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사회네트워크분석과 텍스트마이닝을 이용한 배구 경기력 분석
강병욱,허만규,최승배,Kang, Byounguk,Huh, Mankyu,Choi, Seungbae 한국데이터정보과학회 2015 한국데이터정보과학회지 Vol.26 No.3
The purpose of this study is to provide basic information to develop a game strategy plan of a team in a future by identifying the patterns of attack and pass of national men's professional volleyball teams and extracting core key words related with volleyball game performance to evaluate game performance using 'social network analysis' and 'text mining'. As for the analysis result of 'social network analysis' with the whole data, group '0' (6 players) and group '1' (11 players) were partitioned. A point of view the degree centrality and betweenness centrality in 'social network analysis' results, we can know that the group '1' more active game performance than the group '0'. The significant result for two group (win and loss) obtained by 'text mining' according to two groups ('0' and '1') obtained by 'social network analysis' showed significant difference (p-value: 0.001). As for clustering of each network, group '0' had the tendency to score points through set player D and E. In group '1', the player K had the tendency to fail if he attack through 'dig'; players C and D have a good performance through 'set' play. 본 연구의 목적은 '사회네트워크분석'과 '텍스트마이닝'을 이용하여 국내 남자프로배구 구단의 공격, 패스 패턴을 찾아내고, 배구경기력과 관련된 핵심 키워드 추출하여 경기력을 평가하여 향후 구단의 경기 전력을 수립하는데 기초자료로 활용하는데 있다. 본 연구에서는 '사회네트워크분석'을 통해 도출된 그룹변수들을 '텍스트마이닝' 기법의 결과인 경기의 '승패'에 차이를 검정하기 위해 '0' 그룹 (6명)과 '1' 그룹 (11명)으로 재구성하였다. 연구의 결과로서 '사회네트워크분석'의 연결중심성과 중개중심성의 순위로 판단하면, '0' 그룹 보다 '1' 그룹이 우수한 경기력을 보였다. '사회네트워크분석'에 의해서 재구성된 '0' 그룹과 '1' 그룹에 따라서 '텍스트마이닝'에 의해서 생성된 '승패' 그룹에 대한 유의성 검정 결과 유의한 차이가 있는 것으로 나타났다 (p값: 0.001). '그룹별' 클러스터링 결과, '0' 그룹의 경우 'D' 선수와 'E' 선수가 '세트' 플레이를 통하여 정확하게 득점한다고 할 수 있다. '1' 그룹의 경우 'K' 선수가 '디그'에 의해서 '공격'을 하는 경우 실패하는 경우가 많고, 'C' 선수와 'P' 선수는 '세트' 정확한 플레이를 한 것으로 나타났다.
김진철(Chinchul-Kim),최병욱(Byounguk-Choi),장청현(Chunhyun-Chang),김기천(Keechoen-Kim),한선영(Sunyoung-Han) 한국정보과학회 2003 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.30 No.5
본 논문에서는 NGN(Next Generation Network)을 고려하여 IPv6와 차별화된 호 처리 기법을 지원하는 SIP(Session Initiation Protocol) 프로토콜을 설계하고 구현하였다. NGN에서 다양한 응용 서비스들은 SIP를 통하여 호를 설정한다. 따라서, 소프트스위치(Softswitch) 및 SIP 서버는 호를 처리 할 때 팩스(Fax), 망 관리(Network Management), 홈 네트워킹(Home Networking)과 같이 호 설정 시간에 아주 민감한 서비스에 우선순위를 부여할 수 있어야 한다. 또한, ALL-IP를 고려하여 IPv6를 지원하여야 한다. 이러한 문제들을 해결하기 위해, 본 논문에서는 차별화된 호 처리 기법을 제안하였다. 차별화된 호 처리 기법은 우선순위에 따라 세 단계의 서비스품질을 사용하여, 호 처리에 대한 차별화 정책을 지원한다. 또한, 본 논문에서 정의된 서비스품질은 IPv6 헤더의 Flow Label 필드를 통하여 값을 설정한다. 성능분석 결과, SIP 서버 내에서 호가 처리 될 때 높은 우선순위를 가지는 호에 대한 처리율이 현저히 빠르게 나타났다. 이러한 결과는 NGN에서 호 설정 시간에 민감한 응용 서비스에 적용 할 경우, 호 설정 시간을 줄임으로서 응용 서비스의 성능을 향상 시킬 수 있음을 증명한다. In this paper, we implemented SIP protocol that supports IPv6 and differentiated call processing scheme for NGN(Next Regeneration Network). In NGN, SIP processes call signaling among various application services. A softswitch and SIP server must give priority to sensitive services such as Fax, network management and home networking that require a fast call setup time. Also, the support of IPv6 is needed under consideration of All-IP. We proposed differentiated call processing scheme. The differentiated call processing scheme supports differentiated call processing as priority of service class on call processing in SIP server. We defined three service classes and use the Flow Label field of the IPv6 header for setting service class. Through the performance analysis, we proved that it improves throughput for call message with the high priority. The result of performance analysis demonstrates that differentiated call processing scheme gives better performance for the service requiring a fast session establishment in NGN.
An Intensity Controlled Review Dataset Construction for Automatic Review Generation
Nagyeong Kim,Hyejin Jo,Jueon Lee,Jaeho Choi,Byounguk Nam,Yuchul Jung 한국정보기술학회 2022 한국정보기술학회논문지 Vol.20 No.2
Most users refer to existing online reviews to see if other users were previously satisfied or not about the products (or foods) they want to buy. Meanwhile, some users do not want to write fruitful, realistic reviews because it is annoying and bothering. To minimize users’ writing costs, we are interested in implementing an automatic review generator to create a complete review with only scores and a few seed keywords by enabling intensity control tailored to the user’s needs. To this end, we propose an intensity controlled review data construction method for online review. Moreover, we employ GPT-2 and BART models popular for text generation tasks for the review generation experiments. Our automatic and manual evaluations for randomly sampled generation results prove the quality of our constructed dataset.