• 한국가시화정보학회지
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• 제8권4호
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• pp.26-30
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• 2010

A PTV algorithm was constructed using a linear transformation, in which the merits of the conventional PIV and PTV were adopted. In PIV calculations, the obtained velocity vectors are affected by the filtering effects by its calculation principle. PTV techniques are widely used for their excellences of measuring small scaled flows, such as nano and bio flows. However, PTVs produce vector errors due to interpolation process. To overcome these problems, a hybrid PTV algorithm was constructed by combining PTVs' and PIVs' benefits using a linear transformation. The Taylor-Green vortex flows were generated for the tests of vorticity calculations. The conventional gray-level cross-correlation PIV technique and 2-Frame PTV technique were tested for the same flows for comparisons with those obtained by the constructed hybrid algorithm. The excellence of the constructed hybrid algorithm was validated through an actual experiment on the cylinder wake.

• 지능정보연구
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• 제26권1호
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• pp.151-166
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• 2020

추천시스템(recommender system)은 고객의 선호도를 예측하여 상품과 서비스를 제공하는 기법으로, 현재 다양한 온라인 서비스에 활용되고 있다. 이와 관련된 많은 선행 연구들은 협업필터링(collaborative filtering)에 기반한 추천시스템을 제안하였는데, 대부분의 경우 고객의 구매 내역 또는 평점 데이터만 사용하여 진행되었다. 오늘날 소비자들은 제품을 구매하는 과정에서 온라인 검색 행동을 하여 관심있는 제품을 찾는다. 그렇기 때문에 검색 키워드 데이터는 고객의 선호도를 파악하는데 매우 유용한 정보일 수 있다. 그러나 지금까지 추천시스템 연구에서 사용되는 경우는 거의 없었다. 이에 본 연구는 고객의 검색 행동에 주목하여 온라인 쇼핑몰 고객의 검색 키워드 데이터와 구매 데이터를 고려한 하이브리드 협업 필터링을 제안하였다. 본 연구는 제안된 모델의 적용 가능성을 검증하기 위해 실제 온라인 쇼핑몰 데이터를 사용하여 성능을 검증하였다. 연구 결과, 추천 상품의 개수가 많아질수록 고객의 검색 키워드를 기반으로 구축된 협업필터링의 추천 성능이 향상되는 반면 일반적인 협업필터링의 성능은 추천된 상품의 개수가 많아질수록 점차 감소함을 발견하였다. 따라서 본 연구는 검색 키워드 데이터를 활용한 하이브리드 협업필터링이 고객의 선호도를 반영한 추천할 수 있으며, 구매이력 데이터의 정보부족을 해결할 수 있음을 확인하였다. 이는 기존의 정량 데이터만을 활용한 추천 시스템이 아닌, 비정형 데이터인 텍스트를 사용함으로써 새로운 하이브리드 협업필터링 구축 방법을 제안했다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제12권2호
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• pp.1-15
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• 2006

휴대폰, PDA등 모바일 단말기의 급속한 진화와 광범위한 보급으로 인하여 모바일 웹 서비스가 빠르게 확산되고 있으며 모바일 컨텐츠 시장 또한 급성장하고 있다. 이에 따른 새로운 멀티미디어 컨텐츠의 활발한 공급은 모바일 웹 사용자들에게 많은 멀티미디어를 획득할 수 있는 기회를 제공하는 동시에 정보과부하로 인한 컨텐츠 검색의 어려움을 겪게 하고 있다. 본 연구는 신상품에 대한 니즈가 높은 모바일 멀티미디어 컨텐츠의 특성과 기존 유선 웹 환경에 비해 열악한 모바일 웹 환경의 제약 사항을 고려하여, 모바일 웹 서비스 이용 고객이 보다 적은 노력과 비용으로 원하는 멀티미디어 컨텐츠를 신속하게 찾을 수 있도록 지원하는 개인화 된 멀티미디어 컨텐츠 추천 방법론을 개발하는 것이다. 이를 위하여 기존 추천시스템에서 대표적으로 사용되는 협업필터링(Collaborative Filtering) 기법의 한계를 보완하기 위하여 내용기반 필터링 기법(Content-based Filtering)을 결합한 하이브리드 추천 기법을 개발하였다. 제안한 하이브리드 기법은 모바일 환경에서 적은 계산으로도 높은 추천 성능과 함께 신상품추천이 가능한 방법이며, 이를 구현하기 위하여 멀티미디어 컨텐츠 추천시스템, MOBICORS-music(MOBIIe Contents Recommender System for Music)을 개발하였다.

• 정보관리연구
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• 제33권1호
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• pp.1-17
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• 2002

이 연구에서는 최근에 주목받고 있는 협업 필터링 기법을 중심으로 여러 가지 추천 기법을 살펴본 후 대출대상 도서의 추천 시스템을 구축하였다. 연관성 규칙 기반 기법, 협업 필터링 기법, 내용기반 필터링 기법을 응용하여 실제 대학도서관에서 특정 이용자가 대출할 만한 도서를 추천하는 시스템을 구현하고 각 기법의 추천 성능을 평가하였다. 실험 결과 대출대상 도서를 추천하는 데 있어 협업 필터링 기법과 내용기반 필터링 기법을 각각 따로 적용하는 것보다 두 기법을 함께 이용한 혼합형 필터링 추천 기법이 더욱 효과적인 것으로 나타났다.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제29권3호
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• pp.43-55
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• 2022

In this study, with the goal of developing a deep learning-based product recommendation model for effective matching of influencers and products, a deep learning model with a collaborative filtering model combined with generalized matrix decomposition(GMF), a collaborative filtering model based on multi-layer perceptron (MLP), and neural collaborative filtering and generalized matrix Factorization (NeuMF), a hybrid model combining GMP and MLP was developed and tested. In particular, we utilize one-class problem free boosting (OCF-B) method to solve the one-class problem that occurs when training is performed only on positive cases using implicit feedback in the deep learning-based collaborative filtering recommendation model. In relation to model selection based on overall experimental results, the MLP model showed highest performance with weighted average precision, weighted average recall, and f1 score were 0.85 in the model (n=3,000, term=15). This study is meaningful in practice as it attempted to commercialize a deep learning-based recommendation system where influencer's promotion data is being accumulated, pactical personalized recommendation service is not yet commercially applied yet.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 춘계학술발표논문집
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• pp.321-324
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• 2001

본 논문은 인터넷 쇼핑몰에서의 효율적인 상품 추천 시스템의 구조를 제안한다. 본 상품 추천 시스템은 상품 추천의 2 가지 방법인 지식기반 상품 추천 방법과 collaborative filtering을 혼합하였으며 먼저 고객에게 질문을 던져서 고객의 요구 조건을 수집한 다음, 요구 조건과 상품 데이터베이스에 저장된 상품정보와 일치도를 계산하여 추천 후보 상품 리스트를 생성한다. 이 추천 상품 리스트에 속하는 상품에 대해서는 다시 collaborative filtering 방법이 적용된다. 즉, 비슷한 취향을 가지는 고객들이 높이 평가하는 제품들을 최종적으로 고객들에게 추천하게 된다. 이 방법은 기존의 방법들이 모두 특정한 상품 카테고리에 대해서만 효과적인데 데하여 제안된 방법은 모든 상품 카테고리에 적용할 수 있으며 collaborative filtering 방법을 후보 추천 상품에 대해서만 적용시킴으로써 이 방법의 단점인 많은 계산량을 줄일 수 있다. 제안된 시스템은 EJB(Enterprise Java Beans)를 사용하여 컴포넌트로 구현되었으며 이동통신기기 카테고리에 대하여 시험 구현되었다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제23권2호
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• pp.343-350
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• 2020

In the era of the Fourth Industrial Revolution in the digital revolution is taking place, various attempts have been made to provide various contents in a digital environment. In this paper, agent-recruitment service system based on collaborative deep learning is proposed for the intelligent head hunting service. The service system is improved from previous research [7] using collaborative deep learning for more reliable recommendation results. The Collaborative deep learning is a hybrid recommendation algorithm using "Recurrent Neural Network(RNN)" specialized for exponential calculation, "collaborative filtering" which is traditional recommendation filtering methods, and "KNN-Clustering" for similar user analysis. The proposed service system can expect more reliable recommendation results than previous research and showed high satisfaction in user survey for verification.

• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 1999년도 추계학술대회 논문집 학회본부 A
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• pp.258-260
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• 1999

The Single Machine Equivalent(SIME) is a hybrid method resulting from the coupling of a time-domain program with the equal-area criterion. This paper presents the efficient filtering algorithm using improved SIME for Transient Stability Assessment. The main feature of the method is cascading contingency filtering. First contingency filtering is conducted by using the first-swing stability of equivalent One Machine Infinite Bus(OMIB) system. This stability is evaluated by checking its time trajectory. Selected cases through the first step are assessed on the second step using SIME under the detailed model of power systems. The efficiency of the algorithm is tested on PSS/E test system.

• 대한전기학회논문지:전기기기및에너지변환시스템부문B
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• 제54권8호
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• pp.377-386
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• 2005

This paper presents the control algorithm of single-phase hybrid active power filter for the compensation of harmonic current components in nonlinear R-L load with passive active Power filters. To construct two phase system, an imaginary second phase was made. In this proposed method, the new signal which is the delayed through the filtering by the phase-delay property of low-pass filter is used as the secondary phase. Because two-phases have the different phase, the instantaneous calculation of harmonic current is possible. In this paper, a reference voltage is created by multiplying the coefficient k by the compensation current using the rotating reference frame synchronized with the source-frequency, not applying to instantaneous reactive power theory which has been used with the existing fixed reference frames In order to verify the validities of the proposed control methods, experiments are carried out with the prototypes of single-phase hybrid active power filter.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권11호
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• pp.1467-1477
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• 2011

본 논문에서는 고객 맞춤 서비스의 선호도를 정확하게 예측하기 위하여 사용자 프로파일 분석, 사용자간 유사도 분석을 이용한 HPPS(Hybrid Preference Prediction System) 설계를 제안한다. 기존의 NBCFA(Neighborhood Based Collaborative Filtering Algorithm)과 달리, 본 논문은 첫째, 선호도 예측식에서 이웃의 상품 평가가 없을 경우 상품에 대한 평균값을 이용하도록 하였고, 둘째, 선호도 예측식에서 사용자의 특성을 분석한 가중치를 반영하도록 하였고, 끝으로, 인접 이웃을 선정할 때 유사도, 상품 평가 여부, 평가 횟수를 반영하여 HPPS에 선호도의 정확도를 향상시켰다. 따라서 첫째와 둘째의 선호도 예측식을 이용하면 HPPS의 정확도는 기존의 NBCFA에 비해 97.24% 향상되었고, 인접이웃 선정방식에서도 HPPS 시스템의 정확도가 75% 향상되었다.