집단에 의해 자유롭게 생성되는 데이터 중 댓글을 활용하여 수익을 내려는 포털사이트들이 증가하고 있는 추세이며, 물건이나 콘텐츠에 대한 사용 후기를 바탕으로 평가하는데 있어서 품질이 높을 때와 낮을 때, 사용 후기의 유효성과 신뢰성 판단이 달라진다. 그만큼 댓글은 중요하게 다뤄지고 있다. 본 연구에서는 동영상콘텐츠로부터 추출된 댓글을 활용하여 긍정적인 감성어휘와 부정적인 감성어휘 그리고 강조 감성어휘를 도출하여 평가가 높은 동영상 콘텐츠를 추천하는 모델을 설계하고자 한다.
전자우편은 인터넷의 성장과 함께 필수적인 점보교환 수단으로 자리잡고 있다. 그 신속성과 용이성을 이용하여 많은 기업과 업체들이 손쉽게 광고 수단으로 이용하여 이로 인하여 개인과 기업에 큰 피해를 초래하고 있다. 필요한 스팸메일을 선정하여 분류하는데 개인과 조직에 많은 정신적 물리적인 스트레스를 요구한다. 본 논문에서는 통계적 학습 방법인 SVM을 이용하여 지속적으로 변화하는 다양한 스팸메일을 분류하고자 한다. 실험결과는 스팸메일 분류에 안정적인 성능을 보여줄 뿐 아니라 다양한 종류의 스팸메일을 카테고리별로 구분해 내는데 높은 성능을 보여준다.
의사결정에 관련된 지식을 선별하고 이를 효과적으로 활용하기 위하여 많은 기업들이 지식관리시스템을 도입하여 활용하고 있다. 방대한 지식에서 사용자에게 적합한 지식을 제공하는 지식추천 기능은 지식관리시스템의 주요한 기능 중의 하나이다. 대부분의 시스템들이 사용자에게 직접 관심분야를 입력받고 이 정보를 바탕으로 지식추천을 하고 있으나, 사용자가 과거 지식관리시스템을 활용하면서 보인 관심표명 행동들을 활용한 지능적인 지식 주전 방안에 대한 연구는 미진한 편이다. 본 연구에서는 지식 카테고리 또는 문서 키워드를 활용하여 지식을 추천하는 방안과 사용자의 관심분야를 표현하는 프로파일 생성을 위한 다양한 방안을 설계하고 각 방안들의 지식추천 성과를 비교하였다.
웹사이트 및 사용인구의 폭발적인 증가와 함께 사이트의 방문자를 끌어들이기 위한 경쟁이 더욱 치열해지고, 이에 따라 웹사이트의 사용편의성과 함께 사용자의 감성적 만족도를 높여줄 수 있는 방안에 대한 연구가 강조되고 있다. 특히 사용자가 웹사이트 디자인에서 느끼는 감성적 이미지가 사용 만족도와 사이트 재방문율에 미치는 영향이 강조됨에 따라 웹사이트의 특성에 따른 사용자들의 선호 감성 파악의 필요성이 대두된다. 본 연구에서는 웹사이트를 특성에 따라 9개의 카테고리로 분류하고 웹사이트의 임지 감성요인들을 요인분석 기법을 사용하여 10개의 대표 감성으로 축소하였다. 설문 조사를 수행하여 웹 분류별 선호 감성을 평가하였으며 MDPREF 기법을 사용하여 웹사이트의 특성에 따른 선호 감성이미지를 파악하였다.
제품개발의 개념이 기능이나 성능중심에서 인간의 감성중심으로전환되고 있다. 그러나 인간의 감 성은 정성적 언어로 표현되며 이것을 물리적 디자인요소로 전환하는 것이 필요하다. 이를 위하여는 우선적으로 인간의 감성을 정량화하는 것이 선결되어야한다. 따라서 본 연구의 목적은 다변량해석기법 을 활용하여 고객의 제품에 대한 정성적 이미지를 정량적 데이터로 변환하여 이를 감성 데이터베이스로 구축하는데 있다. 감성 데이터베이스는 감성어휘와 이의 제품에 대한 정량적 수치 데이터로 구성되고, 이를 위해서는 감성어휘 선정, 디자인 요소에 의한 제품의 분류, 감성어휘와 디자인요소간의 상관도 도출 등이 필요하다. 감성어휘는 요인분석에 의해 선정하고, 제품은 아이템/카테고리에 의해 분류하며, 감성어휘와 디자인요소간의 상관성에 대해서는 다변량해석기법 특히, 수량화이론 1류를 사용해서 정량화 한다. 이렇게 구축된 감성 데이터베이스는 감성공학적 디자인 요소변환 지원시스템의 감성데이터 처리 서브시스템의 핵심 역활을 한다.
전자상거래의 발달로 인하여 설러 쇼핑몰들의 상품정보를 효과적으로 비교할 수 있도록 하기위한 다양한 방법들이 연구되어져 왔다. 특히. 비교구매 쇼핑몰은 사용자가 찾고자 하는 상품의 정보들을 정확히 알고있는 상태에서 검색 조건들의 입력을 통해, 해당 상품을 보유한 쇼핑몰들의 상품 정보들을 비교함으로써 보다 저렴한 상품의 구매가 이루어지도록 한다. 그러나 이러한 시스템은 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 있는 사용자에게 유용하며, 만일 고객이 원하는 상품에 대한 정확한 지식이 없을 경우, 비교 구매 시스템의 효용성은 떨어질 수밖에 없는 문제를 가지고 있다. 이러한 문제의 해결을 위해 본 논문은 상품에 대한 지식이 없는 사용자가 카테고리나 키워드로 검색을 하지 않고, 온톨로지를 기반으로한 이미지 쿼리에 의해 결과를 얻을 수 있도록 이미지 검색에 의한 비교 쇼핑 시스템을 제안한다. 각 쇼핑몰의 상품 이미지들의 메타데이터 안에 도메인 전문가에 의해 온톨로지 기반의 daml로 생성된 주석이 추가된다. 사용자들은 이렇게 생성된 이미지들을 드래그 앤 드롭(Orag and Drop)을 통해 기존의 쇼핑몰에서 복잡한 키워드로 검색하는 것을 대체하게 되고 상품들에 대한 비교정보를 얻을 수 있다. 본 논문은 의류상품을 이용한 이미지 검색 비교 구매 시스템(Image Retrieval Comparison Shopping)을 구현하였다.
대화 요약은 다중 발화자와 발화문으로 이루어진 멀티턴 형식의 문서에 대해 핵심내용을 추출하거나 생성하는 태스크이다. 대화 요약 모델은 추천, 대화 시스템 등에 콘텐츠, 서비스 기록에 대한 분석을 제공하는 데 유용하다. 하지만 모델 구축에 필요한 한국어 대화 요약 데이터셋에 대한 연구는 부족한 실정이다. 본 논문에서는 생성 기반 대화 요약을 위한 데이터셋을 제안한다. 이를 위해 국내 방송사의 대용량 콘텐츠로 부터 원천 데이터를 수집하고, 주석자가 수작업으로 레이블링 하였다. 구축된 데이터셋 규모는 6개 카테고리에 대해 약 100K이며, 요약문은 단문장, 세문장, 2할문장으로 구분되어 레이블링 되었다. 또한 본 논문에서는 데이터의 특성을 내재화하고 통제할 수 있도록 대화 요약 레이블링 가이드를 제안한다. 이를 기준으로 모델 적합성 검증에 사용될 디코딩 모델 구조를 선정한다. 실험을 통해 구축된 데이터의 몇가지 특성을 조명하고, 후속 연구를 위한 벤치마크 성능을 제시한다. 데이터와 모델은 aihub.or.kr에 배포 되었다.
게임 플랫폼의 고도화와 게임 구현 기술의 발전을 통해 이루어지고 있는 개발 환경의 효율성 제고를 통해 이전에 게임의 구현 자체에 소요하는 시간을 게임 콘텐츠의 질적 향상을 위해 투입할 수 있는 여건이 형성되고 있다. 본 논문은 게임에서 등장하는 NPC가 보다 사실적인 추론을 통해 플레이어를 추적하도록 지정하는 알고리즘을 고수준의 카테고리로 구분하여 구현하여, 개발 과정에서의 NPC 구현에 효율성을 제고하는 기법을 제안한다. NPC가 플레이를 추적하는 스토리를 기반으로 하는 게임에서 NPC가 플레이어의 위치에 도달하기 위한 길찾기 알고리즘은 필수적이다. 일반적으로 사용되는 최단 거리 길찾기 알고리즘인 다익스트라(Dijkstra)의 경우, 효율적이지만 플레이어가 NPC의 경로를 예측 가능할 수 있기에 게임의 재미 향상에 걸림돌이 되는 단점이 있다. 본 논문에서는 최단 거리 길찾기를 구현하면서 다양한 게임 스토리 상의 설정으로 지정할 수 있는 다양한 방법론을 연구하였으며, 이를 구현하기 위한 고수준 길찾기에 대한 방법을 제시한다.
대규모 언어 모델의 발전은 텍스트 생성 및 정보 제공 분야에서 큰 진전을 이루었으며 사용자와의 원활한 소통을 가능하게 했다. 그러나 언어 모델은 특화된 정보 제공에 한계를 가지며 때때로 부정확한 정보를 생성할 수 있다. RAG(Retrieval-Augmented Generation) 기법은 이러한 한계를 극복하기 위해 제안되었다. 본 연구에서는 RAG 의 답변품질과 효율성을 높이기 위해 외부 문서 정보와 단어 단위로 카테고리화된 인덱싱 데이터 세트를 함께 제공하여 보다 정확하고 신뢰성 있는 문서 생성을 가능하게 하는 접근법을 제시한다.
본 연구는 DEA 모형을 이용하여 B2B 온라인 쇼핑몰의 상품을 효율적으로 분류하고 운영하는 방법을 제시하였다. 이를 위해 실제 M사의 자료를 활용하여 분석을 수행하였으며, 카테고리를 분류하여 업무부하량을 산정하였다. 연구결과, DEA를 활용하여 상품을 분리해 관리할 경우 기존에 비해 업무 부하량이 평준화되는 것을 알 수 있었다. 또한 A분류에는 순이익이 가장 높은 카테고리들로 구성되어 있어 회사에서 주력으로 관리해야할 분류임을 알 수 있었다. B와 C분류의 업무는 상대적으로 중요도가 낮은 것으로 구성되어 있으며, 기존보다 업무 부하량도 줄어든 것을 알 수 있었다. 따라서 본 연구결과를 실제 업무에 반영한다면 효율적인 운영이 가능 할 것으로 사료된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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