Evaluation of Classification Algorithm Performance of Sentiment Analysis Using Entropy Score

박만희,Park, Man-Hee The Korea Institute of Information and Commucation 2018 한국정보통신학회논문지 Vol.22 No.9

다양한 온라인 고객 평가 및 소셜 미디어 정보는 고객의 의사결정에 영향을 미치기 때문에 기업에게 매우 중요한 정보 출처라고 할 수 있다. 설문 조사를 통해 고객의 다양한 요구와 불만 사항을 파악하는 데는 많은 비용과 시간적인 제약이 발생하고 있다. 온라인 쇼핑몰의 고객 후기 데이터는 제품에 대한 고객들의 감성을 분석할 수 있는 이상적인 자료를 제공하고 있다. 본 연구에서는 삼성과 애플 스마폰에 대한 감성분석을 위해 아마존 쇼핑몰로부터 고객 리뷰 데이터를 수집하였다. 선행 연구에서 대표적인 감성분석 기법으로 사용된 5가지 분류 알고리즘을 적용하였다. 5가지 분류알고리즘은 support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree, maximum entropy 등이다. 본 연구에서는 분류 알고리즘의 수행도를 종합적으로 평가할 수 있는 entropy score를 제안하였다. Entropy score를 이용하여 5가지 알고리즘을 평가한 결과에 따르면 support vector machines 알고리즘의 entropy score가 가장 높은 것으로 분석되었다. Online customer evaluations and social media information among a variety of information sources are critical for businesses as it influences the customer's decision making. There are limitations on the time and money that the survey will ask to identify a variety of customers' needs and complaints. The customer review data at online shopping malls provide the ideal data sources for analyzing customer sentiment about their products. In this study, we collected product reviews data on the smartphone of Samsung and Apple from Amazon. We applied five classification algorithms which are used as representative sentiment analysis techniques in previous studies. The five algorithms are based on support vector machines, bagging, random forest, classification or regression tree and maximum entropy. In this study, we proposed entropy score which can comprehensively evaluate the performance of classification algorithm. As a result of evaluating five algorithms using an entropy score, the SVMs algorithm's entropy score was ranked highest.

인천 1호선전철 역세권의 변화 및 개발에 관한 연구

박만희,안경수,Park. Man-Hee,Ahn. Kyung-Su 한국방재학회 2009 한국방재학회논문집 Vol.9 No.3

인천광역시는 1999년 10월 도시철도1호선 개통에 따른 역세권 개발은 대규모 도시계획사업이지만 역주변의 토지이용을 특성화 하지 못하여서 교통 혼잡 발생과 이용자의 불편을 초례하고 도시문제가 개선되기 못하고 심화되고 있다. 따라서 본 연구는 인천 1호선 전철의 역세권 주변 인구 및 토지이용현황 등을 분석하여 도시전체에 대한 합리적인 기능의 배분과 적정한 개발수준을 결정하기 위해 각 역세권의 기능과 목적을 고려하였다. 각각의 역세권 유형별 특성변화를 분석하여 향후 건설될 역세권에 대한 건설로 발생하게 될 파급효과와 교통 및 토지이용의 변화를 고려한 통합적이고 특성화된 역세권 개발 방향을 제시하고자 한다. The 1st Incheon Rapid Transit Line opened in October, 1999. However, the current development plans for areas near stations do not involve plans for the both urban planning and transportation together. As the focus on only the aspect of installing a new transportation mode, the developments even make the problems such as reckless development and traffic congestion gets worse. It is required to analyse status of the current land uses and land use plans in the future and consider distribution of functions of the areas near stations and aims of development plans so as to harmonize the functions of each region in view of making balance in the whole city. The aims of developments of areas near stations has to focus on the study follows steps to find and suggest aims and strategies for the revitalization plan for areas near stations with considering the both transportation and land uses together. The plans for the areas near stations of the Incheon 1st Rapid Transit Line are analysed and then the features and rational strategies are derived. The impact is analysed as applying the development strategies derived from the step into the areas near the stations of Incheon 1st Rapid Transit line.

DEA Window 분석에서 최적의 윈도우 길이 결정방법

박만희(Park Man Hee) 글로벌경영학회 2019 글로벌경영학회지 Vol.16 No.3

본 연구에서는 시계열데이터에 대한 효율성 분석방법으로 이용되는 DEA(Data Envelopment Analysis) Window 분석에서 최적 윈도우 길이를 결정할 수 있는 방법을 제시하였다. 최적 윈도우의 길이를 결정하기 위해서 효율성 값들에 대한 변별력 평가기준으로 Shannon의 엔트로피 기반중요도 지수를 이용하였으며, 실증분석을 통해 제안된 방법의 유용성을 입증하였다. 본 연구에서 제안된 최적 윈도우 길이 결정방법의 실증분석을 위하여 3개 예제가 적용되었다. 적용결과에 따르면 제안된 방법이 기존 방법보다 적용 가능성이 높은 것으로 분석되었다. Kruskal-Wallis 순위합 검정에 따르면 윈도우 길이에 따른 DMU들 간의 효율성 순위에는 차이가 없는 것으로 분석되었다. 따라서 최적 윈도우 길이 결정 알고리즘을 DEA Window분석에 이용할수 있다. 기존 연구에서는 명확한 변별력 평가기준 없이 비교대상 DMU의 수가 가장 많은 경우가 효율성값들에 대한 변별력이 높을 것이라는 가정을 하고 있다. 본 연구에서는 이런 문제를 해결하기 위해 엔트로피 기반 변별력 평가기준을 적용한 최적 윈도우의 길이를 결정할 수 있는 방법을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 최적 윈도우 길이 결정방법을 적용한 결과에 따르면 전체 비교횟수가 가장 많은 경우보다 1회 비교횟수가 가장 많은 경우의 윈도우 길이가 최적 윈도우 길이라는 것이 입증되었다. This paper presents a method for determining the optimal window length in DEA window analysis which is used as an efficiency analysis method of time series data. To determine the optimal window length, an algorithm was presented to determine the optimal window length using Shannon’s Entropy-based importance weights as a criterion for discriminating against efficiency values, and empirical analysis proved the usefulness of the proposed method. In this paper, three examples are applied for the empirical analysis of the optimal window length determination method proposed in this study. According to the application results, the proposed method is more applicable than the existing methods. As a result of Kruskal-Wallis rank sum test, it is analyzed that there is no difference in efficiency ranking between DMU(Decision Making Units) according to window length, and the optimal window length selection algorithm can be used for DEA window analysis. In the previous study, it is assumed that the largest number of DMU in the comparison will have a high discriminative power on the efficiency values without a clear discriminant evaluation criterion. In this paper, we propose a method to determine optimal window length using Entropy based discriminant evaluation criterion to solve this problem. According to the result of applying the optimal window length determination method proposed in this study, it is proved that the window length in the case of the largest number of comparison times at one time is the optimal window length.

유창성 일반화 프로그램을 위한 웹기반 유창성 평가시스템 개발

박만희(Man Hee Park) 한국언어치료학회 2012 言語治療硏究 Vol.21 No.3

웹기반 효율성 분석시스템 개발

박만희(Park, Man Hee) 글로벌경영학회 2021 글로벌경영학회지 Vol.18 No.2

DEA(Data Envelopment Analysis, 자료포락분석)는 생산함수에 대한 가정 없이 다양한 조직의 효율성을 분석할 수 있는 비모수적 분석기법이다. DEA가 가진 장점으로 인해 지난 40년 동안 효율성 분석 기법으로 꾸준히 활용되고 있으며, 다양한 DEA 분석 소프트웨어가 개발되어 이용되고 있다. 무료 DEA 소프트웨어의 경우 분석모형이 부족하고 R 패키지의 경우 프로그램밍 기법을 학습해야 하는 단점이 존재한다. 따라서 다양한 DEA 분석모형과 효율성 및 생산성 변화 추이분석을 지원하면서 별도의 설치와 환경설정이 필요 없는 웹기반 효율성 분석시스템을 연구자들에게 제공하면 많은 도움이 될 것으로 판단된다. 본 연구에서는 다수 개의 투입 요소를 이용하여 다수 개의 산출물을 생산하는 조직의 효율성 분석을 지원할 수 있는 웹기반 효율성 분석시스템인 WebDEA를 개발하였다. 본 연구를 통해 개발된 WebDEA 시스템의 주요 특징과 기능을 요약하면 다음과 같다. 첫째, 효율성 점수에 있어서 유일한 순위를 제공할 수 있는 Super Efficiency 모형, Cross Efficiency 모형, Bootstrap DEA 모형을 지원하고, 음수 값을 가지는 데이터의 효율성 분석을 위해 SORM(Semi-Oriented Radial Measure) 모형을 지원한다. 둘째, 시간의 변화에 따른 효율성과 생산성 분석 기능을 제공하고 변화추세를 파악하기 위해서 DEA Window 분석과 Malmquist 생산성분석 기능을 제공한다. 셋째, 데이터 입력과 분석결과 관리 편의를 위해 엑셀 인터페이스 기능을 제공하고 분석결과에 대해서 line, bar, scatter, radar chart 기능과 그래프 저장 기능을 제공한다. 넷째, 사용자 인터페이스와 사용자 경험 향상을 위해 도움말 기능과 반응형 메시지 처리기능을 제공한다. 마지막으로 웹기반 애플리케이션을 제공함으로써 별도의 설치나 환경설정 없이 시스템 이용이 가능하다. DEA 분야에 관심이 있는 연구자들이 본 연구를 통해 개발된 WebDEA를 활용하여 효율성 및 생산성 분석 관련 연구가 활성화되고 양질의 연구성과가 창출되기를 기대한다. DEA (Data Envelopment Analysis) is a non-parametric analysis method that can analyze the efficiency of various organizations without assumptions about the production function. Due to the advantages of DEA, it has been continuously used as an efficiency analysis technique for the past 40 years, and various DEA analysis software has been developed and used. In the case of free DEA software, the analysis model is insufficient, and in the case of the R package, there are disadvantages of learning programming techniques. Therefore, it would be very helpful to provide researchers with a web-based efficiency analysis system that does not require separate installation and configuration while supporting various DEA analysis models and analysis of changes in efficiency and productivity. In this work, we develop WebDEA, a web-based efficiency analysis system that can support the efficiency analysis of organizations that produce multiple outputs using multiple input elements. The main features and functions of the WebDEA system developed through this study are summarized as follows. First, it supports the Super Efficiency model, the Cross Efficiency model, and the Bootstrap DEA model that can provide a unique ranking in the efficiency score, and the SORM (Semi-Oriented Radial Measure) model for the efficiency analysis of data with negative values. Second, DEA Window analysis and Malmquist productivity analysis functions are provided to provide efficiency and productivity analysis functions over time changes and to identify changes. Third, it provides an Excel interface function for data input and analysis result management convenience, and provides line, bar, scatter, radar chart functions and graph storage functions for analysis results. Fourth, it provides a help function and a responsive message processing function to improve the user interface and user experience. Finally, by providing web-based applications, the system can be used without installation or configuration. It is hoped that researchers interested in the field of DEA will use WebDEA developed through this study to facilitate research related to efficiency and productivity analysis and create high-quality research results.

DEA 효율성 및 Malmquist 생산성 분석시스템 개발

박만희 ( Man Hee Park ) 韓國生産性學會 2008 生産性論集 Vol.22 No.2

토픽 모델링을 이용한 고객 상품평 분석

박만희(Park, Man Hee) 글로벌경영학회 2021 글로벌경영학회지 Vol.18 No.4

본 연구에서는 고객들이 제품 구매 후기로 작성한 상품평 데이터를 바탕으로 토픽 모델링 기법중 하나인 LDA 기법을 적용하여 상품평을 분석하였다. 상품평 분석을 위해 amazon.com으로부터 Galaxy S20 스마트폰에 대한 상품평 데이터를 수집하고 토픽 모델링 분석을 수행하였으며 도출된 연구결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 단어 빈도분석 결과에 따르면 Galaxy S20 스마트폰의 경우 배터리, 화면, 카메라, 가격, 속도, 지문인식 등의 기능에서 우수한 것으로 평가되었다. 둘째, 토픽 모델링 분석결과에 따르면 고객들이 만족하는 상위 5개 토픽은 지문인식, 합리적인 가격, 외장 메모리, 카메라 품질, 화면 성능인 것으로 분석되었다. 셋째, 토픽들간의 연관관계 분석결과에 따르면 고객들의 만족도에 영향을 미친 핵심 품질속성은 지문인식, 반응속도, 기기 성능으로 분석되었다. 또한 지문인식과 함께 배터리 수명을 동시에 언급한 상품평이 상대적으로 많이 존재하는 것으로 분석되었다. 본 연구에서 제시한 방법론을 적용하면 고객들의 만족도에 영향을 미치는 긍정적 품질요소와 부정적 품질요소를 분석할 수 있다. 따라서 제품 기획단계에서 토픽 분석결과를 활용하면 성공 가능성이 높은 제품을 기획할 수 있을 것이다. In this study, product reviews were analyzed by applying the LDA technique, one of the topic modeling techniques, based on product reviews written by customers. For product review analysis, product review data for the Galaxy S20 smartphone was collected from amazon.com and topic modeling analysis was performed. The results of the study are summarized as follows. First, according to the results of word frequency analysis, the Galaxy S20 smartphone was evaluated to be excellent in functions such as battery, screen, camera, price, speed, and fingerprint recognition. Second, according to the topic modeling analysis results, the top 5 topics that customers were satisfied with were fingerprint recognition, reasonable price, external memory, camera quality, and screen performance. Third, according to the association analysis results between topics, the key quality attributes that affected customer satisfaction were analyzed as fingerprint recognition, reaction speed, and device performance. In addition, it was analyzed that there are relatively many product reviews that mention fingerprint recognition and battery life at the same time. The application of the methodology presented in this study enables the analysis of positive and negative quality attributes that affect customer satisfaction. Therefore, using the topic analysis results in the product planning stage, it will be possible to plan a product with a high probability of success.

글로벌 냉매규제 변화에 대한 새로운 인식의 필요성

박만희(Man Hee Park) 대한기계학회 2023 대한기계학회 춘추학술대회 Vol.2023 No.11

구조적 토픽모델을 이용한 AI분야 국가연구개발 동향 분석

박만희(Man-Hee Park) 한국콘텐츠학회 2023 한국콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.12

Artificial intelligence is attracting attention as a key growth engine and innovation-leading technology in the era of the Fourth Industrial Revolution. The Korean government has recognized the importance of AI technology and has been investing strategically through national research and development projects. In this study, based on research and development program information supported in the AI field through national R&D projects from 2016 to 2021, the overall research topic was derived using a structural topic model and research trends in the AI field were identified. According to the analysis results, it was found that about 20 research topics were formed and analyzed to form 4 communities. The results of a regression analysis conducted to analyze research trends by year showed that data classification algorithms, user recognition and video content search, and machine learning-based analysis and prediction services were analyzed as cold topics with a decreasing trend in research proportion. On the other hand, deep learning models and lightweighting, SW platform technology, intelligent medical services, multimodal deep learning, and talent training were analyzed as hot topics with increasing research weight.

인지평가 및 훈련을 위한 단어훈련평가시스템 개발

박만희(Man Hee Park) 한국언어치료학회 2014 言語治療硏究 Vol.23 No.1