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Modified ECCD 및 문서별 범주 가중치를 이용한 문서 분류 시스템
한정석,박상용,이수원,Han, Chung-Seok,Park, Sang-Yong,Lee, Soo-Won 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.4
웹 문서 정보 서비스는 관리자의 효율적 문서관리와 사용자의 문서검색 편의성을 위해 문서 분류 시스템을 필요로 한다. 기존의 문서 분류 시스템은 분류하고자 하는 문서 내 선택된 자질어의 개수가 적거나, 특정 범주의 문서 비율이 높아 그 범주에서 대부분의 자질어가 선택되어 모델이 생성된 경우 분류 정확도가 저하되는 문제점을 가진다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 'Modified ECCD' 기법 및 '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 사용한 문서 분류 시스템을 제안한다. 실험 결과, 제안 방법인 'Modified ECCD' 기법이 ${\chi}^2$ 및 ECCD 기법에 비해 높은 분류 성능을 보였으며, '문서별 범주 가중치' 특징 변수를 'Modified ECCD' 기법으로 선택된 자질어 변수에 추가하여 학습하였을 경우에 더 높은 분류 성능을 보였다. Web information service needs a document classification system for efficient management and conveniently searches. Existing document classification systems have a problem of low accuracy in classification, if a few number of feature words is selected in documents or if the number of documents that belong to a specific category is excessively large. To solve this problem, we propose a document classification system using 'Modified ECCD' feature selection method and 'Category Weight for each Document'. Experimental results show that the 'Modified ECCD' feature selection method has higher accuracy in classification than ${\chi}^2$ and the ECCD method. Moreover, combining the 'Category Weight for each Document' feature value and 'Modified ECCD' feature selection method results better accuracy in classification.
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백종범,한정석,장은영,김용범,최자영,이수원,Baik, Jong-Bum,Han, Chung-Seok,Jang, Eun-Young,Kim, Yong-Bum,Choi, Ja-Young,Lee, Soo-Won 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.4
소비자 행동이론에 따르면 사람의 성향은 향상초점과 예방초점이라는 두 가지 조절초점 유형으로 나누어지며, 이 두 가지 성향은 다양한 영역에 있어서 소비자의 의사결정에 많은 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 본 연구에서는 개인화 추천에서 Cold Start 문제의 최소화 및 추천 알고리즘 성능 개선을 위하여 조절초점이론을 적용한다. 이를 위하여, 웹쇼핑 로그로부터 소비자 별 행동변수, 정보탐색활동성 지수를 추출하고 이를 활용한 소비자 조절초점성향 분류 방법을 제안한다. 본 연구는 사회과학/IT 융합 연구로서 소비자행동 이론의 시스템화 가능성을 입증하였다는 점에 있어서 의의를 지니며, 향후 다양한 분야의 이론들을 적용한 IT 서비스에 대한 연구로 확장하고자 한다. According to consumer behavior theory, human propensity can be divided into two regulatory focus types: promotion and prevention. These two types have much influence on the consumer's decision in many diverse areas. In this research, we apply regulatory focus theory to personalized recommendation to minimize the cold start problem and to improve the performance of recommendation algorithms. To achieve this goal, we extract the consumer behavior variables and information exploration activity index from web shopping logs. We then use them for classifying regulatory focus of the consumer. This research has the contribution to show the possibility of systematization of consumer behavior theory as an interdisciplinary research tool of social science and information technology. Based on this attempt, we will extend the research to IT services adapting theories on other areas.
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단어 반복 특징을 이용한 스팸 문서 분류 방법에 관한 연구
이성진,백종범,한정석,이수원,Lee, Seong-Jin,Baik, Jong-Bum,Han, Chung-Seok,Lee, Soo-Won 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.5
인터넷 환경에서 스팸의 범람은 개인 정보의 유출, 피싱에 의한 금전적 손해, 무분별한 유해 콘텐츠의 유통 등 심각한 사회 문제를 야기하고 있다. 또한 사회적 통제를 필요로 하는 유해 정보를 무차별적으로 유통시키는 스팸의 형태와 기술이 갈수록 다양해지고 있다. Bag-of-Words 모델을 이용한 학습 기반 스팸 분류 방법은 현재까지의 연구 중에서 가장 일반적으로 사용되는 방법이다. 그러나 이 방법은 분류 모델 학습 과정에서 사용된 키워드의 출현 정보만으로 스팸 문서를 분류하기 때문에 최근 흔히 발견할 수 있는 스팸 차단 회피 방법에 대한 대처 능력이 부족하다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 문서에서 등장하는 반복 단어의 특징을 이용한 스팸 문서 탐지 방법을 제안한다. 최근 대부분의 스팸 문서에서는 노출하고자 하는 스팸 문구를 반복하는 경향이 있으며, 이는 스팸 문서를 판별하는 기준으로 사용될 수 있다. 본 논문에서는 단어 반복의 특징을 표현할 수 있는 6개의 변수를 정의하고 이를 분류 모델 생성을 위한 속성으로 사용한다. 본 논문에서 제안하는 스팸 탐지 방법의 성능 평가를 위해 블로그 포스트 데이터와 이메일 데이터를 이용하여 기존 방법들과의 비교 실험을 진행하였고, 결과 분석을 통해 제안 방법이 우수함을 확인하였다. In Web environment, a flood of spam causes serious social problems such as personal information leak, monetary loss from fishing and distribution of harmful contents. Moreover, types and techniques of spam distribution which must be controlled are varying as days go by. The learning based spam classification method using Bag-of-Words model is the most widely used method until now. However, this method is vulnerable to anti-spam avoidance techniques, which recent spams commonly have, because it classifies spam documents utilizing only keyword occurrence information from classification model training process. In this paper, we propose a spam document detection method using a characteristic of repeating words occurring in spam documents as a solution of anti-spam avoidance techniques. Recently, most spam documents have a trend of repeating key phrases that are designed to spread, and this trend can be used as a measure in classifying spam documents. In this paper, we define six variables, which represent a characteristic of word repetition, and use those variables as a feature set for constructing a classification model. The effectiveness of proposed method is evaluated by an experiment with blog posts and E-mail data. The result of experiment shows that the proposed method outperforms other approaches.
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특수 문자 및 단어 빈도 비율을 이용한 스팸 필터링 방법
이성진(Seongjin Lee),백종범(Jongbum Baik),한정석(Chung-Seok Han),이수원(Soowon Lee) 한국정보과학회 2011 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.38 No.1C
인터넷 환경에서 무차별적으로 유통되는 스팸 문서로 인한 사회적 문제가 커져 가고 있는 가운데 스팸문서를 차단하기 위한 활발한 연구들이 이루어지고 있다. 이 가운데 대표적인 연구는 자질어를 이용한 기계학습 기반의 스팸 차단 기술이다. 그러나 이 방법은 미리 선택된 자질어로만 구성된 분류 모델을 사용하기 때문에 Term Spamming(단어 조작에 의한 스팸 차단 행위)에 취약하며, 스팸 차단의 성능과 학습 소요 시간이 선택된 자질어의 품질과 수에 민감하게 영향을 받는다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스팸 문서에서 등장하는 특수 문자의 빈도와 반복되는 단어의 특징을 이용한 스팸 탐지 방법을 제안한다. 제안 방법은 각 문서에서 등장하는 특수 문자의 비율과 최다 출현 단어의 반복 패턴을 정의하고 기계학습 알고리즘을 적용하여 스팸 분류 모델을 생성한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 E-mail데이터와 블로그의 Post 데이터를 사용하여 자질어 기반의 스팸 차단 방법과 비교 실험을 진행하였다. 실험 결과 본 논문에서 제안하는 방법이 분류 정확도와 학습 소요 시간에 있어 우수한 성능을 보이는 것을 확인하였다.
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한국기업의 연봉제 제도 및 운영특성이 연봉제 운영효과에 미치는 영향
서균석,한정석 안동대학교 경영연구소 2000 경영연구 Vol.4 No.1
2000년 6월 현재 국내기업들은 다소 경기가 회복되었다고는 하나 아직까지는 IMF 구제금융에 따른 국제 경제위기와 기업활동의 위축 등으로 경영활동에 많은 어려움을 겪고 있다. 또한 국내기업들은 21세기 무한경쟁시대에 국제화, 개방화 그리고 정보화가 진행되고 있는 상황에 직면하고 있으며, 냉엄한 경제논리가 엄격히 적용되는 시장에서 경쟁력강화와 자생력확보 차원에서 조직과 제도를 개혁하면서 종전의 연공서열형 인사관리체제로부터 종업원들이 능력을 최대한 발휘할 수 있는 인사관리체제로의 변화를 도모하고 있다.
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