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소셜 네트워크 환경의 신뢰성 향상을 위한 전문가 검색 기법
전인배(Inbae Jeon),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2014 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.20 No.5
개인의 의견이나 가치를 표현하는 소셜 네트워크 서비스가 발전함에 따라 다양한 서비스들이 제공되고 있다. 이 과정에서 신뢰성 없는 정보를 공유하는 문제가 발생함에 따라 신뢰할 수 있는 정보를 제공하는 전문가를 검색하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 기존의 전문가 검색기법들은 정적인 프로필 정보를 분석하여 검색을 수행하거나 사용자의 최근 활동 분석을 통해 개선하였지만 전문가로 검색된 사용자가 실제로 성실하게 답변을 잘 수행하는지 알지 못하기 때문에 질의를 요청한 사용자가 질의 답변을 얻지 못하는 문제가 발생한다. 본 논문에서는 기존에 제안한 전문가 검색 기법을 향상시키기 위해 답변 분석을 통한 성실성과 적합성을 판단하여 유사성을 계산하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 시뮬레이션을 통해 성능 평가를 수행하였다. 성능 평가 결과 제안하는 기법이 기존 기법들보다 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다. With the development of social network services representing the opinions and merits of the individual users, various services have been provided to users. As unreliable information sharing occurs, the studies to find the experts have been progressed in order to provide the reliable information. The existing expert search schemes search experts based on user profiles and update the search result by analyzing the recent activities of the users. However, in the existing expert search schemes, a user who issues the query does not get a query result because the user does not know that experts responses the query sincerely. In this paper, we propose a new expert search scheme that calculates the similarity between the query and experts considering sincerity and suitability by analyzing responses to improve the existing expert search scheme. In order to show the efficiency of the proposed scheme, it is compared with the existing scheme. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme outperforms the existing scheme.
구조적 P2P 네트워크에서 부하 임계치 조정을 통한 동적 부하 분산 기법
윤종현(JongHyeon Yoon),황재민(Jaemin Hwang),오현교(Hyunkyo Oh),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2014 한국콘텐츠학회논문지 Vol.14 No.12
구조적 P2P 네트워크에서 특정 데이터의 활용이 증가할 경우 특정 노드에 부하가 집중되는 상황이 발생할 수 있다. 본 논문에서는 부하 임계치를 조정하여 부하 분산을 향상시키고 인센티브 및 페널티 부여를 통해 자율적인 부하 분산 참여율을 증가시키기 위한 동적 부하 분산 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 인접 노드들의 평균 임계치를 이용하여 노드의 부하 임계치를 조정하여 임계치를 균등하게 상승시킨다. 노드의 자발적인 부하 분산 참여를 증가시키기 위해 인센티브와 페널티를 부여한다. 성능평가를 통해 제안하는 기법이 전반적인 부하 분산 성능을 향상시켰으며 전반적인 부하 임계치가 균등하게 조정되었음을 입증한다. With the increase of hot data, the load is concentrated on a particular node in structured P2P networks. In this paper, we propose a dynamic load balancing scheme that improves the load balancing according to load threshold adjustment and autonomously increases the participation ratio through incentive and penalty assignment in structure P2P networks. The proposed scheme evenly increases the load threshold of a node according to load threshold adjustment by using the average thresholds of adjacent nodes. We assign the incentive and penalty to nodes in order to increase their load balancing participation. It is shown through performance evaluation that the proposed scheme improves load balancing performance and evenly adjusts the load threshold of nodes over the existing scheme.
소셜 미디어에서 사용자 행위 분석을 통한 사용자 평판 관리 기법
윤진경(Jinkyung Yun),정지원(Jiwon Jeong),이수지(Suji Lee),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) Korean Institute of Information Scientists and Eng 2016 정보과학회논문지 Vol.43 No.1
Recently, social network services have changed by moving towards an open platform where, as well as simply allowing the building of relationships among users, various types of information can be generated and shared. Since existing user reputation management methods evaluate user reliability based on user profiles, explicit relations, and evaluation, they are not suitable for determining user reliability on social media due to few explicit evaluation. In this paper, we analyze social activities on social media and propose a new user reputation management method that considers implicit evaluation as well as explicit evaluation. The proposed method derives positive and negative implicit evaluation from social activities, and generates user reputation information by field in order to consider user expertise. It also considers the number of users that participate in evaluation in order to measure user influence. As a result, it generates the reputation information of users who have no explicit evaluation and creates user reputation information that is more suitable for social media.
모바일 소셜 네트워크에서 인기도와 사용자 성향을 고려한 소셜 검색 기법
안민제(Minje Ahn),전인배(Inbae Jeon),양희태(Heetae Yang),임종태(Jongtae Lim),이하(He Li),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2013 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.40 No.6
소셜 검색은 통상적인 웹 검색과는 달리 사용자 성향을 검색 결과에 반영하여 사용자 개개인에 최적화된 검색 결과를 제공하는 기법이다. 본 논문에서는 인기도와 사용자 성향을 고려한 모바일 소셜 검색 기법을 제안한다. 인기도는 서비스 사용자들의 실제 방문한 기록을 수집하여 계산하며 사용자 성향은 소셜 검색 결과를 통해 실제 방문한 장소 정보를 수집하여 생성한다. 다중 속성을 갖는 검색 대상 객체에서 의미 있는 정보를 추출하기 위해 스카이라인 처리 기법을 사용하고 스카이라인 처리 결과에 사용자 선호도와 인기도를 결합하여 검색 결과에 대한 순위를 부여한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존 기법과 제안하는 기법의 성능 평가를 수행한다. Unlike a conventional web search, a social search provides the customized search results reflecting the preferences of individual users. In this paper, we propose a new mobile social search scheme considering popularity and user preferences. The popularity is calculated by collecting user"s visiting records. The user preferences are generated by the visiting information among the results of social search. We process a skyline query processing to extract the meaningful information among the candidate objects with multiple features. The proposed scheme ranks search results by combining the user preferences and the popularity with the skyline query results. To show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through the performance evaluation.