Fast Random Walk with Restart over a Signed Graph

Jaeseok Myung(명재석),Junho Shim(심준호),Bomil Suh(서보밀) 한국전자거래학회 2015 한국전자거래학회지 Vol.20 No.2

랜덤워크는 그래프 기반의 랭킹 기법들에서 빈번히 사용되지만, 그래프 간선에 음수 가중치를 가지는 부호 그래프는 고려하지 않는다. 이 논문에서는 하이더의 균형 이론을 적용하여 랜덤워크 수행 시 음수 가중치를 처리하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 추천 시스템에 적용되었으며, 사용자가 선호하지 않는 아이템을 걸러내는 데 효과가 있음을 실험을 통해 보인다. 제안한 모델의 성능을 위해 기존의 Top-k 랜덤워크 계산 기법인 BCA를 확장한 Bicolor-BCA 알고리즘을 제안한다. 제안 알고리즘은 임계값이 필요한데, 실험을 통해 임계값에 따른 정확도와 성능의 변화를 살펴본다 RWR (Random Walk with Restart) is frequently used by many graph-based ranking algorithms, but it does not consider a signed graph where edges may have negative weight values. In this paper, we apply the Balance Theory by F. Heider to RWR over a signed graph and propose a novel RWR, Balanced Random Walk (BRW). We apply the proposed technique into the domain of recommendation system, and show by experiments its effectiveness to filter out the items that users may dislike. In order to provide the reasonable performance of BRW in the domain, we modify the existing Top-k algorithm, BCA, and propose a new algorithm, Bicolor-BCA. The proposed algorithm yet requires employing a threshold. In the experiment, we show how threshold values affect both precision and performance of the algorithm.

맵리듀스를 이용한 멀티웨이 조인 알고리즘의 비교

명재석(Jaeseok Myung),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C

맵리듀스는 데이터의 분산 및 병렬 처리를 돕는 프레임워크로서, 하둡과 같은 오픈 소스 맵리듀스 구현이 배포되면서 많은 연구가 이루어지고 있다. 맵리듀스를 이용한 조인은 대용량 데이터 분석을 위한 필수적인 연산이며, 여러 개의 테이블을 한 번의 맵리듀스로 조인하기 위한 멀티웨이 조인 알고리즘에 대한 연구도 계속 진행되고 있다. 이 논문에서는 반복(iteration) 기반 멀티웨이 조인과 중복(replication) 기반 멀티웨이 조인 알고리즘의 장단점을 분석한다. 또한 두 가지 방식의 조인 알고리즘의 단점을 보완하여 하나의 통합적인 2단계 멀티웨이 세미조인을 제시하고, 이를 기존의 방식과 비교한다. 결과적으로, 2단계 멀티웨이 세미조인은 반복 기반의 조인에 비하여 입출력 비용을 절감하고, 중복 기반의 조인에 비하여 커뮤니케이션 비용을 절감한다.

반자동으로 구축된 의미 사전을 이용한 한국어 상품평 분석 시스템

명재석(Jaeseok Myung),이동주(Dongjoo Lee),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 2008 정보과학회논문지 : 소프트웨어 및 응용 Vol.35 No.6

사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치 있는 데이타이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하고 상품의 순위를 산정하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동화된 도구들을 활용하여 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘를 의미 사전에서 정의하고 활용하는 방법에 대해서도 논의하였다. 실험은 2개 상품 분류의 20개 상품, 1796개의 실제 상품평을 수집하여 상품의 순위를 측정하고 주요 요소를 분석하는 방식으로 진행하였다. 그 중 2개 상품에 대한 63개의 상품평에 대하여 분석의 정확률과 재현율을 측정하였으며, 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타내었다. User reviews are valuable information that can be used for various purposes. In particular, the product reviews on online shopping sites are important information which can directly affect the purchasing decision of the customers. In this paper, we present our design and implementation of a system for summarizing the customer's opinion and the features of each product by analyzing reviews on a commercial shopping site. During the analysis process, several natural language processing (NLP) techniques and the semantic dictionary were used. The semantic dictionary contains vocabularies that are used to express product features and customer's opinions. And it was constructed in semi-automatic way with the help of the tool we implemented. Furthermore, we discuss how to handle the vocabularies that have different meanings according to the context. We analyzed 1796 reviews about 20 products of 2 categories collected from an actual shopping site and implemented a novel ranking system. We obtained 88.94% for precision and 47.92% for recall on extracting opinion expression, which means our system can be applicable for real use.

상품 특징에 대한 고객의 극성 정보를 이용한 개인화된 추천 시스템의 설계

명재석(Jaeseok Myung),양정연(Jung-Yeon Yang),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 2009 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.36 No.1

온라인 쇼핑은 고객과 기업 모두에게 많은 이익을 안겨주고 있으며 아직도 계속 성장하고 있는 중요한 산업이다. 특히, 온라인 쇼핑몰 상에서 기업과 고객을 연결해주는 상품 추천 시스템은 큰 파급 효과를 가지고 있는 중요한 연구 주제이다. 상품 추천 시스템을 구현하기 위해서는 쇼핑몰 상에서 고객이 보이는 행동을 잘 분석하여, 고객에 대한 이해의 수준을 높이는 것이 중요하다. 다양한 형태의 고객 정보가 이를 위하여 사용될 수 있으며, 최근에는 상품에 대한 고객의 긍정적 혹은 부정적 자세를 가리키는 극성정보를 활용한 추천 시스템이 많이 구현되고 있다. 이 논문에서는 상품 자체에 대한 고객의 극성 정보뿐만 아니라, 상품의 특징에 대한 개별적인 극성 정보를 함께 고려하는 추천 시스템의 모델을 제시하고 구현상의 이슈들에 대해 논의한다. 상품 특징에 대한 고객의 극성 정보를 활용함으로써 얻을 수 있는 장점은, 첫째, 보다 세부적인 특징에 근거하여 비슷한 취향의 사용자를 찾는데 도움이 된다는 점, 둘째, 고객이 긍정적 자세를 갖는 상품 특징에 근거하여 다양한 추천이 가능하다는 점이다. 이러한 추천 시스템을 설계하는 데는 다양한 관점의 접근이 필요하다. 고객의 프로파일은 상품의 특징에 대한 평가를 포함할 수 있는 형태로 확장되어야 하며, 다양한 트랜잭션 데이터로부터 극성 정보를 획득해야 하고, 이러한 정보를 이용할 수 있도록 추천 알고리즘도 변형되어야 한다. 이 논문은 이러한 이슈들을 정리하고, 상품특징에 대한 고객의 극성 정보를 활용하는 개념적인 추천 모델들을 제시한다.

반자동으로 구축된 의미 사전을 이용한 한국어 상품평 분석 시스템

명재석(Jaeseok Myung),이동주(Dongjoo Lee),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 언어공학연구회 2007 한국정보과학회 언어공학연구회 학술발표 논문집 Vol.2007 No.10

웹 2.0 시대에 사용자가 작성한 리뷰는 다양한 활용성을 갖는 가치있는 데이터이다. 특히 온라인 쇼핑몰에서의 상품평은 사용자의 구매 결정에 직접적인 영향을 미치는 중요한 정보이다. 본 논문에서는 실제 쇼핑몰 사이트에 있는 상품평을 분석하여 각 상품의 특징과 이에 대한 사용자의 의견을 요약하는 상품평 분석 시스템을 설계하고 구현하였다. 각 상품평을 분석하는 과정에서는 자연언어처리 기법과 의미 사전을 사용한다. 의미 사전에는 상품의 특징을 표현하는 어휘와 각 어휘들의 극성(Polarity) 정보들을 반자동으로 정의할 수 있도록 구현하였다. 이에 더하여 문맥에 따라 다른 의미를 갖는 어휘에 대한 처리 방법에 대해서도 논의한다. 실험은 2개 상품 분류의 63개 실제 리뷰를 대상으로 수행하였으며 결과로 평균 88.94%의 정확률, 47.92%의 재현율을 나타냈다.

외국기업의 정치적 위험관리 전략으로서 현지 CSR의 효과 분석: 베트남 도시개발 진출 한국기업의 비시장 전략 비교

명재석 ( Jaeseok Myung ),김용균 ( Yong Kyun Kim ) 한국동남아학회 2021 동남아시아연구 Vol.31 No.4

이 연구는 베트남 호치민시 수섬지구(가명) 개발사업에 투자한 두 한국 기업의 정치적 위험관리 성패를 상이한 비시장 전략(non-market strategy)으로 설명한다. 수섬지구 개발사업은 장밋빛 전망으로 다수의 내외국 투자를 유치했으나, 2018년 제12기 당 지도부 반부패 사정의 표적이 되면서 어려움을 겪었다. 그런데 수섬지구 개발에 투자한 두 한국 기업인 ‘가’와 ‘나’는 비시장 위험 관리성패에 있어 달랐다. 기업 ‘가’는 이행기 신흥국이라는 환경조건에 부합하는 비시장 전략을 도외시하다가 사업 중단으로 손실을 보았다. 반면 기업 ‘나’는 베트남의 정치사회적 맥락에 부합하는 정치적 사회책임전략, 구체적으로는 자기자본으로 공공재를 공급하여 당국에 지렛대를 확보하는 전략을 구사함으로써, 정치적 파고를 상대적으로 쉽게 넘겼다. 비교연구에 따르면 베트남과 같은 이행기 신흥국에서 현지의 핵심 이해당사자를 중심으로 정당성을 구축하는 기업의 정치적 사회책임전략은 정치적 위험 경감에 매우 효과적이다. This study explains the success and failure of political risk management of two Korean companies that have invested in the development project of the Susum district (pseudonym) in Ho Chi Minh City, Vietnam with different non-market strategies. The Susum development project with its rosy prospects attracted a large number of domestic and foreign investments, but suffered from unexpected difficulties as it became the target of anti-corruption campaign in 2018 by the 12th Communist Party leadership. However, the difficulties faced by the two Korean companies were different. Company A failed to formulate a non-market strategy that would help hedging the institutional weaknesses of Vietnam, and a result, suffered a substantial loss due to the project’s disruptions by the anti-corruption campaign. By contrast, company B was able to overcome the political risks thanks to its well-crafted political-corporate social responsibility (political CSR) strategy in which it supplied local public goods with its own capital, thereby successfully securing leverage to the authorities. This study suggests that in emerging and transition countries such as Vietnam, political CSR, which aims to build legitimacy in the eyes of key local stakeholders―local authorities and the public in particular―can be a highly effective strategy in dealing with political risks.

상품특징별 점수화를 이용한 상품리뷰요약 시스템의 설계 및 구현

양정연(Jung-Yeon Yang),명재석(Jaeseok Myung),이상구(Sang-goo Lee) 한국전자거래학회 2008 한국전자거래학회 심포지움 및 기타간행물 Vol.- No.-

온라인 마켓에 수많은 상품정보가 공개됨에 따라, 소비자들은 장소나 시간에 구애 받지 않고 자신이 원하는 상품을 구매할 수 있게 되었다. 하지만 온라인 마켓의 경우 소비자들이 직접 상품을 살펴볼 수 없기 때문에, 다른 사람의 상품리뷰가 구매 의사결정에 많은 영향을 미친다. 한편, 많은 수의 리뷰를 모두 살펴보는 것은 구매자에게 부담으로 느껴진다. 이에 따라 많은 양의 상품리뷰를 분석하여 소비자에게 정제된 정보를 제공할 필요성이 제기되고 있다. 본 논문에서는 자연어처리 및 통계적 분석을 활용하여 상품의 특징을 추출하고, 각 특징별 평가점수를 소비자에게 제공하여 상품의 장단점을 보다 쉽고 정확하게 알 수 있도록 하는 상품평가 시스템의 설계 및 구현에 대하여 다루었다. 상품특징별 평가를 소비자에게 제공함으로써, 소비자는 자신의 취향에 맞는 상품을 선택할 수 있는 기회를 얻을 수 있으며, 기업은 소비자의 상품에 대한 선호정보를 보다 구체적으로 파악할 수 있을 것으로 기대된다. As a number of product information is increasing in online markets, customers can purchase products with no spatial and time problems. However. in case of an online market. since customers can’t see products directly, others’ reviews make a big influence to customers. Meanwhile, it is a burden to read all reviews about some products. Therefore, we need to provide refined information to customers as summarizing whole product reviews. In this paper, we explain about the product review summarization system which can provide to customers as show evaluation scores of product features. Natural Language Processing skills and computational statistics are utilized for summarization. Customers can get chances to buy a feasible product that he wants to get through this system. Moreover. Enterprises can find out the needs of customers deeply.

리뷰 선정에서의 특성 집합과 협업적 필터링의 도입

연종흠(Jongheum Yeon),명재석(Jaeseok Myung),심준호(Junho Shim),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2C

상품 리뷰 요약에서의 문맥 정보를 이용한 의견 분류 방법

양정연(Jung-yeon Yang),명재석(Jaeseok Myung),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 2009 정보과학회논문지 : 데이타베이스 Vol.36 No.4

e비즈니스가 활발히 이루어지면서 소비자들은 온라인 쇼핑몰을 통해 수많은 상품을 접할 수 있게 되었고, 상품구매 시 다른 사람들의 리뷰를 참고하게 되었다. 하지만, 리뷰의 수도 많아짐에 따라 소비자가 모든 리뷰들을 살펴보기가 힘들다는 문제점이 대두되었으며 이를 해결하기 위해서 리뷰의 상품에 대한 평가를 요약하고 성향을 파악하는 오피니언 마이닝 연구가 나타나게 되었다. 본 논문에서는 상품리뷰를 대상으로 오피니언 마이닝을 수행하는 경우 어휘의 의견 성향을 파악할 때, 문맥정보를 활용하여 기존의 의견분류방법 보다 좀 더 정확한 의견 판단이 가능한 방법에 대해 다루고 있다. 이를 위해, 어휘가 사용될 때의 문맥정보를 정의하고 이를 의견분류에 적용하는 방법을 제안하였으며, 실험을 통하여 기존 연구보다 상황별 알맞은 의견분류가 가능함을 보였다. 또한 수작업으로 말뭉치의 핵심 어휘들을 정의했던 기존 연구들에서의 방식에서 벗어나, 리뷰본문과 리뷰점수를 활용하여 자동으로 상황에 맞는 말뭉치를 구축하는 방법도 제안하였다. 이를 통해 상품리뷰에 나타난 어휘들의 문맥에 맞는 의미 성향을 정확하고 쉽게 판별해 낼 수 있게 되었다. As the trend of e-business activities develop, customers come into contact with products through on-line shopping sites and lots of customers refer product reviews before the purchasing on-line. However, as the volume of product reviews grow, it takes a great deal of time and effort for customers to read and evaluate voluminous product reviews. Lately, attention is being paid to Opinion Mining(OM) as one of the effective solutions to this problem. In this paper, we propose an efficient method for opinion sentiment classification of product reviews using product specific context information of words occurred in the reviews. We define the context information of words and propose the application of context for sentiment classification and we show the performance of our method through the experiments. Additionally, in case of word corpus construction, we propose the method to construct word corpus automatically using the review texts and review scores in order to prevent traditional manual process. In consequence, we can easily get exact sentiment polarities of opinion words in product reviews.

이종 그래프에서 사용자 정의 경로를 사용하는 개인화된 랭킹 알고리즘

이한빛(Hanbit Lee),명재석(Jaeseok Myung),이상구(Sang-goo Lee) 한국정보과학회 2013 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2013 No.6