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인터넷 채팅 도메인에서의 감성정보를 이용한 타관점 사용자 선호도 학습 방법
신욱현(Wook-Hyun Shin),정윤재(Yoon-Jae Jeong),맹성현(Sung-Hyon Myaeng),한경수(Kyoung-Soo Han) 한국컴퓨터정보학회 2009 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.14 No.1
개인화 서비스와 같은 지능정보 시스템을 위해서는 사용자 선호도의 학습은 중요한 연구 분야이다. 본 연구에서는 채팅 도메인에서의 사용자 선호도를 학습하는 방법을 제시하며, 기존의 평면적인 사용자 선호도 모델의 문제점을 해결하기 위한 사용자 선호도 모델을 제안한다. 사용자가 선호도 학습의 대상에 대하여 얼마나 관심이 있는가를 나타내는 관심도와 대상에 대한 감성을 나타내는 호감도 라는 요소로 모델링 할 수 있다. 자연어 처리를 통해 현재 대화에서의 주제 탐지와 호감도 분석을 하고, 이를 이용하여 사용자의 선호도와 호감도를 학습한다. 시간의 흐름에 따라 변하는 사용자 선호도의 특징을 고려하여, 사용자 선호도를 세션, 단기, 장기 선호도로 나누어 계산한다. 사용자선호도 학습의 대상이 되는 키워드와 주제에 대하며 시간에 따라 변하는 사용자의 선호도 변화를 고려하여 선호도 결정을 한다 사용자 선호도 학습 효과의 검증을 위하여 사용자 평가를 하였으며 주제 선호도, 키워드 선호도, 키워드 호감도에 대하여 각각 86.52%, 86.28%, 87.22%의 성능을 보였다. Learning user's preference is a key issue in intelligent system such as personalized service. The study on user preference model has adapted simple user preference model, which determines a set of preferred keywords or topic, and weights to each target. In this paper, we recommend multi-perspective user preference model that factors sentiment information in the model. Based on the topicality and sentimental information processed using natural language processing techniques, it learns a user's preference. To handle timc-variant nature of user preference, user preference is calculated by session, short-term and long term. User evaluation is used to validate the effect of user preference teaming and it shows 86.52%, 86.28%, 87.22% of accuracy for topic interest, keyword interest, and keyword favorableness.
최윤정(Yoon-Jung Choi),신욱현(Wook-Hyun Shin),정윤재(Yoon-Jae Jeong),맹성현(Sung-Hyon Myaeng),한경수(Kyoung-Soo Han) 한국컴퓨터정보학회 2008 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.13 No.7
본 논문에서는 인스턴트 메시징(Instant Messaging), 채팅과 같은 텍스트 기반의 대화에서 현재 발화를 기준으로 대화의 주제를 파악하고, 대화 주제 전환 여부를 판단하는 기법에 대해 기술한다. 대화는 다른 종류의 글과 다르게 길이가 매우 짧아 적은 수의 단어를 사용하고, 두 사람 이상이 참여를 하며, 대화의 이력(History)이 현재의 발화에 영향을 미친다. 이러한 특성에 따라 본 논문에서는 사용자 발화 뿐 아니라 대화 상대자의 발화에서 추출한 키워드 기반으로 주제 탐지를 하며, 대화의 이력도 고려하여 대화 주제 탐지의 정확도를 높힌 연구 결과를 기술한다. 대화주제 전환 탐지는 이전 발화와 현재 발화에서 탐지된 주제의 유사성을 계산하여, 유사성이 낮은 경우에 전환 탐지가 이루어졌다고 판단하였다. 본 논문의 실험에서 대화 주제 탐지는 88.20%. 대화 주제 전환 탐지는 87.36%의 정확도를 얻었다. This paper describes a novel method for identifying the main topic and detecting topic changes in a text-based dialogue as in Instant Messaging (IM). Compared to other forms of text, dialogues are uniquely characterized with the short length of text with small number of words, two or more participants, and existence of a history that affects the current utterance. Noting the characteristics, our method detects the main topic of a dialogue by considering the keywords not only the utterances of the user but also the dialogue system's responses. Dialogue histories are also considered in the detection process to increase accuracy. For topic change detection, the similarity between the former utterance's topic and the current utterance's topic is calculated. If the similarity is smaller than a certain threshold, our system judges that the topic has been changed from the current utterance. We obtained 88.2% and 87.4% accuracy in topic detection and topic change detection, respectively.
이영중,김인선,박주래,곽현규,신욱현,Lee, Young-Joong,Kim, In-Seon,Park, Joo-Rae,Kwak, Hyun-Kyu,Shin, Wook-Hyun 한국군사과학기술학회 2010 한국군사과학기술학회지 Vol.13 No.2
SAR has pulse compression gain through the process including range and azimuth. Efficient jammers against the SAR with simulated elements are evaluated in the view of power and SAR image. In this paper, J/S is analysed for SAR with RF propagation equation firstly. Several jamming signals on SAR signal are made into SAR image through pulse compression process. Objective jamming performance is evaluated using euclidean distance.
정보전자전 시스템에서 전자전지원 모델과 전자정보수집 모델의 비교에 대한 연구
이치호(Chiho Lee),김태현(Tae Hyun Kim),신동조(Dongcho Shin),신욱현(Wook Hyeon Shin),정운섭(Unseob Jeong) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.2
본 논문은 정보전자전 시스템에 있어서, 비통신 전자전 모델의 대표적인 두 가지 모델인 전자전지원 모델과 전자정보수집 모델의 특성에 대하여 모델의 구현 관점에서 비교한 결과를 기술하였다. 먼저, 전자전지원 모델과 전자정보수집 모델의 특성을 비교하고, 이를 M&S(Modeling and Simulation)를 위한 모델링에 반영하기 위한 요소를 식별하였다. 비통신 전자전 수집/분석장비를 모델링하는 구성요소로서, 신호수신모델링, 방향탐지수신모델링, 신호측정모델링 및 신호분석모델링을 고려하였으며, 이 중 신호수신모델링과 신호분석모델링을 중심으로 전자전지원 모델과 전자정보수집 모델을 구현하는 관점에서 고려해야 하는 사항에 대하여 고찰하였다. 향후, 해당 모델들에 대한 정량적/정성적 비교가 수행되어야 할 것으로 기대된다.