디지털 라이브러리[ 검색결과 ]
사물 인터넷 환경에서의 그룹 사용자를 위한 그룹 구성 정보 기반 서비스 추천 방법
여러 사물 인터넷 기기들을 조합, 활용하여 다양한 서비스를 제공할 수 있게 된 환경에서 추천시스템은 사용자가 원하는 서비스를 선택하는 데 있어 도움을 줄 수 있다. 기존의 추천 시스템에 대한 많은 연구는 주로 개인 사용자 대상의 추천에 집중되어 있으나 사물 인터넷 환경에서는 개인과 그룹 모두 사용자가 될 수 있으므로 그룹에 대한 추천 방법이 필요로 하다. 본 연구는 사물 인터넷 환경에서 그룹사용자들의 서비스 선호도를 분석하고, 이를 바탕으로 특정 장소에서 서비스를 이용한 적이 없는 새로운 그룹 사용자에게 서비스를 추천할 수 있는 방법을 개발하였다. 본 연구에서는 그룹의 구성 정보를 기반으로 그룹들 간의 유사도를 측정하여 사용자 기반 협업 필터링을 적용하였다. 실험에서는 실제 사물 인터넷 테스트 베드 환경에서 수집된 데이터를 사용하였으며 실험 결과를 통해 제안한 서비스 추천 방법이 효과적임을 확인할 수 있었다.
협력 필터링 기반의 추천 시스템을 위한 이웃 선정 전략
협력 필터링은 가장 성공적으로 사용되는 추천 시스템의 방법으로서, 서적, 음악 등 다방면의 상업 시스템에서 활용되어왔다. 이러한 방법의 핵심은 사용자에게 가장 적합한 추천인들을 선정하는 것인데, 이를 위하여 다양한 유사도 측정 방법이 연구되었다. 본 연구에서는 추천 성능의 향상을 위하여 기존의 유사도 값에 근거한 추천인 선정의 문제점을 파악하고 이의 개선책으로서 유사도 값과 공통평가항목수의 비율을 기준으로 하여 가변적으로 추천인을 결정하는 방법을 제시한다. 실험을 통하여 다양한 기준값에 대해 성능 변화를 관찰한 결과, 예측 성능과 추천 성능의 두 측면 모두에서 제안 방법이 매우 향상된 결과를 가져왔으며, 특히 주어진 기준값을 만족하는 추천인 수가 적을 때에도 향상된 성능 결과를 보였다.
Stationary 분포를 이용한 군수지원 우선순위 결정 및 추천 알고리즘 설계
전쟁에서의 승리를 담보하는 핵심적 역할 중 하나는 최적의 군수지원을 통해 전투력을 극대화하고 지속능력을 가능한 장기적으로 유지하는 것이다. 주요 무기체계의 효과적인 사용을 위한 다양한 군수지원 방법론이 지속적으로 제안되고 있으나, 모든 군수지원 요소를 종합적으로 고려한 군수지원 접근법에 대한 연구는 전무한 실정이다. 본 논문에서는 기존 군수지원의 주요 방법론 이었던 고장률 분석을 통한 접근법에서 벗어나, 비용, 수송, 고장률, 정비, 시스템 복잡도 등 군수지원의 다양한 요소를 종합적으로 식별하여, 각각의 영향력을 결합할 수 있는 방법론과 stationary 분포를 이용한 최적의 군수지원 우선순위를 결정하여 추천하는 알고리즘을 최초로 제안한다.
