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사용자의 선호도를 반영하는 퍼지숫자의 정렬 방법 및 의사결정에의 응용
이지형(Jee-Hyoung Lee),이광형(Hyung Lee-Kwang) 한국정보과학회 1999 정보과학회논문지(B) Vol.26 No.3
본 논문에서는 퍼지숫자를 정렬하는 새로운 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 사용자의 관심도나 선호도를 반영할 수 있는 방법을 제공하며, 퍼지숫자의 전체적인 가능성분포를 고려하는 평가함수를 사용한다. 사용자는 정의구역의 각 원소에 대한 자신의 관심도나 선호도를 퍼지집합으로 표현한다. 제안된 방법은 사용자가 제시한 퍼지집합과 만족도 함수(satisfaction function)를 이용하여 정렬 대상이 되는 퍼지숫자를 평가한 후 그 평가값에 따라서 순위를 정하게 된다. 만족도 함수는 두 퍼지숫자의 비교를 위해서 이전에 제안된 방법으로, 퍼지숫자의 전체적인 가능성을 고려하는 특징이 있다. 본 논문에서는 제안하는 방법을 퍼지숫자 정렬에 적용한 예와 기존의 방법과 비교한 결과를 보이며, 응용 예로서 의사결정의 문제에 적용한 결과를 제시한다. This paper proposes a new ranking method of fuzzy numbers. The proposed ranking method takes users' interest or preference as the view point for evaluation of fuzzy numbers. A user represents his/her interest or preference with a fuzzy set. The proposed method evaluates and ranks the fuzzy numbers based on the given view point by the satisfaction function which is used for comparisons between fuzzy numbers. In order to show how the proposed method ranks fuzzy numbers, some numerical examples are shown. The proposed method is compared with other existing ranking method and applied to a decision making problem as an example of applications.
PCA-SIFT의 차원 중복점을 이용한 이미지 기반 이미지 검색 시스템
최기룡(GiRyong Choi),정혜욱(Hye-Wuk Jung),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2013 한국지능시스템학회논문지 Vol.23 No.3
최근 멀티미디어 정보가 보편화됨에 따라 인터넷에서 이미지를 기반으로 정보를 검색하려는 다양한 시도가 진행되고 있다. 그러나 이미지에는 다양한 패턴이 포함되어 있기 때문에 정확하게 원하는 이미지를 찾는 것은 아직 어려움이 많다. 본 논문에서는 인터넷 쇼핑몰의 상품검색을 효율적으로 할 수 있는 이미지 기반 검색 시스템을 제안한다. 제안된 검색 방법은 SIFT(Scale Invariant Feature Transform) 알고리즘을 이용하여 이미지 검색을 위한 특징을 추출하고, PCA-SIFT를 이용하여 여러 차원에서 키포인트의 매칭을 반복하여 누적 후 사용자가 원하는 상품을 찾아준다. 제안된 방법의 효율성을 검증하기 위해, 다양한 패턴의 상품 이미지를 이용하여 기존 SIFT, PCA-SIFT 방법과 제안된 방법을 비교한 결과, 상표가 포함되지 않은 이미지의 경우 제안방법이 가장 높은 변별력을 보였으며, 효과적인 이미지 검색의 가능성을 보였다. Recently, as multimedia information becomes popular, there are many studies to retrieve images based on images in the web. However, it is hard to find the matching images which users want to find because of various patterns in images. In this paper, we suggest an efficient images retrieval system based on images for finding products in internet shopping malls. We extract features for image retrieval by using SIFT (Scale Invariant Feature Transform) algorithm, repeat keypoint matching in various dimension by using PCA-SIFT, and find the image which users search for by combining them. To verify efficiency of the proposed method, we compare the performance of our approach with that of SIFT and PCA-SIFT by using images with various patterns. We verify that the proposed method shows the best distinction in the case that product labels are not included in images.
홍지웅(Ji-Woong Hong),민무홍(Moohong Min),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
디지털 컨텐츠 산업의 높은 성장세와 전사상거래 활성화에 따라 온라인 컨텐츠의 수요가 증가하게 되어 컨텐츠관리 시스템이 활용도가 높아지고 있다. 본 논문에서는 이러한 컨텐츠 관리 시스템의 마지막 단계인 컨텐츠 배포단계에 있어서 모든 사용자에게 동일한 컨텐츠를 제공하는 것이 아니라 각 개인의 선호도에 따라 사용자들을 그룹화 하고 컨텐츠에 대한 선호도를 분석하여 동적으로 컨텐츠를 제공하는 시스템을 설계하는 방법을 제안한다.
민무홍(Moohong Min),김태연(Tae-Yeon Kim),윤태복(Taebok Yoon),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.20 No.2
위치기반 서비스는 현 위치 좌표로부터 목적지를 판단, 혹은 인접 지역에 정보를 안내하는 서비스이다. 현재 위치기반 서비스는 사용자의 위치정보만이 아니라 경로를 활용한 서비스로 확장해가고 있다. 예를 들어 차량용 네비게이션의 경우 이동 경로 정보를 수집하여 통행량 분석을 하거나 도로 광고마케팅에 경로 정보가 사용되고 있다. 하지만 서버에서 경로를 생성하기 위해 단말기에서 좌표를 전송하는 경우 주기적으로 패킷을 발송해야 하기 때문에 통신비용 문제가 발생한다. 제안하는 방법은 각도의 변화량을 이용하여 경로를 복원할 수 있는 최소한의 의미 있는 지점만 판단한다. 이 방법을 이용하면 서비스가 동일한 경로를 생성하기 위한 좌표를 보내는 패킷 비용을 효과적으로 줄일 수 있다.
정책기반 네트워크 관리 환경에서 퍼지 컨트롤러를 이용한 적응적 QoS 정책 제어
임형진 ( Hyung J. Lim ),정종필 ( Jong Pil Jeong ),이지형 ( Jee Hyoung Lee ),추현승 ( Hyun Seung Choo ),정태명 ( Tai M. Chung ) 한국정보처리학회 2004 정보처리학회논문지 C : 정보통신,정보보안 Vol.11 No.4
This paper presents the control structure for incoming traffic from arbitrary node to provide admission control in policy-based IP network management structure using fuzzy logic control approach. The proposed control structure uses scheme for deciding network resource allocation depending on requirements predefined-policies and network states. The proposed scheme enhances policy adapting methods of existing binary methods, and can use resource of network more effectively to provide adaptive admission control, according to the unpredictable network states for predefined QoS policies. Simulation results show that the proposed controller improves the ratio of packet rejection up to 26%, because it performs the soft adaption based on the network states instead of accept/reject action in conventional CAC(Connection Admission Controller).
박창용 ( Chang-yong Park ),정연오 ( Yeounoh Chung ),김누리 ( Noo-ri Kim ),이지형 ( Jee-hyoung Lee ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1
최근 TV 시청자들의 콘텐츠 소비량이 증가함에 따라 방송사에서 제공하는 TV 프로그램들의 수량이 방대해지고 장르 또한 다양해지고 있기 때문에 시청자가 TV 프로그램을 선택하는 것이 점점 더 어려워지고 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 TV 프로그램 추천이라는 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 기존의 연구에서는 시청자를 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법과 아이템을 기반으로 하는 협업 필터링 추천 방법이 제안되었지만 시청자의 시청 의도를 고려하는 연구는 사례는 적다. 이에 본 논문에서는 LDA 모델링을 이용하여 사용자의 시청 의도를 고려한 TV 프로그램 추천 기법을 제안한다. 실험을 통해 시청자의 시청 의도가 반영된 TV 프로그램 추천이 가능하다는 것을 검증했다.
PCA-SIFT의 차원 중복점을 이용한 쇼핑몰의 개선된 이미지 기반 검색 시스템 설계
최기룡(Gi-Ryong Choi),정혜욱(Hye-Wuk Jung),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.22 No.2
정보통신기술의 발달로 사람들은 시간과 장소에 구애받지 않고 빠르고 편리하게 원하는 정보를 찾을 수 있게 되었다. 하지만 이러한 정보는 대부분 텍스트 중심의 정보들이며 멀티미디어 정보의 취득에는 아직 어려움이 많다. 현재의 텍스트 중심의 이미지 검색은 원하는 정보의 제공에 한계가 있고, 이미지 기반 검색은 그 효율이 높지가 않다. 본 논문에서는 PCA-SIFT를 이용하여 여러 차원에서 매칭을 반복하여 매칭된 키포인트를 누적해서 사용자가 원하는 정보를 제공하는 개선된 알고리즘을 사용하여, 사용자가 원하는 상품을 구매할 수 있도록 하는 시스템을 제안한다.
효율적인 피어리뷰 학습을 위한 회귀 모델 기반 학습성과 예측 방법
신효정(Hyojoung Shin),정혜욱(Hye-Wuk Jung),조광수(Kwangsu Cho),이지형(Jee-Hyoung Lee) 한국지능시스템학회 2012 한국지능시스템학회논문지 Vol.22 No.5
피어리뷰(peer review)를 통한 학습은 학습자간 피드백을 주고받으며 다양한 정보를 관찰, 분석하는 과정을 통해 학습성과를 향상시키는 방법이다. 피어리뷰 시스템의 중요한 문제 중 하나는, 학습자의 여러 특징을 고려하여 학습자의 학습성과를 향상 시키는데 적합한 평가자를 찾는 것이다. 그러나 기존 피어리뷰 시스템에서는 학습자들이 가지는 다양한 특징을 고려하지 않고 단순히 피어리뷰 평가자를 임의로 할당하거나 제한적인 학습 전략에 따라 피어리뷰 평가자를 편성하였다. 본 논문에서는 학습자와 평가자의 다양한 특징을 고려하여, 특정 학습자와 평가자의 조합으로 피어리뷰 학습이 이루어졌을 때 학습자에게 어느 정도의 학습성과 향상이 있을지 예측하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 학습자와 평가자의 프로파일 정보로부터 대표 속성을 추출하고 다양한 회귀 모델을 적용하였다. 또한 학습자들의 다양한 특징으로 인하여 나타날 수 있는 이상치 (outlier)가 학습성과 예측에 미치는 영향을 알아보기 위해, 회귀 모델에 다양한 이상치 제거 방법을 적용하여 학습성과 예측 성능을 비교하였다. 실험 결과 이상치를 제거 하지 않은 SVR 모델이 평균 0.47%의 에러율을 보이며 가장 우수한 학습성과 예측결과를 보였다. The peer review learning is a method which improves learning outcome of students through feedback between students and the observation and analysis of other students. One of the important problems in a peer review system is to find proper evaluators to each learner considering characteristics of students for improving learning outcomes. Some of peer review systems randomly assign peer review evaluators to learners, or chose evaluators based on limited strategies. However, these systems have a problem that they do not consider various characteristics of learners and evaluators who participate in peer reviews. In this paper, we propose a novel prediction approach of learning outcomes to apply peer review systems considering various characteristics of learners and evaluators. The proposed approach extracts representative attributes from the profiles of students and predicts learning outcomes using various regression models. In order to verify how much outliers affect on the prediction of learning outcomes, we also apply several outlier removal methods to the regression models and compare the predictive performance of learning outcomes. The experiment result says that the SVR model which does not removes outliers shows an error rate of 0.47% on average and has the best predictive performance.