Annual Conference on Human and Language Technology
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2008.10a
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pp.58-62
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2008
인터넷 상에서 상품을 구입할 때 고려하는 부분 중의 하나가 상품평이다. 하지만 이러한 상품평들을 개인이 일일이 확인 하는데에는 상당한 시간이 소요된다. 이러한 문제점을 줄이기 위해서 본 논문에서는 인터넷 상의 상품평에 대한 의견을 긍정, 부정, 일반으로 나누는 시스템을 제안한다. 제안 시스템은 CRFs 기계학습모델을 기반으로 하며, 연결어미, 형태소 유니그램, 슬라이딩 윈도우 기법의 형태소 바이그램을 자질로 사용한다. 실험을 위해서 가격비교 사이트의 모니터 카테고리에서 561개의 상품평을 수집하였다. 이 중 465개의 상품평을 학습 문서로 사용하였고 96개의 상품평을 실험 문서로 사용하였다. 제안 시스템은 실험결과 79% 정도의 정확도를 보였다. 추가 실험으로 제안 시스템이 사람들과 얼마나 비슷한 성능을 보이는지 알아보기 위해서 카파 테스트를 실시하였다. 카파 테스트를 실시한 결과, 사람간의 카파 계수는 0.6415였으며, 제안 시스템과 사람 간의 카파 계수는 평균 0.5976이였다. 결론적으로 제안 시스템이 사람보다는 떨어지지만 유사한 정도의 성능을 보임을 알 수 있었다.
Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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v.25
no.1
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pp.319-342
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2014
This study investigates the evaluations, preferences, and opinions of students' experiences with their academic library blog and to identify student suggestions on how to improve the utilization such blogs. For this study, the D academic library blog was selected for study, while employing survey and focus group research methods. The results include the students' subjective evaluations of the library blog's operations, suggestions on how to improve the operation, and how to stimulate the utilization of the blog. This study may provide insights on how to improve academic library blog operations with access, updates, content, and marketing strategies.
KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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v.3
no.4
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pp.149-154
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2014
A user should pick up relevant answers by himself from various search results when using user participation question answering community like Knowledge-iN. If refined answers are automatically provided, usability of question answering community must be improved. This paper divides questions in Q&A documents into 4 types(word, list, graph and text), then proposes summarizing methods for each question type using document statistics. Summarized answers for word, list and text type are obtained by question clustering and calculating scores for words using frequency, proximity and confidence of answers. Answers for graph type is shown by extracting user opinion from answers.
Journal of the Korea Academia-Industrial cooperation Society
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v.11
no.4
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pp.1411-1418
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2010
Training for using e-learning has offered various options of contents and methods to learners. Both contents with high quality and the effective operation of LMS are very important to increase effectiveness. This paper analyzed the status of LMS which was necessary to improve quality of training for learners using e-learning. Based on analysis, it collected the opinions of experts by using delphi methods. Then, it suggested the improvement of the LMS and necessary functions of LMS in Distance Education & Training Institutes.
기존의 디지털미디어에 관한 논의들이 지나치게 디지털기술의 생산성과 효율성에만 주목하면서 긍정적인 면도 많지만 역으로 디지털 치매 등과 같은 문제점을 내포하고 있다. 다시 말해 스마트 폰 등에 저장되어 있는 전화번호 및 메모 등이 우리에게 편리함이라는 혜택을 주고는 있지만 반대로 조그마한 것이라도 쉽게 기억해 내지 못하는 역효과가 사회적 이슈로 대두되고 있다. 이를 위해 본 논문에서는 디지털미디어 이용자들의 위험성과 문제점 및 해결방안에 대한 의견 등 최근 가장 주목받는 미디어로서 대부분 디지털매체를 포괄하는 융합미디어이기 때문에 다양한 위험요인들이 집결되어있는 특징을 여러 디지털기기사용자를 분석대상으로 삼아 이러한 유형들에 대한 사례들 그리고 이러한 유형들에 대한 예방 및 사후대응방안에 대한 의견을 확인하고 이를 해결하기 위한 방안을 제시하고자 한다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2003.11a
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pp.613-616
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2003
개인용 단말기의 급속한 확산으로 인해 언제, 어디서나 시간과 공간의 제약없이 웹 컨텐츠를 이용하고자 하는 욕구가 증대하고 있다. 그러나 현재 유선에서 지원되는 웹 컨텐츠를 개인용 단말기에서 지원하기에는 단말기의 성능상 한계(screen size, memory size, bandwidth 등) 때문에 여러 가지 문제가 있다. 트랜스코딩이란 이러한 기존 유선 환경에서 제공되는 웹 컨텐츠를 특정 환경에 적합한 형태로 변환하는 것을 의미한다. 그러나 이와 관련된 기존 연구에서는 사용자가 요구하는 사항만을 변환하거나 서비스 제공자가 일방적으로 변환하여 웹 컨텐츠를 제공하고 있다. 따라서 이슈변화에 따른 사용자의 대처능력이 떨어지기 때문에 사용자의 사용성이 저하되며, 사용자에게 무의미한 정보 제공의 가능성이 있다. 이러한 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 사용자 프로파일에 의한 요구사항과 서비스 제공자의 의견을 함께 제공할 수 있는 변환 기법을 제안하고, 특히 멀티미디어 뉴스 제작을 위한 표준인 NewsML을 대상으로 적용하였다. 사용자 프로파일에 의한 요구 사항은 XML 문서의 구조 정보를 이용하여 자동으로 추출하고, 서비스 제공자의 의견은 문서의 레이아웃(Layout) 정보를 가지고, 어노테이션(Annotation) 기법을 활용하여 수동으로 추출한다. 그 결과, 사용자 관점에 부합하는 변환이 이루어지고, 다양한 이슈변화에 대한 대처능력이 향상되어 사용자의 사용성이 증대되었다.
Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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2011.06c
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pp.33-36
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2011
최근 기업들이 취업이나 승진에서 영어 말하기 능력을 중시하는 경향이 커지면서 영어권 국가로의 어학연수를 고려하는 학생들이 급격히 증가하고 있다. 어학연수에는 결코 적지 않은 비용이 소요 되며 적게는 3개월에서 많게는 1년 이상의 시간을 들여야 하므로 어학연수 프로그램의 선택에 매우 신중을 기해야 할 것 이다. 웹 상에는 이러한 어학연수 프로그램들에 대한 정보나 의견을 교환할 수 있는 수많은 커뮤니티 및 포럼들이 존재하며, 기 이용자들이 작성한 이용기 및 의견 게시물 또한 헤아릴 수 없이 많이 존재한다. 어학연수를 떠나고자 하는 대다수의 사람들은 이러한 웹 사이트에서 기존 이용자들의 이용기를 접하고 선택여부를 결정하고자 할 것이다. 하지만 이 수많은 게시물들을 모두 읽어보고 결정한다는 것은 너무나 많은 시간과 노력이 소모되게 된다. 이에 본 논문에서는 웹서버에 저장되어 있는 수많은 이용기를 오피니언 마이닝하고, 어학연수 프로그램에 대한 속성을 카테고리 별로 분석하여 이를 수치화해서 신규 이용자가 적은 시간과 노력으로 프로그램을 결정할 수 있도록 도와 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다.
Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
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v.15
no.1
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pp.133-140
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2011
For both customers and companies, it is very important to analyze online customer reviews, which consist of small documents that include opinions or experiences about products or services, because the customers can get good informations and the companies can establish good marketing strategies. In this paper, we propose the association model for the opinion mining which can analyze customer opinions posted on web. The association model is to modify the association rules mining model in data mining in order to apply efficiently and effectively the association mining techniques to the opinion mining. We designed and implemented the opinion mining systems based on the modified association model and the grouping idea which would enable it to generate significant rules more.
중대한 해양사고를 예방하고 잠재적인 해양사고의 원인을 제거하기 위하여 해상교통안전진단 제도가 "해상교통안전법" 개정('09. 5. 27)을 통해 정식 제도화되었다. 법 시행 이후 수행된 연구 중 하나인 '해상안전진단제도의 기술기준 및 고도화 연구'에서는 관련 평가 중 하나인 해상 교통혼잡도 평가에 사용되는 환산교통량 및 표준선이 현재 선박의 대형화 및 고속화 추세를 반영하고 있지 못함을 제시, 개선의 필요성을 말하였다. 이에 먼저 관련한 일본의 이론과 국내 진단대행업자의 평가 이론 현황을 파악 분석한 바, 이론 및 진단대행업자 별로 분석요소들을 다르게 사용하고 있어 표준화의 필요성을 발견하였고 또한 2010년 선박 입출항 통계를 이용한 선박현황을 분석한바 이론에서 사용하는 표준선과는 상당이 차이가 있음이 나타났다. 이후 관련 개선을 위한 기술기준(안)을 제안하여 전문가들의 의견 수렴과 이를 분석한 결과, 비록 소수의 상반된 의견이 있었지만, 표준선 변경에 따른 환산교통량 변화가 해상교통혼잡도에 미치는 영향은 그리 크지 않음을 알 수 있었다. 마지막으로 평가관련 개선을 위한 최종 기술기준(안) 및 앞으로 발전방향을 제시하여 해상교통 혼잡도 평가 발전을 위한 연구기반을 마련하고자 하였다.
Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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2009.04a
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pp.226-229
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2009
최근 들어 인터넷 게시판이나 개인 블로그 등은 온라인상에서 사람들의 정보 공유나 의견 교환의 중요한 매체가 되고 있다. 많은 수의 블로그들은 현재 사회적으로 이슈가 되는 여러 문제들을 반영하고 있다. 또한 최근 댓글을 통해 적극적으로 자신의 의사 표현하거나 다른 사람들의 의견을 살피는 인터넷 사용자의 증가로 인터넷 뉴스나 블로그 기사에 많은 수의 댓글이 달리고 있다. 그러나 대부분의 블로그나 인터넷 포털 사이트의 경우 기사나 댓글들을 순차적인 목록 형태로 제공하므로 자신이 원하는 내용의 댓글을 검색하거나 전체 댓글에 대한 전반적인 파악은 힘든 일이다. 따라서 본 논문에서는 기사에 달린 많은 수의 댓글들을 분류하고, 이를 시각화 하는 시스템인 TRIB(Telescope for Responding comments for Internet Blog)을 제안한다. TRIB은 미리 정의된 사용자 정의 사전을 이용하여 댓글을 내용에 따라 분류하여 시각화 하므로 사용자들은 자신의 관심과 흥미에 따라 개인화 된 뷰를 볼 수 있다. 1,000개 이상의 댓글을 가진 뉴스 기사들을 대상으로 한 실험을 통해 TRIB 시스템의 댓글 분류와 시각화 성능을 보인다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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