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SGML 한글문서의 논리적구조에 근거한 자동색인기법에 관한 연구
유석종(Seok-Jong Yu),고영곤(Young-Kon Ko),최윤철(Yoon-Chul Choy) 한국정보과학회 1996 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.23 No.1A
기존 색인 시스템은 전자문서에 대하여 전문색인(full-text indexing) 방법만을 지원하며, 문서의 논리적 구조를 검색 방법으로 적절하게 활용하지 못하고 있다. 대부분의 전자문서는 특정 시스템에 의존적인 형식으로 되어 있으며, 문서의 물리적 형태만을 나타내고 논리적 구조에 대한 정보는 포함하고 있지 않다. 이에 반해 1986년에 ISO에서 문서교환에 대한 표준방식으로 제정한 SGML(Standard Generalized Markup Language)은 문서의 논리적 구조에 대한 정보를 포함하고 있다. 본 논문에서는 기존의 전문색인 시스템의 단점을 보완하고 표준문서형식을 사용하기 위해 SGML 문서에서의 색인 시스템을 설계 구현하고자 한다. 본 시스템에서는 SGML 문서의 구성 요소인 엘리먼트에 기반하여 색인 영역을 지정할 수 있으며 문서의 논리적 구조를 반영한 다양한 검색기법에 응용될 수 있다. 또한 본 시스템에서는 SGML 한글 문서에 대하여 자동 색인이 가능하다.
유석종(Seok-Jong Yu) 한국컴퓨터정보학회 2012 韓國컴퓨터情報學會論文誌 Vol.17 No.4
대규모의 상품을 다루는 전자상거래 시스템에서 개인화된 추천은 필수적인 기능이 되고 있다. 대표적 추천 알고리즘인 협업필터링은 내용기반 추천에 비하여 뛰어난 추천성능을 제공해 주고 있으나, 희박성, 신규 아이템 문제(Cold-start), 확장성 등의 근본적인 한계를 갖고 있다. 본 연구에서는 추가적으로 협업필터링이 목표 대상자에 따라 비일관된 예측 능력의 차이를 보이는 추천 성능의 편차 문제를 제기하고자 한다. 추천성능의 편차는 기존의 Mean Absolute Error(MAE)에 의해서는 측정되기 어려우며 또한 정확도, 재현율 지표와도 독립적으로 평가되고 있다. 협업알고리즘의 정확한 성능평가를 위해서 본 연구에서는 MAE, MAE 편차, 정확도, 재현율을 포괄적으로 평가할 수 있는 확장 성능평가모델을 제안하고 이를 클러스터링 기반 협업필터링에 적용하여 성능을 비교 분석한다. In e-commerce systems that deal with a large number of items, the function of personalized recommendation is essential. Collaborative filtering that is a successful recommendation algorithm, suffers from the sparsity, cold-start, and scalability restrictions. Additionally, this work raises a new flaw of the algorithm, inconsistent performance of recommendation. This is also not measurable by the current MAE-based evaluation that does not consider the deviation of prediction error, and furthermore is performed independently of precision and recall measurement. To evaluate the collaborative filtering comprehensively, this work proposes an extended evaluation model that includes the current criteria such as MAE, Precision, Recall, deviation, and applies it to cluster-based combined collaborative filtering.
한의학 분야 문헌 분석을 통한 생물학적 네트워크 분석시스템 개발
유석종(Seok Jong Yu),조용성(Yongseong Cho),이준학(Junehawk Lee),서동민(Dongmin Seo),예상준(Sang-Jun Yea),김철(Chul Kim) 한국콘텐츠학회 2015 한국콘텐츠학회논문지 Vol.15 No.10
최근 한의학에 대한 과학적 접근이 진행되면서 한약재 성분의 효능을 검증하고자 하는 다양한 분자 생물학 분야의 연구가 진행되고 있다. 하지만 관련 한약재의 주요 성분과 관련된 생화학적 기작을 손쉽게 검색할 수 있는 시스템이 갖추어져 있지 못한 실정이다. 본 연구는 국내 한약재에 대한 약효 성분과 생물학적 기작에 대한 정보를 수집 및 텍스트마이닝을 수행하여 한약재 정보 데이터베이스를 구축하고자 하였다. 연구자가 손쉽게 분석된 한약재의 화합물, 유전자 그리고 생물학적 상호작용 정보를 검색할 수 있는 웹사이트 원형을 개발하였다. 문헌 분석결과 한의학분야 주요 화합물 및 유전자/단백질 정보를 추출할 수 있었고 현대 한의학 연구 현황의 특징을 보여주었다. 분석된 결과는 웹을 통해 한약재별 PubMed 문헌 정보와 관련된 한약재의 약재 정보 및 생물학적 상호작용 정보를 가시화하여 볼 수 있도록 개발하였다. Currently, oriental medicine research is focused with modern research technology and validate it’s various biochemical effect by combining with molecular biology technology. But there are few searching system for finding biochemical mechanism which is related to major compounds in oriental medicine. In this research, we aimed developing korean herb database based on text-mining system by analyzing PubMed data. We have developed prototype system for searching chemical, gene and biological relation in oriental medicine. It is characterized by modern oriental medicine research trend with major chemical, gene and protein information. Analysis results can be searched on the prototype system with visualization of the biological interactions.
Frequency-sensitive Diversification in Collaborative Filtering
Seok-Jong Yu(유석종) 한국정보기술학회 2015 한국정보기술학회논문지 Vol.13 No.7
Due to the rapid development of data analysis technologies, recommender systems become indispensible in online markets and results in the shrinking of traditional offline competitors. As a representative leader, collaborative filtering has been widely adopted in online markets like Amazon.com, and, unlike content-based method, which suggests unexperienced items preferred by similar neighbors of a target customer. While collaborative filtering has been developed towards the recommendation precision improvement in the past, recently the diversity of recommendation becomes another important criteria for evaluating its performance. As related works, the dissimilarity measurement between recommended items in properties, and longtail item recommendation have been suggested. For the diversity improvement, this paper argues frequency-sensitive recommendation method, which aims to extend the global diversity of items rather than local diversity suggested by the past studies. As well, it introduces a comprehensive evaluation on both the diversity and the precision of recommendation, and shows the experimental results of comparing with existing methods using the actual Movielens dataset.
협업필터링의 희박성 문제 개선을 위한 통합 유사도 모델
유석종(Seok-Jong Yu) 한국정보기술학회 2013 한국정보기술학회논문지 Vol.11 No.7
Collaborative filtering is a social recommendation algorithm based on collective intelligence of similar users, and has been actively introduced to commercial electronic business systems. However, collaborative filtering has limitations such as sparsity of item rating matrix, scalability, and cold start, and it has been improved continuously to overcome these fundamental problems. As a result, hybrid recommendation algorithm was suggested to compromise the weaknesses of content-based recommendation and collaborative filtering. Existing hybrid algorithms have been focused on user-profile or item attribute with collaborative filtering, and there has been no attempt to integrate them together. Therefore, to improve the sparsity problem, this study suggests a new hybrid recommendation algorithm particularly for the case of sparse matrix by introducing the integrated similarity model, and also presents comparison results with conventional recommendation methods.