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의료 웹포럼에서의 텍스트 분석을 통한 정보적 지지 및 감성적 지지 유형의 글 분류 모델
우지영(Jiyoung Woo),이민정(Min-Jung Lee),Yungchang Ku 한국IT서비스학회 2012 한국IT서비스학회지 Vol.11 No.S
In the medical web forum, people share medical experience and information as patients and patents’ families. Some people search medical information written in non-expert language and some people offer words of comport to who are suffering from diseases. Medical web forums play a role of the informative support and the emotional support. We propose the automatic classification model of articles in the medical web forum into the information support and emotional support. We extract text features of articles in web forum using text mining techniques from the perspective of linguistics and then perform supervised learning to classify texts into the information support and the emotional support types. We adopt the Support Vector Machine (SVM), Naive-Bayesian, decision tree for automatic classification. We apply the proposed mode to the HealthBoards forum, which is also one of the largest and most dynamic medical web forum.
온라인 게임 결제 데이터 분석 기반의 이상거래 탐지 모델
우지영(Jiyoung Woo),김하나(Hana Kim),곽병일(Byung Il Kwak),김휘강(Huy Kang Kim) 한국정보보호학회 2016 情報保護學會誌 Vol.26 No.3
소액결제에 대한 규제 완화로 이와 관련한 사기가 급증하고 있으며, 특히 소액결제가 대부분을 차지하는 온라인게임 산업은 관련 사기로 인한 피해가 증가하고 있다. 온라인 게임의 소액결제 사기는 단순히 금액에 대한 피해뿐만이 아니라 회사 브랜드에도 영향을 미치며, 나아가 고객 이탈로 이어질 수 있다. 소액결제 사기를 방지하기 위해 게임 산업에서도 이상거래탐지 시스템이 요구되고 있다. 본 연구는 게임 사용자의 결제 패턴을 분석하여 이상거래를 탐지할 수 있는 머신러닝 기반의 이상거래 탐지 모델을 제시하며, 제안하는 모델을 글로벌 온라인 게임에 적용한 사례를 소개한다.
Detection of Moving Direction using PIR Sensors and Deep Learning Algorithm
Jiyoung Woo(우지영),Jaeseok Yun(윤재석) 한국컴퓨터정보학회 2019 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.24 No.3
In this paper, we propose a method to recognize the moving direction in the indoor environment by using the sensing system equipped with passive infrared (PIR) sensors and a deep learning algorithm. A PIR sensor generates a signal that can be distinguished according to the direction of movement of the user. A sensing system with four PIR sensors deployed by 45° increments is developed and installed in the ceiling of the room. The PIR sensor signals from 6 users with 10-time experiments for 8 directions were collected. We extracted the raw data sets and performed experiments varying the number of sensors fed into the deep learning algorithm. The proposed sensing system using deep learning algorithm can recognize the users’ moving direction by 99.2 %. In addition, with only one PIR senor, the recognition accuracy reaches 98.4%.
우지영(Jiyoung Woo),김휘강(Huy Kang Kim) 한국정보보호학회 2017 情報保護學會誌 Vol.27 No.4
온라인 게임은 가상 재화를 현금화할 수 있게 되면서 여러 가지 부정 행위가 발생하고 있다. 그 중 대표적인 것이 사용자 대신에 게임 플레이를 해주는 게임 봇(game bot)이다. 이러한 게임 봇은 사용자는 물론 게임회사에 큰 해를 입히고 있다. 본 연구에서는 게임 봇을 탐지하는 기존의 연구 중 사용자의 행동 로그를 분석하는, 데이터 분석 기반의 연구를 조사하였다. 관련 연구를 사용자의 행위를 중심으로 구분하였고, 향후 연구가 나아갈 방향에 대해 첨언하였다.
온라인 게임에서 사용자의 이탈 예측 및 이탈 사유 분석
서은비(Eunbi Seo),우지영(Jiyoung Woo),김휘강(Huy Kang Kim) 한국정보과학회 2018 정보과학회논문지 Vol.45 No.11
온라인 롤플레잉 게임(MMORPG) 내 사용자들은 다양한 소셜 활동 성향을 보이며, 일부 사용자의 경우 혼자 게임을 즐기는 성향을 나타내기도 한다. 본 논문에서는 사용자가 소속된 길드의 특성을 소셜 활동 및 소속감 정도에 따라 분류하고, 분류된 각 그룹의 이탈율 및 이탈원인을 분석한다. 또한 소셜활동 성향으로 분류된 각 사용자 그룹을 대상으로 게임 참여도 변동 추이를 측정하여 이탈을 예측하는 프레임워크를 제안한다. 비슷한 성향으로 분류된 각 그룹의 사용자는 이탈 직전에 유사한 행동 패턴을 보일 수 있으므로, 이를 기준으로 이탈 사용자와 비이탈 사용자의 패턴을 분류할 수 있다. 엔씨소프트의 대표 MMORPG인 아이온 데이터를 대상으로 본 모델을 테스트하였으며, 평균 약 75%의 정밀도를 보여주었다. Game users in MMORPGs engage in a variety of social activities. However, a few users tend to play games alone, and are designated ‘loners’ similar to modern society. We classified game guilds and game users based on similar user behaviors and community characteristics. We propose a model that predicts churn users by measuring the participation of users in each group. Users in each group show similar behavioral patterns, suggesting that we can classify churn users along with ordinary users. We tested this model for NCsoft’s MMORPG, Aion. Using Randomforest, the recall was measured at an average of 75%.