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항목 내용물의 클러스터 정보를 고려한 협력필터링 방법의 확률적 재해석
김병만(Byeong Man Kim),이경(Qing Li),오상엽(Sangyeop Oh) 한국정보과학회 2005 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.32 No.9
인터넷의 상업적 이용이 증가하고 인터넷에서 쉽게 얻을 수 있는 정보의 양이 풍성해지면서 정보 필터링 (information filtering) 기법은 대량의 정보 공간에서 사용자의 요구와 기호에 맞는 항목을 찾는 과정에 널리 사용되고 있다. 많은 협력필터링 (collaborative filtering) 시스템이 사용자 평가를 기반으로 사용자나 항목들 사이의 유사성을 찾아내고 이를 바탕으로 추천을 해왔지만 사용자 편향 (user bias), 비전이 연관 (non-transitive association), cold start 문제와 같이 성능을 높이기 위해 해결해야 할 문제들이 남아있다. 이 세 가지 문제는 사용자나 항목들 사이에 더 정확한 유사도를 찾아내는 과정에 장애가 된다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 해결하기 위해 제안된 UCHM 및 ICHM 방법을 확률적으로 재해석하였다. 이 확률적 모델은 객체 (사용자 또는 품목)들을 그룹들로 구분하고 각 그룹 내에서 사용자 평가가 가우시안 분포를 따른다는 가정 하에 사용자들이 무엇을 선호할 것인지 예측한다. 실세계 자료에 대한 실험 결과, 제안된 방식이 다른 방식들과 비교할 만한 성능을 보인다는 것을 확인할 수 있었다. With the development of e-commerce and the proliferation of easily accessible information, information filtering has become a popular technique to prune large information spaces so that users are directed toward those items that best meet their needs and preferences. While many collaborative filtering systems have succeeded in capturing the similarities among users or items based on ratings to provide good recommendations, there are still some challenges for them to be more efficient, especially the user bias problem, non-transitive association problem and cold start problem. Those three problems impede us to capture more accurate similarities among users or items. In this paper, we provide probabilistic model approaches for UCHM and ICHM which are suggested to solve the addressed problems in hopes of achieving better performance. In this probabilistic model, objects(users or items) are classified into groups and predictions are made for users considering the Gaussian distribution of user ratings. Experiments on a real-word data set illustrate that our proposed approach is comparable with others.
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김병만(Byeong Man Kim),이경(Qing Li),Adele E. Howe,여동규(Dong Gyu Yeo) 한국정보과학회 2006 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.33 No.11
협력 필터링은 그 유용성으로 인해 현재 학문적으로나 상업적으로 널리 사용되고 있지만 확장성 문제, 평가 데이타의 희박성 문제, 초기 평가 문제 등을 안고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제들을 일부 해결하기 위해 에이전트 간 협력에 기초한 분산 협력필터링 방법을 제안하였다. 제안 방법에서는 사용자의 평가정보를 에이전트가 지역 데이타베이스에 보관하고 이 정보를 친구들에게만 전파하는 방법을 사용함으로써 사용자 증가에 따른 확장성 문제를 해결하고자 하였다. 그리고 평가 데이타 부족에 따른 추천 질 저하를 줄이기 위해 친구 에이전트의 의견을 반영하는 방법을 사용하였고 새로운 사용자에 대해서도 추천이 가능토록 하기 위해 사용자 프로파일을 이용한 협력필터링 방법을 사용하였다. 실험결과, 본 제안 방법이 확장성뿐만 아니라 데이타 희박성 문제 및 새로운 사용자 문제에도 도움이 됨을 확인할 수 있었다. Due to the usefulness of the collaborative filtering, it has been widely used in both the research and commercial field. However, there are still some challenges for it to be more efficient, especially the scalability problem, the sparsity problem and the cold start problem. In this paper, we address these problems and provide a novel distributed approach based on agents collaboration for the problems. We have tried to solve the scalability problem by making each agent save its users ratings and broadcast them to the users friends so that only friends ratings and his own ratings are kept in an agents local database. To reduce quality degradation of recommendation caused by the lack of rating data, we introduce a method using friends opinions instead of real rating data when they are not available. We also suggest a collaborative filtering algorithm based on user profile to provide new users with recommendation service. Experiments show that our suggested approach is helpful to the new user problem as well as is more scalable than traditional centralized CF filtering systems and alleviate the sparsity problem.
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Back sheet 종류에 따른 PV모듈 제조공정에 관한 연구
김병만(KIM Byeong-Man),이길송(Lee Kil-Song),김명국(Kim Myoung-Kug),강기환(Kang Gi-Hwan),이호경(Lee Ho-Kyung),박명준(Park Myung-Jun) 한국태양에너지학회 2010 한국태양에너지학회 학술대회논문집 Vol.2010 No.11
PV모듈을 구성하는 주요자재는 Glass, Cell, EVA, Back sheet, Frame등으로 크게 구분 할 수 있다. 이중 PV모듈 후면에 사용되어지는 Back sheet는 습기침투를 방지하여 태양전지를 외부환경으로부터 보호하는 역할을 한다. Back sheet는 여러 층으로 구성되어 있으며, 요구하는 성능에 따라 층의 종류 및 두께가 다양하게 접합되어 생산되어진다. PV모듈이 활성화되기 시작하는 초기에는 Back sheet의 수요가 거의 없어 일부업체에서 공급하는 Back sheet가 모듈업계에서는 거의 표준으로 사용되어 왔다. 하지만 최근 태양광 모듈의 시장이 급속도로 커짐에 따라 여러 가지 타입(소재, 두께, Layer등)으로 개발되어 생산되어지고 있다. 따라서 본 논문에서는 여러 가지 타입의 Back sheet를 PV모듈에 적용하여 제작할 경우 모듈에 미치는 영향을 확인하고, PV모듈의 전기적 특성 변화를 확인 하고자 한다.
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김병만(Byeong-Man Kim),이길송(Kil-Song Lee),김명국(Myoung-Kug Kim),강기환(Gi-Hwan Kang),이구(Goo Lee) 대한전기학회 2010 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2010 No.7
최근 유가 상승이 지속되고 지구환경에 대한 국제적인 관심이 높아지면서 안정적이고 깨끗한 미래 에너지원의 확보가 경제적 측면은 물론이고 화석연료를 대체하기위한 주요한 과제로 부각되면서 전 세계적인 태양광 산업의 수요 확대 따른 PV모듈의 생산량 증가로 인하여 폴리실리콘의 부족현상이 야기되어지고 있다. 이에 따라 태양전지 cell의 수급에 많은 어려움이 발생되어지고 있으며, 이를 대응하기 위하여 Q-cell 등의 메이저급 태양전지 cell 공급업체에서는 Wp당 사용되는 실리콘의 양을 줄이는 박형 기술은 선보이고 있으며, 최근 150㎛급 태양전지 cell을 상용화하고 있는 추세이다.(태양전지 cell 두께 20㎛ 감소시 태양전지 cell의 원가절감 효과 1%) 따라서 본 논문에서는 이렇게 얇아지고 있는 여러 가지 태양전지 cell을 적용하여 PV모듈을 제작할 경우 전기적 특성 변화를 확인하고, PV모듈의 제작과정에서 발생되어지는 문제점들을 다양한 방법으로 분석하고자 한다.
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TMS320F2812 DSP를 이용한 MPPT 제어 알고리즘 연구
김병만(Byeong-Man Kim),이동기(Dong-Gi Lee),정영석(Young-Seok Jung),유권종(Gwon-Jong Yu),최주엽(Ju-Yeop Choi),최익(Ick Choy) 전력전자학회 2005 전력전자학술대회 논문집 Vol.- No.-
The existing DSP for utility interactive photovoltaic generation system control, generally uses floating point process type. Because it is easy to use for number crunching, However it is too late and too expensive. fixed point process DSP, TMS320F2812, has high control speed and is rather inexpensive. This paper presents more efficient method for MPPT control using TMS320F2812.
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스마트 베개를 위한 효율적인 스펙트럼 특징과 SVM을 이용한 코골이 판별 방법
김병만(Kim Byeong Man),문창배(Moon Chang Bae) 한국산업정보학회 2018 한국산업정보학회논문지 Vol.23 No.2
코골이가 심한경우 무호흡증(OSA : Obstructive Sleep Apnea)으로 연결되어 생명을 위협하는 경우도 발생할 수 있고, 코골이로 인하여 주변인과의 관계가 심각해지는 경우도 발생할 수 있다. 이런 코골이 문제를 해결하기 위해 최근 여러 형태의 스마트 베개들을 출시하고 있는데, 핵심 기술은 코골이 판별 기술, 즉 입력 사운드에 코골이 소리가 포함되어 있는지를 판별하는 기술이다. 본 논문에서는 스마트 베개에 적용하기 위한 코골이 판별 방법을 제안하였는데, 입력 신호로부터 코골이 소리의 특징을 추출 후 SVM을 이용하여 코골이를 판별하는 방법을 사용하였다. 제안한 방법의 성능을 측정하기 위해 기존 방법과 비교실험을 실시하였고, 실험결과 기존방법 코골이 판별성능보다 약 6% 좋은 판별성능을 보였다. Severe snoring can lead to OSA(Obstructive Sleep Apnea), which can lead to life-threatening cases, and snoring can lead to serious pernicious relationships. In order to solve these snoring problems, several types of smart pillows have recently been released. The core technology is snoring discrimination technology, ie, a technique for determining whether snoring is included in the input sound. In this paper, we propose a snoring detection method to apply to a smart pillow. After extracting the features of the snoring sound from the input signal, we discriminate the snoring using these features and SVM. In order to measure the performance of the proposed method, comparative experiments with the existing methods are performed. The experimental results show about 6% better discrimination performance than the existing method.
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김병만(Byeong Man Kim),이경(Qing Li),박창석(Chang-Seok Park),김시관(Si-Gwan Kim),김주연(Ju-Yeon Kim) 한국정보과학회 2002 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.29 No.2Ⅱ
엄청난 속도로 증가하고 있는 정보의 홍수 시대에서는 정보들을 선별하기 위하여 정보 필터링 기법이 필요하다. 정보 필터링은 내용 기반 방법과 협력에 의한 방법으로 분류할 수 있다. 내용 기반 기법에서는 내용에 기반을 두어 정보를 추출하는 반면 협력 기법은 대상이 되는 사용자에 대한 예측을 하기 위하여 다른 사람들의 의견들을 이용하게 된다. 본 논문에서는 기존 협력 필터링 방법의 문제점을 해결하기 위한 방법의 일환으로 내용 기반 기법과 협력 기법을 보다 유기적으로 결합시키는 연구를 수행하였다. 이를 위해 협력 필터링 틀을 그대로 유지하면서 사용자 프로파일을 효과적으로 이용하는 방법을 제안하였다. 또한, 본 논문에서 제시한 기법을 실험적으로 분석하고 기존의 필터링 기법과 비교함으로써 제시된 기법의 우수성을 보였다.
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