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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.
최돈정(Donjung Choi),민무홍(Moohong Min),김재광(Jaekwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
마이크로블로그를 이용해 전달되는 정보는, 기존의 정보매체에 비해 임의의 토픽에 대한 사용자들의 관심 변화를 보다 빠르게 반영한다. 특히 대중의 관심을 끌고 있는 토픽의 경우, 마이크로블로그는 다양한 정보 출처로부터 풍부한 정보를 제공할 수 있는 잠재력을 보유하고 있다. 그럼에도 불구하고 높은 비율로 존재하는 노이즈로 인해 마이크로블로그로부터 유용한 정보를 획득하기란 쉽지 않은 문제로 남아있다. 지금까지 특정 문서로부터 토픽을 추출, 추적하는 다양한 방법이 제안되었으나 큰 비용의 발생으로 인해 시간에 따른 토픽의 변화를 효과적으로 추적하기에는 적합하지 않았다. 본 논문에서는 마이크로블로그를 통한 단어의 동시 발생빈도를 이용하여 적은 비용으로 풍부한 토픽 연관 단어를 추출하고 단어 간 연관 정도를 파악한다. 또한 단어 간 연관 정도를 네트워크 분할기법에 적용함으로써, 특정 토픽을 세부적인 토픽으로 나누는 방법을 제안한다. 제안된 방법을 통해 적은 비용으로 효과적인 토픽 추적이 가능함을 확인하였으며, 간단한 실험을 통해 유효성을 확인하였다.
최돈정(Donjung Choi),심학준(Hakjoon Sim),민무홍(Moohong Min),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.1
오늘날 웹은 TV나 신문을 넘어 실생활에서 가장 인기 있는 정보 제공 매체로 자리잡고 있으며, 특히 대중의 관심사 변화를 실시간으로 반영할 수 있다는 점에서 큰 호응을 얻고 있다. 최근 국내ㆍ외 주요 포털 및 검색 사이트에서는 ‘실시간 검색어 차트’, ‘인기 검색어 추이’ 동의 정보를 제공함으로써 이러한 웹의 장점을 부각시키고자 노력하고 있다. 그러나 현재 제공되는 실시간 검색어 관련 정보는 단순히 검색 빈도에 기반한 순위 정보만을 담고 있기 때문에, 실시간 검색 정보를 이용하는 사용자는 해당 검색어의 특성(조작 기능성, 출처 등)에 대한 사전 판단이 힘들며 검색어 간 연관 정도를 판단하는 것도 쉽지 않은 문제가 있다. 본 논문에서는 ‘실시간 검색어 차트’에 올라있는 검색어를 주기적으로 수집하고, 각 검색어를 통해 검색된 뉴스 페이지 정보(관련뉴스 기사 수, 뉴스 생성시간 등)를 이용함으로써 현재 타인의 관심사 또는 사회적 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 또한 관련 뉴스의 분포 등을 이용하여 수집된 인기 검색어의 특성을 모델링함으로써, 사용자가 관심을 가질 만한 이슈를 자동적으로 생성하는 방법을 제시한다. 제안 방법의 검증을 위해서, 동일하거나 유사한 인기 검색어가 통일 모델로 분류되는 비율을 확인하고, 분류의 적절함을 설문 조사를 통해 평가하였다.
위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 의미 있는 장소 추출 연구
민무홍(Moohong Min),최돈정(Donjung Choi),김재광(Jaekwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
위치 기반 소셜 네트워크 서비스는 위치를 기반으로 사용자간의 커뮤니케이션이 이루어지고 소셜 네트워크를 만들어가는 서비스를 총칭한다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스는 소셜 네트워크 서비스와 같이 친구로부터 소셜 네트워크를 구축한다. 사용자의 소셜 네트워크 구축에 도움을 주기 위해 새로운 친구를 추천하는 기능이 필요하다. 위치 기반 소셜 네트워크 서비스는 기존의 소셜 네트워크 서비스에서의 친구 추천 방법은 적절하지 않다. 따라서 위치 기반 소셜 네트워크 서비스에서 친구를 추천하기 위해 의미 있는 장소를 이용한다. 본 논문은 친구를 추천할 수 있도록 위치 기반 소셜 네트워크 서비스 환경에 적합한 의미 있는 장소 추출 방법을 제안한다.
이학수(Haksu Lee),최돈정(Donjung Choi),정혜욱(Hye-wuk Jung),이지형(Jee-hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
인터넷을 이용한 교육 컨텐츠(E-learning)의 중요성이 점점 커지고 있다. 하지만 지금까지의 교육 컨텐츠는 동영상 강의나 일반적 문제풀이 정도의 수준에 머물러 왔다. 이에 본 논문에서는 인공지능 분야의 유전 알고리즘을 이용하여 E-learning 시스템을 개선할 가능성을 확인해 보았다. 본 연구에서는 시스템이 문제를 출제하고 사용자가 이를 풀어가는 과정을 통해, 사용자가 지속적으로 문제를 풀면 자신의 취약점을 파악/개선할 수 있는 E-learning 시스템을 제안한다. 이를 위해 전체 문제 모음에서, 문제들을 임의로 뽑아 사용자에게 풀도록 한다. 이때 문제들의 유형의 패턴을 하나의 해로 놓는 방식을 선택하였다. 사용자가 많이 틀린 문제의 배열의 경우 적합도를 높이 주어, 적합도가 높은 해들에 교차와 변이 연산을 적용하였다. 이를 정지 조건 전까지 반복함으로써, 궁극적으로 사용자가 취약한 부분을 알아내고 이에 대한 피드백이 이루어 질 수 있도록 하였다.
NPC와 사용자 간의 거래시 가격 흥정 전략 학습 기술
이재동(Jaedong Lee),최돈정(Donjung Choi),김재광(Jaekwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
최근 몇 년간 게임 인공지능에 대한 관심은 매우 높아지고 있는 추세이며 이에 대한 연구도 활발하게 이루어지고 있다. 하지만 다양한 사용자를 대하는 NPC는 단순하고 획일적인 대응이 많기 때문에 게이머가 게임을 단조롭게 느끼는 요소다. 본 논문에서는 기존에 물품을 사고 팔던 방식과는 다르게 사용자와 NPC의 감정상태 및 여러 가지 조건들을 반영하여 실제 시장에서 이루어지는 거래의 모습을 구현하는 방안을 제안한다. 기존의 NPC와 다르게 행동하는 NPC를 시뮬레이션 해본 결과 본 연구에서 제안한 연구 방법에 대한 유효성을 알 수 있었다.
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.
동료 평가 환경에서 동료 간 매치에 따른 학습 성과 추론 모델
신효정(Hyojoung Shin),최돈정(Donjung Choi),정혜욱(Hye-Wuk Jung),조광수(Kwangsu Cho),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
동일 교육 과정에 있는 참여자간의 비판 및 수용을 통한 학습의 효과가 검증됨에 따라 동료 평가 환경에 대한 연구의 필요성 또한 증가하고 있다. 동료 평가 환경에서는 동료 간의 평가를 통한 학습이 목표이고 피평가자에 따라 평가자의 학습 성과가 다르게 나타나는 것을 확인할 수 있다. 기존의 평가자 할당은 랜덤 매치 및 사전에 정의된 알고리즘에 따른 매칭 기법을 이용하기 때문에 피평가자의 특성을 고려한 평가자 할당이 불가능한 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 최적의 평가자를 할당하기 위해 동료 평가 참여자의 특성을 이용하여 동료 간 매치에 따른 학습 성과 추론 모델을 구축하였다.
김재광(Jaekwang Kim),김태연(Tae-Yeon Kim),최돈정(Donjung Choi),박진희(Jinhee Park),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
기존의 감정을 모델링 하는 기술의 가장 큰 단점은 사람의 감정을 전문가적 지식에 근거하여 규정지은 것이다. 이는 규정된 감정 모델 외에 다른 감정 모델을 수용할 수 없기 때문에 이러한 모델을 기반으로 한 가상의 인격이나 감정이 불완전하고 사람에 가까운 다양한 감정이나 행위를 나타내는데 한계가 있었다. 본 제안 방법에서는 전문가에 의존한 감정모델을 기반으로 하지 않고 실제 사용자의 행위를 학습하여 이를 기반으로 생성된 가상의 감정 모델을 생성한다. 이를 통해 매우 다양하며 유기적인 감정의 생성이 가능하며 이러한 감정 모델을 가상의 지능형 에이전트 (IVA)의 패턴을 다양화하는 기술에 사용할 수 있다.