stability.

• The Magazine of the IEIE
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• v.30 no.5
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• pp.95-95
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• 2003

현재의 라우팅 프로토콜은 다양한 사용자 요구를 만족시켜주기 위해서는 네트워크의 처리량을 최대화하고 동시에 사용자의 요구 시 QoS를 보장해주는 기법이 요구되고 있다. 기존의 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일경로 라우팅으로 인해 병목현상의 단점을 지니고 있다. 즉, 원천과 목적지간 최단경로는 낮은 활용도를 나타내는 경로들이 많이 존재하지만 단일경로를 선택하므로서 폭주(congestion)의 발생확률이 높다. 최근에 들어 사용자의 QoS 요구 시, 다양한 QoS를 패킷 네트워크에서 처리할 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS 등과 같은 패킷 QoS 기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 Diffserv 네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형 (Best effort) 트래픽을 처리하기 위한 트래픽 분산 라우팅 프로토콜 (Traffic-Balanced Rout-ing Protocol''TBRP)을 제안하였으며, 최적의 중간 노드를 선택하여 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(또ierarchicalTra(fic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP)을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 유, 무선망의 통합에 따른 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 계층적 라우팅 알고리즘으로 적합하였다. 본 실험에서는 사용자의 QoS요청 시 제공되는 상호형 또는 스트리 밍 데이터를 위한 HTSRP_Q(Hierarchical Traffic-Scheduling Routing Pro-tocol for QoS)에 대해 성능이 우수함을 입증하였으며, 각 엑세스 단에서 요청하는 QoS 파라미터에 따라 자원을 최적화하여 QoS를 보장하고, 특히 지연에 민감한 트래픽을 처리하였으며, 제안한 프로토콜을 이용하여 사용자 요구 트래픽 종류에 따라 대화형 클래스, 스트리밍 클래스, 높은 순위의 상호형 클래스, 낮은 순위의 상호형 클래스, 그리고 background 클래스등 5개의 서비스 클래스로 분리하여 트래픽 특성에 맞게 처리할 수 있었다. QoS 관련 실험에서는 QoS 요청데이터를 균등하게 1에서 10Mbps 사이에 분포하였고 연결된 호에 대한 지속시간은 5분으로 하였다. 이러한 환경에서 프로토콜을 MaRS에 의해 실험을 하였고 기존의 거리-벡터 라우팅과 링크-상태 라우팅 프로토콜과 비교해서 처리량, 메시지 손실, 블럭킹율 등에서 비교적 우위의 성능을 확인할 수 있었으며, 특히, 차별화된 서비스의 특성에 맞게 라우팅 기법을 적용하므로서 망의 효율성과 안정성을 꾀할 수가 있었다. 연결 수 대 처리량에서는 HTSRP 프로토콜이 연결이 적을 때 DVR, LSR보다 우월하였으며 특히, 선형을 유지하였다. 연결 수 대 패킷 손실에서 HTSRP프로토콜에서 메시지 손실은 연결의 수가 낮거나 높을 때 다른 DVR과 LSR 라우팅 프로토콜과 유사한 결과를 나타내었다. Hotspo에서 TBRP, HTSRP프로토콜은 hotspot 연결의 수가 9일 때까지 DVR, LSR 보다 좋은 처리량를 나타냈고 HTSRP는 연결의 수가 6 이상일 때 가장 높은 처리량을 나타내었다. 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 흔재할 경우는 트래픽이 증가할수록 HTSRP_Q가 가장 월등하였으며 , 로드가 증가할수록 낮은 블록킹률을 나타내었다. 본 논문에서는 점대점 전송을 기반으로 하였다. 앞으로 다양한 응용 S/W는 멀티캐스트 기반이 예상되므로 멀티캐스트 라우팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문의 프로토콜은 원천과 목적지간의 최단경로가 폭주상태가 아닌 해당 중간 노드를 이용한다. 최단경로의 모든 링크상의 트래픽 부하가 낮을 때 중간노드의 사용은 지연을 증가시킨다. 향후 최적의 성능을 위해 보완이 필요하다. 아울러, 2계위에서는 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 혼재할 때 자동으로 네트워크의 효율적을 고려한 방법 선택이 필요하다.

• The Magazine of the IEIE
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• v.30 no.5
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• pp.551-551
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• 2003

현재의 라우팅 프로토콜은 다양한 사용자 요구를 만족시켜주기 위해서는 네트워크의 처리량을 최대화하고 동시에 사용자의 요구 시 QoS를 보장해주는 기법이 요구되고 있다. 기존의 최단경로 라우팅 프로토콜은 단일경로 라우팅으로 인해 병목현상의 단점을 지니고 있다. 즉, 원천과 목적지간 최단경로는 낮은 활용도를 나타내는 경로들이 많이 존재하지만 단일경로를 선택하므로서 폭주(congestion)의 발생확률이 높다. 최근에 들어 사용자의 QoS 요구 시, 다양한 QoS를 패킷 네트워크에서 처리할 수 있도록 IETF에서 DiffServ, RSVP, MPLS 등과 같은 패킷 QoS 기법에 대한 표준화 작업이 진행중이며, 그 중에서 Diffserv 네트워크가 대표적이다. 따라서 본 논문에서는 이 DiffServ 네트워크상에서 다양하게 유입되는 트래픽의 종류에 따라 사용자의 응용에 적절히 대응하여 트래픽을 처리하는 라우팅 기법 및 알고리즘을 연구하고 기존의 최선형 (Best effort) 트래픽을 처리하기 위한 트래픽 분산 라우팅 프로토콜 (Traffic-Balanced Rout-ing Protocol'TBRP)을 제안하였으며, 최적의 중간 노드를 선택하여 높은 순위의 상호형 데이터를 처리하기 위한 계층적 라우팅 프로토콜(또ierarchicalTra(fic-Scheduling Routing Protocol : HTSRP)을 연구하였다. 본 연구에서 제시한 프로토콜은 유, 무선망의 통합에 따른 다양한 엑세스망과 백본망에 유연한 트래픽 처리기법으로서 계층적 라우팅 알고리즘으로 적합하였다. 본 실험에서는 사용자의 QoS요청 시 제공되는 상호형 또는 스트리 밍 데이터를 위한 HTSRP_Q(Hierarchical Traffic-Scheduling Routing Pro-tocol for QoS)에 대해 성능이 우수함을 입증하였으며, 각 엑세스 단에서 요청하는 QoS 파라미터에 따라 자원을 최적화하여 QoS를 보장하고, 특히 지연에 민감한 트래픽을 처리하였으며, 제안한 프로토콜을 이용하여 사용자 요구 트래픽 종류에 따라 대화형 클래스, 스트리밍 클래스, 높은 순위의 상호형 클래스, 낮은 순위의 상호형 클래스, 그리고 background 클래스등 5개의 서비스 클래스로 분리하여 트래픽 특성에 맞게 처리할 수 있었다. QoS 관련 실험에서는 QoS 요청데이터를 균등하게 1에서 10Mbps 사이에 분포하였고 연결된 호에 대한 지속시간은 5분으로 하였다. 이러한 환경에서 프로토콜을 MaRS에 의해 실험을 하였고 기존의 거리-벡터 라우팅과 링크-상태 라우팅 프로토콜과 비교해서 처리량, 메시지 손실, 블럭킹율 등에서 비교적 우위의 성능을 확인할 수 있었으며, 특히, 차별화된 서비스의 특성에 맞게 라우팅 기법을 적용하므로서 망의 효율성과 안정성을 꾀할 수가 있었다. 연결 수 대 처리량에서는 HTSRP 프로토콜이 연결이 적을 때 DVR, LSR보다 우월하였으며 특히, 선형을 유지하였다. 연결 수 대 패킷 손실에서 HTSRP프로토콜에서 메시지 손실은 연결의 수가 낮거나 높을 때 다른 DVR과 LSR 라우팅 프로토콜과 유사한 결과를 나타내었다. Hotspo에서 TBRP, HTSRP프로토콜은 hotspot 연결의 수가 9일 때까지 DVR, LSR 보다 좋은 처리량를 나타냈고 HTSRP는 연결의 수가 6 이상일 때 가장 높은 처리량을 나타내었다. 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 흔재할 경우는 트래픽이 증가할수록 HTSRP_Q가 가장 월등하였으며 , 로드가 증가할수록 낮은 블록킹률을 나타내었다. 본 논문에서는 점대점 전송을 기반으로 하였다. 앞으로 다양한 응용 S/W는 멀티캐스트 기반이 예상되므로 멀티캐스트 라우팅에 대한 연구가 필요하다. 본 논문의 프로토콜은 원천과 목적지간의 최단경로가 폭주상태가 아닌 해당 중간 노드를 이용한다. 최단경로의 모든 링크상의 트래픽 부하가 낮을 때 중간노드의 사용은 지연을 증가시킨다. 향후 최적의 성능을 위해 보완이 필요하다. 아울러, 2계위에서는 일반 트래픽과 QoS 트래픽이 혼재할 때 자동으로 네트워크의 효율적을 고려한 방법 선택이 필요하다.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.18 no.2
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• pp.185-195
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• 2018

As machines have been automated in the field of industries in recent years, it is a paramount importance to manage and maintain the automation machines. When a fault occurs in sensors attached to the machine, the machine may malfunction and further, a huge damage will be caused in the process line. To prevent the situation, the fault of sensors should be monitored, diagnosed and classified in a proper way. In the paper, we propose a sensor fault detection scheme based on SVM and CNN to detect and classify typical sensor errors such as erratic, drift, hard-over, spike, and stuck faults. Time-domain statistical features are utilized for the learning and testing in the proposed scheme, and the genetic algorithm is utilized to select the subset of optimal features. To classify multiple sensor faults, a multi-layer SVM is utilized, and ensemble technique is used for CNN. As a result, the SVM that utilizes a subset of features selected by the genetic algorithm provides better performance than the SVM that utilizes all the features. However, the performance of CNN is superior to that of the SVM.