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Structured Light을 이용한 이동 로보트의 3차원 환경인식
이석준,정명진,Lee, Seok-Jun,Chung, Myung-Jin 대한전자공학회 1989 전자공학회논문지 Vol. No.
본 논문은 이동 로보트가 실제 환경속에서 주행할 수 있도록 하기 위한 간단한 structured light 센서의 개발과 이용에 관한 연구로써, 이동로보트에 이 센서를 부착하였을 경우 그 적용범위는 첫째, 복잡한 3차원 물체들 속에서의 실시간 주행경로 주변 물체의 모델링과 인식을 위한 것으로 나뉠 수 있다. 개발된 센서가 갖추고 있는 데이타 습득 속도와 정확도는 실용화 하기에 충분하며, 여러 다양한 상황속에서의 실험을 통하여 이를 확인하였다. In this paper, a robust and simple structured light sensory system has been studied to endow mobile robots with the ability of navigating in real world. A mobile robot with this sensor can be applied in two ways: first, real time navigation in 3-dimensional world, second, modeling and recognition of environment. Range data obtained with this sensor are fairy accurate, and the data aquisition speed is satisfactory. Experiments in diverse situation show effectiveness of the structured light sensor for the mobile robot.
시장지배적 지위 남용에 대한 OECD 논의동향 및 시사점
이석준,Lee, Seok-Jun 한국공정경쟁연합회 2006 경쟁저널 Vol.- No.127
지난 6월 6일부터 9일까지 프랑스 파리에서 열린 OECD 경쟁정책위원회에서는 단독기업의 행위인 시장지배적 사업자의 지위 남용에 대한 round table 회의가 열렸다. 라운드 테이블(round table) 회의는 6월 7일 8일 두 차례에 걸쳐 개최되었는데, 7일에는 시장지배력의 정의 및 입증에 대해서, 그리고 8일에는 시장지배력의 남용행위에 대한 제재수단에 대해서는 논의가 있었다. 공정거래위원회에서 시장지배적 지위 남용을 담당하고 있는 필자는 동 회의에 참석하여 우리의 경험을 애기하고 다른 나라의 경험을 들을 수 있는 유익한 기회를 가졌었다. 여기서는 당시에 논의되었던 내용들을 정리하고 정책적 시사점을 도출하여 보고자 한다.
근접 이웃 선정 협력적 필터링 추천시스템에서 이웃 선정 방법에 관한 연구
이석준,Lee, Seok-Jun 한국데이터정보과학회 2009 한국데이터정보과학회지 Vol.20 No.5
협력적 필터링 기법은 전자상거래에서 거래되는 아이템에 대하여 고객들이 평가한 선호 정보를 이용하여 특정 상품에 대한 선호도 예측 대상 고객의 선호도를 예측하는 기법이다. 협력적 필터링 기법을 통한 예측 정확도를 향상시키기 위해서는 예측에 이용할 수 있는 고객들의 선호 정보를 충분히 확보하여야 한다. 그러나 과도한 이웃 고객의 선호 정보는 오히려 예측 정확도에 부정적 영향을 미치며 또한 과소 정보 역시 예측 정확도 감소에 영향을 미칠 수 있다. 본 연구에서는 협력적 필터링 알고리즘 적용에 있어 k명의 근접 이웃을 결정하는 이웃 선정방법을 개선하였으며 개별 고객의 선호도 평가 정보를 이용하여 적정 이웃 수를 결정할 수 있는 방법을 제시한다. 본 연구의 결과는 근접 이웃 수 결정을 위한 기존 방법인 탐색적 방법을 개선함과 동시에 선호도 예측 정확도를 향상시키는데 유용한 방법을 제공할 수 있다. Collaborative filtering approach predicts the preference of active user about specific items transacted on the e-commerce by using others' preference information. To improve the prediction accuracy through collaborative filtering approach, it must be needed to gain enough preference information of users' for predicting preference. But, a bit much information of users' preference might wrongly affect on prediction accuracy, and also too small information of users' preference might make bad effect on the prediction accuracy. This research suggests the method, which decides suitable numbers of neighbor users for applying collaborative filtering algorithm, improved by existing k nearest neighbors selection methods. The result of this research provides useful methods for improving the prediction accuracy and also refines exploratory data analysis approach for deciding appropriate numbers of nearest neighbors.