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방성우(Sung-Woo Bang),김태연(Tae-Yeon Kim),정혜욱(Hyewuk Jung),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
음악의 생산과 수요 증가와 함께 사용자의 장치에 저장되어 있는 음악을 관리하기 위한 관심 또한 증가하고 있다. 일반적으로 사용자는 음악을 효과적으로 관리하기 위해 재생 목록을 작성하고 이를 선택하는 방법을 사용하고 있다. 하지만 현재 사용되는 재생 목록의 작성 방법은 음악을 사용자가 직접 선택해야 하는 한계를 안고 있다. 따라서 재생 목록을 자동으로 작성하여 사용자에게 제공해주는 방법이 필요하다. 본 논문에서는 시용자의 음악 사 용의 상황과 취향을 고려하여 자동으로 재생 목록을 생성해주는 시스템을 제안한다. 이 시스템은 1) 음악적 무드 (Musical mood) 분류 시스템과 2) 음악 추천 시스템, 두 가지 별개의 시스템으로 구성되어 있다. 사용자는 음악을 추천 받기 위해 선택된 음악과 유사한 무드의 음악을 분류하고, 분류된 음악을 재생 목록에 추가한다. 사용자는 재생 목록에 추가된 음악 중 자신의 취향에 맞지 않는 음악을 제거하여 취향에 적합한 음악을 반복적으로 추천 받을 수 있다. 본 논문에서 제안하는 시스템의 실험과 평가를 위해 실재 음악을 수집하였으며 시스템을 통해 생성 된 재생 목록을 분석하여 사용자의 취향이 보다 정확히 반영된 것을 확인하였다.
방성우(Sung-Woo Bang),심학준(Hakjoon Sim),정혜욱(Hye-Wuk Jung),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2C
웹 2.0이라는 새로운 패러다임에서 소셜 태그(Social Tag)는 정보 검색과 추천 분야에서 매우 중요한 역할을 하고 있다. 또한, 소셜 태그는 집단 지성의 표현 도구로서 특정 문제를 해결하는 데에도 그 활용성을 주목 받고 있다. 본 논문에서는 개인화 서비스에서 사용자의 음악적 취향 모델을 설계하기 위한 정보로서 소셜 태그를 활용하였다. 음악 추천 및 검색 사이트에서 사용자의 취향을 모델링 하는 것은 사용자에게 적합한 음악을 제공하기 위한 필수 요소이다. 기존의 음악적 취향 모델링 방법이 사용자가 선호하는 음악가만을 중심으로 이루어지거나 혹은 사용자가 재생한 음악의 단순 빈도수만으로 결정되는 문제점을 가지고 있었다. 본 논문에서는 기존의 방법을 해결하기 위해 사용자의 재생 목록에 저장된 음악들의 소셜 태그 정보를 수집하고 잠재 토픽 모델을 적용하여 확률적으로 사용자의 취향을 분석하고 모델을 제작하는 보다 향상된 음악적 취향 모델링 방법을 제안한다.
가중치와 속성 선택을 이용한 k-최근접 이웃 분류 알고리즘
최돈정(Donjung Choi),방성우(Sung-Woo Bang),민무홍(Moohong Min),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
다속성 데이터의 분류 및 예측에 있어, k-최근접 이웃 분류 알고리즘은 SVM, NN과 더불어 널리 사용되는 기계학습 방식 중 하나이다. 그러나 k-최근접 이웃 분류 알고리즘에서 데이터의 각 속성은 데이터 분류의 결과를 결정하는데 있어 동일한 영향을 미치지 않는다. 따라서 본 논문에서는 각 속성의 가중치를 유전 알고리즘을 이용해 효과적으로 결정하고 이를 기반으로 속성 선택에 적용하여 k-최근접 이웃 분류 알고리즘의 분류 정확도를 향상시키는 방법을 제안하다. 실험 평가를 위해 다양한 데이터를 수집 및 평가하였으며 기존 k-최근접 이웃 분류 알고리즘 보다 향상된 분류 결과를 확인하였다.
민무홍(Moohong Min),방성우(Sung-Woo Bang),최돈정(Donjung Choi),김재광(Jaeckwang Kim),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
GPS가 장착된 스마트폰의 보급과 개인용 GPS 수신기가 장착된 경로 추적 단말기의 출시로 GPS 를 이용한 위치 기반 서비스들이 이슈로 떠오르고 있다. 현재 GPS 모듈을 이용한 어플리케이션, 단말기는 이동시 저장된 좌표를 PC 에 옮겨 사용자의 이동 경로 정보를 알려준다. 하지만 자의적 혹은 타의적 문제 흑은 건물에 들어갈 때 나 어플리케이션 상의 오류가 발생하여 다시 GPS 좌표를 수신해야 하는 경우 경로 손실이 발생한다. 본 논문에서 는 GPS 수신기를 이용시 손실 데이터가 발생하면 손실된 구간의 경로를 예측하는 방법을 제안한다. 이전에 저장된 경로 데이터를 비교 후 유사도 분석을 통해 일치하는 경로를 선택하고 구간을 복원한다. 실험 결과 제안한 방법에 의해 추천 된 경로가 실제 경로가 가깝다는 평가 결과를 확인할 수 있었다.
심학준(Hakjoon Sim),방성우(Sung-Woo Bang),김재광(Jaekwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.2D
본 논문은 블로그영역(Blogosphere)에서 사용자에게 블로그를 추천해 주기 위한 연구의 내용이다. 사용자가 평소 즐겨 구독하는 블로그를 질의블로그로 두고, 그 블로그와 비슷한 내용을 다루는 양질의 블로그를 검색하여 추천하는 방법을 제안한다. 급격한 정보의 양적 팽창을 거듭하고 있는 블로그영역에서 효율적인 검색을 위하여 블로그의 특징 중 소셜 태깅(Social Tagging)정보를 활용하여 블로그를 검색하고 그 유사도를 분석한다. 제안하는 방법을 검증하기 위하여 블로그 정보를 수집하고 제안하는 방법으로 실험을 진행하여 그 결과를 평가하고 분석하였다.
김지원(Kim ji won),박상현(Sang-hyun Park),방성우(Sung-Woo Bang),김재광(Jaekwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
야구는 매 경기마다 다양한 기록을 생산한다. 그래서 이런 기록들을 바탕으로 경기의 여러 요소를 예측하는 연구가 행해져 왔다. 본 논문에서는 기계 학습 알고리즘인 C4.5 의사 결정 트리 알고리즘을 이용하여 선수들의 각종 공격 기록을 바탕으로 프로야구 각 팀의 사실적인 공격 라인업을 예측해 본다. 예측을 위해서 2단계의 의사 결정 트리 알고리즘을 사용한다. 1단계에서는 선수들을 라인업 내의 역할 별로 4가지 항목으로 분류하고 2단계에서는 1~9번의 라인업으로 예측한다. 실험을 위한 학습 및 검증 데이터는 한국프로야구의 2008시즌 전ㆍ후반기 63게임에서 타석수 10회 이상의 선수들을 선정하였고, 두 데이터에서 공격부문 50개의 기록을 이용하였다. 그리고 실험 결과에서 제안 방법이 기존에 제안된 방법보다 향상된 예측 정확도를 보이는 것을 확인하였다.
저작권 보호를 위한 음악 파일을 업로드한 웹 페이지 자동 수집 및 비교 분석 시스템
김미희(Mi-Hee Kim),최돈정(Donjung Choi),심학준(Hakjoon Sim),방성우(Sung-Woo Bang),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
일반적인 웹 문서는 텍스트, 멀티미디어 등 다양한 내용을 포함하고 있다. 이 중 멀티미디어, 특히 음악 파일의 공유로 인한 저작권 문제가 많이 일어나는 추세이다. 본 논문은 인터넷에 업로드 된 음악 파일을 자동으로 수집하여 기존의 저작권이 있는 음악 파일 데이터베이스와 비교하고 그 음악 파일이 상당부분 유사함을 보이면 저작권을 침해했다고 판단하여 업로더에게 경고를 하는 시스템을 제안한다. 음악 파일의 유사도는 HMM을 이용하여 비교하였으며, 실험을 통해 제안 방법이 웹 페이지로부터 수집한 음악 파일을 효율적으로 찾아냄을 확인하였다.