설명가능한 의사결정을 위한 마이닝 기술

정경용 한국융합신호처리학회 2023 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.24 No.4

데이터 처리 기술은 의사결정을 위해 중요한 역할을 하며, 데이터 결측값 및 이상값 처리, 예측, 추천 모델 등이 포함된다. 이는 모든 과정과 결과의 타당성, 신뢰성, 정확성에 대한 명확한 설명이 필요하다. 또한 의사결정트리, 추론 등을 이용한 설명가능한 모델을 통해 데이터의 문제를 해결하고, 다양한 유형의 학습을 고려하여 모델 경량화를 진행할 필요가 있다. 육하원칙을 적용한 다중 계층 마이닝 분류 방법은 데이터 전처리 후 트랜잭션에서 빈번하게 발생하는 변수와 속성 간의 다차원 관계를 발견하는 방법이다. 이는 트랜잭션에서 마이닝을 이용하여 유의미한 관계를 발견하고, 회귀분석을 통해 데이터를 모델링하는 방법을 설명한다. 이에따라 확장 가능한 모델과 로지스틱 회귀모델을 개발하고, 데이터 정제, 관련성 분석, 데이터 변환, 데이터 증강을 통해 클래스 레이블을 생성하여 설명가능한 의사결정을 위한 미이닝 기술을 제안한다.

OSGi 서비스 플랫폼에서 원격 영상광고 송출 디지털 사이니지 시스템 개발

정경용,정인재,이영실 한국융합신호처리학회 2019 융합신호처리학회 논문지 (JISPS) Vol.20 No.4

It has recently been combined with advanced technologies such as AR and VR, and its application range is expanding to various forms of smart signage. However, until now, digital signage service that reaches us is installed in many floating populations such as bus stops, elevators, and banks and is used in the form of providing news, weather, and advertisements. In addition, large companies, government offices, and outdoor advertising companies occupy the market. The use of such services in small and medium-sized businesses and small retail stores is costly and expensive to manage. Also, it is difficult to generalize the market because services and solutions are being deployed in the market in the form of top-down. Therefore, in this paper, we proposed a digital signage system for transmitting a remote video advertisement that uses a show window in front of the store as a beam project screen for small retail stores, and can remotely set and manage and update it in OSGi service platform.

청보리의 춤

정경용 문예운동사 2024 문예운동 Vol.- No.162

선호도 재계산을 위한 연관 사용자 군집 분석과 Representative Attribute-Neighborhood를 이용한 협력적 필터링 시스템의 성능향상

정경용,김진수,김태용,이정현 한국정보처리학회 2003 정보처리학회논문지. 소프트웨어 및 데이터 공학 Vol.10 No.3

베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템

정경용,최성용,임기욱,이정현 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.4

내용 기반 여과와 협력적 여과의 병합을 통한 추천 시스템에서 조화 평균 가중치

정경용,류중경,강운구,이정현 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.4

Recent recommender system uses a method of combining collaborative filtering system and content based filtering system in order to slove the problem of the Sparsity and First-Rater in collaborative filtering system. In this paper, to make up for the prediction accuracy in hybrid Recommender system, the harmonic mean weight(CBCF_harmonic_mean) is used for calculating the user similarity weight. After setting up the threshold as 45 considering the performance of content based filtering, we apply significance weight of n/45 to user similarity weight. To estimate the performance of the proposed method, it is compared with that of combing both the existing collaborative filtering system and the content-based filtering system. As a result, it confirms that the suggested method is efficient at improving the prediction accuracy as solving problems of the exiting collaborative filtering system. 전자 상거래 분야에서 증가하고 있는 정보들 중에 사용자가 자신의 기호에 맞는 정보들 만을 선택하기 위해서 각 정보를 일일이 검토하기 어려운 일이다. 이를 보완하기 위해 정보 여과 기술이 사용되는데 최근 추천 시스템은 협력적 여과 시스템의 희박성과 초기 평가 문제를 해결하기 위해서 내용 기반 여과 시스템과 협력적 여과 시스템을 병합하는 방법을 사용한다. 본 논문에서는 혼합형 추천 시스템에서의 예측의 정확도를 향상시키기 위해서 조화 평균 가중치(CBCF_harmonic_mean)를 사용자 유사도 가중치를 구할 때 사용한다. 내용 기반의 성능을 고려하여 임계치 값을 45로 설정한 후, n/45의 Significance weight을 사용자 유사도 가중치에 적용한다. 제안된 방법의 성능을 평가하기 위해서 기존의 협력적 여과 시스템과 내용 기반 여과 시스템을 병합한 방법과 비교 평가 하였다. 그 결과 기존의 협력적 여과 시스템의 문제점을 해결하여 예측의 정확도를 높이는데 효과적임을 확인하였다.

가우시안 분포에서 Maximum Log Likelihood를 이용한 벡터 양자화 기반 음성 인식 성능 향상

정경용,오상엽 한국디지털정책학회 2018 디지털융복합연구 Vol.16 No.11

Commercialized speech recognition systems that have an accuracy recognition rates are used a learning model from a type of speaker dependent isolated data. However, it has a problem that shows a decrease in the speech recognition performance according to the quantity of data in noise environments. In this paper, we proposed the vector quantization based speech recognition performance improvement using maximum log likelihood in Gaussian distribution. The proposed method is the best learning model configuration method for increasing the accuracy of speech recognition for similar speech using the vector quantization and Maximum Log Likelihood with speech characteristic extraction method. It is used a method of extracting a speech feature based on the hidden markov model. It can improve the accuracy of inaccurate speech model for speech models been produced at the existing system with the use of the proposed system may constitute a robust model for speech recognition. The proposed method shows the improved recognition accuracy in a speech recognition system. 정확한 인식률을 보이고 있는 상업적인 음성인식 시스템은 화자종속 고립데이터로부터 학습 모델을 사용한다. 그러나 잡음 환경에서 데이터양에 따라 음성인식의 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 가우시안 분포에서 Maximum Log Likelihood를 이용한 벡터 양자화 기반 음성 인식 성능 향상을 제안한다. 제안하는 방법은 음성에 대한 특징을 가지고 벡터 양자화와 Maximum Log Likelihood 음성 특징 추출 방법을 이용하여 유사 음성에 대한 음성 인식의 정확성을 높이는 최적 학습 모델 구성 방법이다. 이를 위해 HMM을 기반으로 음성 특징을 추출하는 방법을 사용한다. 제안하는 방법을 사용하여 기존 시스템에서 생성되어 사용되는 음성 모델에 대한 부정확한 음성 모델에 대한 정확성을 향상시킬 수 있으므로 음성 인식에 강인한 모델을 구성할 수 있다. 제안하는 방법은 음성 인식 시스템에서 향상된 인식의 정확도를 보인다.

베이지안 추정치가 부여된 유사도 가중치와 연관 사용자 군집을 이용한 선호도 예측 시스템

정경용,최성용,임기욱,이정현 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.30 No.3

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. A user preference prediction method using an exiting collaborative filtering technique has used the nearest-neighborhood method based on the user preference about items and has sought the user's similarity from the Pearson correlation coefficient. Therefore, it does not reflect any contents about items and also solve the problem of the sparsity. This study suggests the preference prediction system using the similarity weight granted Bayesian estimated value and the associative user clustering to complement problems of an exiting collaborative preference prediction method. This method suggested in this paper groups the user according to the Genre by using Association Rule Hypergraph Partitioning Algorithm and the new user is classified into one of these Genres by Naive Bayes classifier to slove the problem of sparsity in the collaborative filtering system. Besides, for get the similarity between users belonged to the classified genre and new users, this study allows the different estimated value to item which user vote through Naive Bayes learning. If the preference with estimated value is applied to the exiting Pearson correlation coefficient, it is able to promote the precision of the prediction by reducing the error of the prediction because of missing value. To estimate the performance of suggested method, the suggested method is compared with existing collaborative filtering techniques. As a result, the proposed method is efficient for improving the accuracy of prediction through solving problems of existing collaborative filtering techniques.

Standardization of Weed Pollen Extracts, Japanese Hop and Mugwort, in Korea

정경용,손미나,최수영,박경희,박혜정,홍천수,이재현,박중원 연세대학교의과대학 2016 Yonsei medical journal Vol.57 No.2

Purpose: Japanese hop (Humulus spp.) and mugwort (Artemisia spp.) are notable causes of autumn pollinosis in East Asia. However,Japanese hop and mugwort pollen extracts, which are widely used for the diagnosis, have not been standardized. This study was performed to standardize Japanese hop and mugwort pollen extracts. Materials and Methods: Allergen extracts were prepared in a standardized way using locally collected Humulus japonicus and purchased Artemisia vulgaris pollens. The immunoglobulin E (IgE) reactivities of prepared extracts were compared with commercial extracts via IgE immunoblotting and inhibition analyses. Intradermal skin tests were performed to determine the bioequivalent allergyunit (BAU). Results: The IgE reactive components of the extracts via IgE immunoblotting were similar to those of commercial extracts. A 11-kDa allergen showed the strongest IgE reactivity in Japanese hop, as did a 28-kDa allergen in mugwort pollen extracts. Allergenic potencies of the investigatory Japanese hop and mugwort extracts were essentially indistinguishable from the commercial ones. Sums of erythema of 50 mm by the intradermal skin test (ΣED50) were calculated to be 14.4th and 13.6th three-fold dilutions for Japanese hop and mugwort extracts, respectively. Therefore, the allergenic activity of the prepared extracts was 90827.4 BAU/mg for Japanese hop and 34412 BAU/mg for mugwort. Conclusion: We produced Japanese hop and mugwort pollen extracts using a standardized method. Standardized Japanese hop and mugwort pollen extracts will facilitate the production of improved diagnostic and immunotherapeutic reagents.

IgE Cross-Reactivity between Humulus japonicus and Humulus lupulus

정경용,이종선,Gianni Mistrello,박경희,박중원 연세대학교의과대학 2018 Yonsei medical journal Vol.59 No.7

Purpose: Japanese hop (Humulus japonicus) is a major cause of weed pollinosis in East Asia. However, supplies of commercialallergen extract from this plant have not met clinical demand. The pollen of common hop (Humulus lupulus), a closely relatedspecies, may provide an alternative source if there is strong IgE cross-reactivity between these two species. We aimed to comparethe IgE cross-reactivity and allergenicity of common hop and Japanese hop pollen. Materials and Methods: Cross-reactivity was measured by inhibition ELISA. One- and two-dimensional (2D) gel analyses combinedwith IgE immunoblotting and mass spectrometry [liquid chromatography coupled to electrospray ionization tandem massspectrometry (LC-ESI-MS/MS)] were performed to detect IgE-reactive pollen components. Results: Up to 16.7% of IgE reactivity to Japanese hop was inhibited by common hop. A 12-kDa protein component of Japanese hoppollen that showed the most potent IgE reaction was absent from common hop. Six IgE-reactive components from Japanese hopwere detected by 2D gel electrophoresis and LC-ESI-MS/MS, but showed low Mascot scores, preventing positive identification. Conclusion: No significant IgE cross-reaction was observed for Japanese and common hop pollen allergens. Development of allergydiagnostic and immunotherapeutic reagents based on Japanese hop pollen are urgently needed.