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최은선 ( Eun-seon Choi ),크언삭소니따 ( Saksonita Khoeurn ),박유희 ( Yoo-hee Park ),조완섭 ( Wan-sup Cho ) 사단법인 한국빅데이터서비스학회 2023 빅데이터서비스학회 논문집 Vol.1 No.1
일자리 추천 시스템은 구직자와 구인자의 정보를 바탕으로 가장 적합한 매칭을 구직자 (혹은 구인자)에게 자동으로 추천하는 시스템으로 최근에는 인공지능 기술을 사용하여 추천의 만족도를 높이고 있다. 본 연구에서는 대표적인 공공 취업 알선 포털인 워크넷에서 제공한 기존 추천 서비스 결과에 대한 데이터를 다각도로 분석함으로서, 추후 개인화를 통한 개선방안 제시를 위한 초기연구로 활용함에 목적을 둔다. The job recommendation system is a system that automatically recommends the most suitable match to job seekers (or job seekers) based on the information of job seekers and companies. Recently, various artificial intelligence technologies based on big data are used to increase the satisfaction of recommendations. In this study, we multi-dimensionally analyze data on the results of the existing recommendation service provided by Worknet, a representative public job placement portal, and aim to use it as an initial study to suggest improvement plans through personalization in the future.
스마트팩토리 데이터를 활용한 클래스 불균형문제 해결 방법 비교
최은선(Eun-Seon Choi),Kong Vungsovanreach,조완섭(Wan-Sup Cho),김재성(Jae-Sung Kim),이경희(Kyung Hee Lee),손호선(Ho Sun Shon),최성곤(Seong Gon Choi) 한국통신학회 2021 한국통신학회 학술대회논문집 Vol.2021 No.6
스마트팩토리는 ICT 기술을 전체 생산 공정에 적용해 실시간으로 수집된 대량의 데이터를 분석 · 관리할 수 있는 지능형 생산공장으로 생산성과 효율성을 높일 수 있다는 점에서 제조업계의 큰 이슈로 떠오르고 있다. 이에 따라 다양한 제조 산업에서도 스마트공장에 대한 연구가 진행 중이다. 다만 제조 산업 별로 스마트팩토리의 전개 양상이 상당히 다르므로 각 기업이 속한 산업에 효과적인 도입 전략이 필요하다. 본 연구에서는 조립 가공산업에서 사용되는 기계의 데이터를 사용하여, 기계 데이터의 특성인 클래스 불균형 문제를 해결하기 위한 모델을 구축하고 모델 간 성능비교를 통해 후행연구로 진행될 스마트팩토리 플랫폼 구축의 기반을 다지고자 한다.
최은선(Eun-Seon Choi),Kong, Vungsovanreach,손호선(Ho Sun Shon),차은종(Eun-Jong Cha),조완섭(Wan-Sup Cho),김경아(Kyung-Ah Kim) 대한전기학회 2021 대한전기학회 학술대회 논문집 Vol.2021 No.10
치주질환은 초기의 동통과 자각증상이 없는 관계로 조기발견이 어려운 질병이다. 그러나 건강보험심사평가원의 통계에 의하면 외래 다 빈도 상병 통계환자 1위를 차지하고 있으며 다양한 연구에서 전신질환과의 연관성이 보고되고 있다. 최근 보건의료 빅데이터 개방 시스템의 구축으로 인해 치주질환에 대한 대규모 데이터에 대한 분석도 이루어지고 있다. 따라서 본 연구에서는 국민건강영양조사 6기 중 제 1차년도 자료를 사용하여 치주질환의 유무에 따른 요인을 분석하기 위해 특징선택 후 분류 모델을 통해 성능을 평가하였다. 이러한 결과는 향후 치주질환 뿐만 아니라 의료데이터 분석을 위한 기반 자료로 사용될 수 있을 것이다.
게임데이터를 이용한 승패예측 및 세분화된 변수 중요도 도출 기법
오민지 ( Min-ji Oh ),최은선 ( Eun-seon Choi ),( Som Akhamixay Oui ),조완섭 ( Wan-sup Cho ) (사)한국빅데이터학회 2020 한국빅데이터학회 학회지 Vol.5 No.2
정보통신기술의 발달과 더불어 게임 산업이 성장하면서 유저의 게임데이터는 다양한 플레이 및 옵션에 따라 초 단위로 기록되며 방대한 양의 게임데이터를 빅데이터 기반으로 분석할 수 있게 되었다. 비즈니스와 결합하여 다양한 분야에서 수익창출을 위한 새로운 가치를 발견하는 것에 빅데이터를 활용하고 있지만, 게임 산업에서의 빅데이터 활용은 미흡한 실정이다. 본 연구에서는 리그오브레전드의 게임데이터를 이용하여 라인 별 승패예측모형을 구축한 뒤 세분화 된 라인의 특성을 반영한 변수 중요도를 도출하여 일반 게임 유저가 승률을 올리기 위해 전적검색사이트를 이용하여 사전에 팀 구성원에 대한 정보를 제공받을 수 있도록 한다. With the development in the IT industry and the growth in the game industry, user’s game data is recorded in seconds according to various plays and options, and a vast amount of game data can be analyzed based on Bigdata. Combined with business, Bigdata is used to discover new values for profit creation in various fields, but it is utilized in the game industry in insufficient ways. In this study, considering the characteristics of the subdivided lines, we constructed a win-loss prediction model for each line using the game data of League of Legends, and derived the importance of variables. This study can contribute to planning of strategies for general game users to get information about team members in advance and increase the win rate by using the record search sites.