Annual Conference on Human and Language Technology
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2022.10a
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pp.262-267
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2022
이커머스 리뷰와 같은 특정 도메인의 경우, 텍스트 표현벡터 학습을 위한 양질의 오픈 학습 데이터를 구하기 어렵다. 또한 사람이 수동으로 검수하며 학습데이터를 만드는 경우, 많은 시간과 비용을 소모하게 된다. 따라서 본 논문에서는 수동으로 검수된 데이터없이 양질의 텍스트 표현벡터를 만들 수 있도록 두 단계의 대조 학습 시스템을 제안한다. 이 두 단계 대조 학습 시스템은 레이블링 된 학습데이터가 필요하지 않은 자기지도 학습 단계와 리뷰의 특성을 고려한 자동 레이블링 기반의 지도 학습 단계로 구성된다. 또한 노이즈에 강한 오류함수와 한국어에 유효한 데이터 증강 기법을 적용한다. 그 결과 스피어먼 상관 계수 기반의 성능 평가를 통해, 베이스 모델과 비교하여 성능을 14.03 향상하였다.
Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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2021.01a
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pp.231-232
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2021
본 논문에서는 딥러닝 모델 중 Keras 기반 LSTM 모델과 KoGPT-2 모델을 이용하여 학습한 결과를 바탕으로 카테고리 별 키워드 기반의 배달 음식점 리뷰를 생성하는 방법을 제안한다. 데이터는 주로 맛, 양, 배달, 가격으로 구성되어 있으며 이를 카테고리 별로 구분하였다. 또한 새롭게 생성된 텍스트는 의미와 문맥을 판단하여 기존 리뷰 데이터와 비슷하게 구현하였다. 모델마다 성능을 비교하기 위해 정량적, 정성적 평가를 진행하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2023.11a
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pp.1204-1205
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2023
본 논문은 소비자의 리뷰 데이터를 기반으로 한 새로운 감성 분석 방법을 제안한다. 긍정, 부정, 중립으로 분류하는 전통적 감성 분석방법은 텍스트에 나타난 감정의 섬세한 차이를 파악하기 어렵다. 이에 본 연구에서는 GPT 모델을 사용하여 텍스트에서 사용자의 감정을 8 가지의 카테고리로 세분화한다. 부정적 정서를 가진 리뷰에서 분노, 혐오, 실망과 같은 구체적인 감정들을 직관적으로 파악할 수 있었고, 감정의 강도까지 파악할 수 있었다. 제안된 방법을 통해 기업은 고객의 요구 사항을 정확하게 인지할 수 있으며, 고객 맞춤형 서비스 개선에 기여할 수 있다는 점이 기대된다.
최근, 에너지저장장치를 활용하여 태양광-ESS 하이브리드 시스템이 도입되고 있다. 태양광-ESS 하이브리드 시스템은 구성방식에 따라 다양한 전력변환장치를 활용한다. 그중 DAB 컨버터는 절연형이며, 양방향 전력전달이 가능하므로 스위칭 기법, 토폴로지 개발 등 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 태양광-ESS 하이브리드 시스템에 적용되는 대표적인 벅-부스트 컨버터와 DAB 컨버터에 대해 리뷰한다.
The purpose of this study was to research the relationships among utilitarian perceptions, hedonic perceptions, perceived usefulness and behavioral intention. Recently, consumers rely heavily on user-generated contents of social media channels to support their purchase decisions, such as electronic word-of-mouth. Electronic word-of-mouth helps consumers to evaluate items before making purchase, to reduce purchase risks and to support their purchase decisions. This study was based on both the analysis derived from a hypothesis and literature reviews and data collected from 255 travelers who had used travel review website at least once. The results of empirical analysis showed as follows. First, Utilitarian perceptions(information quality) has a significant impact on the perceived usefulness of a travel review website. Second, Enjoyment has a significant impact on the perceived usefulness of a travel review website. Third, Curiosity fulfilment has a significant impact on the perceived usefulness of a travel review website. Finally, Perceived usefulness of a travel review website has a significant impact on behavioral intention. Based on these findings, the implications and limitations of the study were presented including some directions for future studies.
본 논문의 목표는 한국 전력에서 의뢰한 용량 과제를 리뷰하기 위한 것이다. 한국 전력은 현재 책정된 용량 가격(CP)을 최적화하려고 한다. 이러한 과정에서 한국 전력과 발전사들 간에 논란이 있었다. 우리 연구팀은 중립적인 입장에서 한국 계통의 안정성에 초점을 맞추어 연구를 진행하였다. 본 리뷰에서 다룬 내용은 한국 계통의 적정 설비 예비율을 구하기 위해, Loss of Load Probability-이하 LOLP를 산출하는 과정을 시뮬레이션을 통해 보여주는 것이다. 더 정확한 결과를 산출하기 위해 2007년 실제부하 및 설비 용량 자료가 사용되었다. 또한 본 연구에서 진행된 여러 가지 과제 수행 단계 중, 본 논문은 2번째 단계인 적정 설비 예비율을 12${\sim}$15%로 하향시킬 가능성을 찾는 연구를 설명한다. 한국 전력 계통의 안정성 모델을 만들고, 그 모델을 사용하여 기존 LOLP에 맞는 적정 설비 예비율을 찾는다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2018.05a
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pp.281-284
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2018
인터넷을 통해 정보를 쉽게 공유하게 되면서 소비자는 제품이나 서비스를 이용하기 전 효율적인 의사 결정을 위해 먼저 작성된 다른 사람의 의견을 참고한다. 또한 기업은 이러한 소비자의 의견을 수집하여 제품의 피드백이나 마케팅 등 비즈니스적인 측면으로 활용한다. 수많은 상품평과 후기에서 특정 제품 또는 서비스에 대한 감성을 식별할 수 있다는 점에서, 감성분석은 소비자와 기업 모두에게 주목받고 있는 기술이다. 합리적인 결정을 위해, 소비자는 해당 웹사이트에서 제공하는 데이터를 참고하며, 이 데이터는 웹사이트마다의 기준에 따라 필터링된다. 하지만 제품/서비스에 따라 개인이 중시하는 부분이 다르기 때문에, 실질적으로는 다른 사용자의 의견을 참고하여 합리적인 결정을 내린다. 본 논문은 호텔의 리뷰를 여덟 가지 특성으로 구분하고, 각 특성별로 극성을 분석한다. 또한 사용자가 선호하는 특성에 가중치를 부여하여 순위를 나타내는 시스템을 제안한다. 극성분석 단계에서는 주어진 리뷰를 여덟 가지 특성으로 분류하고, 긍정/부정의 극성으로 분류하는 기계학습 알고리즘을 사용한다. 각각의 특성에 대해 가중치를 적용하여 얻을 수 있는 순서는 기존에 제공되는 순서보다 사용자의 선호도를 정확히 반영한다, 또한 본 논문의 제안을 호텔뿐만 아니라 다양한 제품/서비스에 적용하여 선호도를 반영한 순위 정보를 제공한다면 소비자의 합리적인 의사 결정에 도움을 줄 것이다.
Most of the stock price prediction research using text mining uses news and SNS data. However, there is a weakness that it is difficult to get honest and vivid information about companies from them. This paper deals with the problem of the prediction for the direction of stock price by doing text mining the online company reviews of internal staff indicating employee satisfaction. The comparative analysis of the prediction models for the direction of stock price showed the prediction model, which adds internal employee reviews, has better performance than those that did not. This paper presents the convergence study using natural language processing in financial engineering. In the field of stock price prediction, This paper pursued a new methodology that used employee satisfaction. In practice, it is expected to provide useful information in the field of forecasting stock price direction.
Interest in smart cities is growing; information and communication technology, urban planning, urban economy development, health, and many other areas are intertwined within smart city research and practice. The definition of smart city is evolving, and its vagueness is sometimes confusing. This review of the smart city literature tries to capture the big picture of this big idea. This review places into context work done since 2016, as earlier work is well reviewed in Albino (2015) and Cochia (2014). First is a review of the various smart city definitions. Second, an inventory of terms related to or subsumed by the smart city label are presented. Third, outcomes of indexes created to measure a city's smartness are presented. Fourth, the taxonomies used to organize the disparate content that falls under the smart city umbrella are discussed. Fifth, the most recent literature associated with six commonly recognized subgenres, namely smart economy, smart governance, smart living, smart people, smart environment, and smart mobility are reviewed. Sixth, important critiques of the smart city idea are presented.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.11
no.2
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pp.181-188
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2018
In this paper, we propose an analysis scheme of customer spending pattern using text mining. In proposed consumption pattern analysis scheme, first we analyze user's rating similarity using Pearson correlation, second we analyze user's review similarity using TF-IDF cosine similarity, third we analyze the consistency of the rating and review using Sendiwordnet. And we select the nearest neighbors using rating similarity and review similarity, and provide the recommended list that is proper with consumption pattern. The precision of recommended list are 0.79 for the Pearson correlation, 0.73 for the TF-IDF, and 0.82 for the proposed consumption pattern. That is, the proposed consumption pattern analysis scheme can more accurately analyze consumption pattern because it uses both quantitative rating and qualitative reviews of consumers.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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