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공통 이웃 유사도를 활용한 소셜 네트워크 서비스 사용자 간 친밀도 측정 기법 및 실험
설광수(Kwangsoo Seol),김정동(Jeong-Dong Kim),백두권(Doo-Kwon Baik) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 : 정보통신 Vol.41 No.3
소셜 네트워크 서비스의 급성장으로 하루에도 수많은 데이터가 생성되고 있다. 사용자는 자신이 원하는 콘텐츠를 찾는 것에 어려움을 느끼고 있으며 이에 따라 사용자에게 맞춤형 서비스를 제공하는 개인화 서비스가 주목받고 있다. 소셜 네트워크 서비스에서 사용자 간 친밀도는 개인화 서비스의 기반 기술 중 하나로써 활용 될 수 있다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 공통 이웃 유사도를 활용한 인접한 사용자 간 친밀도 측정 기법을 제안한다. 제안한 기법은 친밀도 측정 시 사용자 간의 링크 관계를 이용하기 때문에 모든 사용자에게 적용할 수 있고 공개된 데이터를 이용하여 데이터 수집이 용이하다는 장점을 가진다. 친밀도 측정 기법에 대한 실험 평가로서, 트위터의 인맥 간 친밀도를 측정하고 실제 소셜네트워크 서비스에서 사용자 간 친밀도 분포를 분석하였다. Recently, through social network services, a large volume of information has been generated by real-time human network or human relationships. So, it is becoming more difficult for users to identify content users are interested in. In order to solve this problem, information about intimacy between users can be used when providing personalized services. In this paper, we propose a user intimacy measurement that utilizes the friendship similarities between users in social networking services. The user friendship information is open data and as a result, it is possible for anyone to obtain this data. Additionally, because all users have their friendship information, we can obtain user intimacy from for all users in a social network. In our experiment, we measured user intimacy in twitter and analysis measured data.
자가-적응 소프트웨어에서 사전 문제인지를 위한 하이브리드 모델 기반 적응 시점 판단 기법
김혜연,설광수,백두권,Kim, Hyeyun,Seol, Kwangsoo,Baik, Doo-Kwon 한국시뮬레이션학회 2016 한국시뮬레이션학회 논문지 Vol.25 No.3
자가-적응 소프트웨어는 스스로 문제를 인지하여 인지한 문제에 대하여 소프트웨어 사이클이 멈추지 않고 해당 요구사항에 맞게 적응하는 소프트웨어이다. 본 논문에서는 임계점이 존재하는 시스템에서 발생하는 불필요한 적응 수행을 감소시키기 위하여 선행적 방식으로 임계점 이후의 상황을 예측함으로써 문제가 되는 이벤트를 사전에 처리하고자 한다. 실측치는 대부분 선형과 비선형이 모두 나타나기 때문에 하이브리드 모델을 사용하여 임계점 이후를 예측하며, 예측 기법의 사용 여부는 예측의 정확도를 기반으로 하는 적응 시점 판단 지표를 기준으로 한다. 본 논문의 기여점으로는 하이브리드 모델을 MAPE-K에 적용하여 임계점 이후 상황을 예측함으로써 실제 변화에 대한 불확실성을 감소시켰다는 점과 적응 시점 판단 지표를 기반으로 적응 시점을 판단함으로써 불필요한 적응 수행을 줄였다는 데에 있다. Self-adaptive software is software that adapts by itself to system requirements about the recognized problems without stopping the software cycle. In order to reduce the unnecessary adaptation in the system having the critical points, we propose proactive approach which can predict the future operation after a critical point. In this paper, we predict the future operation after a critical point using a hybrid model to deal with the characteristics of the observed data with the linear and non-linear pattern. The operation of the prediction method is determined on a timing decision indicator based on the prediction accuracy. The two main points of contributions of this paper are to reduce uncertainty about the future operation by predicting the situation after a critical point using hybrid model and to reduce unnecessary adaptation implementation by deciding a timing based on a timing decision indicator.