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- 저자 : 손종수 (검색결과 61 건)
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손종수 한국체육대학교 2001 韓國體育大學校 敎養敎育論文集 Vol.- No.6
This work attempts to analize the nature of the lexical resultatives on the grounds that they are derived from the dynamic actives.They can be categorized into three types on the basis of predicate semantics they are patient-stative, actor-responsibility, and patient-spontaneous.They are also associated with the passive, valency change, etc.In this connection Lyon's derivation directionality and Shibatani's suggestion on the causative have been reconsidered.
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손종수,정인정,Sohn, Jong-Soo,Chung, In-Jeong 한국정보처리학회 2011 정보처리학회논문지B Vol.18 No.5
최근 웹 및 웹 콘텐츠의 양이 폭발적으로 증가함에 따라서 콘텐츠 추천 시스템(CRS, Contents Recommendation System)은 최근 중요한 이슈로 대두되었다. 이에 따라, 콘텐츠 추천 시스템에 대한 콘텐츠 추천 방법(CRM, Contents Recommendation Method)이 꾸준히 연구 및 소개되어 왔다. 그러나 전통적인 CRM들은 콘텐츠 생성자의 위상이 중요하게 여겨지는 웹 2.0 환경에서 활용하는데 부족함이 있다. 본 논문에서는 연결 정도 중심성 분석(Degree of centrality) 및 TF-IDF를 활용하여 양질의 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안한다. 이를 위하여 본 논문에서는 RSS와 FOAF를 수집하여 TF-IDF와 연결 정도 중심성을 각각 분석한다. 그리고 분석된 두 값을 이용하여 콘텐츠를 추천한다. 본 논문에서 제안한 방법을 검증하기 위하여 우리는 시스템을 구현하였으며 콘텐츠 추천 결과를 보인다. 본 논문에서 제안한 방법을 사용하면 입력된 질의어에 대해 사용자와 콘텐츠의 관계를 분석하고 이를 통해 적절한 콘텐츠를 추출할 수 있다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 통해 구축한 시스템은 전통적인 콘텐츠 추천 시스템과 달리 소셜네트워크에서 콘텐츠 생산자에 대한 중요도가 반영됨으로 보다 신뢰성이 있는 결과를 얻을 수있다. As the volume of internet and web contents have shown an explosive growth in recent years, lately contents recommendation system (CRS) has emerged as an important issue. Consequently, researches on contents recommendation method (CRM) for CRS have been conducted consistently. However, traditional CRMs have the limitations in that they are incapable of utilizing in web 2.0 environments where positions of content creators are important. In this paper, we suggest a novel way to recommend web contents of high quality using both degree of centrality and TF-IDF. For this purpose, we analyze TF-IDF and degree of centrality after collecting RSS and FOAF. Then we recommend contents using these two analyzed values. For the verification of the suggested method, we have developed the CRS and showed the results of contents recommendation. With the suggested idea we can analyze relations between users and contents on the entered query, and can consequently provide the appropriate contents to the user. Moreover, the implemented system we suggested in this paper can provide more reliable contents than traditional CRS because the importance of the role of content creators is reflected in the new system.
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FOAF와 SNA를 이용한 개선된 인터넷 자원 추천 방법
손종수,정인정,Sohn, Jong-Soo,Chung, In-Jeong 한국정보처리학회 2012 정보처리학회논문지B Vol.19 No.3
최근 사용자들이 생성한 콘텐츠들이 크게 늘어나고 커뮤니티 기반 웹 사이트가 발전함으로 인하여 사용자들에게 인터넷 자원을 추천하는 시스템이 큰 각광을 받고 있다. 그러나 대부분의 인터넷 자원 추천 시스템들은 사용자의 특징을 충분하게 반영하지 못하는 한계를 가지고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 사용자의 특징이 충분히 반영되는 자원의 추천을 위하여 FOAF와 SNA를 사용한 추천 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) FOAF를 통해 사용자의 특징 데이터와 태그 데이터를 취득한다. 2) 취득한 데이터를 세 종류의 행렬에 삽입하고 통합한 후 사용자, 사용자의 특징, 태그를 나타내는 그래프를 생성한다. 3) 소셜 네트워크 분석을 통해 추천 항목의 일반 특징과 핫태그(Hot tag)를 선정하여 인터넷 자원을 추천한다. 본 논문의 검증을 위하여 우리는 실험을 통해 본 논문에서 제안한 방법과 아이템 기반 추천 방법을 비교하였다. 이를 통해 보다 많은 사용자가 참여할수록 아이템 기반 추천 방법보다 본 논문에서 제안한 방법에 의한 추천 결과의 품질이 우수함을 확인하였다. 본 논문에서 제안하는 방법을 활용하면 사용자들에게 보다 적합한 자원을 추천하는 것이 가능하다. 그리고 제안하는 방법은 폭발적으로 늘어나는 인터넷 자원을 검색하는데 있어 효율적으로 활용될 수 있다. In recent years, due to rapidly increasing user-created internet contents coupled with the development of community-based websites, the internet resource recommendation systems are attracting attentions of the users. However, most of the systems have failed in properly reflecting users' characteristics and thus they have difficulty in recommending appropriate resources to users. In this paper, we propose an internet resource recommendation method using FOAF and SNA which fully reflects the characteristics of users. In our method, 1) we extract the data about user characteristics and tags using FOAF; 2) we generate graphs representing users, user characteristics and tags after inserting data into 3 matrixes and integrating them; 3) we recommend the appropriate internet resources after selecting common characteristics of the recommended items and Hot tags by analyzing social network. For verification of our proposed method, we implemented our method to establish and analyze an experimental social group. We verified through our experiments that the more users added in the social network, the higher quality of recommendation result we got than the item-based recommendation method. By using the suggested idea in this paper, we can make a more appropriate recommendation of resources to users while effectively retrieving explosively increasing internet resources.
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RSS와 OLAP 큐브를 이용한 FOAF의 동적 관리 기법
손종수,정인정 한국지능정보시스템학회 2009 한국지능정보시스템학회 학술대회논문집 Vol.2009 No.11
웹2.0 기술이 소개된 이후 사회연결망 서비스는 미래 정보기술의 기초로서 중요하게 인식되고 있다. 이에, 웹2.0 환경에서 사회연결망을 구축하기 위하여 온톨로지 기반의 사용자 프로파일 기술언어인 FOAF를 활용하기 위한 다양한 연구가 이뤄지고 있다. 그러나 FOAF를 이용하여 사회연결망을 추출하는 대부분의 방법은 시간의 흐름에 따라 변화하는 사용자의 사회연결망을 자동적으로 반영하지 못하는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 기존 FOAF를 이용한 사회연결망 추출방법의 한계를 극복하기 위하여 사용자 프로파일 기술 언어인 FOAF와 웹 저작물 출판 매커니즘인 RSS를 OLAP 시스템에 적용시켜 동적으로 FOAF를 갱신하고 관리하기 위한 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 수집한 FOAF와 RSS 파일들을 스타스키마로 설계된 데이터베이스에 넣어 OLAP 큐브를 생성한다. 그리고 OLAP 연산을 이용하여 사용자의 연결관계를 분석하고 FOAF에 그 결과를 반영한다. 본 논문에서 사용한 방법을 활용하면 시간의 흐름에 따른 동적인 사회 연결망도 추출이 가능하다.
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