순차 연관 규칙을 이용한 개인화된 전시 부스 추천 방법

문현실(Hyun Sil Moon),정민규(Min Kyu Jung),김재경(Jae Kyeong Kim),김혜경(Hyea Kyeong Kim) 한국지능정보시스템학회 2010 지능정보연구 Vol.16 No.4

전시회는 전시업체가 새로운 상품이나 서비스를 관람객에게 알리기 위해 개최되는 것으로 효과적인 마케팅 수단으로 중요한 역할을 수행한다. 전시회를 방문하는 다양한 관람객의 니즈를 충족시키기 위하여 다양한 유비쿼터스 기술이 전시회에 응용되고 있지만 관람객이 사전에 요청한 정보만을 제공함으로 개별 관람객의 선호가 반영되지 않아 관람객의 니즈를 충족시키기에는 한계가 있다. 이러한 한계를 해결하기 위한 방법으로 개인의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 추천 시스템의 이용이 가능하다. 추천시스템은 전시 환경에서 관람객의 선호를 추론하여 선호에 부합하는 방문 부스를 추천하여 관람객의 니즈를 충족시킬 수 있다. 그러나 추천 시스템 중 가장 성공적으로 평가 받는 기존의 협업 필터링은 관람객의 부스 방문 순서에 나타나는 선호를 반영하지 않아 동적으로 변화하는 선호를 가지는 관람객으로 구성된 전시 환경의 추천 시스템으로는 적합하지 않다. 따라서 본 연구에서는 관람객의 방문 순서를 고려하는 기법 중 순차 연관 규칙을 이용하여 관람객의 선호에 부합하는 부스를 추천하는 방법론을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방법론의 성과 측정을 위해 실제 전시회에서 획득한 데이터를 사용하여 기존의 협업 필터링과 비교한 결과 전체적으로 추천의 성과가 향상되어 향후 전시 환경에서의 부스 추천시스템에 적용하여 관람객의 니즈를 충족시킬 것으로 기대된다.

A personalized recommendation procedure with contextual information

Hyun Sil Moon(문현실),Il Young Choi(최일영),Jae Kyeong Kim(김재경) 한국지능정보시스템학회 2015 지능정보연구 Vol.21 No.1

토픽 모델링에 기반한 온라인 상품 평점 예측을 위한 온라인 사용 후기 분석

박상현(Sang Hyun Park),문현실(Hyun Sil Moon),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국IT서비스학회 2017 한국IT서비스학회지 Vol.16 No.3

Customers have been affected by others’ opinions when they make a purchase. Thanks to the development of technologies, people are sharing their experiences such as reviews or ratings through online or social network services, However, although ratings are intuitive information for others, many reviews include only texts without ratings. Also, because of huge amount of reviews, customers and companies can’t read all of them so they are hard to evaluate to a product without ratings. Therefore, in this study, we propose a methodology to predict ratings based on reviews for a product. In a methodology, we first estimate the topic-review matrix using the Latent Dirichlet Allocation technic which is widely used in topic modeling. Next, we predict ratings based on the topic-review matrix using the artificial neural network model which is based on the backpropagation algorithm. Through experiments with actual reviews, we find that our methodology can predict ratings based on customers’ reviews. And our methodology performs better with reviews which include certain opinions. As a result, our study can be used for customers and companies that want to know exactly a product with ratings. Moreover, we hope that our study leads to the implementation of future studies that combine machine learning and topic modeling.

소셜 네트워크 서비스 기반의 POS 시스템 설계 및 개발

윤정현(Jung Hyun Yoon),문현실(Hyun Sil Moon),김재경(Jae Kyeong Kim),최주철(Ju Cheol Choi) 한국IT서비스학회 2015 한국IT서비스학회지 Vol.14 No.2

Companies and governments in an era of big data have been tried to create new values with their data resources. Among many data resources, many companies especially pay attention to data which is obtained from Social Network Service (SNS) because it reveals precise opinion of customers and can be used to estimate profiles of them from their social relationships. However, it is not only hard to collect, store, and analyze the data, but system applications are also insufficient. Therefore, this study proposes a S-POS (Social POS) system which consists of three parts; Twitter Side, POS Side and TPAS (Twitter&POS Analysis System). In this system, SNS data and POS data which are collected from Twitter Side and POS Side are stored in Mongo D/B. And it provides several services with POS terminal based on analysis and matching results which are generated from TPAS. Through S-POS system, we expect to efficient and effective store and sales managements of system users. Moreover, they can provide some differentiated services such as cross-selling and personalized recommendation services.

Doc2Vec 모형에 기반한 자기소개서 분류 모형 구축 및 실험

김영수(Young Soo Kim),문현실(Hyun Sil Moon),김재경(Jae Kyeong Kim) 한국IT서비스학회 2020 한국IT서비스학회지 Vol.19 No.1

Job seekers are making various efforts to find a good company and companies attempt to recruit good people. Job search activities through self-introduction essay are nowadays one of the most active processes. Companies spend time and cost to reviewing all of the numerous self-introduction essays of job seekers. Job seekers are also worried about the possibility of acceptance of their self-introduction essays by companies. This research builds a classification model and conducted an experiments to classify self-introduction essays into pass or fail using deep learning and decision tree techniques. Real world data were classified using stratified sampling to alleviate the data imbalance problem between passed self-introduction essays and failed essays. Documents were embedded using Doc2Vec method developed from existing Word2Vec, and they were classified using logistic regression analysis. The decision tree model was chosen as a benchmark model, and K-fold cross-validation was conducted for the performance evaluation. As a result of several experiments, the area under curve (AUC) value of PV-DM results better than that of other models of Doc2Vec, i.e., PV-DBOW and Concatenate. Furthmore PV-DM classifies passed essays as well as failed essays, while PV_DBOW can not classify passed essays even though it classifies well failed essays. In addition, the classification performance of the logistic regression model embedded using the PV-DM model is better than the decision tree-based classification model. The implication of the experimental results is that company can reduce the cost of recruiting good d job seekers. In addition, our suggested model can help job candidates for pre-evaluating their self-introduction essays.

A Network Analysis of Information Exchange using Social Media in ICT Exhibition

Ki Mok Ha(하기목),Hyun Sil Moon(문현실),Il Young Choi(최일영),Jae Kyeong Kim(김재경) 한국지능정보시스템학회 2014 지능정보연구 Vol.20 No.2

소셜 미디어와 소셜 네트워킹 서비스의 확산은 사람들의 라이프 스타일에 많은 영향을 끼치고 있다. 이러한 확산 현상은 소셜 미디어를 통해 새로운 상품이나 서비스를 광고하고 촉진하려는 업계에 유용성을 제공할 뿐만 아니라 방대한 사용자 데이터의 획득도 가능케 하였다. 하지만 대다수의 연구들은 소셜 미디어에 대해 일반적인 통계적 접근 방법과 단편적 측정 방법을 사용하여 전시회의 성과를 측정하고 있어 소셜 미디어의 주 기능인 정보 교환의 측면을 고려하지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 MWC전시회의 트위터 데이터를 활용하여 정보 교환의 특징을 분석하려 한다. 이러한 분석방법은 전시 기획자 및 주관업체가 소셜 미디어의 효과를 객관적으로 측정할 수 있는 방법론을 제공하여 소셜미디어 활용 전략을 수립하는 데 큰 도움을 줄 수 있으리라 판단된다. 사용자 네트워크 분석을 통해 본 연구에서는 추가적으로 정보 교환의 지속가능성 측면에서 사회적 속성이 일반적 속성만큼 중요하다는 사실을 발견하였다. 결론적으로 본 연구는 MWC에서 정보를 교환하는 창구인 소셜 미디어의 사용에 따라 생성되는 데이터를 활용한 네트워크 분석 기법을 제안하는 한편 정보교환의 지속가능성에 대하여 매개 중심성과 중심성과 같은 사회적 속성의 특징을 밝혀냈다. The proliferation of using social media and social networking services affects the lifestyles of people. These phenomena are useful to companies that wish to promote and advertise new products or services through these social media; these social media venues also come with large amounts of user data. However, studies that analyze the data of social media within the perspective of information exchanges are hard to find. Much of the previous research in this area is focused on measuring the performance of exhibitions using general statistical approaches and piecemeal measures. Therefore, in this study, we want to analyze the characteristics of information exchanges in social media by using Twitter data sets, which are relating to the Mobile World Congress (MWC). Using this methodology provides exhibition organizers and exhibitors to objectively estimate the effect of social media, and establish strategies with social media use. Through a user network analysis, we additionally found that social attributes are as important as the popular attribute regarding the sustainability of information exchanges. Consequently, this research provides a network analysis using the data derived from the use of social media to communicate information regarding the MWC exhibition, and reveals the significance of social attributes such as the degree and the betweenness centrality regarding the sustainability of information exchanges.

키워드 네트워크 분석을 통한 멘토링 연구 동향 분석

최일영 ( Il Young Choi ),문현실 ( Hyun Sil Moon ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.2

멘토링은 멘토링은 개인의 발전을 위해 멘토가 수행하는 지원과 피드백 활동으로 교육, 비즈니스 등 다양한 분야에서 중요한 교육 훈련 수단으로 인식되며 이에 대한 관심과 연구가 증가하고 있다. 본 연구에서는 2000년 이후의 멘토링 관련 논문을 수집하여 키워드 네트워크를 구성하고 분석을 수행하여 멘토링 분야의 연구 동향을 파악하고 미래 연구 방향에 대한 시사점을 제공하고자 하였다. 분석 결과 멘토링 관련 연구가 감소세를 보이고는 있지만 적용 분야가 확장되고 있음을 확인하였다. 또한 2010년을 기준으로 이전과 이후의 주요 키워드 변화 패턴을 발견하여 연구 동향 파악에 도움을 주고자 하였다. 그리고 구성된 네트워크에 대한 중심성 분석을 수행하여 주요 키워드의 패턴을 탐색하여 현재의 연구 동향과 함께 향후 멘토링 관련 다학제 융합 연구의 가이드라인을 제시하였다. Mentoring is an important way to teach and train people in many areas, like education and business. It’s about mentors helping and giving feedback for personal growth of mentee. This study looks at researches on mentoring since 2000. We use a keyword network to find out trends in mentoring research and to suggest future study directions. The study noticed that while there’s less research on mentoring now, it’s being used in more areas. It also looks at the main keywords used before and after 2010. The study helps understand current trends in mentoring and offers ideas for future research that combines different subjects.

오이를 이용한 기능성 식초 음료 개발

홍성민(Sung-Min Hong),문현실(Hyun-Sil Moon),이주혜(Ju-Hye Lee),이해인(Hae-In Lee),정지혜(Ji-Hye Jeong),이미경(Mi-Kyung Lee),서권일(Kwon-Il Seo) 한국식품영양과학회 2012 한국식품영양과학회지 Vol.41 No.7

남아도는 오이의 활용도 및 그 부가가치를 높이기 위하여 오이 식초를 제조한 후 이화학적 성분을 분석하고, 항산화 및 숙취해소 효능과 같은 기능성을 조사하였다. 초기당도를 15°Brix가 되도록 조절하여 25℃에서 알코올 발효하였을 때, 발효 6일째에 7.8%의 최대 알코올 함량을 얻었으며, 이를 다시 30℃에서 12일간 초산발효 하여 산도 5.8%의 식초를 얻었다. 오이 식초의 주요 유리당은 glucose 및 fructose로 그 함량은 각각 3,067.26 및 395.73 ㎎%였고, 주요 유기산은 acetic acid 및 succinic acid로 그 함량은 각각 4410.5 및 841.11 ㎎%이었다. 오이 식초의 유리아미노산 총 함량은 181.45 ㎍/㎖이었고, 이 중 citrulline, valine, aspartic acid, asparagine 및 ornithine이 주된 아미노산이었으며, 무기성분은 K, Ca, Mg와 같은 알칼리성 원소를 다량 함유하고 있는 것으로 나타났다. 또한 DPPH, ABTS? 라디칼 소거능, 환원력 및 β-carotene bleaching과 같은 실험방법을 통해 오이 식초의 항산화 활성을 측정한 결과 높은 활성을 나타내었으며, 오이 식초의 주요 항산화 활성성분인 폴리페놀의 함량은 40.14 ㎎/100 ㎖이었다. 한편, 오이 식초는 급성으로 알코올을 투여한 흰쥐의 간조직 중 알데히드 탈수소효소활성을 높임으로써 혈장 중 아세트알데히드 농도를 효과적으로 낮추었다. 따라서 본 연구결과를 통해 오이를 주원료로 하여 제조한 오이 식초는 상당한 항산화 및 숙취해소 효과가 있는 것으로 판단되며, 이를 기능성식품 소재로 활용이 가능하리라 생각된다. This study was performed to develop functional vinegar by using cucumbers through two stages of fermentation. The alcohol content was maximized (7.8%) after 6-days of alcohol fermentation at 25℃ by adjusting the initial sugar concentration to 15°Brix, and vinegar with an acidity of 5.8% was obtained after 12-days of acetic acid fermentation at 30℃. The major sugars in the produced vinegar were glucose and fructose, which were present in concentrations of 3,067.26 and 395.73 ㎎%, respectively. The major organic acids were acetic acid and succinic acid, which were present in concentrations of 4,410.5 and 841.11 ㎎%, respectively. The total free amino acid content of the cucumber vinegar was 181.45 ㎍/㎖ and citrulline, valine, aspartic acid, asparagine, and ornithine were the major amino acids. The inorganic components included various alkaline elements, such as K, Ca, and Mg. In addition, experimental methods to assess the DPPH and ABTS? radical-scavenging ability, reducing power, and β-carotene bleaching activity showed that the cucumber vinegar had strong antioxidant properties. The total polyphenol content, which are the major components responsible for the antioxidant activities of the cucumber vinegar, was 40.14 ㎎/100 ㎖. The cucumber vinegar showed significantly higher hepatic aldehyde dehydrogenase activity when compared to the alcoholic control (negative) and the marketing drink (positive), resulting in decreased plasma acetaldehyde concentrations in rats. These results demonstrate that cucumber vinegar possesses antioxidant properties and holds great promise for use in preventing hangovers.

의사결정나무에 기반한 취업지원자의 지원결과 분석

전상홍(Jeon Snag Hong),문현실(Moon Hyun Sil),김재경(Kim Jae Kyeong) 한국IT서비스학회 2019 한국IT서비스학회 학술대회 논문집 Vol.2019 No.2

트랜잭션 기반 추천 시스템에서 워드 임베딩을 통한 도메인 지식 반영

최영제 ( Yeoungje Choi ),문현실 ( Hyun Sil Moon ),조윤호 ( Yoonho Cho ) 한국지식경영학회 2020 지식경영연구 Vol.21 No.1

In the studies for the recommender systems which solve the information overload problem of users, the use of transactional data has been continuously tried. Especially, because the firms can easily obtain transactional data along with the development of IoT technologies, transaction-based recommender systems are recently used in various areas. However, the use of transactional data has limitations that it is hard to reflect domain knowledge and they do not directly show user preferences for individual items. Therefore, in this study, we propose a method applying the word embedding in the transaction-based recommender system to reflect preference differences among users and domain knowledge. Our approach is based on SAR, which shows high performance in the recommender systems, and we improved its components by using FastText, one of the word embedding techniques. Experimental results show that the reflection of domain knowledge and preference difference has a significant effect on the performance of recommender systems. Therefore, we expect our study to contribute to the improvement of the transaction-based recommender systems and to suggest the expansion of data used in the recommender system.