• 제목/요약/키워드: Recommendation Systems

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WebPR :빈발 순회패턴 탐사에 기반한 동적 웹페이지 추천 알고리즘 (WebPR : A Dynamic Web Page Recommendation Algorithm Based on Mining Frequent Traversal Patterns)

  • 윤선희;김삼근;이창훈
    • 정보처리학회논문지B
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    • 제11B권2호
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    • pp.187-198
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    • 2004
  • 월드 와이드 웹(World-Wide Web)은 가장 커다란 분산된 정보저장소로서 계속하여 빠른 속도로 성장해왔다. 그러나 비록 웹이 빠른 속도로 성장하고 있다 할지라도, 웹의 정보를 읽고 이해하는 데는 본질적으로 한계가 있다. 웹 사용자 입장에서 보면 웹의 정보 폭발, 꾸준하게 변화하는 환경, 사용자 요구에 대한 이해 부족 둥으로 오히려 혼란을 겪을 수 있다. 웹의 이러한 환경에서 사용자의 순회패턴(traversal patterns)을 탐사하는 것은 시스템 설계나 정보서비스 제공 측면에서 중요한 문제이다. 순회패턴 탐사에 관한 기존의 연구들은 세션(sessions)에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 충분히 활용하지 못한다. 본 논문에서는 세션에 나타나는 페이지들간의 연관성 정보를 활용하여 빈발 k-페이지집합을 탐사하고, 이를 기반으로 하여 추천 페이지집합을 생성함으로써 효율적인 웹 정보서비스를 제공할 수 있는 Web Page Recommend(WebPR) 알고리즘들을 제안한다. 제안한 WebPR 알고리즘은 웹 사이트를 방문한 사용자에게 추천 페이지집합을 포함하는 새로운 페이지뷰(pageview)를 제공함으로써 궁극적으로 찾고자하는 목표 페이지에 효과적으로 접근할 수 있도록 해준다. 기존 연구들과의 가장 큰 차이점은 페이지들간의 연관성 정보를 활용하는 방법들을 일관성 있게 고려하고 있다는 점과 가장 효율적인 트리모델을 제안한다는 점이다. 두개의 실제 웹로그(Weblog) 데이터에 대한 실험은 제안한 방법이 기존의 방법들보다 성능이 우수함을 보여준다.

모바일 인터넷 기반 이미지 검색을 위한 초기질의 자동생성 기법 (An Automatic Generation Method of the Initial Query Set for Image Search on the Mobile Internet)

  • 김덕환;조윤호
    • 지능정보연구
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    • 제13권1호
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    • pp.1-14
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    • 2007
  • 휴대전화의 배경화면을 위한 캐릭터 이미지의 수요가 모바일 컨텐츠 시장에서 빠르게 성장함에도 불구하고 지능형 검색 도구의 부재로 인해 사용자들은 원하는 이미지를 검색하는 데 많은 어려움을 겪고 있다. 이 문제를 해결하기 위한 방법으로 이미지 검색을 위해 가장 널리 사용되는 내용기반 이미지 검색(Content-Based Image Retrieval; CBIR)이 사용될 수 있겠으나 PC-기반 시스템과는 달리 초기 질의 요구를 만족시킬 수 없는 모바일 응용 소프트웨어의 제약 사항의 극복이 필요하다. 본 연구에서는 적합성 피드백과정에서 얻어진 선호도 정보를 이용하는 협업필터링(Collaborative Filtering; CF) 기법을 사용하여 내용기반 이미지 검색의 초기 질의로 사용될 수 있는 후보이미지의 리스트를 자동 생성하는 IQS-AutoGen이라고 하는 새로운 방법을 제안한다. IQS-AutoGen은 CBIR로부터 피드백된 이미지들에 대한 적합성 정보를 이용하여 목표 사용자와 선호도가 유사한 이웃(neighbor)을 확인하고 이웃들이 선호하는 이미지들의 리스트를 제공하는 CF 프로세스를 통해 CBIR을 위한 초기 질의 집합(Initial Query Set : IQS)을 자동으로 생성한다. 따라서 모바일 사용자는 IQS에 있는 이미지들 중의 하나를 선택하여 CBIR 세션을 위한 질의 이미지로 사용할 수 있게 된다. PC-기반 프로토타입 시스템을 사용하여 실험한 결과로부터 제안한 방법이 모바일 인터넷 환경에서 CBIR의 초기질의 요구를 성공적으로 만족시킬 뿐만 아니라 현재의 검색 방법보다 우수한 성능을 보여주고 있음을 알 수 있다.

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X.805를 확장한 BcN 취약성 분류 체계 (Classification of BcN Vulnerabilities Based on Extended X.805)

  • 윤종림;송영호;민병준;이태진
    • 정보처리학회논문지C
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    • 제13C권4호
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    • pp.427-434
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    • 2006
  • 광대역통합망(BcN: Broadband Convergence Network)은 통신과 방송을 융합하여 유무선의 고품질 멀티미디어 서비스를 제공하기 위한 중요한 기반구조이다. 그러나 망의 융합에 따라 개별 망에서 발생한 침해 사고의 피해가 확산될 위험이 있고 수직 및 수평적 이동이 가능한 다양한 서비스가 출현함에 따라 새로운 위협 요인들이 발생하게 된다. 이에 효과적으로 대응하기 위해서는 BcN의 취약성을 시스템 구조적으로 분석하고 체계적으로 분류하여 이 결과가 공격 대응 기술을 마련하는데 활용되도록 해야 한다. 이를 위하여 본 논문에서는 보안 아키텍처 구성요소를 정의한 ITU-T의 X.805 권고안을 기반으로 BcN 환경에 적합하게 확장한 새로운 취약성 분류 체계를 제안한다. 이 새로운 분류는 서비스 별로 보호해야 할 대상, 가능한 공격 수단, 그로 인한 피해 종류 및 위험도, 이를 막는데 효과적인 대응수단을 포함한다. 본 논문에서 제시하는 분류 체계를 기존의 CVE(Common Vulnerabilities and Exposures)와 CERT/CC(Computer Emergency Response Team/Coordination Center)의 취약성 정의 및 분류 방법과 비교하고, 체계 검증의 일환으로 BcN 서비스 중 하나인 VoIP(Voice over IP)에 적용한 사례와 취약성 데이터베이스 및 관리 소프트웨어 개발 결과에 대하여 논한다. 이 논문에서 제시한 연구 결과는 보안 지식을 집적하고 새로운 정보보호기술을 도출하는데 활용될 수 있다.

재배 작물 추천을 위한 셀프서비스 비즈니스 인텔리전스 시스템 (A Self-Service Business Intelligence System for Recommending New Crops)

  • 김삼근;김광채;김현우;정우진;안재근
    • 한국산학기술학회논문지
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    • 제22권3호
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    • pp.527-535
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    • 2021
  • 전통적인 BI(Business Intelligence) 시스템은 제 시간에 더 나은 의사결정을 위한 도구로 널리 사용되어 왔다. 그러나 급증하는 데이터에 대한 효율적 분석을 위해 데이터 웨어하우스를 구축하는 일은 시간이 오래 걸리고 복잡하다. 특히, 데이터 웨어하우스 구축에 요구되는 ETL(Extract, Transform, Load) 프로세스는 BI 플랫폼이 클라우드 환경으로 전환되면서 훨씬 더 복잡해졌다. 이러한 ETL 이슈를 극복하기 위해 MongoDB와 같은 NoSQL 데이터베이스에 기반한 다양한 BI 솔루션들이 제안되었다. 한편, 의사 결정권자는 IT 부서나 BI 전문가 의 도움 없이 데이터에 쉽게 접근할 수 있기를 원한다. 최근, 이러한 BI 이슈들을 해결하기 위한 방안으로 셀프서비스 BI가 등장하였다. 본 논문에서는 귀농 귀촌인의 재배 작물 선택을 지원하기 위해 MongoDB 클라우드를 데이터 웨어하우스로 하는 농업 데이터 기반의 셀프서비스 BI 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 의사 결정권자에게 통찰력을 제공하기 위해 MongoDB 차트를 이용한 데이터 시각화 기능, 고급 데이터 검색을 위한 리포팅 기능, 실시간 데이터 분석을 위한 모니터링 기능을 지원한다. 의사 결정권자는 다양한 방식으로 데이터에 직접 접근할 수 있고, 제안 시스템의 기능들을 활용하여 셀프서비스 방식으로 데이터를 분석할 수 있다.

코로나 바이러스 대유행에 따른 치과 의료 관리 가이드라인 (Guidelines for dental clinic infection prevention during COVID-19 pandemic)

  • 김진
    • 대한치과의료관리학회지
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    • 제8권1호
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    • pp.1-7
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    • 2020
  • Dental settings have unique characteristics that warrant specific infection control considerations, including (1) prioritizing the most critical dental services and provide care in a way that minimizes harm to patients due to delayed care, or harm to personnel from potential exposure to persons infected with the COVID-19 disease, and (2) proactively communicate to both personnel and patients the need for them to stay at home if sick. For health care, an interim infection prevention and control recommendation (COVID-19) is recommended for patients suspected of having coronavirus or those whose status has been confirmed. SARS-CoV-2, which is the virus that causes COVID-19, is thought to be spread primarily between people who are in close contact with one another (within 6 feet) through respiratory droplets that are produced when an infected person coughs, sneezes, or talks. Airborne transmission from person-to-person over long distances is unlikely. However, COVID-19 is a new disease, and there remain uncertainties about its mode of spreads and the severity of illness it causes. The virus has been shown to persist in aerosols for several hours, and on some surfaces for days under laboratory conditions. COVID-19 may also be spread by people who are asymptomatic. The practice of dentistry involves the use of rotary dental and surgical instruments, such as handpieces or ultrasonic scalers, and air-water syringes. These instruments create a visible spray that can contain particle droplets of water, saliva, blood, microorganisms, and other debris. While KF 94 masks protect the mucous membranes of the mouth and nose from droplet spatter, they do not provide complete protection against the inhalation of airborne infectious agents. If the patient is afebrile (temperature <100.4°F)* and otherwise without symptoms consistent with COVID-19, then dental care may be provided using appropriate engineering and administrative controls, work practices, and infection control considerations. It is necessary to provide supplies for respiratory hygiene and cough etiquette, including alcohol-based hand rub (ABHR) with 60%~95% alcohol, tissues, and no-touch receptacles for disposal, at healthcare facility entrances, waiting rooms, and patient check-ins. There is also the need to install physical barriers (e.g., glass or plastic windows) in reception areas to limit close contact between triage personnel and potentially infectious patients. Ideally, dental treatment should be provided in individual rooms whenever possible, with a spacing of at least 6 feet between the patient chairs. Further, the use of easy-to-clean floor-to-ceiling barriers will enhance the effectiveness of portable HEPA air filtration systems. Before and after all patient contact, contact with potentially infectious material, and before putting on and after removing personal protective equipment, including gloves, hand hygiene after removal is particularly important to remove any pathogens that may have been transferred to the bare hands during the removal process. ABHR with 60~95% alcohol is to be used, or hands should be washed with soap and water for at least 20 s.

CTR 예측을 위한 비전 트랜스포머 활용에 관한 연구 (A Study on Utilization of Vision Transformer for CTR Prediction)

  • 김태석;김석훈;임광혁
    • 지식경영연구
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    • 제22권4호
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    • pp.27-40
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    • 2021
  • Click-Through Rate(CTR) 예측은 추천시스템에서 후보 항목의 순위를 결정하고 높은 순위의 항목들을 추천하여 고객의 정보 과부하를 줄임과 동시에 판매 촉진을 통한 수익 극대화를 달성할 수 있는 핵심 기능이다. 자연어 처리와 이미지 분류 분야는 심층신경망(deep neural network)의 활용을 통한 괄목한 성장을 하고 있다. 최근 이 분야의 주류를 이루던 모델과 차별화된 어텐션(attention) 메커니즘 기반의 트랜스포머(transformer) 모델이 제안되어 state-of-the-art를 달성하였다. 본 연구에서는 CTR 예측을 위한 트랜스포머 기반 모델의 성능 향상 방안을 제시한다. 자연어와 이미지 데이터와는 다른 이산적(discrete)이며 범주적(categorical)인 CTR 데이터 특성이 모델 성능에 미치는 영향력을 분석하기 위해 임베딩의 일반화(regularization)와 트랜스포머의 정규화(normalization)에 관한 실험을 수행한다. 실험 결과에 따르면, CTR 데이터 입력 처리를 위한 임베딩 과정에서 L2 일반화의 적용과 트랜스포머 모델의 기본 정규화 방법인 레이어 정규화 대신 배치 정규화를 적용할 때 예측 성능이 크게 향상됨을 확인하였다.

순차적 추천에서의 RNN, CNN 및 GAN 모델 비교 연구 (A Comparison Study of RNN, CNN, and GAN Models in Sequential Recommendation)

  • 윤지형;정재원;장백철
    • 인터넷정보학회논문지
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    • 제23권4호
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    • pp.21-33
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    • 2022
  • 최근 추천 시스템은 영화, 음악, 온라인 쇼핑 및 SNS 등 다양한 분야들에서 광범위하게 활용되고 있으며, 추천 시스템 분야에서 1세대 모델이라고 할수 있는 Apriori 모델을 통한 연관분석부터 최근 많은 주목을 받는 딥러닝 기반 모델들까지 많은 모델들이 제안되어왔다. 추천 시스템에서 기본 모델들은 협업 필터링(Collaborative filtering) 방법, 콘텐츠 기반 필터링(Content-based filtering) 방법, 그리고 이 두 방법을 통합적으로 사용하는 하이브리드 필터링(Hybrid filtering) 방법으로 분류될 수 있다. 하지만 이러한 모델들은 최근 점점 빠르게 변화하는 사용자-아이템 간의 상호관계와 빅데이터의 발전과 같은 내외 변화 요인들에 적응하지 못하면서 점점 분야 내 방법론으로써의 지위를 잃어가고 있다. 반면, 추천 시스템 내에서 딥러닝 기반 모델들은 비선형 변환, 표현학습, 순차적 모델링, 그리고 유연성과 같은 장점들 때문에 그 비중이 높아지고 있는 추세이다. 본 논문에서는 딥러닝 기반 추천 모델들 중에서도 사용자-아이템 간의 상호작용에 대해 보다 정확하고, 유연성 있게 분석이 가능한 순차적 모델링에 적합한 순환 신경망, 합성곱 신경망, 그리고 생성적 적대 신경망 중심 기반 모델로 분류하여 비교 및 분석한다.

Empirical correlation for in-situ deformation modulus of sedimentary rock slope mass and support system recommendation using the Qslope method

  • Yimin Mao;Mohammad Azarafza;Masoud Hajialilue Bonab;Marc Bascompta;Yaser A. Nanehkaran
    • Geomechanics and Engineering
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    • 제35권5호
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    • pp.539-554
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    • 2023
  • This article is dedicated to the pursuit of establishing a robust empirical relationship that allows for the estimation of in-situ modulus of deformations (Em and Gm) within sedimentary rock slope masses through the utilization of Qslope values. To achieve this significant objective, an expansive and thorough methodology is employed, encompassing a comprehensive field survey, meticulous sample collection, and rigorous laboratory testing. The study sources a total of 26 specimens from five distinct locations within the South Pars (known as Assalouyeh) region, ensuring a representative dataset for robust correlations. The results of this extensive analysis reveal compelling empirical connections between Em, geomechanical characteristics of the rock mass, and the calculated Qslope values. Specifically, these relationships are expressed as follows: Em = 2.859 Qslope + 4.628 (R2 = 0.554), and Gm = 1.856 Qslope + 3.008 (R2 = 0.524). Moreover, the study unravels intriguing insights into the interplay between in-situ deformation moduli and the widely utilized Rock Mass Rating (RMR) computations, leading to the formulation of equations that facilitate predictions: RMR = 18.12 Em0.460 (R2 = 0.798) and RMR = 22.09 Gm0.460 (R2 = 0.766). Beyond these correlations, the study delves into the intricate relationship between RMR and Rock Quality Designation (RQD) with Qslope values. The findings elucidate the following relationships: RMR = 34.05e0.33Qslope (R2 = 0.712) and RQD = 31.42e0.549Qslope (R2 = 0.902). Furthermore, leveraging the insights garnered from this comprehensive analysis, the study offers an empirically derived support system tailored to the distinct characteristics of discontinuous rock slopes, grounded firmly within the framework of the Qslope methodology. This holistic approach contributes significantly to advancing the understanding of sedimentary rock slope stability and provides valuable tools for informed engineering decisions.

유튜브(YouTube) 영상 콘텐츠 분석: 국내 무용 영상을 중심으로 (YouTube Video Content Analysis: Focusing on Korean Dance Videos)

  • 채수정;서지혜
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.1-13
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    • 2023
  • 스마트폰의 대중화와 인터넷 기술의 발달은 사람들이 콘텐츠를 소비하는 방식을 크게 바꾸었다. 최근 우리가 가장 많이 소비하는 콘텐츠는 단연 동영상이라고 할 수 있다. 본 연구는 영상 콘텐츠 분석을 통해 글로벌 동영상 공유 플랫폼 유튜브에 어떤 영상들이 제작되고 소비되는지를 분석하는 것을 목표로 한다. 연구에서는 다양한 영상 주제 중 무용을 주제로 선정하고 데이터를 수집하였다. 2019년부터 2021년까지 총 3년간 유튜브에 업로드된 영상 중 무용이라는 키워드와 관련된 영상에 대한 정보를 수집하였고 분석 결과 현재 유튜브에 많이 업로드되는 무용 영상의 종류와 높은 조회수를 보이는 무용 영상에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구의 실증 분석에 따르면 사람들이 주로 관심을 갖는 무용 영상은 브이로그처럼 무용 전공자들의 일상을 엿볼 수 있거나, 입시 따라하기나 초중고교 무용발표회처럼 영상 시청의 목적성이 분명한 경우였다. 특히 높은 조회수를 보이는 브이로그는 현직 전문 무용수보다는 무용과에 재학 중인 대학생이나 중고등학생이 제작한 경우가 많았다. 본 연구에서는 무용이라는 주제를 예시로 삼았지만 연구에 사용된 방법론은 다른 주제에도 사용가능하며 이를 통해 콘텐츠 생산자 입장의 추천 시스템을 개발할 수 있을 것이라 기대한다.

평점 예측 모델 개발을 위한 관광지 만족도 정량 지수 구축: 제주도 관광지 리뷰를 중심으로 (Development of a Tourist Satisfaction Quantitative Index for Building a Rating Prediction Model: Focusing on Jeju Island Tourist Spot Reviews)

  • 윤동규;박기태;최상현
    • 지능정보연구
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    • 제29권4호
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    • pp.185-205
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    • 2023
  • 코로나19 팬데믹 이후 관광 산업이 회복되면서 많은 관광객들이 다양한 플랫폼을 활용하고 리뷰를 남기고 있지만, 대량의 데이터 속에서 유용한 정보를 찾기 어려워 아직도 여행지 선정 과정에서 많은 시간과 비용이 낭비되고 있다. 이에 따라 많은 연구들이 진행되고 있지만, 평점이 없거나 플랫폼별로 다른 형태의 평점 제공으로 인해 연구에 한계를 가지고 있으며, 평점과 리뷰 내용이 일치하지 않는 경우도 있어 추천 모델 구축에 어려움을 주고 있다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 7,104개의 제주도 지역 관광지 리뷰를 활용하여 제주도에 특화된 관광지 만족도 정량 지수를 개발하고 이를 활용하여 '평점 예측 모델'을 구축하였다. 모델의 성능을 확인하기 위해 실험 데이터 700건의 평점을 본 연구에서 개발된 모델과 LSTM을 활용하여 예측 하였으며, 제안된 모델이 LSTM 보다 약 4.67% 높은 73.87%의 가중 정확도로 성능이 더 우수한 것을 확인하였다. 본 연구의 결과를 통해 평점과 리뷰 내용 사이의 불일치 문제를 해결하고, 평점이 없는 리뷰나 다양한 형태의 평점을 정형할 수 있으며, 다른 도메인에 적용하여 여행의 모든 분야에서 신뢰할 수 있는 평점 지표를 제공할 수 있을 것으로 기대된다.