추천 시스템은 사용자의 선호도를 분석하고, 아이템들에 대한 사용자의 선호도를 예측하여 책, 영화, 음악 등과 같은 아이템을 사용자에게 추천하는 시스템이다. 추천 시스템에서 가장 널리 활용하는 기법은 협동적 여과 기법이며, 협동적 여과 기법은 추천 대상 사용자에게 아이템을 추천할 때 유사 사용자의 평가 정보를 이용한다. 협동적 여과 기반 추천은 시스템 공격자가 악의적 목적을 가지고 아이템에 대한 평가를 조작하였을 경우 추천 성능이 저하되며, 이와 같은 추천 시스템에 대한 악의적 행위를 추천 공격이라 한다. 지속적으로 변화하는 평가 데이터를 데이터 스트림 관점에서 분석하면 추천 시스템의 공격을 예측할 수 있다. 본 논문에서는 협동적 여과 기반 추천 시스템에서 아이템 평가의 스트림 추세를 이용하여 추천 시스템에 대한 공격을 탐지하는 방법을 제안한다. 평가 데이터를 구성하는 아이템 평가 정보는 시간에 따라 수시로 변화되는 특성을 나타내기 때문에 일정 주기에 따라 아이템의 평가 변화를 측정하면 추천 시스템의 공격을 탐지할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 기법은 연속적으로 입력되는 평가 스트림을 공격 탐지 검사 주기를 기반으로 정상적인 스트림 추세와 비교하여 비정상적인 스트림 추세를 탐지한다. 본 논문에 제안한 기법을 추천 공격에 적용하면 추천 시스템의 운용성과 평가 데이터의 재사용성을 향상시킬 수 있다. 본 논문에서 제안한 기법을 다양한 실험을 통해 효과를 확인하였다.
온라인에서 물품을 구매하고자 할 때, 추천 시스템은 사용자에 맞춘 추천을 하게 되며, 사용자가 관심을 가질만한 새로운 물품까지 추천해 준다. Collaborative filtering 등, 여러 모델들이 보다 정확한 추천을 위해 제안되었으며, 활발히 연구되고 있다. 그중 Collaborative filtering은 사용자 선호도를 예측하는 데 좋은 결과를 보여주지만 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서는 사용자들끼리의 비교를 힘들게 하여 collaborative filtering이 적용되기 힘들게 한다. 새로 시작하는 시스템이거나 사용자 개체 수가 적은 경우, 문제가 발생하며, 이와 같은 상황에서는 content-based filtering이 사용된다. 하지만 content-based filtering은 비슷한 물건만 추천해주거나, 사용자 성향 변화를 제대로 반영하지 못하는 등의 여러 단점을 가지고 있다. 이러한 한계점들을 극복하기 위해서 사용자 구매 기록에 가중 윈도우를 적용하고, 사용자 구매 기록 분석을 통한 윈도우 가중치 조정을 수행하는 시스템을 제안한다. 사용자 성향의 변화에 민감하게 반응할 수 있고, 이를 기반으로 무의미한 추천을 제거하며, 사용자가 찾기 어려운 관련 물품 추천이 가능한 새로운 상품도 추천하는 시스템을 제시하며, 언급된 사용자 개체 및 데이터가 부족한 환경에서의 동작을 검증하기 위해, 스타트업 무역업체에서 제공된 상품정보 기반 실험을 통해 제안된 시스템의 동작을 검증하였다.
본 연구는 영재교육대상자 선발에 활용되는 교사 관찰 추천제에 대한 학부모의 인식과 태도를 조사한 것이다. 초등학교 자녀를 둔 부산지역 학부모를 대상으로 설문을 실시하였고, 관찰 추천제에 대한 의견차와 월수입에 따른 집단 간 차이를 분석하였다. 그 결과, 첫째, 변화된 선발방식에 대해 응답자의 약 80%의 학부모가 인지하고 있었으며, 관찰 추천제에 대해 긍정적으로 생각하는 학부모(긍정집단)가 40.5%, 부정적으로 생각하는 학부모(부정집단)가 32.3%, 아직 판단을 내리지 않은 학부모(미판단집단)가 27.2%로 나타났다. 둘째, 영재교육 대상자로 학생을 관찰하고 추천할 적임자로 영재교육관련 연수를 이수한 교사에 대해 응답 학부모들의 공감대가 높았다. 그러나, 관찰 추천제에 대한 의견차와 월수입에 따라 적임자는 누구인가와 적임자에 대한 신뢰수준은 어떠한가에 대해 각 집단 간 유의한 차이를 나타내었다. 셋째, 정부의 사교육대책 일환으로 실시하는 관찰 추천제의 도입에 따른 향후 사교육비 지출은 긍정집단에서는 현재보다 감소할 것이라는 응답이 다소 많은 반면, 부정집단과 미판단집단에서는 증가할 것이라는 응답이 훨씬 많았다. 본 연구결과는 교육현장에서 관찰 추천에 의한 영재교육 대상자 선발방식의 성공적인 안착을 위한 시사점을 제공하는 데 도움이 될 것으로 사료된다.
본 논문에서는 모바일에서 획득한 GPS(Global Positioning System)를 활용하여 사용자의 위치 주변에서 발생한 SNS 데이터를 수집하고 분석을 통해 사용자가 원하는 장소를 추천하는 시스템을 제안한다. 이를 위해 트위터에서 위치정보를 포함하는 게시글을 표본 집합으로 정하고 모바일의 위치정보와 함께 활용했을 때, 사용자의 검색의도에 부합하는 양질의 정보를 제공할 수 있음을 실험을 통해 증명하였다. 이를 위해 2015년 11월부터 12월까지 수집한 트윗(Tweet)을 대상으로 임의의 위치정보와 검색어로 구성된 질의를 구성하고 형태소 분석을 거쳐 분석에 적합한 형태의 데이터로 변환하였다. 또한 장소 추천을 위해 감정사전을 구축하여 긍정 및 부정을 의미하는 극성 키워드들을 정의하고 레이블을 구성한 후, 감정사전과 극성키워드를 이용해 개별 트윗의 추천 점수를 도출하였다. 논문은 추천 점수와 사용자의 현재 위치, 트윗이 작성된 위치와 사용자 위치 사이의 거리 계산을 통해 가까운 거리 순으로 10개의 장소 정보를 정렬하여 결과를 보인다. 또한 성능평가를 위해 감정 분석된 트윗에 대한 정밀도와 재현율을 도출하여 시스템의 성능을 확인한다. 실험은 '맛집', '공연' 2개의 키워드와 10개 지역을 기준으로 수행하였다. 실험 결과 키워드 1개당 수집된 트윗은 평균 10.5개였으며, 총 10번의 실험에 사용된 평균 210개의 트윗 중 긍정 또는 부정의 단어를 포함한 트윗의 개수는 평균 122개였다. 또한 감정 분석을 통해 긍정 또는 부정으로 분류된 트윗은 평균 65개였으며 그 중 실제로 긍정 또는 부정의 의미를 담은 트윗은 평균 46개였다. 이를 통해 시스템은 38%의 재현율로 감정요소를 담은 트윗을 탐지하고, 71%의 정밀도로 감정 분석을 수행했음을 확인했다.
일반적으로 사람들은 외출 시 실시간 날씨 및 기온 등을 참고하여 입고 나갈 의류를 선택하게 된다. 그러나 개인이 실시간 날씨 정보, 자신의 체감 온도 정보 등을 활용하여 자신이 소장한 의류 중에서 알맞은 의류를 선택하는 것은 어려운 일이다. 이러한 문제를 도와주기 위해 개발된 기존의 의류 추천 시스템들은 의류 범주가 명확하게 설정되어 있지 않고, 사용자가 소지하고 있지 않은 의류를 추천하는 문제점이 있다. 또한 사용자별 체감 온도를 고려하지 않아 사용자에게 적절하지 못한 의류를 추천하는 경우가 발생한다. 이러한 문제점들을 해결하기 위하여 본 연구에서는 사용자가 소장하고 있는 의류에 대해 의류 범주를 결정하여 등록하고, 사용자별 체감 온도와 실시간 날씨 정보를 함께 고려하여 개인별 맞춤형 의류를 추천하는 시스템을 개발하였다. 날씨 정보의 경우, 단순한 기온, 풍향 등의 기상 정보만이 아니라 온도 민감도를 이용하여 개인별 체감 온도에 따른 의류를 추천하였다. 본 시스템을 평가하기 위해 대학생 65명을 대상으로 만족도 조사를 실시하였다. 그 결과 추천된 의류에 대해 만족한다는 의견이 80%를 차지하여 본 시스템의 만족도는 양호한 것을 확인할 수 있었다. 따라서 본 시스템을 사용할 경우, 개인별 체감 온도를 반영하여 개인이 소장한 의류를 기반으로 추천받게 됨으로써 실생활에서 활용도가 매우 높을 것으로 기대된다.
In Korea, there has been no revegetation applicable standard for slopes formed by road construction work up to now, so revegetation work has been done using mostly foreign varieties in the manner of early revegetation. However, foreign varieties have some shortcomings; for example, they tend to be dried to death after construction work. Besides, due to the rift in the supporting soil, these revegetated varieties are often displaced from the slopes. Thus, the Ministry of Construction & Transportation on July, 2005 established revegetation standard on the slopes suited for the natural eco-system of Korea and organized positively recommending directions for using self-sewn plants growing near the slopes in overall consideration of soil, weather, regional conditions. The locations specified in this direction are the slopes at the road construction jobsite like the expressway, highways, and local roads. In addition, the Ministry's standard and directions stipulated that damaged slopes's natural environment and eco-system due to various road construction work should be restored, and thus a feeling of stability and pleasantness should be provided to road users as well. Also, the Ministry tried to select seed plants and revegetation measures suited for surrounding environment to put the environment-friendly slope revegetation measures into practice through the test revegetation work in order to prevent illegal construction practices and to improve the quality of revegetation. According to the direction, revegetation districts aimed at the slopes are divided into three ones in consideration of weather environment, regional environment, and forest environment as follows : national territory's core ecological green-land based district centering on the Taebaek Mountains; coastal ecosystem district including islands off the coast; inland eco-system district. The combination of revegetation plants according to environment revegetation districts, should be executed by dividing into herb-oriented type, woody plant colony type, and bio-species versatility restoration type, and the selection of seeding plants should be done in the presence of a supervisor and through test construction results and technology counseling from a specialist in natural eco-system restoration and revegetation measure seed combination standard according to environment revegetation districts. This direction will be executed in the manner of monitoring until the yea 2008 and 2009 it will be finalized and enforced on December, 2009.
컨테이너선의 대형화에도 불구하고 냉동컨테이너의 관리는 대부분 인력에 의존하고 있다. 악천후 및 야간의 경우 냉동컨테이너에 대한 정확한 모니터링이 이루어지지 않으며, 작업을 하더라도 사고 발생 확률이 높은 것이 사실이다. 이러한 위험을 줄이기 위해 국제해사기구에서 전력선모뎀(PLC Modem)을 이용한 시스템을 권장하고 있으나 대부분의 선박에서 해당 시스템을 사용하지 못하고 있다. 이로 인해 화주 및 기타 화물과 관계된 모든 주체들이 해상운송 과정에서의 정보 파악이 되지 않아 운송 중인 화물에 대한 신뢰성이 저하되고 있다. 이러한 비효율적인 업무를 해결하고 동시에 전 세계로 널리 활용되고 있는 모든 냉동컨테이너의 효율적 관리를 위한 본 논문에서는 IoT기반 실시간 냉동컨테이너 제어 및 모니터링 시스템을 제시하고자 한다.
Background: In July 2016, the Infectious diseases society of america and the american thoracic society (IDSA & ATS) published a guideline recommending piperacillin/tazobactam (Pip/Tazo) 18 g/day as the anti-pseudomonal dose for the treatment of pathogenic pneumonia. After the guideline was published, the Pip/Tazo dose used for the treatment of pathogenic pneumonia was changed from 13.5 g/day to 18 g/day in a superior general hospital intensive care unit (ICU). In this study, we analyzed the effectiveness and safety of the new dose. Methods: Adult patients aged ${\geq}19years$ who were diagnosed with pneumonia in ICU and who received Pip/Tazo for 7 days or more from September 1, 2015 to May 31, 2017 were included in the study. The electronic medical record (EMR) was retrospectively analyzed. Results: At baseline, there was a significant difference between 44 patients treated with 13.5 g/day and 31 patients treated with 18 g/day of Pip/Tazo. The 18 g/day-treatment group comprised more elderly patients than the 13.5 g/day-treatment group (p=0.028). The results of the treatment-effects analysis showed no significant difference between the two groups. In case of safety data, there were significant differences in two parameters related to blood count, namely hemoglobin (p=0.016) and platelet count (p=0.011). Conclusion: Based on the significant difference in baseline age, there is a possibility that high-dose Pip/Tazo showed improved therapeutic effect. However, when high-dose Pip/Tazo was used, the blood cell count was found to drop from the reference value more frequently. Therefore, blood cell count should be monitored carefully when high-dose Pip/Tazo is administered.
근래 들어 개인 적응형 서비스에 대한 관심이 높아지고 있으나 아직 음악에 관련된 서비스는 보편화되어 있지 않다. 그 이유는 음악의 관련 정보를 분석하는 것이 텍스트 기반의 자료에 비해 어렵기 때문이다. 이에 본 논문은 사용자가 선택했던 음악을 분석해서 사용자의 성향을 파악하고 그와 유사한 음악을 추천해주는 시스템을 제안한다. 음악의 속성을 추출하는 방법으로 음파 분석 기법을 사용한다. 음파에서 세 가지의 수치화된 속성을 추출하여 이를 특성 공간에 나타낸다. 이 때 사용자가 선택한 음악이 많이 모여 있는 군집을 분석한다면, 사용자의 취향을 파악할 수 있다. 하지만 몇 개의 군집이 형성될 것인지를 예측하기란 쉽지 않다. 이를 해결하기 위하여 군집의 수를 상황에 따라 유동적으로 변경할 수 있는 가변형 K-means 기법을 제시한다. 이 기법은 군집의 직경 크기를 제한하여, 일정치 이상일 때 군집의 수를 늘리는 방법으로 데이터의 범위를 알고 있을 때 매우 효율적으로 적용할 수 있다. 이 방법을 이용하여 군집의 중심을 찾고 이와 가까운 음악을 추천한다. 또한 사용자의 성향은 꾸준하게 변화하므로 본 논문은 사용자가 근래에 선택한 음악의 반영 비율을 높이고자 무게의 개념을 이용한 시간 가중치 기법을 적용하였다. 그리고 음악의 발매 시기도 고려하여 음악을 추천하는 시스템을 제안한다. 제안 방법의 검증을 위하여 100개의 음악 조각을 통한 실험적 검증을 하였으며 그 결과 제안 방법이 효과적인 것을 보인다.
전자저널의 발전과 다양한 융복합 연구들이 생겨나면서 연구를 게시할 저널의 선택은 신진 연구자들은 물론 기존 연구자들에게도 새로운 문제로 떠올랐다. 논문의 수준이 높더라도 논문의 주제와 저널 범위의 불일치로 인해 게재가 거부될 수 있기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해 연구자의 저널 선정을 돕기 위한 연구는 영문 저널을 대상으로는 활발하게 이루어졌으나 한국어 저널을 대상으로 한 연구는 그렇지 못한 실정이다. 본 연구에서는 한국어 저널을 대상으로 투고할 저널을 추천하는 시스템을 제시한다. 첫 번째 단계는 과거 저널에 게재된 논문들의 초록을 SBERT (Sentence-BERT)를 이용하여 문서 단위로 임베딩하고 새로운 문서와 기존 게재논문의 유사도를 비교하여 저널을 추천하는 것이다. 다음으로 초록의 유사도 여부, 키워드 일치 여부, 제목 유사성을 고려하여 추천할 저널의 순서가 결정되고, 저널별로 구축된 단어 사전을 이용하여 선순위 추천 저널과 유사한 저널을 찾아 추천 리스트에 추가하여 추천 다양성을 높인다. 이러한 방식으로 구축된 추천 시스템을 평가한 결과 Top-10 정확도 76.6% 수준으로 평가되었으며, 추천 결과에 대한 사용자의 평가를 요청하고 추천 결과의 유효성을 확인하였다. 또한, 제안된 프레임워크의 각 단계가 추천 정확도를 높이는 데에 도움이 된다는 결과를 확인하였다. 본 연구는 그동안 활발히 이루어지지 않았던 국문 학술지 추천에 대한 새로운 접근을 제시한다는 점에서 학술적 의의가 있으며, 제안된 기능을 문서와 저널 보유상태에 따라 변경하여 손쉽게 서비스에 적용할 수 있다는 점에서 실무적인 의의를 가진다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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