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소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 이용한 핫 토픽 예측 기법
노연우(Yeonwoo Noh),임종태(Jongtae Lim),복경수(Kyoungsoo Bok),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2017 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.23 No.4
최근 실시간으로 생성되는 대용량의 SNS 데이터로부터 유의미한 정보를 찾아내고 분석하는 것이 중요해지면서 핫 토픽 예측에 대한 관심도 크게 증가하고 있다. 기존 핫 토픽 검출 기법은 시간적 속성을 고려하지 않기 때문에 빠르게 변화하는 사회에서 이슈화되는 핫 토픽을 예측하기에는 부적합하다. 본 논문에서는 소셜 네트워크 환경에서 변형된 TF-IDF를 통한 핫 토픽 예측 기법을 제안한다. 변형된 TF-IDF을 이용하여 과거의 IDF 값에 대한 현재의 IDF값의 비율로 순간적으로 이슈화되는 후보 키워드 집합을 추출한다. 추출된 후보 키워드에 사용자의 영향력과 전문성을 고려한 가중치를 부여하여 핫 토픽 예측 지수를 계산한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위해 기존의 핫 토픽 검출 기법과의 성능평가를 수행한다. 또한 제안하는 기법이 핫 토픽을 정확히 예측하는지를 보이기 위해 네이버 한글 뉴스 기사를 통한 핫 토픽 예측 기법의 질을 평가한다. Recently, the interest in predicting hot topics has grown significantly as it has become more important to find and analyze meaningful information from a large amount of data flowing in social networking services. Existing hot topic detection schemes do not consider a temporal property, so they are not suitable to predict hot topics that are rapidly issued in a changing society. This paper proposes a hot topic prediction scheme that uses a modified TF-IDF in social networking environments. The modified TF-IDF extracts a candidate set of keywords that are momentarily issued. The proposed scheme then calculates the hot topic prediction scores by assigning weights considering user influence and professionality to extract the candidate keywords. The superiority of the proposed scheme is shown by comparing it to an existing detection scheme. In addition, to show whether or not it predicts hot topics correctly, we evaluate its quality with Korean news articles from Naver.
노연우(Yeonwoo Noh),지정환(Jeonghwan Chi),배재현(Jaehyun Bae),오정소(Jeongso Oh),주종화(Jong Wha J. Joo) 한국정보기술학회 2020 Proceedings of KIIT Conference Vol.2020 No.10
본 논문에서는 한국 인구의 고령화에 따라 노인의 낙상에 대비할 수 있는 스마트폰 낙상감지 애플리케이션을 제안한다. 스마트폰에 내장된 3축 가속도 센서와 자이로스코프 센서를 통해 수집된 데이터를 가공해 낙상감지 알고리즘에 적용하여, 스마트폰을 소지 중인 사용자의 낙상사고에 대비한다. 낙상사고 발생 시 등록된 보호자 연락처와 응급시설에 연락을 취하게 하여 신속한 대처를 통해 피해를 최소화하고, 사용자의 느낄 낙상사고에 대한 부담감을 감소시킨다. 추후에 다양한 센서를 추가하여 알고리즘의 낙상감지확률을 높이고 스마트폰 이외의 디바이스에 적용하여 낙상감지시스템이 확장될 기반이 될 것으로 기대한다. Our thesis represents the propose of smartphone fall detection application that can prevent and prepare for the falls of the elderly as it is aging era in Korea. The data collected through the 3-axis accleration sensor and the gyroscope sensor that are in the smartphone are processed and applied to the fall detection algorithm, which prepare for a fall accident of a user with a smartphone. Registered guardians contact information and emergency facilities are called when a fall accident occurs, therefore we could minimize harm and concern of falling from the user by taking rapid response. We are planning to add various sensors to increase the fall detection probability of the algorithm and expecting of fall detection system expanded by applying it to devices other than smartphones.
소셜 네트워크에서 사용자 성향 및 협업 필터링을 이용한 이벤트 추천 기법
복경수(Kyoungsoo Bok),이수지(Suji Lee),노연우(Yeonwoo Noh),김민수(Minsoo Kim),김연우(Yeonwoo Kim),임종태(Jongtae Lim),유재수(Jaesoo Yoo) 한국정보과학회 2016 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.22 No.10
본 논문에서는 협업 필터링을 통한 개인 맞춤형 이벤트 추천 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 사용자의 행위 및 관계성 분석, 협업 필터링을 통해 사용자의 평가되지 못한 속성 값을 예측한다. 또한, 사용자의 성향을 보다 정확하게 파악하기 위해 사용자의 최근 방문 기록이나 상황 정보를 고려하여 사용자의 최신 성향을 관리한다. 이를 통해 새로운 이벤트가 발생하였을 때 참여할 확률이 높을 것으로 예상되는 사용자에게만 이벤트를 추천하여 무분별한 추천을 방지한다. 제안하는 이벤트 추천 기법의 우수성을 보이기 위해 다양한 성능 평가를 수행한다. In this paper, we propose a personalized event recommendation scheme using user’s activity analysis and collaborative filtering in social network environments. The proposed scheme predicts un-evaluated attribute values through analysis of user activities, relationships, and collaborative filtering. The proposed scheme also incorporates a user’s recent preferences by considering the recent history for the user or context-aware information to precisely grasp the user’s preferences. As a result, the proposed scheme can recommend events to users with a high possibility to participate in new events, preventing indiscriminate recommendations. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme through performance evaluation.
복경수(kyoungsoo Bok),한지은(Jieun Han),노연우(Yeonwoo Noh),육미선(Misun Yook),임종태(Jongtae Lim),이석희(Seok-Hee Lee),유재수(Jaesoo Yoo) 한국콘텐츠학회 2016 한국콘텐츠학회논문지 Vol.16 No.2
프로버넌스 데이터는 데이터의 근원 정보나 변경 이력을 표현하는 메타데이터이다. 프로버넌스 정보는 변경 이력 정보가 쌓이면서 원본데이터와 비교하여 수십 배에 달하는 양을 차지한다. 따라서 대용량의 프로버넌스 데이터를 효율적으로 압축하기 위한 기법이 요구된다. 본 논문에서는 RDF 그래프 패턴을 고려한 프로버넌스 압축 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 표준 PROV 모델을 기반으로 프로버넌스를 표현하고 텍스트 인코딩을 통해 프로버넌스 데이터를 숫자로 인코딩한다. 그래프 패턴을 이용하여 RDF 데이터와 프로버넌스 데이터를 압축한다. 제안하는 기법은 기존 프로버넌스 압축 기법과는 달리 시맨틱 웹상의 RDF 문서를 고려하여 프로버넌스 데이터를 압축한다. 압축률, 처리시간에 대한 성능 평가를 통해 제안하는 기법의 우수성을 증명한다. Provenance means the meta data that represents the history or lineage of a data in collaboration storage environments. Therefore, as provenance has been accruing over time, it takes several ten times as large as the original data. The schemes for effciently compressing huge amounts of provenance are required. In this paper, we propose a provenance compression scheme considering the RDF graph patterns. The proposed scheme represents provenance based on a standard PROV model and encodes provenance in numeric data through the text encoding. We compress provenance and RDF data using the graph patterns. Unlike conventional provenance compression techniques, we compress provenance by considering RDF documents on the semantic web. In order to show the superiority of the proposed scheme, we compare it with the existing scheme in terms of compression ratio and the processing time.