개인화 된 정보를 제공하기 위한 협력 여과 기법에 대한 많은 연구가 이루어지고 있는데, 유사 사용자들을 찾는 과정에서 상관계수와 같은 유사성 척도를 이용하여 모든 사용자와의 유사성을 계산하는 과정을 거친다. 이때 사용자 수가 많아지게 되면, 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하게 되는 규모의 문제가 발생한다. 본 연구는 협력 여과 기법에서 주로 사용하는 유사성 척도가 사용자 집단이 커짐에 따라 계산의 복잡도가 지수적으로 증가하는 문제를 해결하기 위한 방안을 제시하는 것이 주목적이다. 규모의 문제를 해결하기 위해 클러스터링 모델 기반 접근 방식을 사용하고 아이템의 선호도 계산을 위해 RPM(Recency, Frequency, Momentary) 기준의 사용을 제안한다. 먼저 SOM을 이용하여 전체 사용자를 사용자 집단으로 클러스터링하고 사용자 집단별로 RFM 기준에 의해 아이템의 점수를 계산하여 선호도가 높은 순으로 정렬하여 저장한다. 사용자가 로그인하면 학습된 SOM을 이용하여 대상 사용자 집단을 선정하고 미리 저장된 추천 아이템을 추천한다. 추천결과에 대해 사용자가 평가하면 그 결과를 이용하여 현 시스템의 개정 여부를 결정한다. 제안한 방안에 대해 MovieLens 데이터 셋에 적용하여 실험한 결과 기존의 협력적 여과 기법에 비해 추천 성능이 비교적 우수하면서도 추천 시스템 운용시의 계산 복잡도를 일정하게 유지시킬 수 있음을 보였다.
현재 많은 스마트폰의 보급으로 LTE 네트워크를 통해 다양하고 빠른 모바일 서비스를 하게 되었다. 이에 수많은 모바일 기기들이 이전보다 더 많은 무선서비스를 이용하게 되고 그에 따른 수많은 인증 시그널링이 발생하게 된다. 이러한 무선네트워크에서 인증은 무선기기를 식별할 수 있는 중요한 역할을 하며 무선네트워크의 시작이기도 하다. 그래서 본 논문에서는 이전에 인증이 발생된 패턴을 분석하여 또 다른 외부 네트워크로 접근할 때 이전 보다 효과적인 인증을 수행한다. 그래서 LTE 네트워크에서 외부 네트워크와 인증서버 사이의 시그널링 비용을 최소화하여 빠른 무선 인증 서비스를 제안한다. LTE 네트워크에서 인증이 발생되는 비율을 수학적 모델링을 이용하여 계산하였고, 이를 다양한 환경에서 인증 시그널링 비용의 변화를 계산하였다. 본 논문에서 제안한 최적 인증 데이터의 수를 계산하여 이전 보다 효율적인 인증 시그널링 비용이 발생함을 보인다.
본 연구는 애니메이션 영화에서 빈번히 사용되고 있는 더빙 번역전략이 흥행에 미치는 영향을 스코포스 이론의 틀에서 실증적으로 연구 분석하였다. 한국영화진흥위원회의 2차 자료를 이용한 연구결과 더빙은 자막에 비해 매출액에 유의한 정(+)의 영향을 미쳤으며 이 영향은 성수기일 때, 연령등급이 낮을 때, 미국작품이 아닌 때 유의하게 더 높은 것으로 나타났다. 또한 연예인이 더빙에 참여했을 때 자막을 사용하거나 일반성우만이 참여한 경우보다 매출액이 유의하게 더 높은 것으로 나타났다. 이 결과는 스코포스의 이론에 기반한 번역전략인 더빙이 애니메이션의 관객을 고려할 때 자막보다 더 높은 품질의 번역이며 목표관객에 의해 더 선호되며 높은 매출로 이어진다는 것을 보여준다. 본 연구결과는 더빙의 긍정적인 영향을 사례분석에만 의존했던 기존의 연구와는 달리 실제 데이터를 이용해 실증적으로 검증하였다는 점에서 시사점이 있으며 향후 외국 애니메이션의 번역전략에 있어서도 목표관객의 특성 파악이 중요함을 시사한다.
본 연구는 청소년 이용자들의 도서관에 대한 인식과 정보이용을 개괄적으로 살펴보고 검색엔진 정보원과 비교한 도서관 정보원 인식, 정보원에 대한 평가 및 각 요소들의 연관성을 살펴보는 것을 목적으로 한다. 이를 위한 데이터는 설문조사로 수집, 기술통계 및 상관분석을 통해 분석되었다. 연구결과, 청소년 집단은 검색엔진 정보원을 가장 선호하는 탐색도구로 사용하며 도서관은 책과 같은 인쇄자료의 접근을 주로 하며 도서관을 자주 이용하지는 않는 것으로 나타났다. 정보원 선택은 사용이 쉽거나 빨리 얻을 수 있는 정보원을 사용하고자 하였고 정보원 비교 등 각 요소들의 상관관계를 확인한 결과 상당히 많은 요소들 사이의 상호연관성이 유의한 차이를 보이는 것으로 나타났다.
3차원 의료영상 재구성 기법은 2차원 의료영상으로부터 인체의 복잡한 3차원 구조를 이해하는데 많은 도움을 준다. 본 논문에서 구현한 3차원 의료영상 재구성 시스템은 저가의 PC 기반에서 시스템의 환경에 상관없이 사용될 수 있도록 Visual C++4.2를 이용하여 작성하였으며 향후 확장성을 고려하여 각 기능을 모듈화 시켰다. 모듈 설계된 3차원 의료영상 재구성 시스템은 데이터 준비, 그래디언트 근시화, 분할, 음영처리, 좌표시스템 변환, 그리고 광선투사와 합성 모듈로 구성되었다. 본 논문에서는 3차원 의료영상 재구성 방법의 속도문제를 개선하여 저가의 PC 환경에서 구현하였다. PC 환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템을 구현하기 위하여 광선투사를 재구성되는 영상에 영향을 주지 않는 범위에서 조기 중단시키는 알고리듬과 영상 재구성에 참여하는 체적소를 줄이는 방법, 그리고 영상을 재구성하기 위한 광선투사 과정에서 투시되는 광선의 수를 줄이는 방법 등ㄹ을 적용하여 PC환경에서 3차원 의료영상 재구성 시스템의 고속화를 이루었으며 실험에 의해서 PC환경에서도 의료영상 재구성 알고리듬이 효과적으로 사용되었다.
일반적인 경로 생성 기법에서는 거리가 가장 짧은 최단경로 및 시간이 적게 소요되는 빠른 경로와 같이 사용자의 이동 성향을 고려하지 않고 경로를 생성하였다. 하지만 사용자들은 시간, 거리, 도로 혼잡도와 같은 속성들에 의해 선호하는 경로가 있기 때문에 사용자의 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법들이 필요하다. 기존의 기법들은 이동 성향을 고려하여 경로를 생성하기 위해서는 사용자의 이동 성향 정보를 추가적으로 입력하여야 한다. 하지만 네비게이션 및 모바일 장치의 불편한 인터페이스 특성상 이러한 정보 입력은 거의 하지 않고 출발지와 목적지만을 입력하여 경로를 추천 받는 경향이 있다. 따라서 본 논문에서는 추가적인 이동 성향에 대한 정보 입력 없이 과거 궤적 데이터를 통해 사용자의 이동 성향을 암시적으로 추출하고 이동 성향에 맞는 경로를 생성하는 기법을 제안한다. 성능평가를 통해 최소 시간 경로나 최단 거리 경로와 비교하여 제안하는 기법이 사용자의 이동 성향을 고려한 경로가 생성됨을 입증한다.
최근 Hong et al.[1]은 같은 열차에서 하차한 승객들의 교통카드데이터 퇴장시각이 군집(cluster)을 이루어 나타나는 특성을 이용해 도시철도 승객의 실제 이용 경로와 열차를 추적하는 방법론을 제시하였다. 본 논문에서는 급행열차와 일반열차가 혼합 운영되는 서울 지하철 9호선에서도 퇴장시각이 같은 특성을 보임을 확인하고 Hong et al.[1]의 방법론을 사용하여 승객이 실제 이용한 열차를 추적하였다. 오전 시간대(6시~10시) 상행 승객에 대한 추적결과 전체 승객 중 91% 승객에 대해서 성공하였다. 이 결과를 바탕으로 일반열차와 급행열차에 대한 승객의 선호 및 이용행태를 분석하였다.
프로브 차량 데이터로부터 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위해 프로브 차량 비율이 필요하다. 이를 위해 기존 연구는 프로브차량과 일반 차량의 위치에 대한 확률구조를 활용하여 지점 검지기 없이 프로브 차량 비율을 추정하는 방법을 제시하였으나, 기존 연구의 방법론은 다차로 도로에 적용할 수 없다는 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 각 차로의 대기행렬 길이에 확률분포를 도입함으로써 다차로 접근로에서 프로브 차량 비율을 추정하고자 하였다. 사례연구 결과, 추정치와 관측치 간 이격이 있었으나, 추정치가 관측치의 경향을 따라가는 것으로 나타났으며, 향후 보정계수 도입 등을 통하여 추정치를 개선할 여지가 있었다. 본 연구는 지점 검지기가 없는 다차로 접근로에서 전수화 된 교통량, 밀도, 대기행렬 길이를 추정하기 위한 기초연구로서 활용될 것으로 기대된다.
본 논문은 사용자의 검색 의도와 개별 관심을 반영한 순위화된 검색 결과 문서를 제공하는 개인화 검색 기법을 제안한다. 개인화 검색에서는 사용자의 개별 관심사와 선호도를 정확하게 판별하기 위한 사용자 프로파일을 생성하는 기술이 개인화 검색의 성능을 좌우한다. 개인 프로파일은 사용자의 최근 입력 질의어들과 검색과정에서 참조했던 문서들에 나타나는 주제어들의 가중치와 빈도가 기록된 데이터 집합이다. 사용자 프로파일은 웹 검색에 앞서 사용자의 입력 질의어를 개인화된 질의어들로 확장하기 위해 사용된다. 중의적 질의어의 정확한 의미를 결정하기 위해서 워드넷을 사용하여 프로파일에 등록된 단어들과 의미 유사도를 계산한다. 검색 시스템의 사용자 측에 질의확장 모듈과 순위 재계산 모듈을 확장모듈로 구축하여 진행한 실험에서 개인화 검색 기술을 적용한 실험 결과가 상위문서들에 대해서 정확률과 재현률이 크게 향상된 성능을 보이고 있다.
방대한 데이터 가운데 사용자가 원하는 정보를 단번에 찾아내는 것은 결코 쉬운 일이 아니다. 이로 인해 사용자의 문서 열람 이력을 바탕으로 사용자 선호를 고려해 문서를 추천하는 다양한 방법들이 제안되었다. 하지만 기존에 활용된 문서 열람 이력 기반 문서 추천 방법론은 문서를 누가 열람했는지의 정보만을 활용할 뿐, 사용자가 해당 문서를 열람하게 된 의도(Intent)를 충분히 활용하지 못했다는 한계를 갖는다. 따라서 본 연구에서는 해당 문서를 누가(Who) 읽었는지의 정보가 아닌 해당 문서를 왜(Why) 읽었는지의 정보를 활용하는 검색 의도 기반 문서 추천 방안을 제시하고자 한다. 제안 방법론의 우수성을 확인하기 위해 국내 전자상거래 플랫폼 기업인 'C' 사의 실제 사용자 검색 이력 239,438건을 분석한 실험을 수행하였으며, 실험 결과 제안 방법론이 기존의 내용 기반 추천 모델 및 단순 열람 이력 기반 추천 모델에 비해 우수한 성능을 보임을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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