• 제목/요약/키워드: Real number system

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사용자 관심 이슈 분석을 통한 추천시스템 성능 향상 방안 (Improving Performance of Recommendation Systems Using Topic Modeling)

  • 최성이;현윤진;김남규
    • 지능정보연구
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    • 제21권3호
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    • pp.101-116
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    • 2015
  • 많은 기관들이 데이터에 기반을 둔 의사결정을 수행해 왔으며, 특히 수치자료를 비롯한 정형 데이터가 이러한 목적으로 널리 활용되어 왔다. 하지만 최근에는 스마트기기와 소셜미디어의 발달로 인해 다양한 형태를 가진 방대한 양의 정보가 생성, 공유, 저장되면서, 전통적인 정형 데이터 기반 의사결정으로부터 비정형 빅데이터 기반 의사결정으로 관심의 전환이 이루어지고 있다. 데이터 기반 의사결정의 대표적 분야인 추천시스템 분야에서도 성능 향상을 위해 비정형 데이터를 활용해야 한다는 필요성이 최근 꾸준히 제기되고 있다. 특히 사용자의 성향이나 선호도는 고객의 니즈와 직결되기 때문에, 비정형 데이터 분석을 통해 사용자의 성향을 파악하고 이를 통해 상품 추천 및 구매 예측의 정확도를 향상시키기 위한 노력이 매우 시급하게 이루어질 필요가 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자의 성향을 측정하여 재구매 예측 정확도, 특히 카테고리별 재구매 예측 정확도를 높임으로써, 궁극적으로 추천시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방안을 제시한다. 구체적으로는 사용자의 일상적인 인터넷 사용 기록을 분석하여 고객이 조회하는 뉴스 기사의 이슈를 식별하고 다양한 이슈에 대한 고객의 관심을 계량화한 후, 이를 활용하여 고객의 카테고리별 재구매 여부를 예측하는 모델을 제안하고자 한다. 실제 웹 트랜잭션으로부터 도출된 인터넷 뉴스 조회 기록 및 쇼핑몰 구매 기록을 대상으로 실험을 수행한 결과, 고객의 과거 구매이력만을 활용한 카테고리 재구매 예측 모형에 비해 본 연구에서 제안한 모형, 즉 고객의 과거 구매이력과 관심 이슈를 모두 활용한 예측 모형의 정확도가 다소 우수한 것으로 나타났다.

텍스트 마이닝을 활용한 지역 특성 기반 도시재생 유형 추천 시스템 제안 (Suggestion of Urban Regeneration Type Recommendation System Based on Local Characteristics Using Text Mining)

  • 김익준;이준호;김효민;강주영
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.149-169
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    • 2020
  • 현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템 구축 방안 연구 (A Study on the Establishment of Comparison System between the Statement of Military Reports and Related Laws)

  • 정지인;김민태;김우주
    • 지능정보연구
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    • 제26권3호
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    • pp.109-125
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    • 2020
  • 군(軍)에서 방위력개선사업(이하 방위사업)은 매우 투명하고 효율적으로 이루어져야 함에도, 방위사업 관련 법 및 규정의 과도한 다양화로 많은 실무자들이 원활한 방위사업 추진에 어려움을 겪고 있다. 한편, 방위사업 관련 실무자들이 각종 문서에서 다루는 법령 문장은 문장 내에서 표현 하나만 잘못되더라도 심각한 문제를 유발하는 특징을 가지고 있으나, 이를 실시간으로 바로잡기 위한 문장 비교 시스템 구축에 대한 노력은 미미했다. 따라서 본 논문에서는 Siamese Network 기반의 자연어 처리(NLP) 분야 인공 신경망 모델을 이용하여 군(軍)의 방위사업 관련 문서에서 등장할 가능성이 높은 문장과 이와 관련된 법령 조항의 유사도를 비교하여 위법 위험 여부를 판단·분류하고, 그 결과를 사용자에게 인지시켜 주는 '군(軍) 보고서 등장 문장과 관련 법령 간 비교 시스템' 구축 방안을 제안하려고 한다. 직접 제작한 데이터 셋인 모(母)문장(실제 법령에 등장하는 문장)과 자(子)문장(모(母)문장에서 파생시킨 변형 문장) 3,442쌍을 사용하여 다양한 인공 신경망 모델(Bi-LSTM, Self-Attention, D_Bi-LSTM)을 학습시켰으며 1 : 1 문장 유사도 비교 실험을 통해 성능 평가를 수행한 결과, 상당히 높은 정확도로 자(子)문장의 모(母)문장 대비 위법 위험 여부를 분류할 수 있었다. 또한, 모델 학습에 사용한 자(子)문장 데이터는 법령 문장을 일정 규칙에 따라 변형한 형태이기 때문에 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델이 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 문장을 효과적으로 분류한다고 판단하기에는 제한된다는 단점을 보완하기 위해, 실제 군(軍) 보고서에 등장하는 형태에 보다 더 가깝고 모(母)문장과 연관된 새로운 문장 120문장을 추가로 작성하여 모델의 성능을 평가해본 결과, 모(母)·자(子)문장 데이터만으로 학습시킨 모델로도 일정 수준 이상의 성능을 확인 할 수 있었다. 결과적으로 본 연구를 통해 방위사업 관련 군(軍) 보고서에서 등장하는 여러 특정 문장들이 각각 어느 관련 법령의 어느 조항과 가장 유사한지 살펴보고, 해당 조항과의 유사도 비교를 통해 위법 위험 여부를 판단하는 '실시간 군(軍) 문서와 관련 법령 간 자동화 비교 시스템'의 구축 가능성을 확인할 수 있었다.

그룹 몰입도 판단을 위한 움직임 동기화 연구 (A Study of the Reactive Movement Synchronization for Analysis of Group Flow)

  • 류준모;박승보;김재경
    • 지능정보연구
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    • 제19권1호
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    • pp.79-94
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    • 2013
  • 최근 문화 예술 분야를 활용하여 고부가가치를 창출하며 지속적으로 발전하는 공연예술 시장 환경 속에서 공연 기획자들이나 투자자들은 공연에서 성공을 하기 위한 객관적인 지표를 원한다. 성공적인 공연을 위해서는 관람객들에게 편의를 제공하여 만족도를 높여 주어야 하며, 따라서 재미와 감동, 가치를 높이는 방안도 모색해야 한다. 기존의 만족도 확인 방법으로는 공연기간, 설문조사, 입소문 등 주관적인 평가가 대부분이다. 이것들은 관람객들의 만족도에 대한 평가 기준이 될 수 는 없다. 최근에는 공연에서 관람객의 몰입 정도가 공연의 주요 성공 요인으로 평가되기 시작했다. 공연에 대한 몰입도가 높으면 만족도도 높아진다는 연구 결과도 있다. 그래서 공연에 대한 관람객의 몰입을 실시간으로 확인하는 지표를 개발하는 것은 관람객들의 만족도를 평가하는데 유용하게 사용될 수 잇다. 기존의 몰입도 추출 연구는 대부분 1인을 대상으로 한 연구들이며 전체 관람객들의 몰입도는 개별 몰입도를 통합하여 측정하여 왔다. 하지만, 공연장에서 관람객들의 몰입도를 개별적으로 측정하기에는 경제적으로나 환경적으로 어려운 상황이다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 연구에서는, 공연장의 전체 관람객 몰입도를 측정하기 위하여 차영상 기반의 동기화 기법을 활용하는 모형을 제시 한다. 이 기법은 우선 카메라를 통해 관람객 영상을 수집하고, 이를 차영상 기법을 이용하여 동일 장소, 시간 내 관람객들의 움직임 변화량을 측정하여 동기화 여부를 판단하는 것이다. 본 논문에서 동기화가 되었다는 의미는 관람객들이 몰입하고 있을 때, 자극원에 대하여 동시성을 가지고 반응하는 것을 말한다. 이것을 차영상 기법을 통하여 움직임의 변화량으로 환산하고, 이것을 이용하여 동적 동기화와 정적 동기화인지 구분한다. 그런 후 전체 관람객들의 움직임 변화량들을 비교하여 관람객들의 몰입도를 판단하는 모형을 구축하는 것이다. 이 연구에서는 전체 관객의 몰입도 판단 모형을 제시하고, 실제 관객의 반응 데이터를 이용한 평가를 하여 제시한 연구모형이 실제 공연장에서 그룹 관람객들의 몰입도를 측정할 수 있는 것을 확인할 수 있었다.

자력이상 3차원 모델링 및 역산 (3D Modeling and Inversion of Magnetic Anomalies)

  • 조인기;강혜진;이근수;고광범;김종남;유영준;한경수;신홍준
    • 지구물리와물리탐사
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    • 제16권3호
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    • pp.119-130
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    • 2013
  • 자력탐사자료의 3차원 역산법을 개발하였다. 자력탐사자료의 역산에서 가장 문제가 되는 점은 비유일해 문제와 방대한 계산시간이다. 일반적으로 자력탐사자료의 역산은 모델변수의 수가 자료의 수보다 훨씬 많아 비유일해 문제를 더욱 심화시키게 된다. 또한 자력탐사자료는 심도 분해능이 매우 낮다. 비유일해 문제를 극복하기 위하여 분해능이 높은 모델변수에는 큰 제한을 가하고, 작은 모델변수에는 약한 제한을 가하는 분해능 모델제한자를 제안하고, 이를 적용하여 분해능이 낮은 모델변수도 효과적으로 추정할 수 있었다. 또한 대형 행렬식을 웨이블릿 변환을 통하여 희소행렬로 변환하고, 역행렬의 계산에 병렬계산 방식을 적용하여 계산시간을 획기적으로 절감하였다. 수치실험을 통하여 개발된 3차원 역산알고리듬의 타당성을 검토하였다. 또한 금산 지역에서 얻어진 항공자력탐사자료의 역산에 적용하였다.

공간-주파수 OFDM 전송 다이버시티 기법 기반 무선 LAN 기저대역 프로세서의 구현 (Implementation of WLAN Baseband Processor Based on Space-Frequency OFDM Transmit Diversity Scheme)

  • 정윤호;노승표;윤홍일;김재석
    • 대한전자공학회논문지SD
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    • 제42권5호
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    • pp.55-62
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    • 2005
  • 본 논문에서는 공간-주파수 OFDM (SF-OFDM) 기법을 위한 효율적인 심볼 검출 알고리즘이 제안되고, 이를 기반으로 하는 SF-OFDM 무선 LAN 기저대역 프로세서의 구현 결과가 제시된다. SF-OFDM 기법에서 부반송파의 개수가 적은 경우 부채널간 간섭이 발생하게 되며, 이러한 간섭은 다이버시티 시스템의 성능을 크게 저하시킨다. 제안된 알고리즘은 부채널간 간섭을 병렬적으로 제거함으로써 기존 알고리즘에 비해 큰 성능 이득을 얻는다. 컴퓨터 모의실험을 통한 비트오류율 (BER) 성능 평가 결과 두개의 송${\cdot}$수신 안테나를 사용하는 경우 10-4의 BER에서 기존 알고리즘에 비해 약 3 dB의 성능이득을 얻음을 확인하였다. 제안된 심볼 검출 알고리즘이 적용된 SF-OFDM 무선 LAN 시스템의 패킷오류율 (PER), link throughput 및 coverage 성능이 분석되었다. 최대 전송률의 $80\%$를 목표 throughput으로 설정 했을 때, SF-OFDM 기반 무선 LAN 시스템은 기존의 IEEE 802.11a 무선 LAN 시스템에 비해 약 5.95 dB의 SNR 이득과 3.98 미터의 coverage 이득을 얻을 수 있었다. 제안된 알고리즘이 적용된 SF-OFDM 무선 LAN 기저대역 프로세서는 하드웨어 설계 언어를 통해 설계되었으며, 0.18um 1.8V CMOS 표준 셀 라이브러리를 통해 합성되었다. 제시된 division-free 하드웨어 구조와 함께, 구현된 프로세서의 총 게이트 수는 약 945K개였으며, FPGA 테스트 시스템을 통해 실시간 검증 및 평가되었다.

EPC 기반의 제조 공정 협업을 위한 중립 데이터 생성 알고리즘 (Neutral Data Generation Algorithm for EPC-based Manufacturing Process Collaboration)

  • 김동기;김승희
    • 한국인터넷방송통신학회논문지
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    • 제20권1호
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    • pp.1-9
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    • 2020
  • 선 해양 분야와 같이 복잡성이 높은 EPC(engineering, procurement, construction) 기반의 제조 공정시에는 협업 업체 간 협업 작업용 데이터가 매우 상세한 수준까지 상호 참조됨으로써 유기적인 현장 업무가 실현될 수 있는 방안이 필수적이다. 그러나 기업 별 고유한 SW의 사용과 현장 관리 체계의 복잡성으로 인하여 업체 상호 간 현장의 작업 정보를 포함한 진행 상태가 실시간 수준으로 공유되지 못하고 있어 이로 인하여 공정 지연 및 자원 투입의 비효율이 초래되고 있다. 본 연구에서는 다양한 파일 형태로 존재하는 작업 정보를 협업 형태의 제조 공정에서 적용할 수 있는 중립 데이터 생성 알고리즘을 개발하였다. 또한 개발된 알고리즘을 조선 해양 플랜트 배관의 제조 공정에 적용하고 생성된 중립 데이터를 활용하여 시각화하는 작업 정보 생성용 SW를 개발하고 좌표, 형상 및 치수, BOM의 종류, 개수, spec값을 비교함으로써 알고리즘의 정확도를 검증하였다. 그 결과 중립 데이터 좌표 정확성은 99%, 중립데이터 형상과 치수는 100%, BOM Spec. 은 100% 일치함을 확인하였다. 이 연구는 기업의 다양한 정보화 기반 기술로 인한 정보 공유의 제약을 극복하고, 복잡한 제조 공정의 작업화일 정보 공유를 극대화할 수 있을 것으로 사료된다.

FPGA를 이용한 하드웨어 기반 고성능 XML 파싱 기법 (Hardware-Based High Performance XML Parsing Technique Using an FPGA)

  • 이규희;서병석
    • 한국통신학회논문지
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    • 제40권12호
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    • pp.2469-2475
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    • 2015
  • 다양한 웹 서비스들은 서비스의 제공을 위해서 구조화된 표준문서인 XML(eXtensible Markup Language)을 널리 사용하고 있으며, 모바일 환경에서의 전자문서 및 전자서명 그리고 메일시스템에서도 XML이 사용되고 있다. XML을 사용하기 위해서는 문서의 파싱이 요구되며, 이는 XML 처리에서 가장 계산 집중적 작업이다. 따라서, XML 파싱 성능을 높이기 위해 하드웨어 기반의 파서들이 제안되어 성능 향상에 초점을 맞추고 있지만 실제 파싱 기법들에 대한 연구는 거의 이루어지지 않았다. 본 논문에서는 파서의 종류와 상관없이 사용될 수 있는 고성능 XML 파싱 기법을 제안하고 FPGA를 이용하여 파서를 설계하여 검증하였다. 제안된 파싱 기법은 상태머신 대신에 엘리먼트 분석기들을 사용하며 다중바이트 단위 엘리먼트 매칭을 수행한다. 제안된 파싱 기법은 CPB 항목에서 약 2~4배의 소비 클록을 감소시켰으며 파싱 이전에 전처리작업을 요구하지 않는다. 다른 파서들과 비교하여 제안된 파서는 약 1.33~1.82배 속도를 향상시켰다. 따라서, 제안된 파싱 기법은 실시간 XML 파싱이 가능하며 일반적인 XML 파서들에서도 적용할 수 있는 적합한 구조를 갖는다.

상.하체 분리 매개화를 통한 블렌딩 기반의 모션 합성 (Decoupled Parametric Motion Synthesis Based on Blending)

  • 하동욱;한정현
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2008년도 학술대회 1부
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    • pp.439-444
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    • 2008
  • 추상적인 매개공간을 예제모션들로 표본추출(sampling)하고, 그것들을 보간하여 주어진 입력 매개변수(parametrs)와 대응되는 블렌딩 가중치(blend weights)를 계산하는 블렌딩 기반의 매개화된 합성기법은 뛰어난 제어력과 효율성 때문에 널리 쓰이고 있다. 그러나 보다 세부적인 모션 제어를 위해 매개공간의 차원을 증가시킬수록, 표본추출을 위해 필요한 예제모션의 수가 기하급수적으로 늘어나게 된다. 본 논문은 상체모션과 하체모션의 분리된 생성 및 제어를 위해 두 개의 매개공간(parameter spaces)을 사용하는 방법론을 제안한다. 즉, 매 애니메이션 프레임마다 각 매개공간으로부터 두 개의 바탕프레임(source frames)이 추출되면, 하나로부터의 상체를 다른 하나의 하체에 접합(splicing)하여 실시간으로 목적모션을 생성한다. 이를 통해 사용자가 입력한 상체제약과 하체제약을 모두 만족하는 모션을 생성할 수 있을 뿐만 아니라 매개공간의 차원 복잡도에서 기인하는 문제를 해결할 수 있다. 본 논문을 통해, 우리는 두 개의 매개화된 모션공간으로부터 시간적 상호관계가 고려된 모션을 생성하기 위한 새로운 시간왜곡(time-warping)기법을 제안한다. 또한 상체의 공간적 특성을 기반으로 예제모션들을 매개화할 경우, 접합되는 하체에 따라 변경되는 예제모션들의 매개변수를 빠르게 근사하기 위한 기법을 소개한다.

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초분광 표적 탐지를 위한 L2,1-norm Regression 기반 밴드 선택 기법 (Band Selection Using L2,1-norm Regression for Hyperspectral Target Detection)

  • 김주창;양유경;김준형;김준모
    • 대한원격탐사학회지
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    • 제33권5_1호
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    • pp.455-467
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    • 2017
  • 초분광 영상을 이용한 표적 탐지를 수행할 때에는 인접한 분광 밴드의 중복성의 문제 및 고차원 데이터로 인해 발생하는 방대한 계산량의 문제점을 해결하기 위한 특징 추출 과정이 필수적이다. 본 연구는 기계 학습 분야의 특징 선택 기법을 초분광 밴드 선택에 적용하기 위해 $L_{2,1}$-norm regression 모델을 이용한 새로운 밴드 선택 기법을 제안하였으며, 제안한 밴드 선택 기법의 성능 분석을 위해 표적이 존재하는 초분광영상을 직접 촬영하고 이를 바탕으로 표적 탐지를 수행한 결과를 분석하였다. 350 nm~2500 nm 파장 대역에서 밴드 수를 164개에서 약 30~40개로 감소시켰을 때 Adaptive Cosine Estimator(ACE) 탐지 성능이 유지되거나 향상되는 결과를 보였다. 실험 결과를 통해 제안한 밴드 선택 기법이 초분광 영상에서 탐지에 효율적인 밴드를 추출해 내며, 이를 통해 성능의 감소 없이 데이터의 차원 감소를 수행할 수 있어 향후 실시간 표적 탐지 시스템의 처리 속도 향상에 도움을 줄 수 있을 것으로 보인다.