빈발 항목의 탐색 시간을 단축하기 위한 알고리즘

윤소영,윤성대,Yun, So-Young,Youn, Sung-Dae 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.1

최근 정보시스템의 활용도가 높아짐에 따라, 많은 데이터를 이용하여 필요한 상품을 빠르게 추출하는 방법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 숨겨진 패턴을 탐색하는 연관 규칙 탐색 기법들이 많은 관심을 받고 있으며, Apriroi 알고리즘은 대표적인 기법이다. 그러나 Apriori 알고리즘은 반복적인 스캔으로 인한 탐색시간 증가 문제를 가지고 있다. 본 논문에서는 빈발항목의 탐색시간을 단축하기 위한 알고리즘을 제안한다. 제안한 알고리즘은 트랜잭션 데이터베이스를 이용하여 매트릭스를 생성하고 매트릭스에서 트랜잭션들의 평균 항목 개수와 정의한 최소 지지도를 사용하여 빈발 항목을 탐색한다. 트랜잭션의 평균 항목 개수는 트랜잭션의 수를 줄이는데 사용되고 최소 지지도는 항목을 줄이는데 사용된다. 제안한 알고리즘의 성능 평가는 기존 알고리즘과의 탐색시간 비교와 정확도 비교로 이루어진다. 실험 결과는 제안한 알고리즘이 기존의 Apriori와 매트릭스 알고리즘보다 최종 빈발 항목의 추출에서 빠르고 효율적으로 탐색이 이루어지는 것을 확인하였다. With the increasing utility of the recent information system, the methods to pick up necessary products rapidly by using a lot of data has been studied. Association rule search methods to find hidden patterns has been drawing much attention, and the Apriori algorithm is a major method. However, the Apriori algorithm increases search time due to its repeated scans. This paper proposes an algorithm to reduce searching time of frequent items. The proposed algorithm creates matrix using transaction database and search for frequent items using the mean number of items of transactions at matrix and a defined minimum support. The mean number of items of transactions is used to reduce the number of transactions, and the minimum support to cut down on items. The performance of the proposed algorithm is assessed by the comparison of search time and precision with existing algorithms. The findings from this study indicated that the proposed algorithm has been searched more quickly and efficiently when extracting final frequent items, compared to existing Apriori and Matrix algorithm.

Spark를 이용한 항목 추천 기법에 관한 연구

윤소영,윤성대,Yun, So-Young,Youn, Sung-Dae 한국정보통신학회 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.5

모바일 기기의 확산으로 소셜 네트워크 서비스나 전자상거래 사이트의 사용자 수가 급증하고 있고 사용자들이 남긴 데이터의 양도 기하급수적으로 증가하고 있다. 그로 인해 전자 상거래 기업들은 사용자들이 남긴 방대한 양의 데이터로부터 어떻게 유용한 정보를 추출할 것인가 하는 과제를 갖게 되었다. 이러한 문제를 해결하기 위해 추천 시스템에 빅 데이터 처리 기법을 적용한 다양한 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 Apache Spark 플랫폼에서 Tag 가중치를 적용한 협업 필터링 기법을 사용한 추천방식을 제안한다. 제안하는 기법은 추천의 정확성을 높이기 위해 전처리 과정에서 Tag 데이터를 정제하고 아이템을 분류한 후 아이템 평가값에 기간 정보와 Tag 가중치를 적용하여 사용한다. RDD(Resilient Distributed Dataset)를 생성한 후 아이템 유사도와 예측값을 구하고 사용자에게 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 빠르게 처리하고 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다. With the spread of mobile devices, the users of social network services or e-commerce sites have increased dramatically, and the amount of data produced by the users has increased exponentially. E-commerce companies have faced a task regarding how to extract useful information from a vast amount of data produced by the users. To solve this problem, there are various studies applying big data processing technique. In this paper, we propose a collaborative filtering method that applies the tag weight in the Apache Spark platform. In order to elevate the accuracy of recommendation, the proposed method refines the tag data in the preprocessing process and categorizes the items and then applies the information of periods and tag weight to the estimate rating of the items. After generating RDD, we calculate item similarity and prediction values and recommend items to users. The experiment result indicated that the proposed method process large amounts of data quickly and improve the appropriateness of recommendation better.

빅 데이터 처리 기법을 적용한 추천 시스템에 관한 연구

윤소영,윤성대,Yun, So-Young,Youn, Sung-Dae 한국정보통신학회 2017 한국정보통신학회논문지 Vol.21 No.6

네트워크와 IT 기술의 발전으로 사용자들은 장소에 구애 받지 않고 어디서든 본인이 원하는 아이템을 검색하고 구매하고 있다. 이에 따라 추천시스템에서 급증하는 데이터로 인한 확장성 문제를 어떻게 해결할 것인가에 대한 연구들이 다양하게 진행되고 있다. 본 논문에서는 Tag 가중치를 적용한 아이템 기반 협업 필터링 기법과 분산 병렬 처리 방식인 MapReduce 방법을 적용한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 속도 향상과 효율성을 위해 전처리 과정에서 아이템을 카테고리별로 분류하고 노드 수에 맞게 그룹지은 후 사용한다. 각 분산 노드에서 4번의 Map-Reduce 단계를 통해 데이터 처리를 진행하는데 사용자에게 더 나은 아이템을 추천하기 위해 유사도 계산에서 아이템 Tag 가중치를 사용한다. 마지막 Reduce 단계를 거쳐 출력된 예측값 중 상위 N개의 아이템을 추천에 사용한다. 실험을 통해 제안 하는 기법이 대량의 데이터를 효율적으로 처리하며 기존의 아이템 기반 기법보다 추천의 적합성도 향상되는 것을 확인하였다. With the development of network and IT technology, people are searching and purchasing items they want, not bounded by places. Therefore, there are various studies on how to solve the scalability problem due to the rapidly increasing data in the recommendation system. In this paper, we propose an item-based collaborative filtering method using Tag weight and a recommendation technique using MapReduce method, which is a distributed parallel processing method. In order to improve speed and efficiency, the proposed method classifies items into categories in the preprocessing and groups according to the number of nodes. In each distributed node, data is processed by going through Map-Reduce step 4 times. In order to recommend better items to users, item tag weight is used in the similarity calculation. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the appropriacy compared to item-based method, and run efficiently on the large amounts of data.

사용자 정보 가중치를 이용한 추천 기법

윤소영,윤성대,Yun, So-Young,Youn, Sung-Dae 한국정보통신학회 2011 한국정보통신학회논문지 Vol.15 No.4

협업 필터링은 추천시스템들 중에서 가장 널리 사용되는 기법이다. 그러나 협업 필터링은 추천의 정확성을 떨어뜨리는 희소성과 확장성 문제를 가지고 있으며 이를 해결하기 위한 다양한 연구가 이루어지고 있다. 본 논문에서는 협업필터링의 희소성과 확장성의 문제를 해결하기 위해 가중치를 사용한 기법을 제안한다. 제안한 기법은 데이터 셋에서 추천의 정확성을 높이기 위해 평가값이 4이상인 데이터들만을 사용하여 아이템을 선호하는 사용자 정보를 분석한다. 아이템의 장르 정보와 분석한 사용자 정보를 유사도 계산 시 가중치로 사용하고 임계값 이상의 유사도를 가진 데이터들만으로 예측값을 계산하여 평가되지 않은 데이터의 평가값으로 사용한다. 제안한 기법은 아이템에 대한 특성을 분석하여 예측값을 계산함으로써 희소성을 줄임과 동시에 정확성을 더 높일 수 있고 새로운 아이템과 사용자가 등록되었을 때 분석된 정보를 바탕으로 빠른 분류가 가능하다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 장르 기반 기법보다 추천의 정확성이 향상되는 것을 확인하였다. A collaborative filtering(CF) is the most widely used technique in recommender system. However, CF has sparsity and scalability problems. These problems reduce the accuracy of recommendation and extensive studies have been made to solve these problems, In this paper, we proposed a method that uses a weight so as to solve these problems. After creating a user-item matrix, the proposed method analyzes information about users who prefer the item only by using data with a rating over 4 for enhancing the accuracy in the recommendation. The proposed method uses information about the genre of the item as well as analyzed user information as a weight during the calculation of similarity, and it calculates prediction by using only data for which the similarity is over a threshold and uses the data as the rating value of unrated data. It is possible simultaneously to reduce sparsity and to improve accuracy by calculating prediction through an analysis of the characteristics of an item. Also, it is possible to conduct a quick classification based on the analyzed information once a new item and a user are registered. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the accuracy, compared to item based, genre based methods.

사용자 정보를 이용한 모바일 추천 기법

윤소영,윤성대,Yun, So-Young,Youn, Sung-Dae 한국정보통신학회 2014 한국정보통신학회논문지 Vol.18 No.2

모바일 기기의 사용이 급증하면서 앱 스토어를 이용하는 사용자들 또한 증가하고 있다. 그러나 앱 스토어들은 대부분 단순한 랭킹 방식의 추천을 사용하므로 추천의 정확성이 떨어진다. 본 논문에서는 사용자에게 더 적합한 아이템을 추천하기 위해 사용자 정보 가중치와 아이템의 최근 선호 정도를 반영한 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 데이터 셋을 카테고리별로 구분한 후 협업필터링 기법에 사용자 정보 가중치를 적용하여 예측값을 추출한다. 카테고리별로 아이템에 대한 최근 선호 정도를 반영하기 위해 특정 기간을 지정한 아이템 평가값 평균을 구한다. 최종적으로 두 결과 값을 결합하여 아이템을 추천한다. 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다. As the use of mobile device is increasing rapidly, the number of users is also increasing. However, most of the app stores are using recommendation of simple ranking method, so the accuracy of recommendation is lower. To recommend an item that is more appropriate to the user, this paper proposes a technique that reflects the weight of user information and recent preference degree of item. The proposed technique classifies the data set by categories and then derives a predicted value by applying the user's information weight to the collaborative filtering technique. To reflect the recent preference degree of item by categories, the average of items' rating values in the designated period is computed. An item is recommended by combining the two result values. The experiment result indicated that the proposed method has been more enhanced the accuracy, appropriacy, compared to item-based, user-based method.

사용자 활동과 시간 정보를 적용한 추천 기법에 관한 연구

윤소영,윤성대,Yun, So-Young,Youn, Sung-Dae 한국정보통신학회 2015 한국정보통신학회논문지 Vol.19 No.3

인터넷과 모바일 기기의 사용이 보편화되면서 사용자들이 다양한 웹 사이트에서 자신이 원하는 정보를 찾기 위해 검색과 추천을 이용하는 것이 일상화되고 있다. 본 논문에서는 사용자에게 보다 적합한 아이템을 추천하기위해 사용자의 활동과 시간 정보를 적용하여 시간의 흐름에 따른 사용자의 선호도 변화를 반영한 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 아이템 선택 시 고려되는 태그 정보를 포함한 데이터를 카테고리별로 분류한 후 시간 변화에 따른 사용자 선호도 변화 정보를 반영한 데이터만을 사용한다. 해당 카테고리를 선호하는 사용자에게는 협업 필터링 기법에 태그 정보를 적용하여 추출한 아이템을 추천하고, 일반 사용자에게는 태그 정보를 사용하여 계산한 순위를 기반으로 아이템을 추천한다. 제안하는 기법은 hetrec2011-movielens-2k 데이터셋을 사용하여 실험하였으며 실험을 통해 제안한 기법이 기존의 아이템 기반, 사용자 기반 기법보다 추천의 정확성과 적합성이 향상되는 것을 확인하였다. As the use of internet and mobile devices became generalized, users utilizing search and recommendation in order to find the information they want in the midst of various websites have become common. In order to recommend more appropriate item for users, this paper proposes a recommendation technique that reflects the users' preference change following the flow of time by applying users' activity and time information. The proposed technique, after classifying the data in categories including the tag information that is considered at the time of choosing the items, only uses the data that users' preference change following the flow of time is reflected. For the users who prefer the corresponding category, the item that is extracted by applying tag information to collaboration filtering technique is recommended and for general users, items are recommended based on the ranking calculated by using the tag information. The proposed technique was experimented by using hetrec2011-movielens-2k data set. The experiment result indicated that the proposed technique has been more enhanced the accuracy, appropriacy, compared to item-based, user-based method.

모바일 응용프로그램을 이용한 유방암 환자의 삶의 질 측정 초기연구

윤소영,이종원,정경해,김정은,이재호,이건아,안세현,신용욱,Youn, So Young,Lee, Jong Won,Jung, Kyung Hae,Kim, Jeong Eun,Lee, Jae-Ho,Lee, Guna,Ahn, Sei Hyun,Shin, Yong-Wook 대한불안의학회 2013 대한불안의학회지 Vol.9 No.2

Objective : As treatments for breast cancer require long period of time, the patients need continuous monitoring and management of their health related quality of life. The purpose of this preliminary study is to explore the utility of monitoring quality of life using a mobile phone based application, which was developed to enable the patients to report daily quality of life more efficiently. Methods : Department of psychiatry, breast cancer center and U-health team of Asan Medical Center collaborated in developing a mobile application titled 'DugunDugun'. Through the application, patients with breast cancer receiving neo-adjuvant chemotherapy could report on various questions about their daily quality of life. We extracted and explored the daily basis of the data of sleep duration, number of awake, sleep satisfaction, mood and anxiety from nine patients who reported on the questionnaire for more than a month. Results : The longitudinal data collected using our mobile application well represented the characteristics of individual sleep patterns and daily emotional changes. Most of the patients showed high daily variations in the scores of their quality of life while their averaged scores were similar among patients. The patient with highest daily variations in the subjective sleep quality and daily emotional change had highest score corresponding to moderate depression in Beck Depression Inventory (BDI). Conclusion : The results suggest that mobile application could be a useful tool for monitoring and collecting the daily quality of life in the patients with breast cancer. We expect that mobile application could facilitate early detection and proper intervention for the cancer patients at psychological crisis.

우울증 환자의 휴지기 슬밑 띠 피질의 기능적 뇌 연결성

고대욱,윤소영,최연선,신용욱,Ko, Daewook,Youn, So Young,Choi, Jean H.,Shin, Yong-Wook 대한불안의학회 2014 대한불안의학회지 Vol.10 No.2

Objective : The subgenual cingulate cortex, a part of default-mode network, has been known to playa key role in the pathophysiology of depression. The previous studies have reported abnormal functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and other brain regions in the patients with depression. The goal of this shldy was to explore the resting-state functional connectivity of the subgenual cingulate cortex between the patients with depression and healthy subjects. Methods : Twenty patients with major depression and age- and sex-matched 20 healthy subjects underwent 5-minute resting state fMRI scans. The functional connectivity map in each subject was acquired using seed-based correlation analysis with the seed located in the subgenual cingulate cortex (Talairach coordinates; x=-10, y=5, z=-10). The functional connectivity maps were calculated using AFNI and compared between the patient and healthy subject group via two-sample T-test using 3dttest++ in AFNI package. Results : Functional connectivity was decreased between the subgenual cingulate cortex and both sides of fusiform gyrus in depressed subjects. Connectivity was also decreased between the subgenual cingulate cortex and the left cerebellum in the patient group. There was no correlation between the severity of depression and the degree of functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and the regions showing decreased functional connectivity. Conclusion : Decreased resting-state functional connectivity between the subgenual cingulate cortex and both sides of fusiform gyrus, and decreased connectivity between the subgenual cingulate cortex and the left cerebellum found in the patients with major depression in comparison to the healthy subjects might be related to abnormal emotional and cognitive processing of depressed patients.

모 입양 기관에 수용 중인 영유아에서의 하기도 감염의 유행

양미화,박찬숙,윤소영,김재윤,안돈희,Yang, Mi Hwa,Park, Chan Sook,Yoon, So Young,Kim, Jae Youn,Ahn, Don Hee 대한소아감염학회 2002 Pediatric Infection and Vaccine Vol.9 No.2

목 적 : 집단 생활을 하는 영유아에서 흔히 이환될 수 있는 세기관지염, 폐렴 등의 급성 하기도 감염증의 원인 바이러스를 규명하고 그 임상상을 분석하여 환자 진료에 도움을 주고자 하기 위함이다. 방 법 : 2001년 4월말에서 5월초에 걸쳐 모 해외 입양 기관에서 집단 생활을 하면서 호흡기 감염 증상을 보였던 영유아 30명 중 세기관지염 및 폐렴으로 입원 치료한 13명의 비인두 분비물을 채취한 후 서울대학교병원 바이러스 연구소에 의뢰하여 respiratory syncytial virus(이하 RSV), adenovirus, parainfluenza virus에 대한 배양 검사를 시행하였다. 결 과 : 1) 검사한 13명 중 4명에서 바이러스가 검출되어 바이러스 검출율은 30.7%였다. 이 중 RSV 단독 감염은 2명(15.4%), adenovirus 단독 감염 1명(7.7 %), RSV와 adenovirus 중복 감염이 1명(7.7%)였으며 parainfluenza virus는 없었다. 2) 원인 바이러스가 밝혀진 환아 4명은 모두 폐렴으로 진단되었다. 3) 환아의 연령 분포는 0~3개월이 9명, 4~12개월이 1명, 13~24개월이 2명이었으며, 25개월 이상이 1명이었다. 4) 입원 당시 주 증상은 발열(69%), 기침(100%), 빈 호흡(54%), 흉곽 함몰(69%), 수포음(85%), 천명음(15%)이었다. 5) 백혈구 수는 3명(23%), C-반응 단백은 6명(46 %)에서 10 이상으로 증가되었으며, 흉부 방사선 소견상 9명(69%)에서 폐 침윤을 보였다. 결 론 : 비록 대상 환아 중 30.7%에서만 호흡기 바이러스가 검출되었지만, 집단 생활을 하는 영유아에서 바이러스성 하기도 감염의 유행이 있었던 것으로 생각되며, 효율적인 치료법이 없는 현 시점에서는 병의 전염경로를 차단하는 격리 등의 예방 조치가 필요하다고 사료된다. Purpose : We analyzed clinical features and causal viruses of acute lower respiratory tract infections(LRTIs) in order to improve the management of these infections. Methods : From end of April to early May 2001, amongst 30 children at a local institute for children's adoption and welfare, 13 were admitted to the hospital with the diagnostic impression of acute LRTIs. Nasopharyngeal aspirates were sent in Seoul National University Hospital for viral culture of respiratory syncytial virus(RSV), adenovirus, parainfluenza virus. Results : One or more viral agents were identified in 4 cases(30.7%) : were RSV(15.4%), adenovirus(7.7%), and a mix of these two viruses(7.7%). Initial symptoms were fever(69%), cough(100%), tachypnea(54%), chest retraction(69%), rale(85%) and wheezing(15%). Leukocytosis was noted in 23%, CRP increased more than 10 mg/L in 46%. Chest X-ray abnormalities were 69%. Conclusion : Although viruses were identified in 30.7%, further studies should be made for prevention and treatment of acute viral LRTIs.

기하학적 방법론을 기반으로 한 임베딩 통합 연구

허예은(Ye-eun Heo),윤소영(So-young Youn),김철연(Chul-yun Kim) 한국정보과학회 2023 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2023 No.12