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질의어의 근접성 정보 및 그래프 프로파일링 기법을 이용한 태그 기반 개인화 검색
한기준(Keejun Han),장진철(Jincheul Jang),이문용(Mun Yong Yi) 한국정보과학회 2014 정보과학회논문지 Vol.41 No.12
최근 폭소노미라고 불리는 데이터들이 사용자의 의도 파악 및 흥미를 분석하는 데에 매우 유용하게 쓰이고 있다. 본 논문은 폭소노미 데이터를 이용한 개인화 검색에서, 기존의 벡터 기반 프로파일링 및 유사도 계산 모델의 한계점을 지적하고, 이러한 한계를 극복하기 위한 방법으로 그래프 기반의 프로파일링 및 유사도 계산법을 제안한다. 최종적으로 그래프 기반의 개인화 검색 모델에 추가적으로 질의어간의 근접성까지 고려한 보다 발전된 개인화 검색 기법을 제안하였다. 본 연구에서는 복수의 데이터셋을 사용한 객관적인 성능 평가 실험을 통해 제안한 모델이 기존의 벡터 스페이스 모델에 기반한 프로파일링 기법 및 프로파일 간의 유사도 계산 기법보다 더 뛰어난 개인화 검색 결과를 제공함을 확인하였다. 또한 추가적인 파라미터 실험을 통하여, 제안하는 모델은 어떠한 형태의 데이터셋에도 쉽게 적용가능함을 보였다. Folksonomy data, which is derived from social tagging systems, is a useful source for understanding a user’s intention and interest. Using the folksonomy data, it is possible to create an accurate user profile which can be utilized to build a personalized search system. However there are limitations in some of the traditional methods such as Vector Space Model(VSM) for user profiling and similarity computation. This paper suggests a novel method with graph-based user and document profile which uses the proximity information of query terms to improve personalized search. We demonstrate the performance of the suggested method by comparing its performance with several state-of-the-art VSM based personalization models in two different folksonomy datasets. The results show that the proposed model constantly outperforms the other state-of-the-art personalization models. Furthermore, the parameter sensitivity results show that the proposed model is parameter-free in that it is not affected by the idiosyncratic nature of datasets.
한기준(Keejun Han),김성찬(Seongchan Kim),잉리우(Ying Liu) 한국정보과학회 2012 한국정보과학회 학술발표논문집 Vol.39 No.1B
학술 문서 내에서 테이블은 실험 결과, 정의, 요약하는 정보들을 함축하여 사용자에게 제공하는 역할을 한다. 즉 이러한 테이블을 학술 문서 내에서 탐색, 추출하여 검색에 이용하는 것은 학술 문서의 이해를 돕는 것과 더불어 학술 문서를 사용자가 직접 작성할 때에도 비슷한 형태의 테이블을 참조하여 형식에 맞는 테이블을 작성하는 데에 도움을 준다. 따라서 본 연구는 이러한 다양한 목적의 테이블 검색을 지원하기 위하여 문서로부터 자동으로 적합한 키워드를 추출하고 이를 통하여 문서와 유사한 테이블, 문서 내 테이블과 유사한 형식의 테이블을 검색하는 데 적합한 새로운 지능형 테이블 검색 시스템을 제안하며 이를 통해 기존에 존재하는 테이블 검색 시스템 알고리즘들과 성능 비교를 통해 향후 테이블 기반 검색 시스템 발전 가능성을 제시한다.
이정환 ( Jeonghwan Lee ),한기준 ( Keejun Han ),권가진 ( Gahgene Gweon ) 한국정보처리학회 2014 한국정보처리학회 학술대회논문집 Vol.21 No.1
개인화된 서술형 수학 문제(mathematics word problem)는 오랫동안 연구된 분야로 학생들의 학업 성취도와 수학에 대한 태도에 관심을 가져왔다. 본 연구에서는 2013년 도입된 스토리텔링 수학에 개인화된 콘텐츠를 접목하여 그 효과를 알아보고자 하였다. 초등학생 26명을 대상으로 하여 약 110분 동안 수업을 진행하였으며, 무게에 대한 새로운 개념을 배우는 데 그 목적을 두었다. 각각 13명씩 개인화 그룹과 비 개인화 그룹으로 나누어 수업을 진행하였다. 학업 성취도(Learning Achievement)에서는 사전 시험(pre-test) 점수가 너무 높아 두 그룹 간에 서로간의 유의한 차이점을 발견하지 못했다. 수학에 대한 태도 부분과 몰입도(Flow) 부분에서는 다소 개인화 그룹의 값이 높았지만, 통계적으로 유의한 정도는 차이는 아니었다. 하지만 정성적 분석에서는 차이가 있었다. 개인화 그룹(Personalized group)은 비 개인화 그룹(non-personalized group)에 비해 개인화(personalization)가 수업의 재미있는 요소로서 보다 중요한 작용을 했다고 느꼈다. 또한, 테스트나 측정(measure) 부분에서 생겼던 문제점을 개선하여 재 실험이 있을 시엔 유의미한 값을 나타낼 것으로 기대된다.
챗봇을 활용한 사용자 친화적 머신 비전 결함 검출 소프트웨어 개발
나은정(Eunjeong Na),최원용(Wonyong Choi),한기준(Keejun Han) 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
현재의 반도체 산업에서 급증하는 인공지능 기술과 패키징 공정의 복잡성으로 인해 불량 검출의 중요성이 대두되고 있는 상황에서, 사용자 친화적이며 신속한 대응을 지원하는 소프트웨어는 필수적이다. 본 연구는 불량 검사 시 발생하는 예측할 수 없는 문제에 대응하기 위해, 보안성이 강화된 전이학습 기반 챗봇 모델을 도입하는 것을 제안한다. 챗봇은 사용자의 의도를 파악하고, 데이터베이스에서 유사한 사례를 검색하여 문제의 해결 방안을 제시한다. 해당 사용자 인터페이스는 전처리 모듈, 문장 임베딩 기반 챗봇 모듈, 유사한 사례 분석 모듈로 구성된다. 실험 결과, 제안된 챗봇은 높은 정확도로 사용자 질문에 응답한다. 향후 연구 방향으로 문서 간 관계 파악 및 다양한 모델 활용을 통한 성능 향상을 제안하며, 이러한 기술은 현장 전문가의 문제 해결과 생산성 향상에 기여할 것으로 전망된다.
Variational AutoEncoder 를 활용한 BGA 결함 탐지
이경민(Gyeongmin Lee),최원용(Wonyong Choi),한기준(Keejun Han) 한국HCI학회 2024 한국HCI학회 학술대회 Vol.2024 No.1
본 연구는 사용자의 사전 파라미터에 의존하는 규칙기반(Rule-Based)의 BGA (Ball Grid Array) 결함 검출 방법의 한계를 극복하기 위해 VAE (Variational AutoEncoder)를 기반으로 한 방법을 제안한다. 기존 BGA 결함 탐지 방법 중 대부분은 규칙 기반 접근방식에 의존하고 있어, 사용자에 의해 사전 설정된 검사 파라미터에 따라 검사의 정확도가 좌우되며 반도체 자재 변경 시 파라미터 재설정이 필수적이다. 이에 본 연구는 검사 파라미터를 사전에 설정할 필요가 없는 VAE 를 활용한 방법을 제안한다. 반도체 결함을 검출하기 위해, 원본 반도체 이미지와 VAE 를 통해 생성된 이미지 간의 코사인 유사도를 이상치 점수로 사용한다. 실험 결과, 제안된 방법이 기존의 규칙 기반 방법에 준하는 높은 성능을 보이는 것을 확인했다. 본 연구에서 제안하는 방법은 검사 파라미터 없이 BGA 결함 탐지가 가능하여 더욱 사용자 친화적인 머신 비전 사용자 인터페이스를 제공한다.