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소셜 네트워크에서 사용자의 관심 분야, 인적 관계 및 응답 품질을 고려한 분야별 전문가 추천 기법
송희섭(Heesub Song),유승훈(Seunghun Yoo),정재윤(Jaeyun Jeong),박재열(Jaeyeol Park),안지환(Jihwan Ahn),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.11
최근 인터넷과 스마트 폰의 발달로 사용자들 사이의 관계를 통해 다양한 정보를 생성하고 공유할 수 있는 소셜 미디어 서비스가 활발히 이용되고 있다. 특히 정보의 양이 방대해지고 신뢰할 수 없는 정보가 증가함에 따라 사용자에게 필요한 정보를 제공해 줄 수 있는 전문가 추천 기법에 대한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 고려한 전문가 추천 기법을 제안한다. 사용자의 관심 분야는 사용자가 소셜 네트워크상의 활동을 분석해 최신의 사용자의 관심 분야 지수를 판단한다. 사용자의 인적 관계는 소셜 네트워크상의 같은 관심분야의 사용자만을 추출하여 인적 관계를 구축하여 인적관계 지수를 판단한다. 사용자의 응답 품질은 사용자의 응답 속도와 응답 내용을 고려하여 응답 품질 지수를 판단한다. 마지막으로 사용자의 관심 분야, 인적 관계, 응답 품질을 합하여 사용자의 전문가 지수를 판단하고 사용자의 질의를 분석하여 질의와 전문가 그룹을 매칭하여 전문가를 추천한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다. Recently, with the rapid development of internet and smart phones, social network services that can create and share various information through relationships among users have been actively used. Especially as the amount of information becomes enormous and unreliable information increases, expert recommendation that can offer necessary information to users have been studied. In this paper, we propose an expert recommendation scheme considering users` interests, human relations, and response quality. The users` interests are evaluated by analyzing their past activities in social network. The human relations are evaluated by extracting the users who have the same interesting fields. The response quality is evaluated by considering the user’s response speed and response contents. The proposed scheme determines the user`s expert score by combining the users` interests, the human relations, and the response quality. Finally, we recommend proper experts by matching queries and expert groups. It is shown through various performance evaluations that the proposed scheme outperforms the existing schemes.
소셜 네트워크에서 연결 관계와 영향력을 고려한 사용자 간섭 신뢰도 판별
서인덕(Indeok Seo),송희섭(Heesub Song),정재윤(Jaeyun Jeong),박재열(Jaeyeol Park),김민영(Minyoung Kim),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.5
최근 소셜 네트워크에서 사용자간 의견 공유 및 표현을 통해 다양한 상호 작용이 활발하게 진행되고 있다. 이러한 과정에서 악의적인 사용자나 정보로 잘못된 정보가 퍼지고 자신의 의지와 상관없이 신뢰도가 감소하는 문제가 발생한다. 이러한 문제를 해결하기 우해 사용자의 직접 연결된 사용자를 통해 신뢰도를 판별하는 연구가 진행되었다. 본 논문에서는 사요자의 연결 관계와 영향력을 고려하여 향상된 사용자 간접 신뢰도 검출 기법을 제안한다. 제안하는 간접 신뢰도 검출 기법은 사용자의 상호 작용을 통해 사용자의 관심분야를 도출하고 사용자 연결 관계를 고려하여 기존의 네트워크를 재구축한다. 또한, 사용자의 영향력을 통해 사용자가 악의적인 사용자인지 판별하여 최종 간접신뢰도를 검출한다. 다양한 성능평가를 통해 제안하는 기법이 기존 기법에 비해 성능이 우수함을 보인다. Recently, various interactions have been actively conducted through sharing and expressing opinions among users in social networks. In this p recess, since malicious users and fault information spread misinformation, trust is reduced irrespective of their will. To solve this problem, studies have been conducted to determine the trust of a user through direct-connected users. In this paper, we propose a enhanced user indirect trust discrimination scheme considering the connection relation and influence of users. The proposed indirect trust computation scheme derives the user`s area of interest through user interaction and reconstructs the existing network considering the user connection relationship. The final indirect trust is also detected by determining whether the user is a malicious user through the influence of the user. Through various performance evaluations, we show that the proposed scheme achieves better performance than the existing method.
데이터 특성을 고려한 과학데이터 아카이브 시스템 설계를 위한 Data Curation Profile 분석
임종태(Jongtae Lim),서인덕(Indeok Seo),송희섭(Heesub Song),유승훈(Seunghun Yoo),정재윤(Jaeyun Jeong),조중권(Jungkwon Cho),Aniruddha Paul,고건식(Geonsik Ko),김병훈(Byounghoon Kim),박윤정(Yunjeong Park),송진우(Jinwoo Song),이서희(Seohe 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회 종합학술대회 논문집 Vol.2016 No.5
그래프 스트림에서 슬라이딩 윈도우 기반의 점진적 빈발 패턴 검출 기법
정재윤(Jaeyun Jeong),서인덕(Indeok Seo),송희섭(Heesub Song),박재열(Jaeyeol Park),김민영(Minyeong Kim),최도진(Dojin Choi),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2018 한국콘텐츠학회논문지 Vol.18 No.2
최근 네트워크 기술 발전과 함께 IoT 및 소셜 네트워크 서비스의 활성화로 인해 많은 그래프 스트림 데이터가 생성되고 있다. 이와 같은 그래프 스트림에서 객체들 사이의 관계가 동적으로 변화함에 따라 그래프의 변화를 탐지하거나 분석하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 본 논문에서는 그래프 스트림에서 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출한 빈발 패턴에 대한 정보를 이용해 빈발 패턴을 점진적으로 검출하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 이전 슬라이딩 윈도우에서 검출된 패턴이 앞으로 몇 슬라이딩 윈도우동안 빈발할지 또는 빈발하지 않을지를 계산하여 빈발 패턴 관리 테이블에 저장한다. 그리고 이 값을 통해 다음 슬라이딩 윈도우에서는 필요한 계산만 수행함으로써 전체 연산량을 감소시킨다. 또한 패턴 간에 간선을 통해 연결되어 있는 것만 하나의 패턴으로 인식함으로써 더 유의미한 패턴만을 검출한다. 본 논문에서는 제안하는 기법의 우수함을 보이기 위해 여러 성능 평가를 진행하였다. 그래프 데이터의 크기가 커지고 슬라이딩 윈도우의 크기가 커질수록 중복되는 데이터가 증가되기 때문에 기존 기법보다 빠른 처리 속도를 나타낸다. Recently, with the advancement of network technologies, and the activation of IoT and social network services, many graph stream data have been generated. As the relationship between objects in the graph streams changes dynamically, studies have been conducting to detect or analyze the change of the graph. In this paper, we propose a scheme to incrementally detect frequent patterns by using frequent patterns information detected in previous sliding windows. The proposed scheme calculates values that represent whether the frequent patterns detected in previous sliding windows will be frequent in how many future silding windows. By using the values, the proposed scheme reduces the overall amount of computation by performing only necessary calculations in the next sliding window. In addition, only the patterns that are connected between the patterns are recognized as one pattern, so that only the more significant patterns are detected. We conduct various performance evaluations in order to show the superiority of the proposed scheme. The proposed scheme is faster than existing similar scheme when the number of duplicated data is large.
실시간 기상 빅데이터를 활용한 홍수 재난안전 시스템 설계 및 구현
김연우(Yeonwoo Kim),김병훈(Byounghoon Kim),고건식(Geonsik Ko),최민웅(Minwoong Choi),송희섭(Heesub Song),김기훈(Gihoon Kim),유승훈(Seunghun Yoo),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2017 한국콘텐츠학회논문지 Vol.17 No.1
최근 빅데이터 분석 기술을 통해 새로운 정보를 도출하기 위한 분석 기법들과 이를 활용한 다양한 서비스들이 개발되고 있다. 그 중에서도 재난안전은 생활에 밀접한 서비스로 가장 중요하게 연구되고 있다. 본 논문에서는 실시간 기상 빅데이터 분석을 이용한 홍수 재난안전 시스템을 설계하고 구현한다. 제안하는 시스템은 실시간으로 수집되는 방대한 양의 정보를 검색하고 처리한다. 더불어 실시간 정보와 과거에 수집된 정보들을 결합하여 위험요인을 분석하고, 예측 정보를 사용자에게 제공한다. 또한, 제안하는 시스템은 사용자 메시지 및 뉴스와 같은 실시간 정보와 태풍 · 홍수 등으로 인한 하천 범람 등과 같은 재난 위험요인을 분석한 위험 예측 정보를 제공한다. 따라서 사용자는 제안하는 시스템을 통해 향후 발생 가능성이 있는 재난안전 사고 위험에 대비할 수 있다. Recently, analysis techniques to extract new meanings using big data analysis and various services using them have been developed. A disaster safety service among such services has been paid attention as the most important service. In this paper, we design and implement a flood disaster safety system using real time weather big data. The proposed system retrieves and processes vast amounts of information being collected in real time. In addition, it analyzes risk factors by aggregating the collected real time and past data and then provides users with prediction information. The proposed system also provides users with the risk prediction information by processing real time data such as user messages and news, and by analyzing disaster risk factors such a typhoon and a flood. As a result, users can prepare for potential disaster safety risks through the proposed system.