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음식의 재료들을 고밀도 벡터 공간상 화학적 조합으로 임베딩하기 위한 방법론
박동현(Donghyeon Park),박용규(Yonggyu Park),장부루(Buru Chang),백진헌(Jinheon Baek),강재우(Jaewoo Kang) 한국정보과학회 2019 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.25 No.1
약 본 논문은 음식의 재료들을 컴퓨터가 이해할 수 있는 벡터로 표현하는 것을 목표로 한다. 식품공학자들이 재료를 화학 분자의 조합으로 규명해 놓은 데이터에 기반을 두어, 최신 기술인 임베딩 방식을 이용해 음식의 재료들을 고밀도 벡터 공간에 화학적인 조합으로 표현하는 시도를 처음으로 도입하는 것이 본 논문의 주 내용이다. 음식 재료의 화학적 조합의 임베딩은 단순히 텍스트들의 동시 출현 빈도를 이용한 연관성이 아닌 재료를 실제 구성하는 화학 분자들의 조합으로 표현되기 때문에, 사람이 인지하지 못하는 재료의 특징을 파악하고, 조화에 맞는 재료를 추천하는 등의 태스크에 활용가능하다. 본 연구에서는 음식 재료를 Doc2vec 방식으로 벡터화한 결과를 카테고리별로 시각화하여 벡터의 성능을 정성적으로 평가한다. The purpose of this study is to represent food ingredients, in vectors that computers can understand. Based on data relative to food-chemical engineers defining ingredients with a combination of chemical compounds, the main contribution of this study is that it is the first to introduce and represent food ingredients, with a combination of chemical compounds in dense vector space. Since embeddings of food ingredients are represented by actual chemical compounds, they can detect chemical characteristics of ingredients that humans may not. So, embeddings can be used to recommend ingredients that go well with other ingredients. For experimental purpose, we visualize embedded vectors by their food category and evaluate performance of vectors qualitatively.
장애인 근로자의 직무적합성이 삶의 만족에 미치는 영향: 직무만족과 자아존중감의 이중매개효과
전지연(Jeon Jiyeon),박동현(Park Donghyeon) 한국장애인고용공단 고용개발원 2022 장애와 고용 Vol.32 No.4
연구목적: 이 연구의 목적은 장애인 근로자의 직무적합성이 삶의 만족에 미치는 영향에 있어 직무만족과 자아존중감의 이중매개효과를 구명하는 것에 있다. 연구방법: 이를 위해 한국장애인개발원에서 실시한 장애인삶 패널조사의 3차 조사(2020) 자료를 활용하여 만 19세 이상의 장애인 근로자 886명을 대상으로 삶의 만족에 영향을 미치는 직무요인과 심리적 요인 간 관계를 파악하였다. 연구결과: 장애인 근로자가 인식하는 직무적합성과 삶의 만족도 간 관계에서 직무만족도와 자아존중감의 영향에 대해 분석한 결과 유의미한 순차적 이중매개효과가 존재함을 확인하였다. 결론: 이 연구의 결과를 통해 장애인 근로자의 삶의 만족도 향상을 위해서는 능력과 적성을 고려한 직무 배치와 더불어, 높은 수준의 자아존중감 형성으로 이어질 수 있는 정책적‧실천적 시사점을 제공할 수 있을 것으로 기대한다. Purpose: The purpose of this study is to investigate the double mediating effect of job satisfaction and self-esteem in the effect of job suitability of workers with disabilities on life satisfaction. Method: In this study, the data from the 3rd survey (2020) of the Disabled Life Panel Survey by the Korea Disabled People’s Development Institute was used, and the relationship between job factors and psychological factors affecting life satisfaction was identified for 886 workers with disabilites aged 19 or older. Results: As a result of analyzing the effect of job satisfaction and self-esteem in the relationship between job suitability and life satisfaction perceived by workers with disabilities, it was confirmed that there was a significant sequential double mediation effect. Conclusion: In order to improve the life satisfaction of workers with disabilities, it is expected to provide policy and practical implications that can lead to a high level of self-esteem along with job placement considering ability and aptitude.
음식, 재료, 영양소 기반 지식 그래프를 이용한 음식 추천 시스템
황재성(JaeSung Hwang),이찬빈(ChanBeen Lee),박동현(Donghyeon Park) 한국HCI학회 2023 한국HCI학회 학술대회 Vol.2023 No.2
우리는 기호 또는 필요에 의해 매일 아침, 점심, 저녁에 무엇을 먹을지 선택한다. 하지만 재료의 조합과 그에 따른 영양소의 조합까지 고려하여 무엇을 선택하는 건 쉬운 일이 아니다. 이러한 식단선택을 도와줄 수 있도록 AI 가 음식을 추천해줄 수 있다면 매일 하는 고민이 줄어들 수도 있고 미처 생각지 못한 선택지를 제공받을 수도 있을 것이다. 따라서, 본 논문에서는 기존의 RDBMS[1] 형태의 데이터베이스의 한계를 뛰어넘는 음식과 재료, 재료와 영양소 간의 관계를 음식-재료-영양소 지식그래프 (Food-Ingredient-Nutrition Knowledge Graph[2], 이하 FIN KG)를 구축하였다. FIN KG 에 기반하여 그래프 연결 예측 알고리즘 중 하나인 Adamic-Adar Measure[3]을 이용하여 간단한 음식 및 식재료 추천 알고리즘을 구현하였다.
크라우드소싱 기반 문장재구성 방법을 통한 의견 스팸 데이터셋 구축 및 평가
이성운(Seongwoon Lee),김성순(Seongsoon Kim),박동현(Donghyeon Park),강재우(Jaewoo Kang) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.7
웹이 정보 교환의 주된 수단으로 사용되면서, 온라인 리뷰의 중요도가 증가하는 동시에 사용자의 올바른 의사결정을 저해하는 의견 스팸 이슈가 부각되고 있으며, 관련 연구가 활발하게 진행되고 있다. 하지만 분석 및 학습에 필요한 기준 데이터셋의 부족함과 한계점들은 관련 연구의 발전을 더디게 하고 있다. 본 논문에서는 사실 리뷰를 모사한 새로운 형태의 Paraphrased Opinion Spam(POS) 데이터셋을 소개한다. 우리는 실제 스패머들이 스팸을 작성할 때 실제 리뷰를 참고한다는 경향에 착안하여, 실제 리뷰어들이 작성한 리뷰를 의역하는 과정을 통하여 본문에 포함되어 있는 사실 정보와 경험을 담은 스팸 데이터셋을 생성하였다. 실험 결과, 새롭게 생성된 POS 데이터셋이 언어학적으로 실제 리뷰들과 유사하여 스팸분류 모델을 이용하여 분류 시 기존의 데이터셋들보다 더 분류하기 힘들다는 것을 발견했다. 또한 데이터의 학습량에 따라서 스팸 리뷰의 분류 정확도가 비례적으로 증가하는 것을 확인함으로써, 데이터의 양이 스팸 분류 모델 성능에 중요한 요소로 작용한다는 것을 확인할 수 있었다. Today, opinion reviews on the Web are often used as a means of information exchange. As the importance of opinion reviews continues to grow, the number of issues for opinion spam also increases. Even though many research studies on detecting spam reviews have been conducted, some limitations of gold-standard datasets hinder research. Therefore, we introduce a new dataset called “Paraphrased Opinion Spam (POS)" that contains a new type of review spam that imitates truthful reviews. We have noticed that spammers refer to existing truthful reviews to fabricate spam reviews. To create such a seemingly truthful review spam dataset, we asked task participants to paraphrase truthful reviews to create a new deceptive review. The experiment results show that classifying our POS dataset is more difficult than classifying the existing spam datasets since the reviews in our dataset more linguistically look like truthful reviews. Also, training volume has been found to be an important factor for classification model performance.