• The KIPS Transactions:PartD
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• v.18D no.2
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• pp.101-110
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• 2011

According to the increasing use of blogs, a huge number of posts have appeared in a blogosphere. This causes web surfers to face difficulty in finding the quality posts in their search results. As a result, post ranking algorithms are required to help web serfers to effectively search for quality posts. Although there have been various algorithms proposed for web-page ranking, they are not directly applicable to post ranking since posts have their unique features different from those of web pages. In this paper, we propose post ranking algorithms that exploit actions performed by bloggers. We also evaluate the effectiveness of post ranking algorithms by performing extensive experiments using real-world blog data.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2008.06c
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• pp.189-193
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• 2008

블로그는 개인의 생각을 온라인상의 문서인 포스트로 남기는 일종의 개인 홈페이지이다. 웹 문서와 포스트는 다른 특징을 가지고 있기 때문에 웹 문서 랭킹 알고리즘을 포스트에 적용하기에는 문제점이 존재한다. 본 논문에서는 포스트의 랭킹을 위한 포스트-블로거 그래프를 정의하고, 기존의 웹 문서 랭킹 알고리즘을 포스트-블로거 그래프에 적합하게 변형한 포스트 랭킹 알고리즘을 제안한다. 그리고 실제 블로그 데이터를 통하여 포스트 랭킹 알고리즘의 성능을 분석하고, 이를 바탕으로 블로그에 적합한 포스트 랭킹 알고리즘을 선별한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 1998.10a
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• pp.741-743
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• 1998

본 논문에서는 분산메모리 머신에서 병렬 이미지 윤곽선 랭킹 문제를 해결하는 새로운 알고리즘을 제안한다. 윤곽선 랭킹 문제는 주어진 이미지의 에지 윤곽선으로부터 에지 윤곽선의 선형적 표현 방식을 생성시키는 것으로, 에지점간의 순차적인 데이터 종속관계를 갖는 이 문제를 분산메모리 머신에서 수행하려면 입력 이미지에 의한 데이터의 불균형 분포와 불규칙적인 프로세서간 데이터 종속 문제를 해결해야 한다. 본 논문에서는 이 두 가지 문제를 동시에 해결할 수 있는 병렬 알고리즘을 제안하고, 제안된 알고리즘을 IBM SP2에 구현하였으며, 그 결과 윤곽선 랭킹 문제가 효과적으로 해결되었음을 확인하였다.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.17 no.1
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• pp.47-53
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• 2016

A type of workflow affiliation network is one of the specialized social network types, which represents the associative relation between actors and activities. There are many methods on a workflow affiliation network measuring centralities such as degree centrality, closeness centrality, betweenness centrality, eigenvector centrality. In particular, we are interested in the closeness centrality measurements on a workflow affiliation network discovered from enterprise workflow models, and we know that the time complexity problem is raised according to increasing the size of the workflow affiliation network. This paper proposes an estimated ranking algorithm and analyzes the accuracy and average computation time of the proposed algorithm. As a result, we show that the accuracy improves 47.5%, 29.44% in the sizes of network and the rates of samples, respectively. Also the estimated ranking algorithm's average computation time improves more than 82.40%, comparison with the original algorithm, when the network size is 2400, sampling rate is 30%.

• Journal of Internet Computing and Services
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• v.16 no.3
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• pp.71-77
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• 2015

This paper implements an estimated closeness centrality ranking algorithm in large-scale workflow-supported social networks and performance analyzes of the algorithm. Existing algorithm has a time complexity problem which is increasing performance time by network size. This problem also causes ranking process in large-scale workflow-supported social networks. To solve such problems, this paper conducts comparison analysis on the existing algorithm and estimated results by applying estimated-driven RankCCWSSN(Rank Closeness Centrality Workflow-supported Social Network). The RankCCWSSN algorithm proved its time-efficiency in a procedure about 50% decrease.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.16 no.1
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• pp.100-104
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• 2010

In the past decade, various search engines have been developed to retrieve web pages that web surfers want to find from world wide web. In search engines, one of the most important functions is to evaluate and rank web pages for a given web surfer query. The prior algorithms using hyperlink information like PageRank incur the problem of 'topic drift'. To solve the problem, relevance propagation models have been proposed. However, these models suffer from serious performance degradation, and thus cannot be employed in real search engines. In this paper, we propose a new ranking algorithm that alleviates the topic drift problem and also provides efficient performance. Through a variety of experiments, we verify the superiority of the proposed algorithm over prior ones.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2011.04a
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• pp.1243-1244
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• 2011

블로그 이용이 활성화됨에 따라 포스트 랭킹 방법의 필요성이 증가하고 있다. 기존 연구에서는 HITS 에 기반을 둔 포스트 랭킹 방법인 BAITS 와 BAITS 를 수정한 포스트 랭킹 방법들을 제안한바 있다. 본 논문에서는 이러한 포스트 랭킹 방법들을 다양한 척도를 이용한 비교 실험을 통해 비교하여 가장 정확도가 높은 랭킹 방법을 판별하고자 한다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.3
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• pp.551-558
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• 2017

The growth of blogs has two aspect of providing various information and marketing. This study collected the rankings of blog posts of large portal using OpenAPI and investigated the features of blogs ranked through the exploratory data analysis technique. As a result of the analysis, it was found that the influence of the blogger and the recent creation date of the post were highly influential factors in the top rank. Due to the weakness of these evaluation algorithms, there was a problem of showing the search results which is concentrated to the power blogger's post. In this study, we propose an algorithm that improves the reliability of content by adding the reliability DB information which is verified by the experts and reflects the fairness of the application of the ranking score through the trend index indicating various public interests. Improved algorithms have made it possible to provide more reliable information in the search results of the relevant field and have an effect of making it difficult to manipulate ranking by illegal applications that increase the number of visitors.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2010.04a
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• pp.866-867
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• 2010

블로그 이용이 활성화됨에 따라 포스트 랭킹 알고리즘의 필요성이 증가하고 있다. 본 논문에서는 액션의 발생 순서를 이용하여 포스트에 랭킹을 부여하는 방법을 제안한다. 또한, 실제 블로그 데이터를 이용한 실험을 통하여 본 논문에서 제안하는 방법의 성능의 우수성을 보인다.

• Proceedings of the Korea Multimedia Society Conference
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• 2002.11b
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• pp.39-42
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• 2002

인터넷의 빠른 성장과 함께 그 속에 존재하는 많은 정보들을 이용하고자 하는 인터넷 이용자들의 욕구를 충족시키기 위해 정보검색 기술이 발달하였고, 그 결과 현재 수많은 검색엔진들이 개발되어 사용되고 있다. 본 논문에서는 검색엔진을 이용한 검색의 경우 페이지 순위 결정시 사용자들에 의해 많이 읽혀진 페이지가 높은 순위에 랭크될 수 있도록 하여 좀 더 빠르고 정확한 결과를 찾을 수 있도록 하는 사용자 뷰 기반 페이지 랭킹 알고리즘을 제안한다.