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진효진(Hyojin Chin),백금희(Gumhee Baek),최정회(Jeonghoi Choi),차지영(Chiyoung Cha),차미영(Meeyoung Cha) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
챗봇의 사용은 일상 대화 목적을 넘어, 심리 상담으로 확장하고 있다. 이 연구는 국ㆍ영문 챗봇-사람 대화 데이터에서 무작위로 추출한 ‘우울’ 관련 담화를 정성분석 기법을 통해 8 가지 테마로 분류하여 각 언어별 챗봇 데이터에서의 우울 관련 대화 테마의 발화 빈도를 비교하였다. 언어에 따른 테마별 빈도수를 비교해 영문과 국문 챗봇 사용자 사이의 우울 담론의 차이점을 파악하고, 트위터 상 우울 대화의 특징과도 비교하였다. 이를 통해 사용자의 우울감 탐지 및 적절한 심리지원 정보를 제공하는 챗봇 서비스 디자인을 위한 시사점을 제시한다.
포털 뉴스 댓글의 내용이 자동차 시장의 신제품 수용에 미치는 영향에 관한 연구
진효진(Hyojin Chin),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2017 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.2017 No.06
본 연구는 온라인 댓글이 소비자 구매의사결정에 활용되고 있음에 근거하여, 제품 관련 기사의 댓글 내용이, 특히 고관여 제품인 자동차의 신제품 시장 수용에 영향을 미치는지 살펴 보고자 하였다. 이를 위해 16년 4월부터 10월 동안, 다음, 네이버 뉴스의 쏘나타, 말리부, SM6가 언급된 기사의 댓글을 수집하고, 자연어 처리기법으로 분석하여, 제품에 대해 언급된 내용들과 신제품 자동차 수용과의 연관성을 살펴보았다. 연구 결과 제품 뉴스에 대한 소비자 댓글 내용 중 자동차 제품의 본질적 속성에 대한 언급이 많을수록, 신제품의 시장 수용에 긍정적인 영향이 있음을 확인할 수 있었다.
진효진 ( Hyojin Chin ),백금희 ( Gum-hee Baek ),차지영 ( Chiyoung Cha ),최정회 ( Jeonghoi Choi ),임현승 ( Hyunseung Im ),차미영 ( Meeyoung Cha ) 한국정보처리학회 2021 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.28 No.2
챗봇의 사용 용도는 일상 대화와 소비자 응대를 넘어서 심리 상담 용도로 확장하고 있다. 이 연구에서는 챗봇-사람 채팅에서 무작위로 추출한 ‘우울’과 관련된 대화 데이터를 텍스트마이닝 기법으로 분석하여 채팅에서의 우울 관련 담론 주제를 파악하였다. 더불어 정성 분석을 통해 사용자들이 챗봇에 털어놓고 있는 ‘우울’ 의 종류를 범주화하고 분류하여, 트위터의 ‘우울’ 데이터와의 차이점을 비교하였다. 이를 통해 챗봇 데이터의 ‘우울’ 대화만의 특징을 파악하고, 우울 증상 탐지와 그에 따른 적절한 심리지원 정보를 제공하는 서비스 디자인의 착안점을 제시한다.
중장년층 일자리 요구사항 분석 및 인력 고용 매칭 시스템 개발
김성찬(Seongchan Kim),장진철(Jincheul Jang),김성중(Seong Jung Kim),진효진(Hyojin Chin),이문용(Mun Yong Yi) 한국지능정보시스템학회 2016 지능정보연구 Vol.22 No.4
With the rapid acceleration of low-birth rate and population aging, the employment of the neglected groups of people including the middle aged class is a crucial issue in South Korea. In particular, in the 2010s, the number of the middle aged who want to find a new job after retirement age is significantly increasing with the arrival of the retirement time of the baby boom generation (born 1955-1963). Despite the importance of matching jobs to this emerging middle aged class, private job portals as well as the Korean government do not provide any online job service tailored for them. A gigantic amount of job information is available online; however, the current recruiting systems do not meet the demand of the middle aged class as their primary targets are young workers. We are in dire need of a specially designed recruiting system for the middle aged. Meanwhile, when users are searching the desired occupations on the Worknet website, provided by the Korean Ministry of Employment and Labor, users are experiencing discomfort to search for similar jobs because Worknet is providing filtered search results on the basis of exact matches of a preferred job code. Besides, according to our Worknet data analysis, only about 24% of job seekers had landed on a job position consistent with their initial preferred job code while the rest had landed on a position different from their initial preference. To improve the situation, particularly for the middle aged class, we investigate a soft job matching technique by performing the following: 1) we review a user behavior logs of Worknet, which is a public job recruiting system set up by the Korean government and point out key system design implications for the middle aged. Specifically, we analyze the job postings that include preferential tags for the middle aged in order to disclose what types of jobs are in favor of the middle aged; 2) we develope a new occupation classification scheme for the middle aged, Korea Occupation Classification for the Middle-aged (KOCM), based on the similarity between jobs by reorganizing and modifying a general occupation classification scheme. When viewed from the perspective of job placement, an occupation classification scheme is a way to connect the enterprises and job seekers and a basic mechanism for job placement. The key features of KOCM include establishing the Simple Labor category, which is the most requested category by enterprises; and 3) we design MOMA (Middle-aged Occupation Matching Algorithm), which is a hybrid job matching algorithm comprising constraint-based reasoning and case-based reasoning. MOMA incorporates KOCM to expand query to search similar jobs in the database. MOMA utilizes cosine similarity between user requirement and job posting to rank a set of postings in terms of preferred job code, salary, distance, and job type. The developed system using MOMA demonstrates about 20 times of improvement over the hard matching performance. In implementing the algorithm for a web-based application of recruiting system for the middle aged, we also considered the usability issue of making the system easier to use, which is especially important for this particular class of users. That is, we wanted to improve the usability of the system during the job search process for the middle aged users by asking to enter only a few simple and core pieces of information such as preferred job (job code), salary, and (allowable) distance to the working place, enabling the middle aged to find a job suitable to their needs efficiently. The Web site implemented with MOMA should be able to contribute to improving job search of the middle aged class. We also expect the overall approach to be applicable to other groups of people for the improvement of job matching results.