소비자의 욕구와 관심에 맞추어 개인화된 제품을 추천하는 추천 시스템은 비즈니스에 필수적인 기술로서의 그 중요성이 증가하고 있다. 추천 시스템의 대표적인 모형 중 협업 필터링은 우수한 성능으로 다양한 분야에서 활용되고 있다. 그러나 협업필터링은 사용자-아이템의 선호도 정보가 충분하지 않을 경우 성능이 저하되는 희소성의 문제가 있다. 또한 실제 평점 데이터의 경우 대부분 높은 점수에 데이터가 편향되어 있어 심한 불균형을 갖는다. 불균형 데이터에 협업 필터링을 적용할 경우 편향된 클래스에 과도하게 학습되어 추천 성능이 저하된다. 이러한 문제를 해결하기 위해 많은 선행연구들이 진행되어 왔지만 추가적인 외부 데이터 또는 기존의 전통적인 오버샘플링 기법에 의존한 추천을 시도하였기에 유용성이 떨어지고 추천 성능 측면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 CGAN을 기반으로 협업 필터링 구현 시 발생하는 희소성 문제를 해결함과 동시에 실제 데이터에서 발생하는 데이터 불균형을 완화하여 추천의 성능을 높이는 것을 목표로 한다. CGAN을 이용하여 비어있는 사용자-아이템 매트릭스에 실제와 흡사한 가상의 데이터를 생성하여, 희소성을 가지고 있는 기존의 매트릭스로만 학습한 것과 비교했을 때 높은 정확도가 예상된다. 이 과정에서 Condition vector y를 이용하여 소수 클래스에 대한 분포를 파악하고 그 특징을 반영하여 데이터를 생성하였다. 이후 협업 필터링을 적용하고, 하이퍼파라미터 튜닝을 통해 추천 시스템의 성능을 최대화하는데 기여하였다. 비교 대상으로는 전통적인 오버샘플링 기법인 SMOTE, BorderlineSMOTE, SVM-SMOTE, ADASYN와 GAN을 사용하였다. 결과적으로 데이터 희소성을 가지고 있는 기존의 실제 데이터뿐만 아니라 기존 오버샘플링 기법들보다 제안 모형의 추천 성능이 우수함을 확인하였으며, RMSE, MAE 평가 척도에서 가장 높은 예측 정확도를 나타낸다는 사실을 증명하였다.
연안생태계의 영양상태와 환경적 질을 평가하기 위하여, 2007년 2월 남해연안의 총 25개 소해역, 131개 정점을 대상으로 표층 퇴적물의 입도조성, 광합성 색소, 총유기탄소, 총질소, 생화학적 조성(단백질, 탄수화물, 지질) 등을 분석하였다. 다차원 분석 결과 4개의 그룹으로 나뉘었으며, 일원분산분석에서 단백질, 탄수화물, biopolymeric carbon 농도의 차이가 뚜렷하게 나타났다. 이를 토대로 퇴적물 내 생화학적 조성을 이용한 영양상태 기준을 설정하였으며, 조사해역의 영양상태를 평가한 결과 산업폐수 및 생활하수 유입이 많은 마산만, 진해만, 행암만을 포함한 I그룹을 과영양 상태, 양식시설이 밀집한 통영, 고성 자란, 거제연안 등의 II그룹은 부영양 상태로 추정되었으며, 가막만, 득량만, 여자만 등의 III그룹은 중영양 상태로, 나머지 신안, 진도, 무안을 포함한 IV그룹은 빈영양 상태로 추정되었다. 본 연구결과로 퇴적물의 생화학적 조성을 이용한 영양상태 구분은 연안역의 영양도 평가를 위하여 유용한 방법으로 사용되어 질 수 있다고 판단된다.
Objective : We designed this study to investigate differences between stroke reattack and stroke first attack group to establish fundamental data and prevent a secondary stroke. Methods : 826 subjects were recruited from the patients admitted to the department of internal medicine at Kyung Hee University Oriental Medical Center, Kyung Hee University East-West Neo Medical Center, Kyungwon University Incheon Oriental Medical Center, Kyungwon University Songpa Oriental Medical Center and Dongguk University Ilsan Oriental Medical Center from 1 April 2007 to 31 August 2009. We compared general characteristics, classification of diagnosis, subtypes of cerebral infarction, risk factors, Sasang constitution, diagnostic classifications between stroke reattck and stroke first attack groups. Results : 1. In general characteristics, age differed significantly between the reattck and first attack groups. 2. Classification of diagnosis differed significantly between reattck and first attack groups. 3. In risk factors, hypertension, diabetes mellitus, alcohol drinking, and stress were significantly different between reattck and first attack groups. 4. Diagnostic classifications were significantly different between reattck and first attack groups. Conclusion : To prevent recurrence of stroke, education on stroke risk factors associated with recurrence is needed. In addition, those who are diagnosed as Dampness-Phlegm need to be well-controlled.
미전역에 걸쳐 80년대 중반부터 시행된 미농지보전 프로그램(CRP)은 1992년까지 약 1480만 헥타르에 이르는 농경지를 초지, 임지, 삼림, 또는 기타 보전용도로 전환하였다. CRP 시행에 의한 한 가지 주요결과는 수백만 헥타르에 이르는 초지를 확보함으로써 야생동물을 위한 잠재서식처 면적을 현저하게 증가시킨 점이다. 본 연구는 CRP 시행에 따른 자연경관의 공간구조변화를 지역적으로 살펴보고자 하였다. 이를 위해, 계절별 Landsat Thematic Mapper 자료를 이용하여 캔자스주 남서부 6개 카운터에 대한 CRP 시행 이전과 이후의 경지 및 초지분포 지도를 생성하였다. 다음으로, 분류후 차이분석기법(post-classification differencing)을 적용하여 경지에서 초지로 전환된 지역의 분포를 파악해내었다. 공간구조분석 프로그램 FRAGSTATS을 이용하여 지표피복의 공간패턴을 나타내는 10개 주요 총계지표를 계산함으로써 CRP 시행에 따르는 경관구조변화를 살펴보았다. 연구지역에 미친 CRP의 주요 영향은 전반적으로 자연초지 분포의 분절화가 현격하게 감소했다는 것이다. 야생동물 서식처관리의 측면에서 CRP 초지의 도입은 지편(地片)의수, 평균 지편 크기, 지편 내부면적 등을 크게 증가시키는 효과를 낳았다. 또한, CRP 시행은 녹지간 연결성 및 결합도를 높였는데, 이는 넓게 연속된 서식처를 요하는 종들을 보호하는 데에 잠재적인 가치를 지닐 것으로 보인다. 끝으로, CRP는 이웃한 녹지간 거리를 감소시킴으로써 생물종들의 녹지간 이동을 용이하게 할 것이다. CRP 시행은 캔자스주남서부 지역의 자연공간구조를 현저히 변화시킨 주요요인으로 나타났으며, 이는 향후 야생동물 서식처 보호를 위한 중요한 의미를 갖는다.
의사소통에서 대화자 간 감정의 이해는 메시지의 내용만큼이나 중요하다. 비언어적 요소에 의해 감정에 관한 더 많은 정보가 전달되고 있기는 하지만, 텍스트에도 화자의 감정을 나타내는 언어적 표지가 다양하고 풍부하게 녹아들어 있다. 본 연구의 목적은 인간언어공학에 활용할 수 있는 감정 온톨로지를 구축할 수 있도록 그 구성요소를 분석하는 데 있다. 텍스트 기반 감정 처리 분야의 선행 연구가 감정을 분류하고, 각 감정의 서술적 어휘 목록을 작성하고, 이를 텍스트에서 검색함으로써, 추출된 감정의 정확도가 높지 않았다. 이에 비해, 본 연구에서 제안하는 감정 온톨로지는 다음과 같은 장점이 있다. 첫째, 감정 표현의 범주를 기술 대상과 방식에 따라 6개 범주로 분류하고, 이들 간 상호 대응관계를 설정함으로써, 멀티모달 환경에 적용할 수 있다. 둘째, 세분화된 감정을 분류할 수 있되, 감정 간 차별성을 가질 수 있도록 24개의 감정 명세를 선별하고, 더 섬세하게 감정을 분류할 수 있는 속성으로 강도와 극성을 설정하였다. 셋째, 텍스트에 나타난 감정 표현을 명시적으로 구분할 수 있도록, 경험자 기술 대상과 방식 언어적 자질에 관한 속성을 도입하였다. 넷째, 본 연구의 감정분류는 Plutchik의 분류와 호환성을 갖고 있으며, 언어적 요소의 기술에서 국제표준의 태그세트를 수용함으로써, 다국어 처리에 활용을 극대화할 수 있도록 고려했다.
지적도는 토지의 소재, 지번, 지목, 경계, 면적을 지적법에 근거하여 연속하는 일필지에 의해 구성되어진 공적장부이다. 수년 전까지 지적도는 7개의 일정한 축척을 가진 2차원 평면 종이지도로 관리되어졌다. 최근 컴퓨터 시스템이 발달함으로써 지적도는 한 단계 발전할 수 있는 발판을 마련하였고, 그것의 형태가 래스터 방식에서 벡터 방식으로 전환 된 것이다. 그 결과 벡터화된 지적도는 다양하게 응용될 수 있게 되었다. 따라서 수치지적도는 한국토지정보시스템(KLIS)에 의해 다목적으로 이용될 수 있도록 시스템을 갖추었다. 본 연구에서는 수치지적도와 한국토지정보시스템을 기본으로 지적도상의 토지 이용 현황 표시를 원래의 일필지보다 구체적으로 표시하고자 한다. 필지 단위로 구성되어 있는 지적도를 "지적도의 토지현황표시를 위한 일필지 표현기법 모형 연구"에 의해 새로운 표현 기법을 적용하였다. 지적도면의 기능을 소유권의 위치관계 및 지적법에 명시된 28가지 지목별 토지이용현황의 표현뿐만 아니라 GIS 구축 사업의 기초 자료 등으로도 쓰일 수 있게 하기 위하여 도로, 철도, 구거, 하천 등의 공공용지를 중심으로 각각의 필지와 지목에 대한 일필지 표현 기법을 개발하였다. 특히, 공공용지 중 도로를 대상으로 일필지 표현 기법 개발과 이에 따른 지적도 기능 향상에 대하여 분석하였다.
공연에 사용하는 로봇이 인간과의 상호작용하기 위한 기본 성능 중 하나는 인간의 행동을 빠르고 정확하게 파악하는 것이다. 따라서 로봇이 인간의 자세를 추정할 때 자세 인식의 정확도를 높임과 동시에 가능한 빠른 속도로 인식할 수 있어야 한다. 그러나 현재 인공지능 기술의 대표적인 방식인 딥 러닝을 사용하여 인간의 자세를 추정할 경우, 인식의 정확도와 속도라는 두 가지 성능을 동시에 만족하지 못하고 있다. 따라서 사용 목적에 따라 추론정확도가 높은 하향식 자세추정과 처리속도가 빠른 상향식 자세추정 중 하나를 선택해서 사용하는 것이 일반적이다. 본 논문에서는 앞서 언급한 두 가지 방식이 가진 장점을 모두 포함하면서 단점을 보완한 두 가지 방식을 제안한다. 첫 번째는 다중 그래픽 처리 장치를 활용해 상향식 자세추정과 물체검출을 병렬로 사용하는 방식이고, 두 번째는 상향식 자세추정과 단항분류를 융합하는 방식이다. 실험을 통해 두 가지 방식 모두 속도가 개선됨을 증명했다. 공연로봇에 이 두 가지 방식 중 하나를 사용한다면, 관객과 신뢰도 높으며 보다 빠른 상호작용을 수행할 수 있을 것으로 기대된다.
본 논문에서는 CCTV를 통해 실시간 범죄에 대응할 수 있도록 CCTV 카메라 간 협업이 가능한 기술과 이를 활용한 실시간 범죄대응 서비스에 대해 연구하였다. 본 연구에서 개발하고자 하는 CCTV 협업 기술은 한 곳의 CCTV에서 추출된 이동 객체(용의자)가 범위를 벗어나 다른 CCTV로 이동했을 때 객체의 유사도 정보를 관제자에게 전달하여 선택된 객체를 추적하는 프로그램 모델이다. 일련의 유사도 정보 획득 과정은 객체 감지(object detection), 사전 분류(pre-classification), 특징 추출(feature extraction), 분류(classification)의 4단계의 프로세스로 진행된다. 이는 주로 사후처리용으로 사용되던 CCTV 모니터링을 긴박한 실시간 범죄에 대응하도록 개선시켜 범죄발생 초기대응 체계를 강화 할 수 있다. 또한 관제요원의 모니터링에만 의존하는 CCTV 관제시스템을 부분 자동화하여 지자체 관제센터 운영효율성을 증대시킬 수 있다. 해당 기술 및 서비스는 안양시 테스트베드에 구축하여 시범운영할 예정으로, 서비스가 안정화가 되면 전국 지자체에 확산하여 상용화가 될 것으로 예상된다. 향후 CCTV 협업 뿐 아니라 실시간 개인 정밀위치결정, 스마트폰 연계 등 통합 방범서비스 연구가 진행되어 시민들이 보다 안전한 생활을 영위할 수 있기를 기대한다.
다수의 앱 개발업체가 사업에 어려움을 겪고 있는 상황에서 수익을 높일 수 있는 분야로 본 연구에서는 자동차용 앱을 선정하고, 자동차를 운전하거나 관리하는 용도로 쓰이는 모바일 앱을 분석하여 분류하였다. 총 697개의 자동차용 앱(애플의 앱 스토어에서 273개와 구글 플레이 스토어에서 424개)을 분류한 결과 8개 집단으로 나뉘었는데, 대부분 차량 뉴스 및 정보(28%), 위치 서비스(23%), 대여 서비스(15%), 안전/효율 운전(12%) 집단에 속하였다. 나머지는 매매, 운전자 소통, 유지보수 관리, 경비 관리용 이었다. 하지만, 다수의 앱들이 주 기능면에서 너무 비슷한 경우가 많았고, 단지 소수의 앱만이 둘 이상의 집단에 속할 만큼 다양한 기능을 제공하고 있었다. 분류 체계의 실용성을 높이기 위하여 분류자간 신뢰성 검사를 두 번에 걸쳐 실시한 결과 Cohen's Kappa 값이 0.886과 0.828로 수용할 만한 수준이었다. 본 연구의 결과는 자동차용 앱 개발업체가 기존 앱이 제공하지 않는 기능을 발굴내거나 다기능을 복합한 앱을 개발하는데 유용할 것이며, 향후 유망 앱을 찾기 위한 방안을 연구할 필요가 있다.
본 논문에서는 단백질 간 상호작용 자동 추출을 위해서 기존에 연구되어 높은 성능을 나타낸 구문 트리 커널을 확장한 시맨틱 구문 트리 커널을 제안한다. 기존 구문 트리 커널의 문제점은 구문 트리의 단말 노드를 구성하는 개별 어휘에 대한 단순 외형적 비교로 인해, 실제 의미적으로는 유사한 두 구문 트리의 커널 값이 상대적으로 낮아지는 현상이며 결국 상호작용 자동 추출의 전체 성능에 악영향을 줄 수 있다는 점이다. 본 논문에서는 두 구문 트리의 구문적 유사도(syntactic similarity)와 어휘 의미적 유사도(lexical semantic similarity)를 동시에 효과적으로 계산하여 이를 결합하는 새로운 커널을 고안하였다. 어휘 의미적 유사도 계산을 위해서 문맥 및 워드넷 기반의 어휘 중의성 해소 시스템과 이 시스템의 출력으로 도출되는 어휘 개념(WordNet synset)의 추상화를 통한 기존 커널의 확장을 시도하였다. 실험에서는 단백질 간 상호작용 추출(PPII, PPIC) 성능의 심층적 최적화를 위해서 기존의 SVM에서 지원되던 정규화 매개변수 외에 구문 트리 커널의 소멸인자와 시맨틱 구문 트리 커널의 어휘 추상화 인자를 새롭게 도입하였다. 이를 통해 구문 트리 커널을 적용함에 있어서 소멸인자 역할의 중요성을 확인할 수 있었고, 시맨틱 구문 트리 커널이 기존 시스템의 성능향상에 도움을 줄 수 있음을 실험적으로 보여주었다. 특히 단백질 간 상호작용식별 문제보다도 비교적 난이도가 높은 상호작용 분류에 더욱 효과적임을 알 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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