사용자 상호작용과 신뢰형성의 상호 영향에 관한 시계열 분석

오현교,이태희,김상욱 한국정보과학회 2015 데이타베이스 연구 Vol.31 No.1

We are living in the era of information overload. Escaping from the information overload, online users are hoping to get reliable information. As a key solution to information overload, trust among users has received increasing attention in recent years. Trust in social media is an expression of faith and confidence that a trustor is willing to accept the information provided by his/her trustee. In social media, various applications based on trust have been developed, including services of trust-aware recommendation and finding high-quality user reviews. In reality, however, the explicit trust relations available are extremely sparse because a quite small number of users express trust relations. In order to solve the sparsity problem by inferring unknown trust relations, trust prediction methods have been proposed. Although time-stamps on trust formation and user interactions are available, no existing methods do not perform time-series analysis on them in trust prediction. In this paper, we analyze the trend of user interactions that appear before and after the trust formation on daily time-series data. We found that a certain level of user interactions is required for trust to be formed between two users. Once trust between two users has been developed, the level of user interactions between a pair of users having trust rather decreases. We expect that the result of our analysis provides a nice insight towards a more advanced approach to trust prediction. 오늘날 우리는 정보 과잉의 시대에 살고 있다. 온라인 사용자들은 정보 과잉에서 벗어나 믿을 수 있는 정보를 얻고 싶어 한다. 최근 들어 정보 과잉 문제 해결의 실마리로 사용자간의 신뢰 (trust)가 주목을 받고 있다. 소셜 미디어에서의 신뢰는 한 사용자가 그가 신뢰하는 다른 사용자들이 제공하는 정보를 믿음을 가지고 수용하겠다는 의사 표현이다. 소셜 미디어 사이트에서 신뢰 정보를 활용하는 어플리케이션으로 신뢰-인지 추천 서비스, 양질의 사용자 리뷰를 찾는 서비스 등이 제안되어왔다. 그러나 실제 소셜 미디어 사이트에서는 소수의 사용자만이 신뢰를 표현하기 때문에 명시된 신뢰 정보의 양이 매우 희박하다. 이러한 신뢰 정보의 희박성 문제 (sparsity problem)를 해결하기 위한 방법으로 다양한 신뢰예측 (trust prediction) 방법들이 제안되어 왔다. 기존의 신뢰예측 방법들은 사용자간 신뢰 형성 시점 및 상호작용 시점 정보가 있음에도 불구하고 신뢰예측을 위한 시계열 분석을 수행하지 않았다. 본 논문에서는 일 단위 (daily) 시계열 분석을 통해 신뢰 형성과 상호작용간의 관련성을 파악한다. 신뢰관계를 갖는 사용자간 상호작용의 추이를 분석함으로써 신뢰 형성에 선행하는 특별한 패턴을 파악할 수 있고 나아가 그 패턴을 활용하여 보다 향상된 신뢰예측 방법을 구축할 수 있다. 분석 결과, 사용자간에 신뢰가 형성되기 위해서는 일정량 이상의 상호작용이 필요하다는 사실을 발견했다. 또한, 대부분의 사용자 쌍이 신뢰를 형성한 이후에는 이전과 비교하여 오히려 상호작용이 감소하는 패턴을 보임을 발견했다.

Em-Viz: 배아 데이터의 효율적 검색을 위한 계층적 구조화 기반의 시각화 도구

오현교,장민희,김형규,홍석민,원정임,김상욱 한국정보처리학회 2011 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.18 No.1

본 논문에서는 배아 데이터의 효율적인 검색을 지원하는 시각화 도구인 Em-Viz의 설계 및 구현에 관하여 논의한다. Em-Viz는 계층적으로 구조화된 대용량 배아 데이터베이스를 기반으로 구현된 시각화 도구로 사용자가 원하는 배아 데이터를 빠르고 정확하게 검색 할 수 있도록 지원한다.

이미지 데이터베이스에서 매개변수를 필요로 하지 않는 클러스터링 및 아웃라이어 검출 방법

오현교(Hyun-Kyo Oh),윤석호(Seok-Ho Yoon),김상욱(Sang-Wook Kim) 大韓電子工學會 2010 電子工學會論文誌-CI (Computer and Information) Vol.47 No.1

이미지 데이터가 증가함에 따라 효율적인 검색을 위해서 이미지 데이터를 구조화해야 할 필요성이 증가하고 있다. 이미지 데이터를 구조화하기 위한 대표적인 방법으로는 클러스터링이 있다. 그러나 기존 클러스터링 방법들은 클러스터링을 수행하기 전에 매개변수로서 클러스터의 개수를 사용자로부터 제공 받아야 되는 어려움이 있다. 본 논문에서는 클러스터의 개수를 사용자에게 제공 받지 않고 이미지 데이터를 클러스터링 하는 방안에 대해서 논의 한다. 제안하는 방안은 객체들 간의 상호 연관관계를 이용하여 매개변수 없이 데이터의 감추어진 구조나 패턴을 찾아내는 방법인 Cross-Association을 기반으로 한다. 이미지 데이터 클러스터링에 Cross-Association을 적용하기 위해서는 먼저 이미지 데이터를 그래프로 변환해야 한다. 그런 후에 생성된 그래프를 Cross-Association에 적용시키고 그 결과를 클러스터링 관점에서 해석한다. 본 논문에서는 또한 Cross-Association을 기반으로 계층적 클러스터링 하는 방법과 아웃라이어 검출 방법을 제안한다. 실험을 통해서 제안하는 방법의 우수성을 규명하고 이미지 데이터를 클러스터링 하는데 적절한 k-최근접 이웃검색에서의 k값과 더 나은 그래프 생성 방법이 무엇인지를 제시한다. As the volume of image data increases dramatically, its good organization of image data is crucial for efficient image retrieval. Clustering is a typical way of organizing image data. However, traditional clustering methods have a difficulty of requiring a user to provide the number of clusters as a parameter before clustering. In this paper, we discuss an approach for clustering image data that does not require the parameter. Basically, the proposed approach is based on Cross-Association that finds a structure or patterns hidden in data using the relationship between individual objects. In order to apply Cross-Association to clustering of image data, we convert the image data into a graph first. Then, we perform Cross-Association on the graph thus obtained and interpret the results in the clustering perspective. We also propose the method of hierarchical clustering and the method of outlier detection based on Cross-Association. By performing a series of experiments, we verify the effectiveness of the proposed approach. Finally, we discuss the finding of a good value of k used in k-nearest neighbor search and also compare the clustering results with symmetric and asymmetric ways used in building a graph.

호흡/맥박 생체신호 측정을 위한 센서 적용 실험

오현교(Hyunkyo Oh),조승호(Seungho Cho),백승민(Seungmin Baek),김형태(Heongtae Kim),문봉희(Bonghee Moon) 한국정보과학회 2014 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2014 No.6

비침습적 센서 시스템에서 전처리 연산

오현교 ( Hyun-kyo Oh ),금효섭 ( Hyouseob Keum ),조승호 ( Seung-ho Cho ),김형태 ( Heong-tae Kim ),문봉희 ( Bong-hee Moon ) 한국정보처리학회 2013 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.20 No.1

본 연구는 사용자가 센서를 의식하지 않고 편안하게 일상생활을 영위할 수 있는 비침습적 방식의 센서를 활용하여 향후 침대 위에 있는 사람의 움직임을 정량적으로 측정하고자 한다. 이러한 목적으로 필름 형태의 압전센서를 사용하는 센서 시스템을 구축하였으며, 본 논문에서는 구축된 시스템에서 필요한 전처리 과정을 제시한다. 본 연구에서 사용된 압전센서는 침대 매트리스 아래에 설치하였다. 사람의 움직임에 의한 압전센서의 출력 신호를 증폭하고 샘플링하여 PC로 전송하는 컨트롤러, 컨트롤러로부터 센서 데이터를 수신하고, 사용자에게 센서 데이터를 시각적으로 제시하는 모니터링 프로그램을 개발하였다. 본 연구에서는 컨트롤러에서의 노이즈 제거, 증폭, 샘플링 등의 전처리, 모니터링 프로그램에 의해 수집된 센서 데이터에 대한 이동 평균 필터, 불필요한 움직임이 없는 구간을 제거 후 움직임이 있는 구간 추출 등의 전처리 과정을 제시한다. 이러한 전처리 연산은 향후 침대 위 인체의 움직임을 정량적으로 측정하고, 행동유형을 식별하는데 기여하게 될 것이다.

매개변수를 필요로 하지 않는 이미지 클러스터링 방법

오현교(Hyun-Kyo Oh),윤석호(Seok-Ho Yoon),김상욱(Sang-Wook Kim) 한국멀티미디어학회 2009 한국멀티미디어학회 학술발표논문집 Vol.2009 No.2

이미지 데이터가 증가함에 따라 효율적인 검색을 위해서 이미지 데이터를 구조화해야할 필요성이 증가하고 있다. 이미지 데이터를 구조화하기 위한 대표적인 방법으로는 클러스터링이 있다. 그러나 기존의 방법들은 클러스터링을 수행하기 전에 매개변수로서 클러스터의 개수를 사용자로부터 제공 받아야 하는 어려움이 있다. 따라서 본 논문에서는 클러스터의 개수를 사용자에게 제공 받지 않고 이미지 데이터를 클러스터링 하는 방안에 대해서 논의한다. 제안하는 방안은 객체들 간의 상호 연관관계를 이용하여 매개변수 없이 데이터의 감추어진 구조나 패턴을 찾아내는 방법인 Cross-Association을 기반으로 한다. 이미지 데이터 클러스터링에 Cross-Association을 적용하기 위해서는 먼저 이미지 데이터를 그래프로 변환해야 하는데, 이때 유사도 기반의 k-최근접 이웃검색과 비대칭적 방법 또는 대칭적인 방법을 이용하여 그래프를 생성한다. 그런 후에 생성된 그래프를 Cross-Association에 적용시키고 그 결과를 클러스터링 관점에서 해석한다. 실험을 통하여 이미지 데이터를 클러스터링 하는데 적절한 k-최근접 이웃검색에서의 k값과 적합한 그래프 생성 방법이 무엇인지를 제시한다.

농촌지역 시군 관리 저수의 실태조사 및 관리시스템 개발

오현교 ( Oh Hyun Kyo ),박진선 ( Park Jin Seon ),김두환 ( Kim Doo Hwan ),윤성수 ( Yoon Seong Soo ) 한국농공학회 2007 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2007 No.-

The agricultural ewservoir in rual area is now managed by KRC. The rural reservoirs managed by rural area are which whose preforments were reduced and been changed mangagment from KRC. To rural area deering the reriod of industrialization and urbanization. The reservoirs managed by rural area take 60% of 18000reservoirs in whole by most of that was unused because of the difficulty even some have lost there performents. In this study, investigate the actual conditions of reservoirs which being scattered in rural area, and then analyze and examine the safety and functionality of reservoirs and systematize the one, develop the then administrations system.

인삼재배시설의 웹기반 구조해석 프로그램 개발

오현교 ( Oh Hynn-kyo ),윤성수 ( Yoon Seong-soo ) 한국농공학회 2006 한국농공학회 학술대회초록집 Vol.2006 No.-

The objective of this study is to developing web-based structural analysis program for Ginseng field facilities. In order to, study on proceeding of structural analysis and implementation of web model.

평점 분리 기법을 이용한 e마켓플레이스의 판매자 평판 계산 방안

오현교(Hyun-Kyo Oh),노유한(Yoohan Noh),김상욱(Sang-Wook Kim),박선주(Sunju Park) 한국정보과학회 2015 정보과학회논문지 Vol.42 No.10

e-마켓플레이스는 구매자들이 보다 신뢰할 수 있는 판매자와 거래할 수 있도록 평판 시스템(Reputation system)을 구축하여 예비 소비자들에게 판매자의 평판을 제공한다. 판매자의 평판은 소비자의 평점을 기반으로 산출되는데 이 때 소비자의 평가 요소로는 판매자의 행동에 대한 평가와 상품에 대한 평가가 있다. 기존의 평판 계산 방안들은 구매자의 평점이 두 가지의 평가가 혼합된 점수라는 것을 인지 하지 못한 채로 판매자의 평판을 산출한다. 본 논문에서는 소비자 평점을 판매자 점수와 상품 점수로 분리한 후 오직 ‘판매자의 점수’만을 이용하는 평판 계산 방안을 제안한다. 제안하는 방안은 판매자의 점수만을 이용하여 판매자의 능력에 대한 평판만을 제공하는 방안으로 예비 소비자들이 빠른 배송과 친절한 서비스를 제공하는 판매자를 선택할 수 있도록 돕는다. 실험에서는 실제 e-마켓 플레이스의 현실성을 반영한 시뮬레이션 방안을 제안한다. 생성된 시뮬레이션 데이터를 기반으로 진행하는 실험을 통해 제안하는 방법의 우수성을 입증한다. Most e-marketplaces build a reputation system that provides potential buyers with reputation scores of sellers in order for buyers to identify the sellers that are more reliable and trustworthy. The reputation scores are computed based on the aggregation of buyers’ ratings. However, when these ratings are used to compute the reputation scores, the existing reputation systems do not make a distinction according to the following two criteria: the capability of the seller and the quality of an item. We claim that a reputation system needs to separate the two criteria in order to provide more precise information about the seller. In this paper, we propose a method to compute seller’s reputation by separating the rating into the seller’s score and the item’s score. The proposed method computes the reputation of the seller’s capability by using only the ‘seller’s score’ and helps potential buyers to find reliable sellers who provide fast delivery and better service. In experiments, we propose a simulation strategy that reflects the real life of an E-marketplace and verify the effectiveness of our method by using the generated simulation data.

압전 효과를 통한 침대 위에서의 행동 측정

오현교(Hyeonkyo Oh),조승호(Seungho Cho),김형태(Heongtae Kim),박성재(Seongjae Park),권태진(Taejin Kwon),문봉희(Bonghee Moon) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.2B