• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 춘계학술대회
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• pp.349-352
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• 2009

본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 발생하는 추가 정보를 이용하여 선호도 예측 정확도를 향상시킬 수 있는 방안에 대하여 연구하였다. 본 연구에서는 특정 상품에 대한 목표 고객의 선호도 예측에 선정된 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 분석을 위하여 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안한다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.331-333
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• 2001

본 논문에서는 퍼지집합의 소속함수에 대한 가중치 함수를 제안한다. 제안하는 가중치 함수는 퍼지집합의 소속함수에 곱해지는 형태로서 적용되어지며, 이것은 소속함수에 대한 사용자의 선호도를 의미한다. 제안하는 가중치 함수의 개념은 기본적으로 소속함수를 사용하는 어떤 퍼지 집합의 응용에서도 적용될 수 있을 것으로 보이나, 본 논문에서는 그 중 한가지 경우로 비퍼지화 방법을 적용 대상으로 선택하였다. 제안하는 가중치 함수가 비퍼지화 방법에 있어서 가지는 의미를 보이며, 기존의 비퍼지화 방법들에서 이러한 가중치 함수의 개념이 어떻게 적용되어 왔는지를 보인다. 또한 기존의 비퍼지화 방법들이 개녀멩 적용되지 않은 형태의 가중치 함수를 선택하여, 비퍼지화 방법에 특정 가중치 함수를 적용하였을 때의 특성 변화를 보인다. 이러한 일반적인 형태의 가중치 함수를 퍼지집합의 소속함수에 적용함으로서, 다양한 형태의 선호도를 퍼지집합의 형태에 반영할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 1998년도 추계학술대회 학술발표 논문집
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• pp.3-8
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• 1998

본 논문에서는 사용자의 관심도나 선호도를 반영하여, 퍼지숫자를 정렬하는 방법을 제안한다. 사용자는 자신의 관심도나 선호도를 퍼지집합으로 표현한다. 제안하는 방법은 사용자로부터 주어진 퍼지집합을 평가관점으로 이용하며, 평가함수로는 이전에 제안된 만족도 함수를 이용한다. 제안하는 방법이 관점에 따라 어떠한 결과를 주는지를 보기 위하여, 퍼지숫자 정렬에 적용한 예를 보인다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제20권3호
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• pp.505-514
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• 2009

본 연구는 협력적 필터링 기법을 이용한 선호도 예측 과정에서 이웃의 수와 선호도 예측 정확도와의 관계를 분석하였다. 선호도 예측 과정에 선정된 이웃의 수를 4분위수로 4집단으로 구분하여 구분한 집단 간 선호도 예측 정확도에 차이가 나타남을 알 수 있었으며 각 집단의 예측 오차들의 평균들을 이용하여 선형의 보정함수를 제안하였다. 본 연구의 결과를 바탕으로 추천시스템에서 이웃 수를 이용한 보정함수를 이용하면 예측 정확도를 높일 수 있다.

• 한국경영정보학회:학술대회논문집
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• 한국경영정보학회 2008년도 춘계학술대회
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• pp.149-152
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• 2008

본 연구는 협업 추천 시스템에 적용되는 상품에 대한 고객의 선호도 예측 알고리즘 중 메모리기반 협업필터링 알고리즘의 선호도 예측 특성에 대하여 연구하였다. 메모리기반의 협업필터링 알고리즘은 선호도 예측 대상 고객과 유사한 성향을 가질 것으로 예상되는 고객들의 선호도 평가를 기반으로 특정 상품에 대한 선호도 예측이 이루어진다. 일반적으로 시스템을 이용하는 고객들과 선호성향이 다른 고객들은 선호도 예측 성과가 낮은 것으로 알려져 있으며 이들이 추천시스템의 선호도 예측 정확도를 떨어뜨리는 원인으로 알려져 있다. 본 연구에서는 고객이 상품들에 평가한 선호도 평가의 패턴이 선호도 예측 정확도와 관련성이 높음을 보여 선호도 예측 알고리즘의 개선에 기초 자료를 제공하고자 한다. 고객의 선호도 평가 패턴은 과거 고객이 평가한 자료로부터 얻을 수 있는 사전정보로써 선호도 예측 알고리즘을 적용하기 이전에 이용할 수 있는 정보이다. 본 연구에서는 사전정보를 이용하여 고객의 선호도 예측 오차의 특성을 연구함으로써 이들의 선호도 예측 정확도를 개선시킬 수 있는 알고리즘의 보정방법에 대하여 연구한다. 알고리즘의 보정방법을 선호도 예측 이전에 고객의 선호도 평가 특성으로 판단하여 적용함으로써 사전정보를 이용한 선호도 예측 정확도를 향상시키기 위한 접근법은 기존의 이웃 구성의 접근법과 다른 방법을 취함으로써 알고리즘 개선의 새로운 방향을 제시할 것으로 기대된다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제13권1호
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• pp.129-139
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• 2012

도심지 건설 프로젝트에서 적정한 기초공법을 선정하는 것은 매우 중요한 의사결정 중 하나이다. 그러나 아직도 적지 않은 프로젝트에서 단순히 과거의 경험이나 숙련된 기술자의 의견에 기초하여 기초공법을 선정하고 있다. 본 연구에서는 기초공법결정과정을 보다 선진화하기 위해 계층분석법(Analytic Hierarchy Process; AHP)과 선호도함수(Preference Function; PF)를 이용하여 적정 기초공법을 선정하는 의사결정지원시스템을 제안한다. 제안된 시스템에서 계층분석법은 평가기준 간의 상대적 중요도를 반영하기 위해, 또한 선호도함수는 의사결정자의 기초공법 적합도에 대한 선호도를 고려하기 위해 이용된다. 제안된 의사결정지원시스템을 기 수행된 프로젝트 사례에 적용해본 결과, 시스템이 도출한 기초공법과 전문가들이 현장에 대한 면밀한 검토 후 선정한 기초공법이 동일함을 알 수 있었다. 제안된 의사결정지원시스템은 건설현장에서 최적의 기초공법을 선정하기 위한 의사결정 시 매우 유용한 도구로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.52-57
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• 2001

인터넷의 대중화와 더불어 전자상거래에 대한 관심과 중요성이 더욱 증대되고 있다. 전자상거래에서 보다 많은 고객들을 유치하기 위해서는 거래의 안정성 보장, 시스템의 사용 편의성, 다양한 물품의 제공, 저렴한 가격 등과 함께 차별화된 고객 서비스 전략이 필요하다. 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공함으로써 고객의 만족도를 증진시키고 나아가 지속적인 방문을 유도하고자 한다. 본 논문에서는 고객이 전자상거래 쇼핑몰을 방문 시 고객별로 관리되는 선호도를 활용하여 고객의 취향에 적합한 상품 정보를 제공한다. 퍼지논리를 이용하여 제품군간에 근접도를 반영함으로써 사용자에게 보다 좋은 상품 정보를 제공하는 기법을 제안한다.

• 한국지진공학회논문집
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• 제6권5호
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• pp.37-43
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• 2002

복합구조제어시스템의 동시최적설계방법에 관하여 연구하였다. 여기에서는 수동제어장치 뿐만 아니라 능동제어장치의 배치와 용량, 제어기 등이 설계변수가 되며 설계인자들의 만족도를 나타내는 선호도함수를 정의하여 이를 이용하여 최적화문제를 정식화한다. 또한 수동 및 능동제어장치의 설계변수로부터 동시에 최적해를 찾아내기 의한 수치적 방법으로 유전자알고리즘을 사용하였다. 지진하중을 받는 다자유도 구조물의 설계에 및 수치모사를 통하여 제안한 방법의 타당성을 검증하고자 하였다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제26권3호
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• pp.441-451
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• 1999

본 논문에서는 퍼지숫자를 정렬하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 관심도나 선호도를 반영할 수 있는 방법을 제공하며, 퍼지숫자의 전체적인 가능성분포를 고려하는 평가함수를 방법은 사용자가 제사한 퍼지 집합과 만족도 함수(satisfaction fuction)를 이용하여 정렬 대상이 되는 퍼지숫자를 평가한 후 그 평가값에 따라서 순위를 정하게 된다. 만족도 함수는 두 퍼지숫자의 비교를 위해서 이전에 제안된 방법으로 퍼지숫자의 전체적인 가능성을 고려하는 특징이 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 퍼지숫자 정렬에 적용한 예와 기존의 방법과 비교한 결과를 보이며, 응용 예로서 의사결정의 문제에 적용한 결과를 제시한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권3호
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• pp.21-29
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• 2005

대부분의 자동협상시스템은 협상의 진행과정에 있어 협상자의 제안에 의존적이라 할 수 있다. 특히 협상속성에 대한 선호도, 평가함수 그리고 협상전략 등은 협상자에 의해 협상라운드마다 다양하게 변화하게 되고 이러한 특징은 협상의 수정제안 생성에 영향을 미치게 된다. 따라서 본 연구에서는 협상자의 참여를 최소화하는 자동협상방법론 및 협상 모델을 제안하였다. 협상자의 참여를 최소화하기 위하여, 협상자의 속성에 대한 선호도는 판매자와 구매자의 제안값에 대한 비율에 의해 예측되었으며, 협상자의 평가함수는 각 협상라운드마다 최소자승법을 통하여 예측한 후, 결정계수($R^2$)값에 의해 평가함수가 선택되도록 하였다. 또한 본 연구에서는 예측된 속성에 대한 선호도와 평가함수를 이용하여 최적 수정 제안을 유전알고리즘을 이용하여 생성하였다.