With the growth of the e-commerce market, consumers increasingly rely on user reviews to make purchasing decisions. Consequently, researchers are actively conducting studies to effectively analyze these reviews. Among the various methods of sentiment analysis, the aspect-based sentiment analysis approach, which examines user reviews from multiple angles rather than solely relying on simple positive or negative sentiments, is gaining widespread attention. Among the various methodologies for aspect-based sentiment analysis, there is an analysis method using a transformer-based model, which is the latest natural language processing technology. In this paper, we conduct an aspect-based sentiment analysis on multilingual user reviews using two real datasets from the latest natural language processing technology model. Specifically, we use restaurant data from the SemEval 2016 public dataset and multilingual user review data from the cosmetic domain. We compare the performance of transformer-based models for aspect-based sentiment analysis and apply various methodologies to improve their performance. Models using multilingual data are expected to be highly useful in that they can analyze multiple languages in one model without building separate models for each language.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2019.10a
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pp.892-894
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2019
빅데이터 기반의 기계학습은 대규모 데이터를 이용하여, 숨겨진 패턴을 찾아내는 학습과정과, 그렇게 찾아낸 패턴을 이용하여 새로운 데이터를 해석하는 추론과정으로 이루어진다. 이 과정을 통해 학습된 패턴은 데이터를 구성하는 속성들과 긴밀한 연관성을 갖고 있다. 학습에 사용된 데이터의 원 데이터를 구성하는 각각의 속성과 추론 결과가 동일한 계층 관계를 갖고 있다면, 모든 속성을 동일하게 처리할 수 있지만, 그렇지 않은 경우, 속성들 사이의 계층 정보를 고려하는 것이, 추론 결과의 정확도를 높일 수 있다. 이에 본 연구에서는 속성들 사이의 계층 관계를 고려한 추론 기법을 제안하고, 사례연구를 통해 제안 방법을 실제 상황에 적용하는 방법을 제시한다.
SNS has been advanced from first to third generation by changing its service format in various ways. Nowadays, image-based SNS such as instagram and pinterest where users communicate via images has become popular as third generation service. Due to the fact that users communicate especially through images, image-based SNS utilizes images in different ways compared to other SNS. This study derived various characteristics of images in image-based SNS, and observed how users perceive each of them differently. Also, relationship between the characteristics and user satisfaction on image-based SNS is analyzed. The characteristics include 6 items; 'implicity', 'recordability', 'expressing identity', 'indirect experience', 'temporary amusement', and 'stimulating desire.' As a result of comparing user perception regarding those 6 characteristics, recordability and indirect experience were highly recognized than other characteristics. Also, according to users' age, motivation of using image-based SNS, and number of followers they have, users perceived each characteristic in different level. Finally, relationship between the characteristics and user satisfaction was analyzed, and the result showed that indirect experience had positive influence to user satisfaction. Regarding indirect experience, it was highly perceived by users and also had positive influence to their satisfaction, which means it is the most typical characteristic of image-based SNS.
Recently, many researches on recommendation systems and collaborative filtering have been proceeding in both research and practice. However, although product items may have multi-valued attributes, previous studies did not reflect the multi-valued attributes. To overcome this limitation, this paper proposes new methodology for recommendation system. The proposed methodology uses multi-valued attributes based on clustering technique for items and applies the collaborative filtering to provide accurate recommendations. In the proposed methodology, both user clustering-based CBR and item attribute clustering-based CBR technique have been applied to the collaborative filtering to consider correlation of item to item as well as correlation of user to user. By using multi-valued attribute-based clustering technique for items, characteristics of items are identified clearly. Extensive experiments have been performed with MovieLens data to validate the proposed methodology. The results of the experiment show that the proposed methodology outperforms the benchmarked methodologies: Case Based Reasoning Collaborative Filtering (CBR_CF) and User Clustering Case Based Reasoning Collaborative Filtering (UC_CBR_CF).
The main thrust of our talk will be based on our experience in developing and applying an attribute-based classification technique in the context of an operational answer set driven retrieval system. To alleviate the difficulty and reduce the cost of manually constructing and maintaining answer sets, i.e., knowledge base, we have devised a new method of automating the answer document selection process by using the notion of attribute-based classification, which is in and of itself novel. We attempt to explain through experiments how helpful the proposed method is for the knowledge base construction process.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2006.06c
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pp.229-231
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2006
본 논문은 한국원자력연구소 내에서 가동 중인 하나로 원자로의 방사선감시시스템 소프트웨어 개발에 있어서 속성기반설계를 적용한 사례를 소개한다. 본 논문에서 채택한 속성기반설계는 시스템의 기능요건 및 품질요건 도출, 이를 만족하기 위한 전술 설정, 설정된 전술에 근거하여 시스템 아키텍처 결정, 확정된 아키텍처를 구현 및 검증하는 과정으로 이루어진다. 하나로 방사선감시시스템의 개발요건으로부터 사용성, 가용성, 유지보수성. 호환성, 확장성 과 같은 품질속성을 추출하였으며, 개발 전술로는 이중화된 서버에 다수의 클라이언트가 연결되는 클라이언트-서버클러스터링 전술과 객체지향적 데이터 처리 및 디스플레이 설계 전술을 채택하였다. 단기간 내에 개발을 완수해야하는 방사선감시시스템 개발에 속성기반설계를 적용함으로써 보다 효율적으로 과제를 성공시킬 수 있었다.
The Journal of Korea Institute of Information, Electronics, and Communication Technology
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v.8
no.5
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pp.384-393
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2015
This paper proposes an optimized classifier based on feature elimination (OCFE) for gene selection with combining two feature elimination methods, ReliefF and SVM-RFE. ReliefF algorithm is filter feature selection which rank the data by the importance of the data. SVM-RFE algorithm is a wrapper feature selection which wrapped the data and rank the data based on the weight of feature. With combining these two methods we get less error rate average, 0.3016138 for OCFE and 0.3096779 for SVM-RFE. The proposed method also get better accuracy with 70% for OCFE and 69% for SVM-RFE.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2005.07b
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pp.277-279
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2005
단백질들은 서로 다른 단백질들과 상호작용하거나 복합물을 형성함으로써 생물학적으로 중요한 기능을 한다고 알려져 있다. 때문에 대부분의 세포작용에 있어 중요한 역할을 하는 단백질들 간의 상호작용 분석 및 예측에 대한 연구는 여러 연구그룹으로부터 풍부한 데이터가 산출된 후게놈시대(post-genomic era)에서 또 하나의 중요한 이슈가 되고 있다. 본 논문에서는 효모에 대해 공개되어있는 단백질 상호작용 데이터들에서 속성들 간의 연관규칙 학습을 통해 잠재적 단백질 상호작용들을 예측하기 위한 연관규칙 기반의 상호작용 예측 방법을 제시한다. 단백질들 간의 상호작용 예측을 위해 고려되는 각 단백질의 다수의 속성차원은 정보이론 기반의 속성선택 알고리즘을 이용하여 효율적으로 줄이며 상호작용의 속성집합을 이용하여 신경망을 훈련시키고 이렇게 훈련된 신경망에서 속성들 간의 연관규칙을 디코딩하여 연관규칙 기반의 상호작용 예측에 활용한다. 연관속성 발굴을 통한 상호작용 예측을 위한 마이닝 방법으로는 연관규칙 발견 알고리즘을 사용하였으며 예측 정확도를 높이기 위하여 신경망 예측 모델의 학습 결과를 디코딩한 규칙들이 추가적으로 사용하였다. 논문에서 제안한 방법을 발견된 연관규칙을 통한 단백질 상호작용 예측문제에 있어 평균 약 $94.5\%$의 예측 정확도를 보였다.
Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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v.8
no.4
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pp.83-94
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1998
약할기반 접근통제는 현재 가장 많이 사용외는 임의적 겁근통제 및 강제적 접근통제에 비하여 유연성을 제공하며 접근통제 기법이 정교하다. 따라서, 역할기반 접근통제는 금융 및 기업 등과 같은 상업적 분야 및 행정적인 분야에서 많이 사용될 것으로 예측된다. 본 논문에서는 기존에 제안된 역할기반 접건통제 메커니즘에 역할의 속성을 정의하여 새로운 형태의 역할기반 접근통제 메커니즘을 제안하였다. 제안된 역할기반 메커니즘은 기존의 역할기반 메커니즘이 실생활에 잘 적용되지 않는 단점을 극복하였으며, 특히 살라미 공격, 내부자의 부정행위 방지에 효과적으로 적용 가능하다. 또한 역할을 부여받는 사용자의 역할 중복 방지를 위하여 차이 연산자를 정의하였다.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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v.19
no.2
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pp.9-17
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2019
In this paper, we propose an attribute-based broadcast encryption algorithm that can be applied to satellite broadcasting network. The encryption algorithm is a cryptographic method by which a carrier(sender) can transmit contents efficiently and securely to a plurality of legitimate users through satellites. An attribute-based encryption algorithm encrypts contents according to property of contents or a user, In this paper, we combine effectively two algorithms to improve the safety and operability of satellite broadcasting network. That is, it can efficiently transmit ciphertexts to a large number of users, and has an advantage in that decoding can be controlled by combining various attributes. The proposed algorithm reduces the network load by greatly reducing the size of the public key, the private key and the cipher text in terms of efficiency, and the decryption operation amount is reduced by half to enable fast decryption, thereby enhancing the operability of the user.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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