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개인성향과 협업 필터링을 이용한 개선된 영화 추천 시스템
박두순 ( Doo Soon Park ),은하수 ( Ha Soo Eun ),오희국 ( Hee Kuck Oh ),김상진 ( Sang Jin Kim ) 한국정보처리학회 2013 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.2 No.11
추천 시스템들에 대한 여러 방법들이 연구되고 있다. 개인화와 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법은 협업 필터링이다. 협업 필터링은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 데이터가 충분하지 않다면 항목을 추천하는데 있어서 희박성의 문제가 제기된다. 본 연구에 서는 희박성의 문제를 해결하는 방법으로 가중치를 가진 개인 성향을 협업 필터링에 활용하는 방법을 제안한다. 본 연구에서 가중치를 가진 최 적의 개인 성향을 찾기 위해 공개 데이터인 MovieLens Data를 이용하여 성능 평가하였다. 실험 결과 본 연구에서 제안한 가중치를 가진 개인 성향들로 구축된 시스템이 기존의 개인 성향들을 이용한 시스템보다 향상된 성능을 보였다. Several approaches to recommendation systems have been studied. One of the most successful technologies for building personalization and recommendation systems is collaborative filtering, which is a technique that provides a process of filtering customer information based on such information profiles. Collaborative filtering systems, however, have a sparsity if there is not enough data to recommend. In this paper, we suggest a movie recommendation system, based on the weighted personal propensity and the collaborating filtering system, in order to provide a solution to such sparsity. Furthermore, we assess the system`s applicability by using the open database MovieLens, and present a weighted personal propensity framework for improvement in the performance of recommender systems. We successfully come up with a movie recommendation system through the optimal personalization factors.
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하나의 Loop 안에서의 최적화 data dependence testing 알고리즘
박두순(Doo Soon Park),황종선(Chong Sun Hwang) 한국정보과학회 1988 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.15 No.1
Parallel processing을 하기위해서 기존의 sequential 프로그램을 data flow 프로그램으로 transformation 시키는 컴파일러개발시 가장 중요한 개념인 data dependence를 하나의 loop 안에서 automatic하게 testing하는 방법을 제시하였다.
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박두순(Doo-Soon Park) 한국정보기술학회 2005 한국정보기술학회논문지 Vol.3 No.4
Recently, people have started to apply Association Rules to the items that exist in Large Database and have quantitative attribute. This paper suggests an efficient method to raise reliance of Large Interval Itemsets to convert quantitative item into binary item. The suggested method can create more quantity of minute Large Interval Itemsets and can minimize the loss of attribution of original data because it generate merged interval which is close to the figure of Minimum Support appointed by the user and generate Large Interval Itemsets under the consideration of characteristic of data-occurrence. And also, we build a customer module based on association rule by learning from customer shopping history data, then we develop of the Automatic products recommendation system using the proposed method.
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Analysis and Evaluation for Constraint Enforcement System
홍민,박두순,최유주,Hong, Min,Park, Doo-Soon,Choi, Yoo-Joo The Korea Society for Simulation 2009 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.18 No.2
Stable and effective constraint enforcement system is one of the crucial components for physically-based dynamic simulations. This paper presents analysis and evaluation for traditional constraint enforcement systems(Lagrange Multiplier method, Baumgarte stabilization method, Post-stabilization method, Implicit constraint enforcement method, Fast projection method) to provide a guideline to users who need to integrate a suitable constraint enforcement system into their dynamic simulations. The mathematical formulations for traditional constraint enforcement systems are presented in this paper. This paper describes a summary of evaluation which consists of constraint error comparison, computational cost, and dynamic behavior analysis to verify the efficiency of each traditional constraint enforcement system.
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상황기반과 협업 필터링 기법을 이용한 개인화 영화 추천 시스템
김민정 ( Min Jeong Kim ),박두순 ( Doo Soon Park ),홍민 ( Min Hong ),이화민 ( Hwamin Lee ) 한국정보처리학회 2015 정보처리학회논문지. 컴퓨터 및 통신시스템 Vol.4 No.9
정보의 폭발적인 증가로 사용자들은 원하는 정보를 빠른 시간에 얻는 것이 힘들어졌다. 따라서 이 문제를 해결하기 위한 다양한 방식의 새로운 서비스들이 제공되고 있다. 개인에게 맞는 맞춤 서비스를 제공하는 것이 중요하게 부각되면서 개인화 추천 시스템이 매우 중요하게 되었다. 추천 시스템 중 협업 필터링은 추천 시스템에서 널리 사용되고 있고 개인화 추천 시스템 중에서 가장 성공적인 방법이다. 협업 필터링 방법은 고객들의 프로파일 정보를 기반으로 추천을 하므로 희박성 문제와 cold-start 문제가 있다. 본 논문에서는 개인에게 더 정확하게 추천하기 위해 협업 필터링 기법과 상황기반 기법을 함께 이용하는 방법을 제안한다. 상황기반 기법은 사용자를 둘러싼 시간, 감정, 장소 등과 같은 환경을 고려하여 사용자에게 맞는 아이템을 추천하는 방법으로 상황에 따라 달라지는 사용자의 선호도를 반영할 수 있다. 본 논문에서는 상황기반 기법을 활용하기 위해 상황정보로 감정을 이용하며 이를 위해 개인의 주관적인 정보를 파악하는 데 효과적인 영화 리뷰를 이용한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 협업 필터링 방법보다 성능평가 결과, 향상된 성능을 보였다. The explosive growth of information has been difficult for users to get an appropriate information in time. The various ways of new services to solve problems has been provided. As customized service is being magnified, the personalized recommendation system has been important issue. Collaborative filtering system in the recommendation system is widely used, and it is the most successful process in the recommendation system. As the recommendation is based on customers`` profile, there can be sparsity and cold-start problems. In this paper, we propose personalized movie recommendation system using collaborative filtering techniques and context-based techniques. The context-based technique is the recommendation method that considers user``s environment in term of time, emotion and location, and it can reflect user``s preferences depending on the various environments. In order to utilize the context-based technique, this paper uses the human emotion, and uses movie reviews which are effective way to identify subjective individual information. In this paper, this proposed method shows outperforming existing collaborative filtering methods.
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김세준 ( Se-jun Kim ),박두순 ( Doo-soon Park ),홍민 ( Hong Min ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
인터넷의 발달함에 따라 데이터가 기존에 비해 기하급수적으로 늘어나게 되는 이른바 빅데이터 시대를 맞이하게 되었다. 이러한 빅데이터는 기존의 시스템으로 처리하기가 쉽지 않아 이를 처리하기 위해 하둡이 개발되었다. 하둡은 분산파일 시스템으로 기존의 시스템에 비해 빅데이터를 처리하는데 적합하며 이를 이용한 다양한 오픈 소스들이 등장하게 된다. 그중 기계학습 알고리즘을 구현한 오픈소스 Mahout은 추천 시스템을 구현하는데 적합하다. 이를 이용하여 기존에 구현한 개인화 영화 추천 시스템을 하둡 시스템으로 구현하고 기존의 XLMiner로 구현한 시스템과 결과를 비교해 본다.
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SNS 상에서 태그 정보를 이용한 프라이버시 침해 대응에 관한 연구
정운해 ( Woon-hae Jeong ),박두순 ( Doo-soon Park ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.2
SNS(Social Network Service)를 사용하는 인구가 급증함으로 인해 개인의 생각이나 많은 자료들을 SNS 공간을 통해 공유함으로써 많은 문제들도 같이 발생하고 있는 추세이다. 대부분의 SNS 는 자신의 공간에 게재된 정보에 대한 접근권한 만을 설정할 수 있고 자신이 타인의 공간에 게재한 게시물에 대해서는 접근 권한 설정에 대한 자격을 부여하지 않는다. 이를 통해 원치 않은 사용자들에게까지 자신의 개인 정보가 노출되는데, 이는 SNS 안에서의 문제만이 아니라 2 차적인 문제도 만들어낼 수 있다. 따라서 본 논문에서는 SNS 환경에서의 프라이버시 보호를 위한 태그 정보 접근 방법을 제안한다. 본 제안사항은 사용자의 태그정보에 대한 접근권한 설정을 통해 원치 않는 사용자가 2 차적인 문제를 발생하지 않도록 제어할 수 있다.
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개인 성향과 협업필터링 기반 영화 추천 시스템 성능 향상
장슬기 ( Seul Ki Jang ),박두순 ( Doo-soon Park ),정영식 ( Young-sik Jeong ) 한국정보처리학회 2010 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.17 No.1
협업필터링 방법은 가장 일반적으로 사용되는 추천 시스템이다. 그런데 협업필터링 방법은 희박성, 확장성 그리고 투명성 등의 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 개인 성향 중 장르, 성격, 나이, 성별, 혈액형, 지역 등을 고려하여 희박성 문제를 개선한 영화 추천 시스템을 제시한다. 즉, 개인 성향 정보에 따라 가장 성향이 비슷한 사용자들을 분류하고, 그 분류된 정보를 이용하여 개인에게 가장 적합한 개선된 영화추천 기법을 제안한다.
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VANET환경에서의 그룹서명기반 V2V 메시지 인증 기법
김수현 ( Su-hyun Kim ),박두순 ( Doo-soon Park ),이임영 ( Im-yeong Lee ) 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1
VANET(Vehicular Ad-hoc Network)의 V2V 통신의 경우 차량 간의 안전한 통신을 위해 차량 인증 및 조건부 프라이버시 보호를 제공하기 위해서 그룹 서명 기법을 사용한 보안 기술들이 다양하게 연구되고 있다. 하지만 VANET은 MANET과 달리 빠른 이동성을 가지는 노드의 특성상 그룹 구성원의 가입과 탈퇴가 빈번하다는 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 그룹 구성원의 빈번한 가입과 탈퇴를 방지하기 위해 VANET 환경에 적합하고, 그룹 관리자에 의해 생성되는 차량 개인서명키에 대한 키 위탁문제를 해결하기 위한 그룹서명방식을 제안한다.
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