• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.32 no.11
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• pp.1111-1120
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• 2005

In collaborative filtering systems most users do not rate preferences; so User-Item matrix shows great sparsity because it has missing values for items not rated by users. Generally, the systems predict the preferences of an active user based on the preferences of a group of users. However, default voting methods predict all missing values for all users in User-Item matrix. One of the most common methods predicting default voting values tried two different approaches using the average rating for a user or using the average rating for an item. However, there is a problem that they did not consider the characteristics of items, users, and the distribution of data set. We replace the missing values in the User-Item matrix by the default noting method using user coefficient of variance. We select the threshold of user coefficient of variance by using equations automatically and determine when to shift between the user averages and item averages according to the threshold. However, there are not always regular relations between the averages and the thresholds of user coefficient of variances in datasets. It is caused that the distribution information of user coefficient of variances in datasets affects the threshold of user coefficient of variance as well as their average. We decide the threshold of user coefficient of valiance by combining them. We evaluate our method on MovieLens dataset of user ratings for movies and show that it outperforms previously default voting methods.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.13B no.6 s.109
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• pp.625-632
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• 2006

Collaborative filtering is a technology that aims at teaming predictive models of user preferences. Collaborative filtering systems have succeeded in Ecommerce market but they have shortcomings of high dimensionality and sparsity. In this paper we propose the nearest neighbor collaborative filtering method using non-negative matrix factorization(NNMF). We replace the missing values in the user-item matrix by using the user variance coefficient method as preprocessing for matrix decomposition and apply non-negative factorization to the matrix. The positive decomposition method using the non-negative decomposition represents users as semantic vectors and classifies the users into groups based on semantic relations. We compute the similarity between users by using vector similarity and selects the nearest neighbors based on the similarity. We predict the missing values of items that didn't rate by a new user based on the values that the nearest neighbors rated items.

• Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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• v.14 no.9
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• pp.4587-4592
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• 2013

GPS is recognized the essential method to obtain the best result in the sphere of earth science that is setting of International Reference Frame, decision of the rotation coefficient about the earth rotation axis, detection of the crustal deformation, and observation of the diastrophism by high precision positioning except for navigation, geodetic survey and mapping. Therefore, in this study, it was attempted to build an expert service that enables non-experts to use high-precision GPS data processing. As a result, an Precise Point Positioning Solution that can maximize user convenience simply by entering the minimum required information for GPS data processing was developed, and the result of Precise Point Positioning Solution using GPS data provided by National Geographic Information Institute was compared with result of ITRF.

• Journal of Energy Engineering
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• v.9 no.3
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• pp.184-191
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• 2000

본 연구에서는 국내 10MW급 기력발전소의 소형 터빈 로터에 대한 응력 해석을 실시하였다. 터빈 로터의 기하학적 형상, 증기의 온도 및 압력 등의 기동조건 변화, 로터 재료의 온도에 따른 물성값 등을 고려하여 대류 열 전달계수를 계산하는 사용자 부프로그램을 구성하였으며, 이를 바탕으로 열해석을 실시하여 로터의 온도 분포를 결정하였다. 이 온도분포 조건에서 시간 경과에 따른 열응력 해석을 실시하여 로터의 응력 분포를 결정하였으며 그 결과 취약부위에서의 응력변동 범위 및 가동중 정상상태 응력수준을 결정하였다. 이 취약부위의 응력값과 운전이력을 이용하여 크리프 수명과 피로수명을 계산하고 로터의 잔여수명을 결정하는 방법을 논의하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2006.11a
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• pp.81-84
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• 2006

다양한 멀티미디어 사용 환경 조건에 적합한 컨텐츠를 제공하기 위해서는 다양한 소비 환경을 반영할 수 있는 스케일러블 비디오의 제공이 필요하다. 이러한 스케일러블 비디오의 경우, 다양한 조합의 프레임 율, SNR, 공간해상도를 가지는 비디오가 가능하므로 사용자에 게 최적의 품질을 제공하는 조합을 결정해야 할 필요가 있다. 따라서 본 논문에서는 프레임율, SNR, 공간해상도 그리고 영상의 모션 속도에 따라 변동할 수 있는 영상 품질을 나타낼 수 있는 새로운 영상 품질 메트릭을 주관적 평가를 통하여 제안한다. 제안한 품질 메트릭은 주관적 품질평가 선호도와의 상관계수(correlation coefficient)가 PSNR과 주관적 품질평가 점수와의 상관계수 평균값에 비해 높은 값을 보였다. 본 논문에서 제안한 품질 메트릭은 다양한 조합의 부호화 조건에 따른 품질측정이 가능하여 제한적인 멀티미디어 소비환경에서 최적의 부호화 조건을 결정할 수 있다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.25-25
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• 2018

본 연구는 충주댐을 대상으로 기후변화에 따른 미래 댐운영에 미치는 영향을 평가하기 위하여 연구 목적에 접합한 GCM 및 상세화 기법 선정을 위한 절차를 적용함으로써 사용자 중심의 기후변화 시나리오 상세화 자료가 유입량의 재현성 평가에 미치는 영향을 분석하였다. 우선 편이보정 전의 29개 원시 GCM에 대한 강수량 및 기온의 순단위 시 공간적 재현성 평가를 통해서 상위 16개 GCM을 선정하였다. 이후 상세화 기법을 선정하기 위해서 유입량 전망에 중요하다고 판단되는 총강수량(prcptot) 및 일최대강수량 (rx1day)을 기후지수(Climate Indices)로 선정하였다. 상세화 기법은 과거기간의 재현성이 평가, 미래기간 시그널 왜곡도 평가, 공간상관성에 대한 재현성 평가를 통해 SQM 기법을 선정하였다. 제한적인 기후변화 전망 자료를 고려하여 과거 30년 기간에 대한 모의결과 월단위 모형효율지수(ME) 및 결정계수 ($R^2$)는 모두 0.92로 만족할 만한 결과를 보여 주었다. GCM 선정에 따른 오차는 원시 GCM을 통해 선정된 16개 GCM을 사용한 경우 유입량 재현성 평가에 있어 가장 좋은 결과를 보였다. 전체적으로 상세화 자료를 유역 모델링에 활용하는 경우 GCM의 선정보다는 상세화 기법의 선정이 전체적인 재현성 평가에 있어서 중요한 것으로 나타났다. 미래기간에 대한 평균 유입량 전망은 모든 RCP 시나리오에서 근 미래 보다는 중간 및 먼 미래 기간 동안에 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 또한 모든 미래 기간에 대해여 RCP 8.5 시나리오가 RCP 4.5 시나리오와 비교하여 유입량의 증가가 높을 것으로 전망되었다. 홍수 관리측면에서 중요한 일 최대 유입량의 미래 변동은 평균 유입량과 비교하여 최대 두 배 이상의 높은 변화율을 보였다. 댐운영 측면에서는 연간 총 유입량의 변화보다 시기별 유입량의 변동 특성을 이해하는 것이 중요하며, 평균 유입량 및 일단위 최대 유입량 모두 근 미래 기간에 대해서는 RCP 시나리오 모두 7월 및 8월을 중심으로 유입량이 증가하는 경향을 보였다. 반면 중간 미래에서 먼 미래로 갈수록 평균 및 일단위 최대 유입량 모두 전체 기간에 걸쳐 증가하는 경향을 보였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.34-34
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• 2018

본 연구는 다목적 유전자 알고리즘 Non-Dominated Sorting Genetic Algorithm II (NSGA-II)를 활용하여 자동 검보정 알고리즘을 개발하고, 이를 준분포형 수문모형인 SWAT (Soil and Water Assessment Tool) 모형에 적용하여 평가하고자 한다. 집중형 모형과 달리, 분포형 모형은 유역 내 다양한 물리적 변수와 공간 이질성(spatial heterogeneity)을 표현하기 위한 많은 매개변수를 포함하고 있고, 최근에는 기후 변화와 장기 가뭄과 같은 이상 기후에 따른 물 부족, 수질 오염 및 녹조 현상 등을 고려하기 위해 매개변수의 시간적인 변동성을 고려하기 위한 연구도 수행되고 있다. 이에 따라 본 연구에서 개발한 다목적 알고리즘은 다양한 매개변수의 시공간적 특성을 고려할 수 있도록 작성되었으며, Python으로 개발하여 타 모형으로의 확장성 및 범용성을 고려하였다. SWAT 모형의 유출 해석은 결정계수(Coefficient of determination, $R^2$), RMSE(Root mean square error), 모형 효율성 계수(Nash-Sutcliffe efficiency, NSE) 및 IOA(Index of agreement) 등을 활용해 기존 연구 결과와 비교분석할 수 있도록 하였으며, 사용자의 선택에 따라 다른 목적함수 또한 활용할 수 있도록 하였다. NSGA-II를 활용한 SWAT 모형의 유출 해석은 다목적 함수를 고려함에 따라 실측값과 높은 상관성을 보여줄 것으로 판단되며, 이상 기후 기간 설정에 따른 유동적인 매개변수 변화를 적용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2018.05a
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• pp.315-315
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• 2018

L-THIA ACN-WQ 2016 모형 개선 연구에서는 침투량 산정, 다중 기상지점 등 유역 규모 확대를 목적으로 엔진 개선과 모형의 최적 매개변수 선정을 위해 최적화 알고리즘을 활용한 자동보정 모듈을 개발하였다. 개선된 침투량 초기손실 산정 계수를 적용한 침투량 산정 방법을 Green-Ampt 모형의 침투량 산정 결과와 비교한 결과 편차는 매우 작았으며, Green-Ampt 모형을 통해 산정된 침투량 범위 내에 분포되어 개선된 침투량 산정 방법의 결과가 유효한 값을 의미하는 것으로 나타났다. 이렇게 도출된 초기손실 산정 계수를 관계식으로 개발하여 L-THIA ACN-WQ 2018 모형 내에서 CN에 따른 초기손실량이 산정되도록 하였고, 이를 기반으로 침투량 및 기저유출량이 산정된다. 유역 규모 확대를 위해 다중 기상지점이 적용되도록 엔진 코드를 개선하였으며, 평창A와 고부A 유역을 대상으로 단일 기상지점과 다중 기상지점 적용에 따른 유출 해석을 유량지속곡선을 통해 비교 한 결과 다중 기상지점 적용에 따라서 평창A와 고부A 유역 모두 유황구간이 크게 달라지는 것으로 나타났다. 특히 고부A 유역은 우황 변동 특성이 크게 나타났는데, 지역적 강우 특성이 뚜렷한 유역에서는 유출해석에 매우 중요한 영향인자로 작용되는 것으로 알 수 있었다. 마지막으로 L-THIA ACN-WQ 2018모형을 이용함에 있어 유역 특성에 알맞은 최적 매개변수 산정을 위해 유량 및 TN, TP 자동보정 툴을 개발하였다. 자동보정툴은 2개의 보정방안으로 개발하였다. 첫 번째는 유역 전체에 대해 하나의 최적매개변수를 도출하는 것이며, 두번째는 유역 내 다중 보정 지점을 통해 소유역별 최적매개변수를 도출하는 것이다. 이를 통해 사용자는 모형의 활용 목적 및 가용 가능한 보정 자료 등을 고려하여 모형의 최적 매개변수를 도출할 수 있다. 이렇게 개선된 L-THIA ACN-WQ 2018 모형을 총량단위유역 한강 평창A와 금강 고부A에 적용한 결과 유량은 NSE 0.76, 0.85로 매우 높게 나타났으며, TN, TP의 NSE는 0.64 ~ 0.86 로 매우 높은 적용성 결과가 도출되었다. Ryu(2016)의 연구 결과와 비교해보면 평창A는 NSE와 $R^2$ 수치로는 큰 차이를 보이지 않았지만, 유량 모의에서 일별 예측값 변화 폭에 큰 변화가 있는 것으로 나타났다. 기존 L-THIA ACN-WQ 2016모형 결과에서는 일별 유량의 변동성이 매우 크지만, L-THIA ACN-WQ 2018 모형에서는 일별 유량 변동폭이 크게 감소하여, 유량 모의에 큰 개선 효과가 있는 것으로 나타났다

• Journal of Korea Society of Industrial Information Systems
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• v.5 no.1
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• pp.87-101
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• 2000

End-User Computing(EUC) is a rapidly growing phenomenon in organizations As EUC gets to be a major segment of information systems, it becomes more important to manage EUC effectively. This paper focuses on developing an integrative framework of EUC management in the contingent perspective. The characterstic of task for which EUC is implemented was considered as a contingent variable. Based on systematic review of previous research on success factors of EUC implementation, three generic variables for EUC management were identified theoretically, which were support, promotion and control. The contingent relationships between these three EUC management variables and EUC performance were reasoned and four hypotheses concerning these relationships were derived. A field study was undertaken to test the hypotheses. Data were collected from 83 End-Users belonging to Korean business organizations. Correlation analyses and Fisher's Z tests were employed to test the hypotheses. The results supported the hypotheses for the most part and gave implications and future research directions for the management for EUC.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.15 no.2
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• pp.301-308
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• 2014

The mass storage of data and the importance of storage capacity lately has emerged. In this paper, we suggest the new method which estimate life cycle from acceleration life test about 2.5 inch hard disk driver as mass storage, which minimize the difference between real market annual failure rate and estimated failure rate. we obtain market transfer capacity per hours from returned 2.5inch hard disk drives about 309 numbers and accelerating transfer capacity per hours from acceleration life test. we calculate acceleration factor about duty cycle and estimate annual failure rate from failure rate and acceleration factors: temperature acceleration factor, duty cycle acceleration factor, the transfer capacity per hour represent the 93.4 % of user is 5.8 GB/hour, the transfer capacity per hour from acceleration life test is 81.4 GB/hour. the acceleration factor of duty cycle is 14.1. annual failure rate is stabilized at market one year after, annual failure rate is between 0.3 and 0.378. estimated annual failure rate is 0.4, so it is matched at 75~94 % between estimate annual failure rate and market annual failure rate. This study influence the estimate method of annual failure rate by the result of acceleration life cycle of manufacture.