텍스트에 대한 사용자의 접근성을 향상시키기 위해, 이들 문서는 정해진 기준에 따라 카테고리로 분류되어 제공되고 있다. 과거에는 카테고리 분류 작업이 수작업으로 수행되었지만, 문서 작성자에게 분류를 맡기는 경우 분류 정확성을 보장할 수 없고 관리자가 모든 분류를 담당하는 경우 많은 시간과 비용이 소요된다는 어려움이 있었다. 이러한 한계를 극복하기 위해 카테고리를 자동으로 식별할 수 있는 문서 분류 기법에 대한 연구가 활발하게 수행되었다. 하지만 대부분의 문서 분류 기법은 각 문서가 하나의 카테고리에만 속하는 경우를 가정하고 있기 때문에, 하나의 문서가 다양한 주제를 갖는 실제 상황과 부합하지 않는다는 한계를 갖는다. 이를 보완하기 위해 최근 문서의 다중 카테고리 식별을 위한 연구가 일부 수행되었으나, 이들 연구는 대부분 이미 다중 카테고리가 부여되어 있는 문서에 대한 학습을 통해 분류 규칙을 생성하므로 단일 카테고리만 부여되어 있는 기존 문서의 다중 카테고리 식별에는 적용할 수 없다는 제약을 갖는다. 따라서 본 연구에서는 이러한 제약을 극복하기 위해, 카테고리, 토픽, 문서간 관계 분석을 통해 단일 카테고리를 갖는 문서로부터 추가 주제를 발굴하여 이를 다중 카테고리로 자동 확장시킬 수 있는 방법론을 제안하였다. 실험 결과 원 카테고리가 식별된 총 24,000건의 문서 중 23,089건에 대해 카테고리를 확장시킬 수 있었다. 또한 정확도 분석에서 카테고리의 특성에 따라 카테고리 분류 정확도가 상이하게 나타나는 현상을 발견하였다. 본 연구는 단일 카테고리로 분류된 문서에 대해 다중 카테고리를 추가로 식별하여 부여함으로써, 규칙 학습 과정에서 다중 카테고리가 부여된 문서를 필요로 하는 기존 다중 카테고리 문서 분류 알고리즘의 활용성을 매우 향상시킬 수 있을 것으로 기대한다.
동명이인의 저자를 구분하는 것은 웹에서 문서 색인과 검색의 성능을 향상시킨다. 동명이인의 저자 구분은 웹사이트 상에서 같은 이름을 갖는 여러 명의 사람이 존재했을 때 야기되는 여러 가지 문제점을 해결한다. 본 논문은 동명이인의 저자 구분을 위해 개념망 기반의 카테고리 유틸리티를 제안한다. 따라서 본 논문에서는 학술회의 웹 사이트를 대상으로 제안하고자 하는 방법을 설명한다. 제안된 방법은 저자가 가지고 있는 다양한 속성(제목, 요약, 공동저자, 소속)을 반영한 저자 온톨로지와 개념망을 활용한다. 저자 온톨로지는 OWL API와 휴리스틱한 방법을 사용하여 반자동으로 구축 되었다. 저자명 모호성 해결은 개념망 기반 카테고리 유틸리티를 사용하여 저자 온톨로지 내에 존재하는 동명이인 저자(Candidate Authors)들로부터 해당 논문에 관련된 정확한 저자를 결정한다. 카테고리 유틸리티는 각각의 저자간의 intra-class 유사성 와 inter-class 비유사성을 기본적인 개념으로 하는 평가 함수다. 이에 비해 개념망 기반 카테고리 유틸리티는 모호성 해결을 위해 개념망이 갖는 개념 정보를 추가로 활용한다. 실험 결과를 분석한 결과 개념망 기반 카테고리 유틸리티가 일반적인 카테고리 유틸리티에 비교해서, 저자명 모호성 해결에 있어서 10% 정도 우수한 성능을 보였으며, 전체적으로 98%의 정확도를 보였다.
본 연구는 콘텐츠 배포를 위한 앱 제작에 있어 모바일앱 개발의 어려움을 극복하기 위한 저작도구에 관한 것이다. 카테고리 빌더란 콘텐츠의 특성과 수요자의 특성을 분석한 카테고리를 기반으로 모바일웹을 생성할 수 있는 도구이며, 하이브리드앱 생성기는 모바일웹 코드를 기반으로 네이티브 코드와 통합된 하이브리드 모바일앱을 생성하는 도구이다. 모바일앱 저작도구는 모바일앱의 분류에 맞게 사전에 카테고리를 빌드 후 제공된 카테고리를 기반으로 콘텐츠의 세부 내용을 수정하여 저장하고, 저장된 내용은 HTML5 표준에 맞는 모바일웹페이지로 생성된 후 하이브리드앱으로 변환한다. 제안된 모바일앱 저작도구는 모바일앱 개발의 생산성을 높여줄 수 있으며 다양한 사용자 요구에 효율적으로 대응할 수 있다.
자율운항선박 (Maritime Autonomous Surface Ship, MASS) 관련 기술이 전 세계적으로 활발히 개발되고 있는 가운데, 이러한 신기술을 검증하기 위해 국제표준 개발의 필요성이 증대하고 있다. 현재 ISO TC8(선박 및 해양기술) 분과에서 개발중이거나 제정된 표준 분석을 진행하였다. 3가지 카테고리로 분류하였을 때, 카테고리 3 - 세부 장비/어플리케이션에 대해 개발된 표준의 수가 카테고리 1 - 일반적인 가이드라인 및 기능적 요구사항에 대한 표준과 카테고리 1의 기능적 요구 사항을 만족하는 기술적 솔루션 레퍼런스인 기술적 솔루션 표준은 부족한 실정이다. 우선순위 도출을 통하여 카테고리 2 분야의 표준화 아이템을 도출하였고, 이를 기반으로 수립한 국제표준화 추진전략 및 계획을 소개할 예정이다.
최근 스마트폰 및 게임, 로봇, 어플리케이션 등 다양한 분야에서 음성 기반 채팅 시스템이 활용되고 있다. 하지만 그 성능은 아직 만족스럽지 못하다. 본 논문은 다양한 시스템 발화를 위해 문장의 내용어, 카테고리, 발화시간, 화자 정보 등을 이용하여 직전 발화와 현재 발화를 비교한다. 동일한 발화일 경우 해당 카테고리 내 다른 문장을 발화하여 발화의 다양성을 확보하고, 적용 카테고리가 아닐 경우 댓구를 이용하여 대화를 다른 주제로 유도한다. 실험 결과 중복 발화에 대해 다양한 응답을 확인 할 수 있었다.
본 연구는 효과적인 대학도서관 블로그 콘텐츠 구성을 제안하기 위해 22개 현행 국내 대학도서관 블로그와 11개 국외 대학도서관 블로그를 분석하였다. 분석기준은 블로그 콘텐츠의 메인 카테고리 및 서브 카테고리 수, 콘텐츠 정보내용, 제공되는 정보 형식 및 형태, 이용자 피드백 메뉴 제공 등을 기준으로 비교 분석하였다. 그 결과 먼저 메인 카테고리 및 서브 카테고리에서 국내의 경우 그 범위가 다양하게 나타난 반면 국외의 경우 서브 카테고리수가 일정하게 구성되고 있었다. 정보내용 부분에 있어서는 국내의 경우 도서관행사, 서비스, 도서관 안내에 관한 카테고리의 비율이 높은 반면 국외의 경우 전문적인 자료, 정보원 관련 카테고리의 비율이 높은 것으로 나타났다. 또한 제공되는 정보의 형식 및 형태를 비교한 결과 국내의 경우에는 주로 링크, 문서 포맷으로 구성되어 있는 반면 국외의 경우 팟캐스팅, 비디오캐스트, 이미지 등 다양한 형태로 제공되고 있는 것으로 조사되었다. 이러한 연구결과는 이용자에게 흥미와 효용성 있는 우수한 콘텐츠 개발하는데 활용될 수 있을 것으로 기대한다.
정보의 양이 폭발적으로 증가함에 따라 웹 사용자가 원하는 적합한 데이터를 찾아내는 것은 매우 어렵다. 이는 웹 사용자마다 서로 다른 검색의도와 질의의 모호성에 의한 것으로, 이와 같은 검색의 어려움을 해결하기 위해 많은 연구들이 수행되어 왔다. 질의 로그는 검색자의 검색 의도가 내포되어 있는 중요한 자료이다. 따라서 웹 사용자별 질의 로그 패턴을 분석하여 유사한 질의를 사용하는 웹 사용자들을 클러스터링 하여 검색에 적용한다면 좀 더 유용한 정보를 획득할 수 있다. 즉, 특정 카테고리와 연관된 질의를 자주 사용하는 웹 사용자들은 해당 분야에 관심이 많을 것이며, 또한 다른 카테고리에 관심이 높은 사람보다 상호간에 소셜지수가 높게 나타날 것이다. 특정 주제에 대해 검색을 할 경우 해당 분야에 관심이 높은 웹 사용자들의 질의 및 클릭한 URL 정보를 상속받을 수 있다면 찾고자 하는 정보에 보다 빨리 접근할 수 있다. 따라서 본 연구는 질의패턴 분석을 통해 카테고리별로 관심도가 높은 웹 사용자들을 클러스터링 한 후 해당 카테고리에 대한 정보 검색시 이들이 사용한 질의와 클릭한 URL 정보를 웹 사용자들에게 제공해줌으로써 정보검색의 편의성을 향상시키기 위한 방안을 제안한다.
추천 시스템은 사용자의 아이템에 대한 선호도를 예측함으로써. 사용자에게 적합한 아이템을 추천한다. 이러한 추천 시스템은 희소성과 확장성의 문제를 안고 있다. 희소성이란 사용자의 선호도 예측의 토대가 되는 정보의 부족으로 인하여 추천 아이템의 범위가 제한되는 것이고, 확장성이란 사용자나 아이템의 수가 증가함에 따라 추천 시간이 증가하는 것이다. 본 논문에서는 아이템의 카테고리 정보를 이용한 다중 레벨 연관규칙을 선호도 예측에 적용하여 희소성과 확장성의 문제를 완화하고자 하였다. 연관규칙을 이용하여 선호도 예측을 위한 모델을 구축하여 확장성을 해결하고, 다중 레벨 연관규칙을 이용하여 추천 아이템의 범위를 확장할 수 있었다. 단일 레벨만을 사용한 방법과 비교한 결과, 다중 레벨을 사용한 방법이 좋은 성능을 보임을 확인할 수 있었다.
본 논문의 주된 연구목적은 첫째, 카테고리 관리를 실행하고 있는 소매업체에서 상품구색, 가격정책, 진일형태, 촉진 등의 점포 내 전술이 점포성과에 미치는 영향을 분석하는 것이고, 둘째, 상품 카테고리 유형(다양성 추구용과 구색용 카테고리)에 어떤 전술이 어떤 형태로 점포성과 향상에 기여하는지를 알아보는 것이다. 이러한 연구목적들을 달성하기 위하여 국내 대표 할인점인 ‘A' 할인점의 매장 Scanner Data를 이용하여 점포성과는 매출액과 재고투자수익률(GMROD로 측정하였고, 점포 내 전술은 스캐너 데이터와 매장에서의 실사를 병행하여 상품구색, 가격할인, 가격 및 비가격촉진, 진열위치 등으로 평가하였다. 다중회귀분석을 통하여 가설검정을 한 길과 다양성 추구용 카테고리에서는 상품구색, 일시적 가격할인, 가격할인 그리고 특정진열위치 전술들은 매출액을 증가시켰고, 상품구색은 GMROI를 떨어뜨리는 반면 비가격촉진 전술은 GMROI를 증가시키는 효과를 가져왔다. 또한 구색용 카테고리에서는 상품구색과 특정진열위치 전술은 매출액과 GMROI를 모두 높였으나, 일시적 가격할인, 가격촉진, 그리고 비가격촉진 전술들은 매출액과 GMROI에 아무런 영향을 주지 못하였다. 이러한 분석결과를 바탕으로 이론적 공헌점과 관리적 시사점을 제시하였다.
인터넷과 스마트폰의 발전과 함께 소셜 미디어 공유 사이트인 유튜브도 크게 성장하여 수많은 동영상을 공유하는 사이트가 됐다. 사용자들이 유튜브를 통해 동영상을 공유하면서 소셜 데이터를 만들어내고, 많은 동영상들 중에서 본인의 관심사가 반영된 동영상 추천을 원하게 된다. 본 논문에서는 유튜브 데이터를 이용하여 사용자의 사회적 관계와 유튜브의 특징이 반영된 소셜 카테고리 분류 목록을 기반으로 사용자의 소셜 카테고리를 추출한다. 우리는 좀 더 정확하고 의미있는 추천을 위해 추출된 사용자 소셜 카테고리를 이용한 유튜브 동영상을 추천하는 알고리즘을 제안하였다. 또한 실험을 통해 그 유효성을 검증하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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