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개미 군집 최적화 알고리즘과 센티워드넷을 이용한 사용자 감성 동향 분석 방법 연구
권경락 ( Kyunglag Kwon ),강대현 ( Daehyun Kang ),최수봉 ( Subong Choi ),박한샘 ( Hansaem Park ),정인정 ( In-jeong Chung ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
본 논문엣서는 개미 군집 최적화 알고리즘과 센티워드넷(SentiWordNet)을 이용한 감성 분석 방법을 제안한다. 먼저, 데이터 수집 단계에서는 소셜 웹(예: 페이스북)으로부터 주어(subject), 서술어(predicate), 목적어(object)의 3 개의 요소로 구성된 RDF (Resource Description Framework)의 형태로 데이터를 수집한다. 그리고 개미 군집 최적화 알고리즘을 이용하여 수집된 RDF 튜플(tuple)을 수치화한 후, 사용자의 감성에 대하여 제안한 수식을 이용하여 페르몬(pheromone)을 계산한다. 센티워드넷을 통하여 얻은 감성 지수를 반영하여 이전 단계에서 계산된 여러 개의 페르몬 값에 대한 전체 감성 지수를 계산한다. 젱안한 방법의 타당성 검증을 위하여 전체 감성 지수를 바탕으로 계산된 사용자의 감성 동향의 적절하게 분석됨을 사용자의 실제 생활과의 비교를 통하여 보인다.
온라인 분석 처리 (OLAP) 기반 홈쇼핑 상품 트랜드 분석 방법
박한샘 ( Hansaem Park ),권경락 ( Kyunglag Kwon ),강대현 ( Daehyun Kang ),이정민 ( Jeungmin Lee ),정인정 ( In-jeong Chung ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
최근 웹 2.0 의 폭발적인 성장과 스마트기기의 대중화 및 모바일 서비스의 활성화로 인하여 다 양하고 방대한 양의 정보들이 생성되었다. 또한, 현재 산업분야에서는 이와같은 방대한 양의 데이 터들을 처리하기 위하여 데이터웨어하우스와 OnLine Analytical Processing(OLAP)을 통한 정보 분석 사례가 많아지고 있다. 특히, 의사결정자들은 이러한 수많은 정보들 중에서 의사결정에 도움이 되는 정보들을 찾는 것을 목표로 하지만 아직까지도 의사결정자들은 자신들이 원하는 정보들을 찾 는데 많은 어려움을 겪고 있다. 따라서, 최근에 수많은 정보들을 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행어지고 있고 의사결정자들의 올바른 의사결정을 도와주는 시스템에 대한 중요도가 나날이 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 의사결정자들의 올바른 의사결정을 위해 OLAP 을 활용하여 TV 홈쇼핑에서 발생하는 수많은 정보들을 분류 목적에 따라 다차원적으로 분석하고 분석된 정보들을 바탕으로 하여 TV 홈쇼핑에서 판매하고 있는 상품의 트렌드를 분석한다.
데이터 마이닝과 집단 지성 기법을 활용한 소셜 콘텐츠 추천 방법에 대한 연구
강대현 ( Daehyun Kang ),박한샘 ( Hansaem Park ),이정민 ( Jeungmin Lee ),권경락 ( Kyunglag Kwon ),정인정 ( In-jeong Chung ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.2
웹 기반 서비스의 발전과 스마트 기기의 보급으로 사용자들은 다양한 웹 서비스들을 이용할 수 있게 되었고, 소셜 웹과 같은 사람들 간의 관계를 형성함으로써 정보를 주고받는 서비스에 접근하 여 자신만의 콘텐츠를 생성, 공유하기가 용이해졌다. 그러나 소셜 웹 사용자들이 증가하고 지식의 양이 늘어남에 따라, 방대한 양의 지식들 중 필요한 정보만을 효율적으로 창줄해내고자 하는 연구 또한 시도되어 왔다. 그러나, 기존의 방법은 다수의 서비스 사용자들의 공통적인 관심사가 반영된 결과를 도출해내기에는 부족하다는 단점이 있었다. 그리하여, 본 논문에서는 집단 지성 알고리즘과 의사 결정 나무를 활용하여 소셜 웹을 이용하는 사용자들의 태그와 URL 정보를 토대로 트렌드를 분석, 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안하고, 이를 통하여 다수 사용자들의 기호가 반영된 다양한 정보들을 소셜 웹 사용자들에게 제공해줄 수 있음을 보인다.
정보 검색에서의 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 기법 연구
( Abdel-ilah Zakaria Khiati ),강대현 ( Daehyun Kang ),박한샘 ( Hansaem Park ),권경락 ( Kyunglag Kwon ),정인정 ( In-jeong Chung ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
본 논문에서는 정보 검색 분야에서 잘 알려진 잠재 의미 분석 방법과 계층적 군집화 방법의 단점을 상호 보완하여 보다 효율적인 정보 검색을 위한 혼합형 군집화 방법을 제안한다. 먼저, 잠재 의미 분석 방법은 벡터 연산을 통하여 자동적으로 문서 내에 있는 잠재적인 의미를 찾는 정보 검색 분야에서 많이 사용되는 고전적인 방법이다. 그러나 이 방법은 언어의 유의성이나 다의성으로 인하여 발생되는 백-오브-워드(bag-of-word) 문제를 가지고 있다. 두 번째 방법인 문서 군집화를 위하여 범용적으로 사용되고 있는 계층적 군집화 방법이다. 이 방법은 이를 통하여 분석된 군집의 질적 측면에서 볼 때, 여전히 단층적 군집들이 많이 형성되어 세부적인 분석을 통한 추가적인 군집화가 필요함을 알 수 있다. 따라서, 본 논문에서는 앞서 언급한 문제점을 해결하기 위하여 혼합적인 방법으로 잠재 의미 분석 방법을 이용한 응집 계층 군집화 방법을 제안한다. 제안한 방법을 이용하여 잘 알려진 두 개의 데이터에 적용하고 기존의 방법과 그 결과를 비교함으로써 군집의 질적 측면에서의 우수함을 보인다.
박한샘 ( Hansaem Park ),( Abdel-ilah Zakaria Khiati ),강대현 ( Daehyun Kang ),권경락 ( Kyunglag Kwon ),정인정 ( In-jeong Chung ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
웹 2.0 의 폭발적인 성장과 스마트기기의 대중화 및 모바일 서비스의 활성화로 인하여 다양하고 방대한 양의 멀티미디어 콘텐츠가 보편화되었다. 따라서,최근에 이를 효과적으로 활용하기 위한 다양한 연구가 수행되고 있다. 그러나,사용자들은 아직도 수많은 멀티미디어 콘텐츠들 중에서 자신들이 원하는 콘텐츠를 찾는데 많은 어려움을 겪고 있다. 이에 따라,사용자들의 올바른 의사결정을 도와주는 추천시스템에 대한 중요도가 나날이 급증하고 있다. 본 논문에서는 영화에 대해 사용자들이 남긴 리뷰로부터 감정 분석을 하고 분석된 각 사용자들의 감정 수치를 기반으로 영화추천 방법을 제안한다. 제안한 방법은 사용자들의 리뷰를 수집하고 각 사용자들의 감정 단어를 추출한다. 추출한 감정 단어들은 센티워드넷을 이용하여 사용자의 감정이 나타내는 정도를 분석한다. 분석된 사용자들의 감정 정보들을 바탕으로 사용자들에게 적절한 영화를 추천한다.