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박두순(Doo-Soon Park) 한국정보기술학회 2005 한국정보기술학회논문지 Vol.3 No.4
Recently, people have started to apply Association Rules to the items that exist in Large Database and have quantitative attribute. This paper suggests an efficient method to raise reliance of Large Interval Itemsets to convert quantitative item into binary item. The suggested method can create more quantity of minute Large Interval Itemsets and can minimize the loss of attribution of original data because it generate merged interval which is close to the figure of Minimum Support appointed by the user and generate Large Interval Itemsets under the consideration of characteristic of data-occurrence. And also, we build a customer module based on association rule by learning from customer shopping history data, then we develop of the Automatic products recommendation system using the proposed method.
개인성향과 협업 필터링을 이용한 개선된 영화 추천 시스템
박두순 ( Doo Soon Park ),은하수 ( Ha Soo Eun ),오희국 ( Hee Kuck Oh ),김상진 ( Sang Jin Kim ) 한국정보처리학회 2013 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.2 No.11
추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에 서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최 적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다. Several approaches to recommendation systems have been studied. One of the most successful technologies for building personalization and recommendation systems is collaborative filtering, which is a technique that provides a process of filtering customer information based on such information profiles. Collaborative filtering systems, however, have a sparsity if there is not enough data to recommend. In this paper, we suggest a movie recommendation system, based on the weighted personal propensity and the collaborating filtering system, in order to provide a solution to such sparsity. Furthermore, we assess the system`s applicability by using the open database MovieLens, and present a weighted personal propensity framework for improvement in the performance of recommender systems. We successfully come up with a movie recommendation system through the optimal personalization factors.
하나의 Loop 안에서의 최적화 data dependence testing 알고리즘
박두순(Doo Soon Park),황종선(Chong Sun Hwang) 한국정보과학회 1988 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.15 No.1
Parallel processing을 하기위해서 기존의 sequential 프로그램을 data flow 프로그램으로 transformation 시키는 컴파일러개발시 가장 중요한 개념인 data dependence를 하나의 loop 안에서 automatic하게 testing하는 방법을 제시하였다.
Analysis and Evaluation for Constraint Enforcement System
홍민,박두순,최유주,Hong, Min,Park, Doo-Soon,Choi, Yoo-Joo The Korea Society for Simulation 2009 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.18 No.2
Stable and effective constraint enforcement system is one of the crucial components for physically-based dynamic simulations. This paper presents analysis and evaluation for traditional constraint enforcement systems(Lagrange Multiplier method, Baumgarte stabilization method, Post-stabilization method, Implicit constraint enforcement method, Fast projection method) to provide a guideline to users who need to integrate a suitable constraint enforcement system into their dynamic simulations. The mathematical formulations for traditional constraint enforcement systems are presented in this paper. This paper describes a summary of evaluation which consists of constraint error comparison, computational cost, and dynamic behavior analysis to verify the efficiency of each traditional constraint enforcement system.
윤원탁 ( Won-tak Yoon ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2018 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.25 No.1
빅데이터가 일상이 된 현대 사회에서 책 시장의 증가와 책 양의 증가로 인하여 책을 개인에 맞게 선택하는데 어려움이 있다. 그래서 개인 맞춤 추천 시스템이 필요하다. 개인 맞춤 추천 시스템에서 가장 많이 사용하는 방법은 협업 필터링 방법이 있다. 협업 필터링은 희박성 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 협업 필터링 방법에 희박성 문제를 해결하기 위하여 지역, 나이, 성별, 장르 등 개인 성향을 이용하고, 기존의 책 리뷰를 오피니언 마이닝 기법을 적용하여 개인 맞춤형 도서를 추천하는 추천시스템을 제안한다.
어문선 ( Mun-seon Eo ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
인터넷과 스마트폰의 발달로 SNS서비스의 사용자와 데이터가 활발하게 증가하고 있다. 이로 인하여 SNS 데이터의 가치와 신뢰성이 점점 증가하고 있으며, 이러한 추세에 따라 여러 연구와 실험을 통하여 데이터를 분석하고 분석 결과를 제공하는 서비스가 증가하고 있다. 본 논문에서는 이러한 배경을 바탕으로 특정 키워드를 포함하고 있는 한글 트윗을 검색하여 해당 트윗에 대한 연관 키워드와 감정 키워드를 분석해서 출력해주는 시스템을 개발한다.
개인의 감정과 협업필터링을 이용한 개인화 영화 추천 시스템
김선호 ( Sun-ho Kim ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
협업 필터링(Collaborative Filtering)이란 많은 사용자들로부터 얻은 기호정보(taste information)에 따라 사용자들의 관심사들을 자동적으로 예측하여, 아이템에 대한 목표 사용자의 선호도와 다른 사용자의 선호도를 비교 분석하여 목표 사용자가 좋아할 만한 아이템을 추천하는 기법이다. 그러나 협업 필터링 기법은 고객 정보와 평가 정보가 충분히 많아야 정확성이 높은 추천 결과가 나타난다. 본 논문에서는 영화를 한 번도 평가하지 않은 사용자들에게 영화를 추천 해주기 위한 즉, 협업 필터링의 희박성 문제(Sparsity Problem)를 해결하기 위한 한 가지 방법으로 개인의 감정 정보를 이용하여 문제를 해결하는 방법을 소개한다.
VANET환경에서의 그룹서명기반 V2V 메시지 인증 기법
김수현 ( Su-hyun Kim ),박두순 ( Doo-soon Park ),이임영 ( Im-yeong Lee ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)의 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 인증 및 조건부 프라이버시 보호를 제공하기 위해서 그룹 서명 기법을 사용한 보안 기술들이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 VANET은 MANET과 달리 빠른 이동성을 가지는 노드의 특성상 그룹 구성원의 가입과 탈퇴가 빈번하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 그룹 구성원의 빈번한 가입과 탈퇴를 방지하기 위해 VANET 환경에 적합하고, 그룹 관리자에 의해 생성되는 차량 개인서명키에 대한 키 위탁문제를 해결하기 위한 그룹서명방식을 제안한다.
박규태 ( Gyu-tae Park ),김영아 ( Young-a Kim ),모하영 ( Ha-young Mo ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
현대사회에서는 외모가 내·외적으로 자신을 나타내는 지표이자 상징이며, 사회적 위치나 경제적 상황, 자아정체성을 대변할 수 있다. 또한 경제능력이 향상되고 기존의 성역할 개념의 약화, 사회진출과 인간관계 유지를 위해 남성들도 외모관리에 대한 관심이 높아지기 시작했다. 본 논문은 비교적 화장품에 대한 정보를 잘 알지 못하는 남성들을 대상으로 웹에서 사용자의 나이, 피부톤, 피부타입에 알맞은 화장품을 추천해주는 시스템을 소개한다.