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- 저자 : 조민수 ( Minsu Cho ) (검색결과 10 건)
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조민수,김도현,송민석,김광용,정충식,김기대,Cho, Minsu,Kim, Dohyeon,Song, Minseok,Kim, Kwangyong,Jeong, Chungsik,Kim, Kidae 한국빅데이터학회 2017 한국빅데이터학회 학회지 Vol.2 No.2
With the development of the big data environment, public institutions also have been providing big data infrastructures. Public data is one of the typical examples, and numerous applications using public data have been provided. One of the cases is related to the employment insurance. All employers have to make contracts for the employment insurance for all employees to protect the rights. However, there are abundant cases where employers avoid to buy insurances. To overcome these challenges, a data-driven approach is needed; however, there are lacks of methodologies to integrate, manage, and analyze the public data. In this paper, we propose a methodology to build a predictive model for identifying whether employers have made the contracts of employment insurance based on public data. The methodology includes collection, integration, pre-processing, analysis of data and generating prediction models based on process mining and data mining techniques. Also, we verify the methodology with case studies. 빅데이터의 중요성이 증가함에 따라 공공기관에서는 다양한 빅데이터 관련 인프라를 제공하고 있으며, 그 중 하나가 공공데이터이다. 공공데이터 기반의 다양한 활용 사례가 공유되고 있으며, 공공기관에서도 데이터 기반의 모델을 통해 공공의 문제를 해결하려는 움직임을 보이고 있다. 대표적으로 사회 보험 중 하나인 고용보험 케이스가 있다. 고용보험은 근로자의 권익 보호를 위해 근로자를 고용한 모든 사업주가 필수적으로 가입하여야 하는 보험이지만 가입누락의 경우가 많다. 가입누락을 막기 위한 데이터 기반의 접근이 필요하지만, 분산된 형태의 공공데이터, 수집 시기의 차이로 인해 데이터 통합이 어렵고, 체계적인 방법론이 부재한 상황이다. 본 논문에서는 공공데이터를 기반의 고용보험 가입 예측을 위한 모델 도출방법론을 제시하고자 한다. 본 방법론은 데이터 수집, 데이터 통합 및 전처리, 데이터 탐색 및 이력 데이터 분석, 예측 모델 도출을 포함하며, 프로세스 마이닝 및 데이터 마이닝을 활용한다. 또한, 사례 연구를 통해 본 방법론의 유효성을 검증한다.
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조민수 ( Minsu Cho ),이지숙 ( Jisuk Lee ),이상환 ( Sanghwan Lee ),이상목 ( Sangmok Lee ) 한국주조공학회 2021 한국주조공학회지 Vol.41 No.2
세계 주조산업의 현황 분석을 바탕으로 최근 20년간의 한국 주조산업의 국제경쟁력을 살펴보았다. 한국 주물 총 생산량은 252만톤, 1업체당 생산량인 주물 생산성은 2,831톤으로 모두 세계 8위이고, 3년 전에 비해 총 생산량은 한 순위 내려간 상황이고, 주물생산성은 순위를 유지하고 있다. 한국은 10대 주물강국 중 유일하게 생산량이 감소한 국가로 분석된다. 세계 상황과 비슷하게 한국의 주물제품은 회주철 38%, 구상흑연주철 31%, 알루미늄 15%, 주강 9%로 구성된다. 본 조사에서는 한국의 주조산업 통계를 얻기 위해 2020년 4월부터 약 9개월간의 용역사업을 실시하였다. 한국 표준 산업분류에 의해 각종 통계조사와 표본 심층조사를 통하여 국내 주조산업의 다양한 내용을 평가하였다. 각 기업체의 수와 지역별 분포, 종사자 수와 외국인 비율, 각 직능별 분포도 확인하였고, 기업 규모에 따른 R&D 투자현황도 살펴보았다. 그와 함께 주조산업의 버는 힘을 측정하기 위해 매출액, 수출액, 영업 및 순수익률 등을 분석하였다. 또한 각 기업에서 중점적으로 활용하는 공정에 따라 주조산업을 세분하여 분류하고, 각 공정별 매출, 수출, 수익률 현황도 파악하여, 활용 공정별 현황도 기초 조사하였다. 이러한 자료를 바탕으로 국내주조산업이 지속성장하기 위한 다음과 같은 분야에 대해 다양한 제언을 제시하였다; 세계 순위, 한계 기업 구조조정, 국내 기술인력 양성, 기업규모별, 공정별 차별화된 지원정책. Based on the analysis of the current state of the world's foundry industry, we looked at the international competitiveness of Korea's foundry industry for the past 20 years. Korea's total foundry production is 2.52 million tons, and the production per company (so-called productivity) is 2,831 tons, which is the eighth largest in the world and down one position for the case of total foundry production, while productivity remains its position compared to three years ago. Korea is the only one of the top 10 foundry to see a decline in production. Similar to the global situation, Korean products consist of 38% of grey csat iron, 31% of ductile cast iron, 15% of aluminum, and 9% of cast steel. In order to obtain statistics on Korea's foundry industry, the survey conducted a service project for approximately nine months from April 2020. Various statistical surveys and sample in-depth surveys by the Korean standard industry class were evaluated for various contents of the domestic casting industry. We also looked at the number of companies, the distribution by region, the number of workers and the percentage of foreigners, and the distribution of each job, as well as the R&D investment status according to the size of the enterprise. Together, sales, exports, sales and various profit ratios were analyzed to measure the earning power of foundry industry. In addition, the classification by grouping the foundry industry according to the process utilized by focusing on each company, and to determine the sales, exports, and yield status for each process was also investigated on the basis. Based on these data, the domestic foundry industry has presented a variety of offers for the following issues for sustainable growth; global ranking, marginal corporate restructuring, training of domestic technical people, differentiated support policies by company size and process.
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한창진(Changjin Han),조민수(minsu Cho),이중식(Joonseek Lee) 한국HCI학회 2010 한국HCI학회 학술대회 Vol.2010 No.1
최근 모 방송프로그램에 출현한 한 여대생의 발언이 사회적으로 큰 파장을 불러일으켰다. '루저녀 사건'이 라고 불리는 이번 이슈는"키 180cm 이하의 남자는 루저(loser)"라는 이 여대생의 발언은 인터넷을 통해서 급속도로 퍼져나갔다. 발언 당사자와 방송사의 사과에도 불구하고 일부 네티즌들에 의해 발화 당사자의 신상이 낱낱이 공개되고, 각종 패러디물이 제작되어 유포되면서 '인터넷 마녀사냥'의 과정을 거쳤다. 동시에 인터넷 언론들은 이러한 네티즌들의 반응 변화를 시기별로 뉴스화하면서 이슈의 확산을 가속화시켰고, 지상파 방송을 포함한 유력 매체들까지 가세하면서 하나의 사회적 문제로 인식되었다. 이러한 양상은 과거 인터넷에서 벌어졌던 '개똥녀', '된장녀' 사건의 뉴스 확산과 매우 비슷하게 전개되고 있음을 경험적으로 알 수 있다. 그러나 과거와는 달리 인터넷 언론의 수가 증가하면서 그 확산의 속도가 더욱 빨라지고, 전개의 과정은 보다 복잡해졌으리라 예상할 수 있다. 인터넷에서 비슷한 사건이 반복되고 있음에도 불구하고 기존의 연구들은 '인터넷 마녀사냥'과 같은 윤리적 측면에만 그 초점을 맞추고 있다. 이에 이 연구는 특정인의 발언과 관련되어 생성되는 이벤트성 사건을 설화(舌禍) 사건이라 명명하고, 이러한 종류의 사건이 어떻게 뉴스화 되어 확산되는지를 알아보고자 한다. 이 과정에서 인터넷 커뮤니티 사이트에 올라온 게시물의 시간대별 개수와 조회 수, 포털 사이트에 링크된 인터넷 언론의 시간대별 보도 수 등의 로그 정보들의 시간대별 분석을 통해서 '바스의 혼합 확산모델(Bass' Mixed Diffusion Model)'을 적용해보고자 한다. 이를 통해 뉴스 생산에 영향을 미치는 내적 요인에 해당하는 '사건의 노출률'과 외적 요인에 해당하는 '사건에 대한 흥미도'를 고려할 때 뉴스 생산 확산의 유형이 달라짐을 살펴보고자 한다.
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추천 시스템의 편향 및 사용자 만족도 탐구: 체계적 문헌고찰 방법을 중심으로
이지윤(Jiyoon Lee),박규동(Kyudong Park),조민수(Minsu Cho) 한국디지털콘텐츠학회 2022 한국디지털콘텐츠학회논문지 Vol.23 No.9
A recommendation system aims to provide personalized services or content by learning a huge amount of user behaviors with artificial intelligence. It enables a user-centric personalization in a heterogeneous setting, while the recommendation system can also be biased by focusing on only a limited viewpoint. A filter bubble, i.e., a typical bias of a recommendation system, signifies the system utilizes filtered data according to the user; thus, it causes a side effect of confirmation bias and selective recognition, which in turn leads to a decrease in user satisfaction. In this study, we employed a systematic literature review method to specify the relationship between the bias of the recommendation system and user satisfaction. Based on a series of literature review protocols, we analyzed the articles from three angles: (i) the relationship between the bias of the recommendation system and user satisfaction and (ii) how to mitigate bias and improve user satisfaction. This research contributes to investigating a new angle, i.e., the relationship between bias and user satisfaction, rather than a new technical algorithm of the recommendation system.
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자연어처리 기술을 활용한 유튜브 악성 댓글 자동 블라인드 시스템
이재은(Jae Eun Lee),이지은(Ji Eun Lee),임예희(Ye Hee Lim),박규동(Kyudong Park),조민수(Minsu Cho) 한국HCI학회 2022 한국HCI학회 학술대회 Vol.2022 No.2
인터넷 상의 댓글이 늘어나면서 악성 댓글의 심각성 또한 점점 커지는 가운데, 특히 최근 사용량이 급증한 유튜브에서 많은 양의 악성 댓글로 인해 피해가 속출하고 있다. 이를 줄이고자, 본 연구에서는 자동으로 유튜브의 악성 댓글을 검출하여 이를 노출시키지 않도록 블라인드 처리하는 크롬 확장 프로그램을 개발하였다. 먼저, 유튜브 댓글을 수집한 후 일반 댓글과 악성 댓글로 라벨링하여 학습 데이터셋을 구축하였다. 이를 바탕으로 지도학습 기반의 악성 댓글 분류기를 구축하여 서버에 내장하였다. 그리고 유튜브 웹사이트에서 댓글의 위치를 읽어서 자동으로 서버로 송신하고 악성 댓글 여부를 수신하는 크롬 확장 프로그램을 개발하였다. 실행 결과, 악성 댓글로 예측된 댓글이 자동으로 블라인드 처리됨을 확인하였다. 추후 사용성 평가를 거쳐 개선 사항을 발굴할 예정이며, 악성 댓글에 노출되지 않는 것이 유튜브의 사용 경험에 어떤 영향을 미치는지 연구하고자 한다.
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