• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.1731-1737
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• 2017

K-최근접 이웃 연결(KNN 연결) 알고리즘은 기계학습에서 매우 효과적인 방법으로, 작은 데이터군에 대해서 널리 사용되어 왔다. 데이터의 수가 증가함에 따라, 단일 컴퓨터에서는 메모리와 수행시간의 제약으로 실제적인 응용프로그램에서는 실행하기에 적합하지 못하였다. 최근에는 대규모 데이터 처리를 위해서, 많은 수의 컴퓨터로 이루어진 클러스터에서 실행될 수 있는 맵리듀스 (MapReduce)로 알려진 알고리즘이 널리 사용되고 있다. 하둡은 맵리듀스 알고리즘을 구현한 프레임워크이지만 스파크라고 하는 새로운 프레임워크에 의하여 그 성능이 월등히 개선되었다. 본 논문에서는, 스파크에 기반하여 구현된 KNN 연결 알고리즘을 제안하였으며, 이는 인메모리(In-Memory) 연산 기능의 장점으로 하둡보다 빠르고 보다 효율적일 것으로 기대한다. 실험을 통하여, 수행시간에 영향을 주는 요소들에 관하여 조사하였으며, 제안한 접근 방식의 우수성과 효율성을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.111-118
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• 2023

스마트팩토리의 구축을 위해서는 제조환경에서 여러 센서 및 기기 등을 연결하여 데이터를 수집하고, 데이터 분석을 통해 생산설비 등의 장애를 진단하거나 예측하여야 한다. 본 논문에서는 공작기계에서 제품을 가공하기 위해 사용되는 절삭용 인서트의 잔여 유효 수명을 예측하기 위해 진동 신호를 기반으로 한 가중화 k-최근접이웃(Weighted k-NN) 알고리즘, 의사결정나무(Decision Tree), 서포트벡터회귀(SVM), XGBoost, 랜덤포레스트(Random forest), 1차원 합성곱신경망(1D-CNN), 그리고 진동 신호를 FFT한 주파수 스펙트럼에 대해 알아보았다. 연구결과, 주파수 스펙트럼으로는 잔여 유효수명의 정확한 예측에 대해서는 신빙성있는 기준을 제공하지 못한다는 것을 알수 있었고, 예측 모델 중 가중화 k-최근접이웃 알고리즘이 MAE가 0.0013, MSE가 0.004, RMSE가 0.0192로 가장 우수한 성능을 나타내었다. 이는 가중화 k-최근접이웃 알고리즘에 의해 예측되는 인서트의 잔여 유효 수명의 오차가 0.001초 수준으로 평가되어, 실제 산업현장에 적용이 가능한 수준으로 사료된다.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.23-46
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• 2021

개인화 추천에서 많이 사용되는 협업 필터링은 고객들의 구매이력을 기반으로 유사고객을 찾아 상품을 추천할 수 있는 매우 유용한 기법으로 인식되고 있다. 그러나, 전통적인 협업 필터링 기법은 사용자 간에 직접적인 연결과 공통적인 특징을 기반으로 유사도를 계산하는 방식으로 인해 신규 고객 혹은 상품에 대해 유사도를 계산하기 힘들다는 문제가 제기되어 왔다. 이를 극복하기 위하여, 다른 기법을 함께 사용하는 하이브리드 기법이 고안되기도 하였다. 이런 노력의 하나로서, 사회연결망의 구조적 특성을 적용하여 이런 문제를 해결하려는 시도가 있었다. 이는, 직접적으로 유사성을 찾기 힘든 사용자 간에도 둘 사이에 놓인 유사한 사용자 또는 사용자들을 통해 유추해내는 방식으로 상호 간의 유사성을 계산하는 방식을 적용한 것이다. 즉, 구매 데이터를 기반으로 사용자의 네트워크를 생성하고 이 네트워크 내에서 두 사용자를 간접적으로 이어주는 네트워크의 특성을 기반으로 둘 사이의 유사도를 계산하는 것이다. 이렇게 얻은 유사도는 추천대상 고객이 상품의 추천에 대한 수락여부를 결정하는 척도로 활용될 수 있다. 서로 다른 중심성 척도는 추천성과에 미치는 영향이 서로 다를 수 있다는 점에서 중요한 의미를 갖는다 할 수 있다. 이런 유사도의 계산을 위해서 네트워크의 중심성을 활용할 수 있다. 본 연구에서는 여기서 더 나아가 이런 중심성이 추천성과에 미치는 영향이 추천 알고리즘에 따라서도 다를 수 있다는 데에서 주목하여 수행되었다. 또한, 이런 네트워크 분석을 활용한 추천기법은 신규 고객 혹은 상품뿐만 아니라 전체 고객 혹은 상품으로 그 대상을 넓히더라도 추천 성능을 높이는 데 기여할 것을 기대할 수 있을 것이다. 이런 관점에서 본 연구는 네트워크 모형에서 연결선이 생성되는 것을 이진 분류의 문제로 보고, 추천 모형에 적용할 분류 기법으로 의사결정나무, K-최근접이웃법, 로지스틱 회귀분석, 인공신경망, 서포트 벡터 머신을 선택하고, 온라인 쇼핑몰에서 4년2개월간 수집된 구매 데이터로 실험을 진행하였다. 사회연결망에서 측정된 중심성 척도를 각 분류 기법에 적용하여 생성한 모형을 비교 실험한 결과, 각 모형 별로 중심성 척도의 추천성공률이 서로 다르게 나타남을 확인할 수 있었다.