• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2010.10a
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• pp.186-190
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• 2010

본 논문은 쇼핑몰의 이용 후기 중 광고성 리뷰를 분류해 내는 방법을 제안한다. 여기서 광고성 리뷰는 주로 업체에서 작성하는 것으로 리뷰 안에 광고 내용이 포함되어 있다. 국외 연구 중에는 드물게 오피니언 스팸 문서의 분류 연구가 진행되고 있지만 한국어 상품평으로부터 광고성 리뷰를 분류하는 연구는 아직 이루어지지 않고 있다. 본 논문에서는 Naive Bayes Classifier를 활용하여 광고성 리뷰를 분류하였다. 이때 확률 계산을 위해 사용된 특징 단어는 POS-Tagging+Bigram, POS-Tagging+Unigram, Bigram을 사용하여 추출하였다. 실험 결과는 POS-Tagging+Bigram 방법을 이용하였을 때 광고성 리뷰의 F-Measure가 80.35%로 정확도 높았다.

• THE HEALTH and ORGANIC FARMING
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• no.230
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• pp.1-12
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• 2006

2006년도 지회장단 연찬회 성료/미국산 유전자조작 쌀 세계로 퍼저나가/우리의 산야초/연속 강우에 따른 과일나무 잎의 갈변에 대하여/벼 멀칭재배의 이론과 기술/06'대구.경북도지부 지회장단 연찬회/생활습관으로 노화를 최소화하라/철원지회,친환경농산물 가공센터 준공/고령.우곡지회,그린수박 선별장 준공/아이들건강과 먹을거리 패러다임의 전환/미국에서 친환경 상품 소비 증가세/미국 LA에 한국인 대상 유기농 마켓 등장/아마존 닷컴 유기농식품 판매에 손길/두가지 비료로 유기농작물의 고품질 다수확 생산을 체계적으로 보다 쉽게 하는 방법/경북,10년간 1조7천억 투입해 친환경농업 육성/벼희잎마름병의 방제는 이렇게/빛을 이용한 해충의 방제/유기농업연수원 매각 한 후 본회 사옥 신축/화성지역 인증자 후기관리교육 실시/국내외 친환경농축산물의 생산 및 인증실태/친환경 유기낙농의 정착 방안/8월중 새식구 명단/2006 지회장단 연찬회 이모저모/유기 및 일반 농산물의 품질 비교에 관한 연구/SK건설, 유기농 주말농장 무상대여 서비스/항공사들, 유기농식단 등으로/중국에도 웰빙바람, 유기농이뛴다/유기질비료의 이해

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2020.05a
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• pp.372-374
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• 2020

최근 화장품이나 뷰티산업의 성장이 가속화되고 있다. 이에 따라 시장에 다양한 뷰티제품들이 출시되고 있지만 그로 인해 오히려 본인에게 적합한 제품이 무엇인지 알지 못하는 경우가 많다. 온라인을 통해 구매하는 경우 구매후기 및 광고에 의지해야 하며 전문가의 조언을 구하기 위해서는 오프라인 상점을 방문할 수밖에 없다. 그러나 오프라인 상점을 방문한 경우에도 자신에게 적합한 화장품을 추천받는 것 또한 다분하지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 온라인 환경에서 소비자에게 맞는 상품의 광고 및 정보를 받을 수 있는 화장품 추천 서비스를 제안한다. 또한 제안서비스는 AI기능을 적용하여 기존의 방식보다 소비자 친화적인 서바스를 제공하는 것을 목표로 한다.

• Proceedings of the Korean Society for Agricultural Machinery Conference
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• 2017.04a
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• pp.88-88
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• 2017

감자 재배 기계화를 위한 전자동 감자 파종기의 기구적인 개념 설계를 수행하고, 시작기를 제작하였다. 시작기의 성능평가를 통해 기계화에 적합한 감자 재배양식에 대한 연구 필요성이 대두되었다. 본 연구의 목적은 감자 재배 양식에 따른 주요 감자의 생육 사항, 수량성, 상품성 및 품질, 주요 생리 장애등을 측정하여 기계파종 후 재배상의 문제점 파악과 파종 시 기계적인 미비점을 파악하여 개선방안을 마련하는데 있다. 기존의 국내 관행적 감자 재배 작형별 재배방식은 1줄 재배의 경우 재배 형식이 둥근두둑 방식이며, 2줄 재배의 경우 평두둑 방식을 채택하고 있다. 감자 파종기를 이용한 기계화 재배의 경우 평두둑으로 2줄 재배 방법을 채택하였다. 본 연구는 공시품종인 수미를 이용하여 봄 재배 형식으로 강릉 재배단지에서 실시하였다. 감자 파종은 2016년 3월 31일에 실시하였으며, 재배기간 92일을 소요하여 수확은 2016년 6월 30일에 하였다. 기계파종의 경우 두둑형식은 평두둑 2줄 재배양식 흑색비닐(파종구 세절) 파종 방법으로 전자동 기계파종을 실시하였고, 인력 파종의 경우 기계 파종과 동일한 방식으로 인력으로 실시하였다. 기존의 재래적 방식인 관행파종은 두둑형식은 외줄 1줄 흑색비닐(유공) 파종 방법으로 인력파종을 실시하였다. 관행 파종 방법은 이랑사이 75-80cm, 주간거리 20-25cm, 흙덮기 8-12cm로 재식밀도는 5,000-5,300주/10a로 씨감자 160kg/10a 소요하여 파종하였다. 실험 결과 감자 파종방법별 출현율은 기계파종의 경우 79.9-88.4%, 인력파종의 경우 97.9-99.2%로 기계파종에서 인력파종대비 결주율이 10.0-18.5% 정도 발생되었다. 씨감자의 절단 방법은 4절에 비하여 2절에서 양호하였다. 상품 지수의 경우 관행파종을 기준(100)으로 기계 파종(90)과 인력 파종(103)은 4절로 작업한 곳에서 상품성이 높았다. 파종 전 싹틔우기 여부에 따라서는 생육 초기(30일 이전)에는 싹틔운 파종 방법이 양호하였으나, 생육 후기(30일 이후)에는 싹을 틔우지 않은 파종 방법이 양호하였다. 기계 파종을 이용한 4절 씨감자 파종은 부패율이 12.2%로 다른 대비군에 비해 높았다(1.9-7.6%). 수확량(kg/10a)은 기계파종에서 2,748-3,503 kg 으로 관행 3,883 kg 대비 71-90% 수준으로 나타났다. 싹틔우지 않은 감자 4절을 이용한 기계 파종 시 결주율이 18.5%, 부패율 12.2%으로 싹틔운 감자 2절을 이용한 기계 파종으로 할 경우 결주율 10%, 부패율 4.1% 으로 낮출 수 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.15 no.5
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• pp.132-141
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• 2015

Smart television(TV) is replacing the traditional television model and the importance of user experience(UX) is rising. User experience evaluates the emotion state of users such as immersion, pleasure, and interest. User experience together with usability is a principle to be considered as for designing a smart television. It contributes to improve user satisfaction and lead to the long-term purchase. User experience is more difficult to measure than usability, because UX evaluation requires to biological and psychological techniques. However, the disadvantages of these physiological and psychological techniques require high experimental costs and the restriction of experimental environment. The objective of this paper is first to review conventional methods regarding UX evaluation and suggests a new method for measuring the UX of smart TV which detects keywords related emotional representation. The text is acquired from purchase postscripts of smart TV in the Internet shopping malls. This method costs less than the questionnaire survey to detect emotion.

• Journal of Bio-Environment Control
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• v.5 no.2
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• pp.187-193
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• 1996

This experiment was conducted to investigate the influence of temperature variation by the different ventilation methods on the growth and quality of oriental melon in greenhouse of tunnel type 1. The dropping effect in temperature by ventilation types was best at type 3 and those of type 2, type 1 were in order. 2. The temperature distribution in type 3 was uniformed as air- inflow and air- outflow by wind ventilation were easier than others. Whereas the temperature of type 1 having lateral ventilation hole and type 2 having the zenith ventilation tube and lateral ventilation hole was ascended, because small ventilation area of ventilation tube and hole could not make the gravity and wind ventilation successfully. 3. When compared with air amount of three types ventilated by the temperature difference of outside and inside of tunnel type house, that of type 3 was more than those of type 1 and type 2. 4. Type 3 was better than type 2 and type 1 in lear numbers, leaf area, fruit weight, flesh thickness, malformed fruit rate, and marketable fruit rate. 5. Marketable fruit rate of all treatment at each harvesting stages was rised, as goes to the latter periods.

• 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.

• Korean Journal of Medicinal Crop Science
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• v.12 no.3
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• pp.226-230
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• 2004

Plant growth should be affected by mulching method. The study was done to examine the effect of different mulching methods on growth and yield of Atractylodes japonica Koidz. The experiment was done by six different mulching methods; no mulching, rice straw, transparent polyethylene (PE), black PE, two combined treatments of rice hull and transparent PE or black PE. Green shoot and related characters, growth and yield of early and late stages were measured on May 8, June 8 and October 26, respectively. Green shoot fresh weight was the highest in transparent PE mulching, while number of leaves, shoot and stem lengths were the greatest in rice straw mulching of the methods. In its early stage, rice straw mulching had the fewest number of leaves, roots, stems, the smallest width of leaves, and the least fresh weights of shoots and rhizomes. Combined mulching of black PE and rice hull showed the highest values in root-related characters; number of roots, fresh weights of rhizomes and roots. In its late stage, the treatment effects shown in the early stage disappeared owing to high temperature of mid-summer so that there was no significant difference between the mulching treatments. Yield per unit area and marketable yield were the highest in rice straw mulching, and combined mulching of black PE and rice hull.

• KOREAN JOURNAL OF CROP SCIENCE
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• v.58 no.3
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• pp.253-259
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• 2013

This study was conducted to investigate proper mixed cultivation system of potato and succeeding crops (Chinese cabbage and Radish) in 2009. Potato varieties, 'Superior' a middle maturing variety and 'Haryeong' a late maturing variety were used. After potato harvest, succeeding crops of Radish and Chinese cabbage were planted on July 22th in 'Superior' variety plot and Aug. 3rd in 'Haryeong' variety plot. Potato crop was harvested in proper time, after 15, 30, 45 and 60 days. and a suitable potato variety for succeeding crops among 'Superior' and 'Haryeong' was checked. 'Superior' variety was observed to be low rotting, deformity and greening at Chinese cabbage and Radish treatment plot than non-treatment plot. In addition, high yields of potato was maintained in succeeding crop treatments.

• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.18 no.4
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• pp.19-42
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• 2012

Consumer consumption patterns are shifting rapidly as buyers migrate from offline markets to e-commerce routes, such as shopping channels on TV and internet shopping malls. In the offline markets consumers go shopping, see the shopping items, and choose from them. Recently consumers tend towards buying at shopping sites free from time and place. However, as e-commerce markets continue to expand, customers are complaining that it is becoming a bigger hassle to shop online. In the online shopping, shoppers have very limited information on the products. The delivered products can be different from what they have wanted. This case results to purchase cancellation. Because these things happen frequently, they are likely to refer to the consumer reviews and companies should be concerned about consumer's voice. E-commerce is a very important marketing tool for suppliers. It can recommend products to customers and connect them directly with suppliers with just a click of a button. The recommender system is being studied in various ways. Some of the more prominent ones include recommendation based on best-seller and demographics, contents filtering, and collaborative filtering. However, these systems all share two weaknesses : they cannot recommend products to consumers on a personal level, and they cannot recommend products to new consumers with no buying history. To fix these problems, we can use the information which has been collected from the questionnaires about their demographics and preference ratings. But, consumers feel these questionnaires are a burden and are unlikely to provide correct information. This study investigates combining collaborative filtering with the centrality of social network analysis. This centrality measure provides the information to infer the preference of new consumers from the shopping history of existing and previous ones. While the past researches had focused on the existing consumers with similar shopping patterns, this study tried to improve the accuracy of recommendation with all shopping information, which included not only similar shopping patterns but also dissimilar ones. Data used in this study, Movie Lens' data, was made by Group Lens research Project Team at University of Minnesota to recommend movies with a collaborative filtering technique. This data was built from the questionnaires of 943 respondents which gave the information on the preference ratings on 1,684 movies. Total data of 100,000 was organized by time, with initial data of 50,000 being existing customers and the latter 50,000 being new customers. The proposed recommender system consists of three systems : [+] group recommender system, [-] group recommender system, and integrated recommender system. [+] group recommender system looks at customers with similar buying patterns as 'neighbors', whereas [-] group recommender system looks at customers with opposite buying patterns as 'contraries'. Integrated recommender system uses both of the aforementioned recommender systems to recommend movies that both recommender systems pick. The study of three systems allows us to find the most suitable recommender system that will optimize accuracy and customer satisfaction. Our analysis showed that integrated recommender system is the best solution among the three systems studied, followed by [-] group recommended system and [+] group recommender system. This result conforms to the intuition that the accuracy of recommendation can be improved using all the relevant information. We provided contour maps and graphs to easily compare the accuracy of each recommender system. Although we saw improvement on accuracy with the integrated recommender system, we must remember that this research is based on static data with no live customers. In other words, consumers did not see the movies actually recommended from the system. Also, this recommendation system may not work well with products other than movies. Thus, it is important to note that recommendation systems need particular calibration for specific product/customer types.