http://chineseinput.net/에서 pinyin(병음)방식으로 중국어를 변환할 수 있습니다.
변환된 중국어를 복사하여 사용하시면 됩니다.
LVC 임무공간 개념모델(CMMS) 기반 통합 시나리오 적용 방안
황윤지,천세진,이영훈,이경호,김천영 한국항공우주학회 2013 한국항공우주학회 학술발표회 논문집 Vol.2013 No.4
본 논문은 LVC (Live Virtual Constructive) 합성환경에서 공군작전의 통합 시나리오에 대한 연구로서 시뮬레이션을 통한 비용 감소와 효과 분석을 달성할 수 있는 LVC 구성에 대한 내용을 다루고 있다. 시뮬레이션의 구성요소와 모델링의 표준화는 재사용성과 상호 운용성을 확보하기 위해 가장 중요하며, 이는 비용 감소와 효과성 확보 측면에서도 필수적이다. 항공무기체계를 적용한 항공작전 시뮬레이션을 위한 전장개념모델을 개발하였으며, 이를 표현할 수 있는 인터페이스를 통해 제안된 모델의 적용성을 검증하고자 한다. This paper investigates the integrated scenarios for the Air Force missions on the Live Virtual Constructive (LVC) synthetic environment. The combination of the LVC simulators can be evaluated by the cost incurred and the effectiveness of the simulation desired. The standardization of the components and modeling for the cost reduction and effectiveness. The conceptual models of the mission space (CMMS) are developed for the simulation models which can be applied in the air flight missions equipped with the air weapon systems. The ontology based conceptual modeling and representation interfaces are developed to verify the applicability of the suggested models.
추천 다양화 방법을 적용한 콜드 아이템 추천 정확도 향상
한정규,천세진,Han, Jungkyu,Chun, Sejin 한국멀티미디어학회 2022 멀티미디어학회논문지 Vol.25 No.8
When recommending cold items that do not have user-item interactions to users, even we adopt state-of-the-arts algorithms, the predicted information of cold items tends to have lower accuracy compared to warm items which have enough user-item interactions. The lack of information makes for recommender systems to recommend monotonic items which have a few top popular contents matched to user preferences. As a result, under-diversified items have a negative impact on not only recommendation diversity but also on recommendation accuracy when recommending cold items. To address the problem, we adopt a diversification algorithm which tries to make distributions of accumulated contents embedding of the two items groups, recommended items and the items in the target user's already interacted items, similar. Evaluation on a real world data set CiteULike shows that the proposed method improves not only the diversity but also the accuracy of cold item recommendation.