• 한국정보통신학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.877-885
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• 2011

협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다.

• 경영정보학연구
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• 제9권1호
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• pp.85-103
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• 2007

본 연구의 목적은 좀 더 정확한 고객 선호도 예측을 위한 협업 필터링 알고리즘의 예측 성능을 평가하기 위한 것이다. 고객 선호도 예측의 정확도를 비교하기 위하여 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘과 대응평균 알고리즘에 의한 고객 선호도 예측의 MAE를 비교하였다. 예측 알고리즘의 정확성을 분석하기 위하여 MovieLens 1 Million dataset을 이용하여 실험을 하였다. 각 예측 알고리즘에 사용된 유사도 가중치는 일반적으로 이용되는 피어슨 상관계수와 벡터 유사도를 이용하였으며 분석결과 대응평균 알고리즘의 예측 정확도가 이웃 기반의 협업 필터링 알고리즘의 예측 정확도 보다 우수한 것으로 나타났다. 두 알고리즘에 사용된 유사도 가중치인 피어슨 상관계수와 벡터 유사도는 두 고객이 특정 상품에 대하여 공통으로 평가한 선호도 평가치를 이용하여 계산된다. 이때 공통으로 평가한 선호도 평가치의 개수가 적으면 계산된 유사도 가중치가 과대 평가된다. 과대 평가된 유사도 가중치를 보정하여 고객 선호도 예측의 정확도를 높이기 위하여 기존의 연구에서 고려한 공통 평가 영화의 개수 보다 확대된 범위를 적용하였으며 각 예측 방법에 따라 서로 다른 개선 경향을 파악할 수 있었다.

• Nutrition Research and Practice
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• 제12권4호
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• pp.283-290
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• 2018

BACKGROUND/OBJECTIVES: Indirect calorimetry is the gold-standard method for the measurement of resting energy expenditure. However, this method is time consuming, expensive, and requires highly trained personnel. To overcome these limitations, various predictive equations have been developed. The objective of this study was to assess the validity of predictive equations for resting energy expenditure (REE) in Korean non-obese adults. SUBJECTS/METHODS: The present study involved 109 participants (54 men and 55 women) aged between 20 and 64 years. The REE was measured by indirect calorimetry. Nineteen REE equations were evaluated for validity, by comparing predicted and measured REE results. Predictive equation accuracy was assessed by determining percent bias, root mean squared prediction error (RMSE), and percentage of accurate predictions. RESULTS: The measured REE was significantly higher in men than in women (P < 0.001), but the difference was not significant after adjusting for body weight (P > 0.05). The equation developed in this study had an accuracy rate of 71%, a bias of 0%, and an RMSE of 155 kcal/day. Among published equations, the $FAO_{weight}$ equation gave the highest accuracy rate (70%), along with a bias of -4.4% and an RMSE of 184 kcal/day. CONCLUSIONS: The newly developed equation provided the best accuracy in predicting REE for Korean non-obese adults. Among the previously published equations, the $FAO_{weight}$ equation showed the highest overall accuracy. Regardless, at an individual level, the equations could lead to inaccuracies in a considerable number of subjects.

• 농업과학연구
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• 제47권4호
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• pp.753-767
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• 2020

The commercial value of strawberries is affected by various factors such as their shape, size and color. Among them, size determined by weight is one of the main factors determining the quality grade of strawberries. In this study, image technology was developed to predict the weight of strawberries using the shape characteristics of strawberry cultivars. For realtime weight measurements of strawberries in transport, an image measurement system was developed for weight prediction with a charge coupled device (CCD) color camera and a conveyor belt. A strawberry weight prediction algorithm was developed for three cultivars, Maehyang, Sulhyang, and Ssanta, using the number of pixels in the pulp portion that measured the strawberry weight. The discrimination accuracy (R2) of the weight prediction models of the Maeyang, Sulhyang and Santa cultivars was 0.9531, 0.951 and 0.9432, respectively. The discriminative accuracy (R2) and measurement error (RMSE) of the integrated weight prediction model of the three cultivars were 0.958 and 1.454 g, respectively. These results show that the 2D imaging technology considering the shape characteristics of strawberries has the potential to predict the weight of strawberries.

• 전기전자학회논문지
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• 제22권3호
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• pp.805-809
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• 2018

본 연구에서는 이진 가중치 신경망(BWN)을 부동소수점 데이터를 사용하여 학습시킨 후에, 학습된 파라미터와 주요연산을 고정소수점으로 근사화시키는 과정에서 정확도의 변화를 분석하였다. 신경망을 이루고 있는 각 계층의 입력 데이터와 컨볼루션 연산의 계산에 고정소수점 수를 사용했으며, 이때 고정소수점 수의 전체 bit 수와 소수점 이하 bit 수에 변화를 주면서 정확도 변화를 관찰하였다. 각 계층의 입력 값과 중간 계산값의 정수 부분의 손실이 발생하지 않으면 고정소수점 연산을 사용해도 부동소수점 연산에 비해 큰 정확도 감소가 없었다. 그리고 오버플로가 발생하는 경우에 고정소수점 수의 최대 또는 최소값으로 근사시켜서 정확도 감소를 줄일 수 있었다. 이 연구결과는 FPGA 기반의 BWN 가속기를 구현할 때에 필요한 메모리와 하드웨어 요구량을 줄이는 데 사용될 수 있다.

• 산학경영연구
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• 제20권1호
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• pp.145-168
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• 2007

전자상거래에서 거래되는 상품들에 대한 고객의 선호도를 사전에 파악하여 고객이 자신의 취향에 적합한 상품을 쉽게 찾도록 도와주고 전자상거래에 업체에 있어서는 목표고객의 설정을 자동적으로 처리할 수 있는 시스템이 추천시스템이다. 추천시스템은 고객과 업체 모두에게 이득을 가져올 수 있는 시스템으로 현재 많은 전자상거래 업체들이 적용 중에 있다. 본 연구는 전자상거래에서 널리 이용되고 있는 협력적 추천기법을 이용하여 고객 선호도 예측의 정확도를 향상시키기 위하여 고객들간의 선호도 유사 정도를 나타내는 유사도 가중치에 일정 범위의 임계치를 설정하였다. 임계치의 설정에 따라 선호도 예측의 정확도가 향상되었으나 임계치의 설정 범위에 따라 고객 선호도를 예측할 수 있는 비율이 감소함을 알 수 있었으며 이에 따라 추천을 할 수 없는 고객이 발생할 수 있음을 알 수 있었다. 결과를 바탕으로 고객에 대한 추천과 예측의 정확도를 동시에 고려하는 임계치 설정에 대하여 더 많은 연구가 필요하다는 것을 알 수 있었다.

• Bioinformatics and Biosystems
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• 제1권2호
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• pp.128-133
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• 2006

This paper compares domain combination based protein-protein interaction prediction method with domain based protein-protein interaction method. The prediction accuracy and reliability of the methods are compared using the same prediction technique and interaction data. According to the comparison, domain combination based prediction method has showed superior prediction accuracy to domain based prediction method for protein pairs with fully overlapped domains with protein pairs in learning sets. When we consider that domain combination based method has the effects of assigning a weight to each domain interaction, it implies that we can improve the prediction accuracies of currently available domain or domain combination based protein interaction prediction methods further by developing more advanced weight assignment techniques. Several significant facts revealed from the comparative studies are also described in this paper.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제22권7호
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• pp.352-358
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• 2022

Text mining is an important process used for analyzing the data collected from different sources like videos, audio, social media, and so on. The tools like Natural Language Processing (NLP) are mostly used in real-time applications. In the earlier research, text mining approaches were implemented using long-short memory (LSTM) networks. In this paper, text mining is performed using average-stochastic gradient descent weight-dropped (AWD)-LSTM techniques to obtain better accuracy and performance. The proposed model is effectively demonstrated by considering the internet movie database (IMDB) reviews. To implement the proposed model Python language was used due to easy adaptability and flexibility while dealing with massive data sets/databases. From the results, it is seen that the proposed LSTM plus weight dropped plus embedding model demonstrated an accuracy of 88.36% as compared to the previous models of AWD LSTM as 85.64. This result proved to be far better when compared with the results obtained by just LSTM model (with 85.16%) accuracy. Finally, the loss function proved to decrease from 0.341 to 0.299 using the proposed model

• Asian-Australasian Journal of Animal Sciences
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• 제5권1호
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• pp.7-11
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• 1992

Body water compartments in vivo were determined in Holstein cattle with age ranging from 5 to 521 days to obtain an equation to estimate volumes of body water. Live weight ranged from 47 to 480 kg. Compartments were determined as antipyrine space for total body water (TBW), thiocyanate space for extracellular water (ECW) and Evans blue dye space for plasma water (PW). Body water compartments expressed as a percentage of live weight decreased as age in days increased and significantly correlated with age in days. Regression analyses revealed that prediction equations had low accuracy. Regression equations of body water compartments on live weight (WT, kg) were useful for the prediction of body fluid with a high accuracy. Live weight significantly regressed on age in days (Day), which was inferred to be utilized for estimation of standardized live weight in case animals were emaciated by certain causes such as severe diarrhea or dehydration. In conclusion, following equations were presented to estimate body water compartments of cattle in vivo : TBW in liters = $0.556({\pm}0.007)WT+10$, r = 0.993, $SE{\pm}0.7$ ECW in liters = $0.321({\pm}0.008)WT+10$, r = 0.978, $SE{\pm}0.8$ PW in liters = $0.0502({\pm}0.0012)WT+1.6$, r = 0.0983, $SE{\pm}0.1$ WT (kg) = $0.772({\pm}0.018)Day+24$, r = 0.982, $SE{\pm}2.3$.

• 정보처리학회논문지B
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• 제19B권4호
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• pp.237-242
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• 2012

웹 문서 정보 서비스는 관리자의 효율적 문서관리와 사용자의 문서검색 편의성을 위해 문서 분류 시스템을 필요로 한다. 기존의 문서 분류 시스템은 분류하고자 하는 문서 내 선택된 자질어의 개수가 적거나, 특정 범주의 문서 비율이 높아 그 범주에서 대부분의 자질어가 선택되어 모델이 생성된 경우 분류 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 'Modified ECCD' 기법 및 '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 사용한 문서 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법인 'Modified ECCD' 기법이 ${\chi}^2$ 및 ECCD 기법에 비해 높은 분류 성능을 보였으며, '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 'Modified ECCD' 기법으로 선택된 자질어 변수에 추가하여 학습하였을 경우에 더 높은 분류 성능을 보였다.