• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 2009.11a
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• pp.291-295
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• 2009

최근 인터넷 쇼핑몰이 활성화 되면서 각 쇼핑몰의 카테고리 분류 체계에 대한 사용자의 접근 편이성이 중요한 요소로 부각되었다. 따라서, 카테고리 분류체계에 대한 사용성 평가를 통하여 각 카테고리의 타당성 검증 및 개선에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 D 쇼핑몰의 각 카테고리 항목을 대상으로 카드 소팅 기법을 실시하여 새로운 카테고리 분류체계를 제안하였다. 뿐만 아니라 기존의 카테고리와 새로 제안된 카테고리의 사용성 평가를 실시하여 비교 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 기존 온라인 쇼핑몰의 카테고리의 분류 체계를 재정립하며, 사용자 중심의 인포메이션 아키텍처를 설계하는데 활용 가능할 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2008.05a
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• pp.107-110
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• 2008

상품평은 인터넷 쇼핑 이용자들의 최종 구매결정에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 많은 쇼핑몰에서 상품평 활성화를 위해 노력하고 있지만, 상품평을 모으는 것에만 주력할 뿐 기존에 수집된 상품평을 제공하는 방법에 있어서는 원시적인 수준에 그치고 있다. 상품평을 좀 더 효율적으로 제공하려면 사용자들이 상품평에서 찾게 될 평가항목들을 미리 예측하여 그 항목에 따라 상품평을 분류/요약해서 제공하는 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 상품평과 웹 검색엔진을 이용하여 각 상품별 평가항목들을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 상품평 데이터의 특성상 노이즈가 많기 때문에 먼저 데이터를 정제하고, 정제된 상품평 데이터를 형태소 분석하여 후보명사들을 선택한다. 선택된 후보명사를 웹 검색엔진에 질의하여 반환된 결과 값으로 상품 카테고리와 후보명사 간 연관도를 계산하여 평가항목을 추출한다. 실험은 5개 상품 카테고리의 170,294개 실제 상품평을 대상으로 각 카테고리별 평가항목을 추출하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.562-566
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• 2009

In this paper, we present a novel system to categorize web image search results using emotional concepts and to browse the results more conveniently and easily. The proposed system can categorize search results into 8 emotional categories based on emotion vector, which obtained by color and pattern features. Here, we use Kobayashi’s emotional categories: {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy and modern}. With search results for a given query, the proposed system can provide categorized images for each emotional category. With 1,000 Yahoo! search images, we compared the proposed method with Yahoo! image search engine in respect of satisfaction, efficiency, convenience and relevance with a user study. Our experimental results show the effectiveness of the proposed method.

• Journal of Korean Society of Rural Planning
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• v.12 no.1 s.30
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• pp.75-83
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• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

• Korea Trade Review
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• v.43 no.5
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• pp.67-91
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• 2018

A number of studies have been conducted on the evaluation of bi-national products, but studies that may be applied in practice are lacking. This study suggests several implications for bi-national products in the sub-market using a more specific approach than previous studies. To this end, this comprehensive comparative study reflects the purchasing routes, product category, and consumers' personal characteristics (regulatory focus, prior knowledge) of bi-national products. Results found the evaluation of bi-national products according to purchase routes showed that consumers in offline stores were more favorable than consumers in online stores. In comparison with product categories, necessities were more positive than luxury goods. On the other hand, according to consumer's personal characteristics, consumers with promotion focus tendency perceived brand preference more highly than consumers with preference focus tendency. Also, it was found that groups with high prior knowledge had a positive evaluation of products compared to low knowledge groups.

• Journal of Korean Society of Forest Science
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• v.100 no.3
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• pp.494-503
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• 2011

This study was aimed at applying the IUCN category system to the Baekdudaegan Protected Area. A classification key was developed to apply the system to the overlapped designated protected areas inside of Baekdudaegan Protected Area. Korea national parks and forests managers' and experts' opinions were collected and they all agreed to the use of multiple classification in Baekdudaegan Protected Area. For example, the type of natural forests among the Forest Genetic Resources Reserves was classified to be IUCN Category Ia while other types of Forest Genetic Resources Reserve was classified to be Category IV. And the Protected Forest Landscape was classified to be Category V while the other types of protected forests were classified to be Category VI. The study suggests the need of classification of forest protected areas including Baekdudaegan Protected Area using IUCN system accompanying with protected areas management effectiveness evaluation.

• Journal of IKEEE
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• v.27 no.3
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• pp.350-354
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• 2023

This paper describes ISO/IEC TR 24029-1, an international standard to evaluate the performance of artificial intelligence systems. ISO/IEC TR 24029-1 defines the performance measures of artificial intelligence systems in two categories, i.e. interpolation and classificiation. Performance measures in the interpolation categories mean how much the predicted values of the artificial intelligence system is close to the real values. Performance measures in the classification categories mean how much the predicted classes of the artificial intelligence system is equal to the real classes. Based on these performance measures, performance of artificial intelligence systems can be evaluated and performance of different artificial intelligence systems can be compared.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2023.05a
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• pp.572-573
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• 2023

본 논문에서는 식품 판매 게시글에 대한 카테고리 분류를 위해 자연어처리 모델인 KoBERT 모델에 기반하여 식품 판매글에 대한 카테고리 분류 모델을 설계하고 구현한다. 본 논문을 통해 구현된 식품 판매 게시글의 카테고리 분류 모델은 정확도 평가에 대해서 비교적 우수한 성능을 산출하였다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2014.11a
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• pp.737-740
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• 2014

최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.

• International Commerce and Information Review
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• v.19 no.2
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• pp.193-212
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• 2017

In order to evaluate the evaluation of bi-national products, this study was classified according to product category similarity. In addition, by comparing the types of stores, we tried to suggest alternatives that can be practically applied to companies producing composite origin products. For this purpose, this study is applied to the analysis of bi-national product by product categories, such as public luxury, public luxury, private luxury, and private necessity, based on the psychological bases of consumers. The types of stores are divided into department store/direct store, outlet/discount store to elaborate measurement. As a result of the verification, it was found that brand evaluation and store evaluation had interactive effects depending on product type and store type. Specifically, in the case of public luxury goods, outlets/discount stores in both brand evaluation and store evaluation showed positive evaluation than department store/direct store. In the case of private necessity, there was no significant difference in brand evaluation, but in store evaluation, department store/direct store was confirmed that they had a relatively positive evaluation than outlets/discount stores. As a result, it was verified that consumers' evaluations can be changed according to the type of sales store for each product.