• 대한토목학회논문집
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• 제28권2A호
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• pp.223-231
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• 2008

이 논문에서는 교량의 유지보수비용을 최소화할 뿐만 아니라 교량의 성능을 동시에 최대화할 수 있는 새로운 유지보수계획법을 제시한다. 교량 수명연한 동안의 유지보수비용과 교량의 바닥판, 주형, 하부구조의 상태등급으로 표현되는 교량의 성능을 동시에 최적화 하는 다목적 최적화 문제를 구성하여 최적의 유지보수계획을 수립한다. 다목적 최적화문제의 해를 얻기 위한 수치해석 방법으로 유전자 알고리즘(Genetic Algorithm, GA)을 사용하고, 다목적 최적화방법을 적용하여 얻어진 여러 개의 해집합 중 최적해의 선택을 위한 의사결정(decision making)을 위해 선호도기반 최적화방법을 적용한다. 일반적인 5경간의 PSC I형 교량에 대한 수치예제를 통해, 이 연구에서 제안하는 방법이 유지보수비용 및 교량성능간의 균형 있는 최적화를 이룰 수 있음을 보인다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제5권4호
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• pp.53-62
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• 2004

본 논문은 선박을 이용한 화물의 운송에 있어서 선박과 화물의 중개 최적화에 대하여 기술한다. 중개를 위한 시간 제약, 중량 제한, 선호도 등 여러 기준들을 정의하여 정형화하고 이를 이용하여 최적화 문제 모형을 수립하였다는 것이 연구의 주요 핵심이고, 실험을 통하여 문제의 복잡도와 최적해 탐색 비용의 적정한 한계치를 파악하였을 뿐 아니라 그 과정으로서 성능평가 방법을 제시한 점도 중요한 연구 결과라고 하겠다. 제시된 최적 중개 방안은 화물과 선박의 시간적 제약 조건과 선박의 중량 제약 조건을 이용하여 화물의 선박에 대한 선호도와 선박의 화물에 대한 선호도를 유도하고, 최적화 문제의 목적 함수에서 이틀 선호도를 이진 결정변수의 계수로 활용하여 제약 조건을 만족함과 동시에 전체적인 선호도 값의 합이 큰 선박과 화물의 쌍이 중개하도록 하였다. Davis-Putnam 기반의 최적화 프로그램을 이용한 실험에서 결정변수의 개수가 90 여개 이하의 문제 크기에 대하여 적정한 시간 내에 최적해를 구하는 것을 확인하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권7호
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• pp.581-591
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• 2005

협력적 여과 시스템은 희박성과 단지 두 고객만의 선호도에 따른 상관 관계로 추천을 제공한다는 문제점과 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 한다는 단점이 있다. 또한, 상품의 내용을 기반으로 하지 않고 선호도만을 기반으로 하므로 추천의 정확도가 사용자에 의해 평가한 자료에만 의존한다는 문제점도 있다. 이와 같이 평가된 자료를 추천에 이용할 경우, 모든 사용자가 모든 상품에 대해 성의 있게 평가할 수는 없으므로 추천의 정확도가 낮아지는 결과를 가져온다. 따라서 본 논문에서는 엔트로피을 사용하여 사용자가 상품에 대하여 평가한 자료를 기반으로 검증되지 않은 사용자를 제외시키고, 다음으로 사용자 프로파일을 생성한 후 사용자를 군집시키며, 마지막으로 그룹의 대표 선호도를 추출하는 방법을 제안한다. 기존의 사용자 군집을 이용한 방법은 군집내의 사용자만을 대상으로 유사한 사용자를 찾으므로 희박성은 해결할 수 있으나 그 외의 단점을 해결하지 못하였다. 제안한 방법에서는 상품에 대해 평가한 선호도 뿐만 아니라 상품에 대한 정보를 반영하기 위하여 연관 단어 마이닝의 방법에 의해 협력적 사용자의 프로파일을 생성하고, 이를 기반으로 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘에 의해 사용자를 군집시킨다. 군집된 사용자를 대상으로 상품의 선호도와 사용자의 엔트로피를 병합함으로써 최종적으로 그룹의 대표 선호도를 추출한다. 대표 선호도를 이용한 추천 시스템은 한 사용자의 부정확한 선호도를 기반으로 추천을 하는 경우에 나타나는 추천의 부정확도 문제를 해결하며, 군집내의 가장 유사한 두 사용자만의 상관 관계에 의하여 추천을 하는 단점을 보완하고, 또한 그룹 내에 가장 유사한 사용자를 찾는 데 소요되는 시간을 절약할 수 있다는 장점을 갖는다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.1075-1078
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• 2008

모바일 웹서비스는 점차 발전하고 있지만, 아직까지 제한된 디바이스의 성능 및 기술적인 요건, 서비스 시스템 통합화의 부재등으로 통해 최적화된 서비스를 제공해 주고 있지 못하다. 따라서 이를 지원하지 위하여 구조화된 서버환경에서 사용자에게 각각의 최적화된 서비스를 제공해 주고, 사용자의 선호나 사용방식에 따라 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공해 줄 수 있는 미들웨어 시스템을 제안한다.

• 응용통계연구
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• 제35권2호
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• pp.265-283
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• 2022

사용자들의 영화정보를 기록한 MovieLens 데이터는 추천 시스템 연구에서 아이디어를 탐색하고 검증하는데 상당한 가치가 있는 데이터로, 기존 데이터 분할 및 군집화 알고리즘을 사용하여 사용자 평점 데이터를 기반으로 항목 집합을 분할하는 연구 등에 사용되는 데이터이다. 본 논문에서는 기존 연구에서 대표적으로 사용되었던 영화 평점 데이터와 영화 장르 데이터를 통해 사용자의 장르 선호도를 예측하여 선호도 패턴을 기반으로 사용자를 군집화(clustering)하고, 유의미한 정보를 얻는 연구를 진행하였다. MovieLens 데이터는 영화의 전체 개수에 비해 사용자별 평균 영화 평점 수가 낮아 결측 비율이 높다. 이러한 이유로 기존의 군집화 방법을 적용하는 데 한계가 존재한다. 본 논문에서는 MovieLens 데이터 특성에 모티브를 얻어 쌍별 규합 벌점함수(pairwise fused penalty)를 활용한 볼록 군집화(convex clustering) 기반의 방법을 제안한다. 특히 결측치 대체(missing imputation)도 동시에 해결하는 최적화 문제를 통해 기존의 군집화 분석과 차별화하였다. 군집화는 반복 알고리즘인 ADMM을 통해 제안하는 최적화 문제를 풀어 진행한다. 또한 시뮬레이션과 MovieLens 데이터 적용을 통해 제안하는 군집화 방법이 기존의 방법보다 노이즈 및 이상치에 상대적으로 민감하지 않은 것으로 보인다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권2호
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• pp.121-125
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• 2015

기존의 협업필터링 기반의 추천시스템에 대한 연구는 정확한 평점예측에 집중되면서 추천시스템의 수행시간이 길어지게 되고, 선호아이템을 짧은 시간에 추천해주는 본래의 목적에서 멀어지게 되었다. 본 논문에서는 Preference Difference Metric을 이용하여 평점예측이 아닌 선호 아이템의 분류를 통한 추천을 수행하여 수행시간을 단축하고 정확도를 유지하는 추천 알고리즘을 제안한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1549-1552
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• 2015

최근 스마트폰을 비롯한 스마트 디바이스의 급격한 보급화가 이루어짐에 따라 추천가 시스템과 같은 개인화 서비스에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 이러한 서비스는 활용 방안이 광범위함에도 불구하고 마케팅 등의 특정 분야에 한정되어 있거나 저수준의 QoS를 제공하는 정도에 머물러 있어 국내의 추천가 시스템은 아직 도입단계에 불과하다. 추천가 시스템은 추천할 물품과 같은 객체의 기본 및 평가 정보를 텍스트 형태의 메타 정보로 나타낸다. 이러한 메타 정보 기반 필터링에 의해 주변 경로 및 취향이 고려되지 않은 결과를 사용자에게 제공하고 있다. 이에 사용자와 상호작용하여 건강이나 취향, 식사 이력, 통계 등을 고려해 메뉴를 추천해주는 최적화된 알고리즘 연구가 요구된다. 본 논문에서는 최적화된 내용 기반 필터링을 활용해 사용자의 입력 패턴과 취향을 파악하여 메뉴를 추천해주는 시스템인 UBRS을 제안하고자 한다.

• 한국통신학회논문지
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• 제28권9C호
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• pp.851-859
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• 2003

최근 사용자들의 멀티채널 선호도는 급속도로 전파되고 있다. MPEG은 동영상 및 음향시스템의 데이터 압축기술을 제공하는데, 현재 각광을 받고있는 것이 디지털 오디오이다. MPEG 표준안은 MPEG-1오디오 알고리즘을 MPEG-2 알고리즘에 동일하게 사용해도 멀티채널 및 5.1채널 사운드륵 제공한다. MDCT(Modified Discrete Cosine Transform)는 TDAC(Time Domain Aliasing Cancellation)에 기반을 두고있는 변형이산 여현 변환을 나타낸 것이다. 본 논문에서는 오디오 부분의 핵심이라 할 수 있는 MDCT/IMDCT(Inverse MDCT) 알고리즘을 최적화하여 효율적인 알고리즘을 제안하였다. 그리고 연산과정에서 중복되는 영역을 묶음으로써 연산에 필요한 계수를 줄였다. 최적화 전에 비해 코사인 계수를 0.5%이하로 최적화하였고, 승산에서 0.098%, 가산에서 0.58% 효율을 보였다. 알고리즘 검증은 C언어를 사용하여 검증하였고, 최적화된 알고리즘을 적용하여 마이크로 프로그램 방식의 하드웨어 구조론 설계하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2019년도 춘계종합학술대회
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• pp.25-26
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• 2019

소셜 미디어(social media)가 급속히 발달하고 대중화되면서, 뮤지엄(museum)의 관람객은 시 공간의 제약 없이 뮤지엄의 콘텐츠를 향유하는 동시에, 전통적인 관람객의 역할을 넘어 매개자(mediator), 프로슈머(prosumer), 그리고 크리에이터(creator)로 활동하고 있다. 또한, 뮤지엄도 고유의 업무 수행에 다수 관람객의 참여를 유도하며 관람객과 적극적으로 소통하고 있다. 이러한 흐름 속에, 이화여자대학교박물관에서는 소셜 미디어를 기반으로 사전 설문조사를 진행하여 작품에 대한 설문 참여자의 반응을 수집한 후 이를 바탕으로 큐레이션에 대중의 선호도를 반영하는 '관람객 참여전시'를 개최하였다. 더 나아가 알고리즘 기반 전시 큐레이션 모델도 개발하였는데, 이 모델은 앞의 관람객 참여전시에서 얻은 데이터를 활용하여 컴퓨터가 일반 관람객의 개인적 취향에 부합하는 작품을 자동으로 추천하고, 이를 바탕으로 개별 관람객에게 '개인적으로 최적화된' 전시를 구성할 수 있는 기반을 제공한다. 본 논문은 이러한 이화여자대학교박물관의 최신 전시활동을 소개하며, 초연결, 초지능화의 시대에 관람객들이 뮤지엄에 다양하게 참여하고 함께 소통할 수 있는 방법을 모색하고자 한다.

• 대한전자공학회논문지TC
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• 제47권8호
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• pp.74-84
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• 2010

본 논문에서는 개미 군집 최적화 (Ant Colony Optimization; ACO) 및 A* 휴리스틱 알고리즘이 융합된 선호도 기반 경로탐색 알고리즘을 제안한다. 최근 ITS (Intelligent Transportation Systems)의 개발과 함께 차량용 내비게이션의 사용이 증가하면서 경로탐색 알고리즘의 중요성이 더욱 높아지고 있다. 기존의 Dijkstra 및 A*와 같은 대부분의 최단경로 탐색 알고리즘은 최단거리 또는 최단시간 경로 탐색을 목표로 한다. 하지만 이러한 경로 탐색 결과는 더 안전하고 특정 경로를 선호하는 운전자를 위한 최적의 경로가 아니다. 따라서 본 논문에서는 선호도 기반 최단 경로 탐색 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 주어진 맵의 링크 속성 정보를 이용하며, 각 링크에 대한 사용자 선호도는 내비게이션 사용자에 의해 설정되어 진다. 제안된 알고리즘은 C로 구현하였으며, 64노드 및 118링크로 구성된 맵에서 다양한 파라미터를 통해 성능을 측정한 결과 본 논문에서 제안한 휴리스틱 융합 알고리즘은 선호도 기반 경로뿐만 아니라 최단 경로 탐색에도 적합함을 알 수 있었다.