• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.122-126
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• 2014

감성은 콘텐츠 구매과정에서 결정적인 요소로 작용하며, 영화 콘텐츠의 탐색/소비 과정에서도 콘텐츠 소비의 새로운 기준이다. 그러므로 본 연구에서는 콘텐츠의 내용과 감성을 반영하기 위한 감성분류체계를 제안하였다. 제안한 감성분류체계를 기반으로 사용자의 취향과 감성에 기반하여 콘텐츠를 분류/추천하여 개인화된 편성을 제공하는 것을 "감성 큐레이션"이라 정의하고, 이를 위한 감성기반 큐레이션 방법론을 기술하고 실험을 통해 추천 효과를 입증하였다. 큐레이션은 기존의 개인화 추천과 달리 고객 취향뿐만이 아닌, 신선함, 다양성을 제공할 수 있어야 하며, 상용 큐레이션 서비스에서는 실제 시청으로 연결되는 비율이 중요하다. 본 연구에서는 큐레이션 성능 평가를 위해 성향인지도, 신선도, 다양성에 기반한 만족도 설문조사 방법과 함께, 콘텐츠의 전체 시청률 대비 큐레이션을 통해 추천되어 증가된 시청률의 확대 비율인 Lift score 라는 새로운 평가 방법을 제안하여 그 효용성을 증명하였다.

• 통상정보연구
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• 제18권1호
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• pp.3-27
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• 2016

본 연구는 소비자 특성과 웹사이트 특성이 해외직구사이트의 만족도와 재구매 의도에 미치는 영향을 실증적으로 살펴보고자 한다. 2015년 10월 해외직구를 이용하는 이용자 230명을 대상으로 설문조사를 실시하여 다중회귀분석으로 검증하였다. 인터넷 쇼핑몰과 관련된 선행연구를 분석하여 소비자 특성을 혁신성, 지각된 위험, 이익인지, 구매성향으로, 웹사이트 특성을 제품구색, 편의성, 신뢰성, 고객 서비스로 도출하였다. 연구결과, 소비자 특성에서 지각된 위험과 이익인지가 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났고, 웹사이트 특성에서는 제품구색, 신뢰성, 고객 서비스가 만족도에 유의한 영향을 주는 것으로 밝혀졌다. 시사점으로 해외직구는 소비자의 불안감을 해소하는 방법으로 다양한 언어를 지원하며 소비자의 의견을 적극적으로 수렴하고 처리해야 할 것이며, 제품과 관련된 반품 및 환불을 신속하게 처리될 수 있도록 시스템을 구축해야 할 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권1호
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• pp.137-146
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• 2020

자연어처리 기술은 사람이 말하는 언어를 기계적으로 분석해 컴퓨터가 이해할 수 있는 형태로 만드는 것을 의미한다. 이것이 중요한 이유는 인공지능의 기본인 인간과 디바이스 간 커뮤니케이션을 위한 핵심기술이기 때문이다. 본 논문에서는 자연어처리, 특히 의미분석과 관련된 기술동향을 확인하기 위해 미국과 한국의 특허정보에 대해 분석하였으며, 본 연구를 통해 향후 자연어처리 관련 연구에 의미있는 정보제공을 그 목적으로 한다. 결론적으로, 국내 특허 수는 미국 대비 7.9% 수준이며, 주요 Keyword의 상이한 빈도는 기술적 방향성에 국가별로 차이가 있음을 확인하였다. 또한 상향 또는 하향 성향의 Keyword가 한국 대비 미국이 2배로 나타나 시대적 흐름을 상대적으로 더 반영한 것으로 분석되었다. 향후 연구에서는 실질적인 기술예측을 위해 상향 성향의 Keyword가 특허에서 어떻게 기술되고 있는지 구체적으로 분석하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1999년도 제11회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.7-12
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• 1999

정보 검색 시스템은 사용자 질의의 키워드들과 문서들의 유사성(similarity)을 기준으로 관련 문서들을 순서화하여 사용자에게 제공한다. 그렇지만 인터넷 검색에 사용되는 질의는 일반적으로 짧기 때문에 보다 유용한 질의를 만들고자 하는 노력이 지금까지 계속되고 있다. 그러나 키워드에 포함된 정보가 제한적이기 때문에 이에 대한 보완책으로 사용자의 적합성 피드백을 이용하는 방법을 널리 사용하고 있다. 본 논문에서는 일반적인 적합성 피드백의 가장 큰 단점인 빈번한 사용자 참여는 지양하고, 시스템에 기반한 적합성 피드백에서 배제한 사용자 참여를 유도하는 검색 문서의 분류 정보에 기반한 용어 클러스터 질의 확장 모델(Term Cluster Query Expansion Model)을 제안한다. 이 방법은 검색 시스템에 의해 검색된 상위 n개의 문서에 대하여 분류기를 이용하여 각각의 문서에 분류 정보를 부여하고, 문서에 부여된 분류 정보를 이용하여 분류 정보의 수(m)만큼으로 문서들을 그룹을 짓는다. 적합성 피드백 알고리즘을 이용하여 m개의 그룹으로부터 각각의 용어 클러스터(Term Cluster)를 생성한다. 이 클러스터가 사용자에게 문서 대신에 피드백의 자료로 제공된다. 실험 결과, 적합성 알고리즘 중 Rocchio방법을 이용할 때 초기 질의보다 나은 성능을 보였지만, 다른 연구에서 보여준 성능 향상은 나타내지 못했다. 그 이유는 분류기의 오류와 문서의 특성상 한 영역으로 규정짓기 어려운 문서가 존재하기 때문이다. 그러나 검색하고자 하는 사용자의 관심 분야나 찾고자 하는 성향이 다르더라도 시스템에 종속되지 않고 유연하게 대처하며 검색 성능(retrieval effectiveness)을 향상시킬 수 있다.사용되고 있어 적응에 문제점을 가지기도 하였다. 본 연구에서는 그 동안 계속되어 온 한글과 한잔의 사용에 관한 논쟁을 언어심리학적인 연구 방법을 통해 조사하였다. 즉, 글을 읽는 속도, 글의 의미를 얼마나 정확하게 이해했는지, 어느 것이 더 기억에 오래 남는지를 측정하여 어느 쪽의 입장이 옮은 지를 판단하는 것이다. 실험 결과는 문장을 읽는 시간에서는 한글 전용문인 경우에 월등히 빨랐다. 그러나. 내용에 대한 기억 검사에서는 국한 혼용 조건에서 더 우수하였다. 반면에, 이해력 검사에서는 천장 효과(Ceiling effect)로 두 조건간에 차이가 없었다. 따라서, 본 실험 결과에 따르면, 글의 읽기 속도가 중요한 문서에서는 한글 전용이 좋은 반면에 글의 내용 기억이 강조되는 경우에는 한자를 혼용하는 것이 더 효율적이다.이 높은 활성을 보였다. 7. 이상을 종합하여 볼 때 고구마 끝순에는 페놀화합물이 다량 함유되어 있어 높은 항산화 활성을 가지며, 아질산염소거능 및 ACE저해활성과 같은 생리적 효과도 높아 기능성 채소로 이용하기에 충분한 가치가 있다고 판단된다.등의 관련 질환의 예방, 치료용 의약품 개발과 기능성 식품에 효과적으로 이용될 수 있음을 시사한다.tall fescue 23%, Kentucky bluegrass 6%, perennial ryegrass 8%) 및 white clover 23%를 유지하였다. 이상의 결과를 종합할 때, 초종과 파종비율에 따른 혼파초지의 건물수량과 사료가치의 차이를 확인할 수 있었으며, 레드 클로버 + 혼파 초지가 건물수량과 사료가치를 높이는데 효과적이었다.\ell}$ 이었으며 , yeast extract 첨가(添加)하여 배양시(培養時)는 yeast extract

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.