• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제30권3_4호
• /
• pp.316-325
• /
• 2003

기존의 협력적 필터링 기술을 이용한 사용자 선호도 예측 방법에서는 피어슨 상관 계수에 의해 사용자의 유사도를 구하고, 아이템에 대한 사용자의 선호도를 기반으로 이웃 선정 방법을 사용하므로 아이템에 대한 내용을 반영하지 못할 뿐만 아니라 희박성 문제를 해결하지 못하였다. 본 논문에서는 기존의 사용자 선호도 예측 방법의 문제점을 보완하기 위하여 베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템을 제안한다. 제안한 방법에서는 협력적 필터링 시스템에서의 희박성 문제를 해결하기 위하여 Association Rule Hypergraph Partitioning 알고리즘을 사용하여 사용자를 장르별로 군집하며 새로운 사용자는 Naive Bayes 분류자에 의해 이들 장르 중 하나로 분류된다. 또한, 분류된 장르 내에 속한 사용자들과 새로운 사용자의 유사도를 구하기 위해 Naive Bayes 학습을 통해 사용자가 평가한 아이템에 추정치를 달리 부여한다. 추정치가 부여된 선호도를 기존의 피어슨 상관 관계에 적용할 경우 결측치(Missing Value)로 인한 예측의 오류를 적게 하여 예측의 정확도를 높일 수 있다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 필터링 기술과 비교 평가하였다. 그 결과 기존의 협력적 필터링 기술의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
• /
• 제15권2호
• /
• pp.1-13
• /
• 2023

YouTube has become a popular platform for vlogs. Among various forms of vlogs, office worker vlogs, in which a person engaged in a specific job shows his/her work environment and daily routine, are gaining popularity. Thus, focusing on office worker vlogs, the present research investigates the effects of office worker vlogs' characteristics (i.e., vlog content characteristics, vlogger characteristics) on the YouTube viewers' educational value of the vlog and their job engagement. Specifically, this research examines whether(1) vlog content characteristics (i.e., usefulness, accessibility, and vividness) and (2) vlogger characteristics (i.e., job similarity, credibility, and expertise) influence the YouTube viewers' educational value of the vlog. Moreover, this research examines how the YouTube viewers' educational value of the vlog affects their job engagement. With a sample of YouTube viewers of office worker vlogs (N = 215), structural equation modelling was implemented to investigate the relationships in the proposed model. The results indicate that (1) perceived usefulness of the office worker vlog is positively associated with the educational value of the vlog; (2) perceived accessibility of the office worker vlog is positively associated with the educational value of the vlog, albeit marginally significant; (3) perceived vividness of the office worker vlog is positively associated with the educational value of the vlog; (4) perceived job similarity to the office worker vlogger is positively associated with the educational value of the vlog; (5) perceived credibility of the office worker vlogger is positively associated with the educational value of the vlog; (6) perceived expertise of the office worker vlogger is positively associated with the educational value of the vlog; and (7) the educational value of the office worker vlog is positively associated with the YouTube viewers' job engagement. The findings provide important implications for the production and use of office worker vlog contents.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
• /
• 제8권9호
• /
• pp.363-372
• /
• 2019

시퀀스란 두 항목 간의 순서가 존재하는 데이터를 말하며, 고객 한 명이 구매한 상품들이 나열된 구매이력 데이터는 대표적인 시퀀스 데이터 중 하나이다. 일반적으로 모든 상품은 대분류/ 중분류/ 소분류와 같은 상품 분류 체계를 가지며, 서로 다른 상품이더라도 비슷하다면 그 특성에 따라 동일한 범주로 분류된다. 따라서 본 논문에서는 두 구매이력 시퀀스 비교 시 상품의 구매 순서를 고려할 뿐만 아니라, 비교하고자 하는 두 상품이 다르더라도 서로 동일한 상품 군에 속한다면 더 높은 유사도를 부여하여 계산한다. 특히 구매이력 시퀀스 유사도 계산 성능에 직접적인 영향을 미치는 시퀀스 유사도 측정 방법을 선택하기 위해 본 연구에서는 대표적인 시퀀스 간 유사도 측정 방법인 레벤슈타인 거리, 동적 타임 워핑 거리, 니들만-브니쉬 유사도의 성능을 비교하였으며, 항목간의 계층구조도 반영하여 계산하도록 확장하였다. 기존의 유사도 측정 방법의 경우 시퀀스 내 상품 비교 시 상품의 일치 유무에 따라 단순히 0 또는 1의 값을 부여하여 계산한다. 하지만 제안 방법의 경우 서로 다른 상품이더라도 두 상품 간의 연관정도를 다르게 부여하기 위하여 상품 분류 트리를 사용하여 0에서 1 사이의 값을 가지도록 세분화하였다. 실험을 통해 세 알고리즘에 제안 방법을 적용한 경우 기존 방법에 비하여 구매이력 시퀀스 간의 유사도를 더 정확히 측정함을 확인하였다. 또한 정확성 측정 비교 실험을 통해 동적 타임 워핑 유사도가 다른 두 유사도 측정 방법에 비하여 시퀀스 내 상품의 연관 정도를 고려할 뿐만 아니라 두 시퀀스의 길이가 다른 경우에도 좋은 성능을 보였기 때문에 구매이력 데이터에서 시퀀스 간의 유사도 비교 시 가장 적합한 측정 방법임을 확인하였다.

• 한국의류산업학회지
• /
• 제15권6호
• /
• pp.1010-1017
• /
• 2013

Current global textiles and fashion industries have gradually shifted focus to high value-added, high sensibility, and multi-functional products based on new human-friendliness and sustainable growth technologies. Textile design CAD systems have been developed in conjunction with computer hardware and software sector advances. This study compares the patterns or images of actual woven fabrics and virtual fabrics prepared with a textile design CAD system. In this study, several weave structures (such as fancy yarn weave and patterns) were prepared with a shuttle loom. The woven textile images were taken using a CCD camera. The same weave structure data and yarn data were fed into a textile design CAD system in order to simulate fabric images as similarly as possible. Similarity Index analysis methods allowed for an analysis of the index between the actual fabric specimen and the simulated image of the corresponding fabric. The results showed that repeated small pattern weaves provide superior similarity index values than those of a fancy yarn weave that indicate some irregularities due to fancy yarn attributes. A Complex Wavelet Structural Similarity(CW-SSIM) index resulted in a better index than other methods such as Multi-Scale(MS) SSIM, and Feature Similarity(FS) SSIM, across fabric specimen images. A correlation analysis of the similarity index based on an image analysis and a similarity evaluation by panel members was also implemented.

• 아태비즈니스연구
• /
• 제13권3호
• /
• pp.245-259
• /
• 2022

Purpose - Studies have been continuously carried out by researchers so far to clarify the factors influencing employee's incivility at work. However, the behavior of employees who are the target of incivility not much has been revealed which behavior affects the experience of incivility. Among them, it is interesting that the effect of OCB, a representative of employees' positive behavior in the workplace, on their experienced incivility has not been investigated. Therefore, this study attempted to clarify the relationship between OCB and experienced incivility that previous studies have not yet discovered. Design/methodology/approach - In the process, the concept of profile similarity was introduced and based on this, it was assumed that the OCB profile similarity between individual and colleagues, not the absolute level of OCB, would affect the experienced incivility and demonstrated this. The analysis was conducted by applying the survey data obtained from 205 employees to hierarchical regression analysis. Findings - As a result of the analysis, it was examined that the absolute OCB value used in previous studies did not significantly affect the experienced incivility, but the higher the similarity level, the less experienced incivility. The implications obtained based on this and future research directions are discussed together in the conclusion. Research implications or Originality - This study is the first one that considers OCB's profile similarity as a antecedent of experienced incivility. OCB profile similarity concept was only treated as a theoretical issue even in very early stage of OCB research stream, but this study examines the significant effect of OCB profile similarity. Moreover, behavioral antecedents of experienced incivility has not been identified well, but this study finds out that OCB can be a behavioral antecedent of experienced incivility.

• 한국가금학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.177-183
• /
• 1996

This study was conducted to analyze genetic characteristics of Korean Native Chicken three lines classified on the basis of the feather color and appearance (Red, Yellow, and Black) using DNA fingerprinting method. To estimate the genetic relatedness among breeds and similarities within breeds, we collected blood samples from Korean Native Chicken (KNC), Rhode Island Red (RIR), White Leghorn (WL), and Cornish(CN) and obtained genomic DNA from the blood of 10 individuals randomly selected within the breeds and lines. The genomic DNA samples were digested with restriction enzymes (Hinf J, Hae Ill) and hybridized with various probes (Jeffreys' probes 33.15, 33.6 and M13) after Southern transfer. Genetic similarities within breeds were characterized by band sharing (BS) value, estimated by the DFP band pattern between the pair of lanes. BS values within WL, RIR, and KNC were 0.82, 0.70 and 0.56, respectively. Relative genetic diversity (BS value) of KNC was higher than those two breeds (WL, RIR). Estimation of genetic similarity between KNC lines and control breed (RIR) was 0.32, whereas similarity within KNC lines (6 groups) was 0.50. In this analysis, KNC was showed to have a highly genetic diver-sity at the DNA level, and to be closer in genetic distance to RIR (0.67) than any other breeds.

• 한국지능시스템학회논문지
• /
• 제14권7호
• /
• pp.816-820
• /
• 2004

클러스터링은 데이터 집합을 유사한 데이터 개체들의 클러스터들로 분할하여 데이터 속에 존재하는 의미 있는 정보를 얻는 과정이다. 클러스터링의 주요 쟁점은 고차원 데이터를 효율적으로 클러스터링하는 것과 최적화 문제를 해결하는 것이다. 본 논문에서는 SVM(Support Vector Machines)기반의 새로운 유사도 측정법과 효율적으로 클러스터의 개수를 생성하는 방법을 제안한다. 고차원의 데이터는 커널 함수를 이용해 Feature Space로 매핑시킨 후 이웃하는 클러스터와의 유사도를 측정한다. 이미 생성된 클러스터들은 측정된 유사도 값과 Δd 임계값에 의해서 원하는 클러스터의 개수를 얻을 수 있다. 제안된 방법을 검증하기 위하여 6개의 UCI Machine Learning Repository의 데이터를 사용한 결과, 제시된 클러스터의 개수와 기존의 연구와 비교하여 향상된 응집도를 얻을 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제7권5호
• /
• pp.440-450
• /
• 2001

본 논문에서는 MPEG 비디오의 급진적 장면전환검출을 위한 효과적인 알고리즘을 제안한다. 제안된 알고리즘은 각 프레임들의 DC 계수만을 디코딩하여 DV 영상을 추출한다. 그리고 두 DC 영상 사이에서 움직임 예측을 시행함으로써 크기가 줄어든 DC 영상에 적합한 움직임 벡터를 찾아내며, 얻어진 DC 영상과 움직임 벡터를 이용하여 프레임 사이의 유사도 측정치를 구함으로써 장면전환을 검출한다. 본 논문에서 제안하는 알고리즘은 인접한 프레임 사이의 유사도 측정치, 즉 움직임 보상된 프레임간 상관계수를 계산하고 이를 시퀀스에 관계없이 동일한 값을 가지는 임계값과 비교함으로써 장면전환을 검출한다. 실험 겨로가, 제안된 알고리즘은 대부분의 시퀀스에서 90% 이상의 ‘recall’과 ‘precision’을 나타내었으며 시퀀스에 따라 서로 다른 임계값을 사용하는 기존의 알고리즘들보다 더 좋은 결과를 나타내었다.

• 한국정보통신학회논문지
• /
• 제24권11호
• /
• pp.1424-1430
• /
• 2020

본 논문에서는 영상에 존재하는 잡음의 특성을 고려하여 AWGN을 제거하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 출력 계산을 위해 블록 매칭을 사용하였으며, 센터 마스크와 매칭 마스크의 유사도 판별하여 추정치를 계산한다. 필터의 출력은 추정치와 입력 화소값을 가감하여 계산하며, 센터 마스크의 표준 편차와 잡음 상수에 따라 가중치를 부여하여 최종 출력을 구한다. 제안하는 알고리즘을 평가하기 위해 기존 방법들과 비교하여 시뮬레이션하였으며, 확대영상 및 PSNR비교를 통해 분석하였다. 제안한 알고리즘은 잡음의 영향을 최소화하였으며, 영상의 중요 특성을 보존하며 효율적으로 잡음을 제거하는 성능을 보였다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
• /
• 제11권9호
• /
• pp.4461-4475
• /
• 2017

Recently, introduction of the hospital information system has remarkably improved the efficiency of health care services within hospitals. Due to improvement of the hospital information system, the issue of integration of medical information has emerged, and attempts to achieve it have been made. However, as a preceding step for integration of medical information, the problem of searching the same patient should be solved first, and studies on patient identification algorithm are required. As a typical case, similarity can be calculated through MPI (Master Patient Index) module, by comparing various fields such as patient's basic information and treatment information, etc. but it has many problems including the language system not suitable to Korean, estimation of an optimal weight by field, etc. This paper proposes a method searching the same patient using MRI information besides patient's field information as a supplementary method to increase the accuracy of matching algorithm such as MPI, etc. Unlike existing methods only using image information, upon identifying a patient, a highest weight was given to physical information of medical image and set as an unchangeable unique value, and as a result a high accuracy was detected. We aim to use the similarity measurement result as secondary measures in identifying a patient in the future.