협력적 여과 시스템은 내용 기반 여과 시스템과는 대조적으로 아이템에 대한 정보를 반영하지 않으며, 또한 사용자가 자신의 흥미에 대한 정보를 제공하지 않았을 경우 추천을 할 수 없다는 단점을 갖는다. 본 논문에서는 협력적 여과 시스템의 단점을 해결하기 위하여 연관 아이템 트리를 이용한 추천 에이전트를 제안한다. 제안된 방법은 벡터 공간 모델과 K-means 알고리즘을 이용하여 사용자를 군집시킨 후 그룹의 대표 평가값을 추출한다. 다음으로, 군집된 그룹별로 아이템간의 상호정보량을 계산하여 아이템간의 연관도를 파악하며, 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성한다. 이와 같이 생성한 각 그룹의 연관 아이템 트리와 그룹의 대표 평가값을 이용하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천한다. 제안된 추천 에이전트는 사용자 정보와 아이템 정보를 병합하여 새로운 사용자에게 아이템을 추천하며, 아이템간의 유사도를 계산하기 위하여 상호정보량을 사용하고 이를 기반으로 연관 아이템 트리를 생성함으로써 초기에 아이템에 대하여 평가한 정보가 부족한 사용자에게 정확도가 높은 아이템을 추천할 수 있다는 장점을 갖는다. 제안된 방법은 MovieLens 추천 시스템의 데이터 집합을 사용하여 기존의 방법과 비교하였다.
협력적 필터링은 아이템에 대한 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 내용을 반영하지 못할뿐만 아니라 희박성 및 확장성 문제를 가지고 있다. 이러한 문제를 개선하기 위하여 아이템 기반 협력적 필터링이 실용화되었으나 아이템의 속성을 반영하지는 못한다. 본 논문에서는 기존의 개인화 추천 시스템의 문제점을 해결하기 위하여 FP-Tree를 이용한 연관 군집 방법을 제안하였다. 제안된 방법으로는 FP-Tree를 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관 규칙의 신뢰도에 따라서 $\alpha-cut$을 사용하여 효율적인 연관 군집을 한다. 성능평가를 위해 MovieLens 데이터 집합에서 Gibbs Sampling, EM, K-means와 비교 평가하였다.
We present a new algorithm for mining association rules in the large database. Association rules are the relationships of items in the same transaction. These rules provide useful information for marketing. Since Apriori algorithm was introduced in 1994, many researchers have worked to improve Apriori algorithm. However, the drawback of Apriori-based algorithm is that it scans the transaction database repeatedly. The algorithm which we propose scans the database twice. The first scanning of the database collects frequent length l-itemsets. And then, the algorithm scans the database one more time to construct the data structure Common-Item Tree which stores the information about frequent itemsets. To find all frequent itemsets, the algorithm scans Common-Item Tree instead of the database. As scanning Common-Item Tree takes less time than scanning the database, the algorithm proposed is more efficient than Apriori-based algorithm.
본 논문에서는 쉴드 TBM 터널에서 적용 가능한 리스크 분석 방법을 연구하였다. FTA 방법을 통해 리스크 아이템과 각각의 발생확률을 확인하고 AHP 방법을 통해 각각의 리스크 아이템의 영향도를 구하였다. 마지막으로 각각의 리스크 아이템의 리스크 레벨을 평가할 수 있었다. 개발된 방법을 EPB 쉴드 터널이 사용된 서울 지하철 현장에 적용하여 리스크 분석 결과가 현장 데이터에 부합하는 합리적 결과임을 검증하였다.
기존의 연관규칙을 이용한 추천시스템은 매번 계속적으로 대량의 데이터를 스캔해야 하므로 속도가 느릴 뿐 아니라 확장성 문제와 정확도 문제가 있다. 본 논문에서는 사용자의 평가 자료에 의존하지 않고 묵시적인(Implicit)방법을 이용하여 RFM(Recency, Frequency, Monetary)기반 FP-tree 마이닝을 이용한 개인화 추천시스템을 제안한다. 구매 가능성이 높은 아이템을 찾기 위해서 고객정보와 구매이력정보를 기반으로 고객과 아이템의 속성 반영이 가능한 RFM기법과 FP-tree 마이닝을 이용한다. 제안 방법으로 RFM기반의 FP-tree 마이닝을 이용하여 후보집합의 발생없이 빈발항목을 구성하고 연관규칙을 생성한다. 생성된 연관규칙의 지지도, 신뢰도, 향상도를 사용하여 추천 효율성이 높은 아이템 추천이 가능하다. 성능평가를 위해 현업에서 사용하는 인터넷 화장품 아이템 쇼핑몰의 데이터를 기반으로 데이터 셋을 구성하여 기존의 시스템과 비교 실험을 통해 성능을 평가하여 효용성과 타당성을 입증하였다.
일반적으로 리스크 관리는 리스크 확인, 리스크 분석, 리스크 평가, 리스크 대책, 리스크 재평가를 포함하는 일련의 과정으로 구성된다. 본 논문에서는 쉴드 TBM 터널에서 발생 가능한 리스크 요인들을 여러 문헌 자료와 워크샵을 바탕으로 조사하였다. 리스크 요인들은 지질 요인, 설계 요인, 시공 관리 요인으로 구분되었다. Fault Tree도는 리스크들을 커터, 기계 구속, 배토(굴진), 세그먼트과 관련된 4그룹으로 분류하여 작성되었다. FT도로부터 12가지 리스크 아이템을 확인하고 각각의 발생확률을 구하였다.
The Purpose of this paper is to analysis on consumer's purchasing behavior and intention of local food. To analysis consumer's purchasing behavior, a series of homemaker surveys were conducted. The sample size of the survey is 416 respectively. As a survey result, consumer's purchasing behavior shows that purchasing ratio of local food and buying place is various type. By decision tree model analysis showed that consumer's purchasing intention is enough to establishing local food system in region. Therefore, strategies for regional consumption are needed expression of the place city and county of origin, diversification of purchasing item and buying area, and sustainable improvement for safety and trust on local food.
The purpose of this paper is to conduct ETA on six items of ESS: the whole system, battery, BMS, PCS, ESS and cable. To achieve that, ESS work flow and its components are categorized. Based on performance, human, environmental, management, and safety, this paper drew initiation events (IE) and end states (ES). ETA is applied to the main functions of each item, and the end states that may occur in one initiation event are suggested. In addition, detailed classification was performed to induce various end states on the basis of the suggested initiation events ; loss of grid electricity of ESS, loss of battery electricity(DC) of battery, impairment of electric function of BMS, loss of grid electricity(AC) of PCS, loss of data of EMS, Mechanical damage of cable, event sequence analysis conducted on the basis of event trees. If the suggested IEs and ESs are applied on the basis of ESS event cases, it is expected to prevent the same kinds of accident and operate ESS safely.
The purpose of this study is to provide a standard job description for a nutrition teacher placed in primary and secondary schools by analyzing their duties. DACUM is an acronym for 'Developing A CUrriculuM'. It was used by experts to determine the job duties, tasks and task elements to establish the job descriptions of a nutrition teachers through the development of a DACUM chart. An expert panel consisting of 10 nutrition teachers participated in a DACUM workshop and derived nutrition teacher's DACUM chart. A total of 1,550 nutrition teachers across the country were targeted as the survey subjects for validation of the DACUM chart through their perception of the frequency, importance, and difficulty of each item in the job description. A tree structure, criticality analysis, and contents validity index were added for verification. The definition of the nutrition teacher's job and DACUM chart with 5 duties, 28 tasks, and 107 task elements were derived by the DACUM method. The definition of a nutrition teacher was 'A teacher who is responsible for food service management and nutrition education and counseling for health promotion and disease prevention for students in primary and secondary schools'. The validation results of the tree structure were the priorities of the 28 tasks with ranks 1 and 2. Because there was no third priority, it was considered to be a good representation of the tasks of nutrition teachers. The DACUM chart was found to be evenly distributed with relative importances of more than 17 or less than 11 through the criticality analysis. Since the C5-4 (Conduct simulation exercise against food poisoning)'s content validity index was significantly less than the reference value of 0.78, it was not included in the final job description. 5 duties, 28 tasks, 102 task elements were included in the final job description of a nutrition teacher.
Objectives : Some reports have suggested that 5-HT5A polymorphism allelic association was associated with depression, however, there has been no report about relationship between the 5-HT5A gene and antidepressant response. We conducted the association study of the 5-HT5A receptor gene polymorphisms (-19G/C,12A/T) and response to citalopram in Korean patients with major depressive disorder(MDD). Methods : A total of 106 patients with major depressive disorder were included in this study. The patient's symptoms were measured by 21-item Hamilton Depression Rating Scale(HAMD) at baseline, week 1, week 2, week 4 and week 8 during citalopram treatment. A Responder to citalopram was defined by 50% reduction of total HAMD scores. To analyze genetic polymorphisms, a polymerase chain reaction based method was used. Results : At week 8, responders were 62, non-responders were 44. No significant differences of genotypes or allelic association in 19G/C and 12A/T polymorphisms were observed between responsive and non-responsive patients. Conclusion : These results do not support the hypothesis that this polymorphism of the HT5A receptor gene is involved in the therapeutic response to citalopram.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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