• Journal of Korean Institute of Industrial Engineers
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• v.41 no.4
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• pp.381-388
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• 2015

The rapid growth of the World Wide Web and online information services has generated and made accessible a huge number of text documents. To analyze texts, selecting important keywords is an essential step. In this paper, we propose a feature selection method that combines a term frequency-inverse document frequency technique and symmetrical conditional probability. The proposed method can identify features with N-gram, the sequential multiword. The effectiveness of the proposed method is demonstrated through a real text data from the machine learning repository, University of California, Irvine.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2012.08a
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• pp.73-76
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• 2012

본 연구는 DDI 메타데이터를 활용하여 귀납적 학습모델(supervised learning model)의 문서범주화 실험을 수행함으로써 조사자료의 체계적이고 효율적인 분류작업을 설계하는데 그 목적이 있다. 구체적으로 조사자료의 DDI 메타데이터를 대상으로 단순 TF 가중치, TF-IDF 가중치, Okapi TF 가중치에 따른 나이브 베이즈(Naive Bayes), kNN(k nearest neighbor), 결정트리(Decision tree) 분류기의 성능비교 실험을 하였다. 그 결과, 나이브 베이즈가 가장 좋은 성능을 보였으며, 단순 TF 가중치와 TF-IDF 가중치는 나이브 베이즈, kNN, 결정트리 분류기에서 동일한 성능을 보였으나, Okapi TF 가중치의 경우 나이브 베이즈에서 가장 좋은 성능을 보였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.10b
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• pp.133-135
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• 2001

본 논문에서는 일반적으로 Word Based Matching 방법에서 많이 쓰이는 TFIDF 방법대신에 TTF(Total Term Frequency)와 ITTF(Inverse Total Term Frequecy) 에 가중치를 주어 문서분류의 정확도를 높이는 방법을 제안하고자 한다. TFIDF방법에서 IDF는 역문헌빈도를 나타내는데 Term에 대한 빈도비율의 공정성이 떨어져 문서 분류의 정확도에 한계가 있다. 본 논문에서 제시하는 문서 분류방법은 TTF와 ITTF에 각각의 가중치를 준 후에 차연산 이용하여 문서를 분류하는 것이다. 이러한 방법의 특징은 IDF를 사용할 때 보다 각 카테고리에 있는 term, 즉 단어의 중요도에 대한 가중치를 좀 더 공평하게 줌으로써 문서의 분류를 높일 수 있다. 본 논문에서는 조선일보의 카테고리를 사용하였으며 조선일보의 기사를 대상으로 문서 자동 분류 실험을 수행하였다. 실험 결과 TFIDF보다 본 논문에서 제안한 방법이 문서 분류에 높은 정확도를 나타냄을 보였다.

• Journal of Dairy Science and Biotechnology
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• v.30 no.1
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• pp.11-16
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• 2012

During the 2009 global economic downturn, the dairy industry was also affected. Global milk production had gradually decreased, and the dairy industry was failing. However, in 2010, China's sudden consumption increase of dairy products, the price of dairy products recovered due to the great demand in China. The Asian continent as a whole played a significant role in maintaining the health of the global dairy industry, by preventing its total collapse. Currently, the price of all dairy products, except that of whole milk powder, has increased. The International Dairy Federation (IDF) expects that milk production will grow by 2% annually over the next 10 years, owing to Asia's high demand for all kinds of dairy products.

• 한국방재학회:학술대회논문집
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• 2008.02a
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• pp.501-504
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• 2008

A non-homogeneous markov model which is able to simulate hourly rainfall series is developed for estimating reliable hydrological variables. The proposed approach is applied to simulate hourly rainfall series in Korea. The simulated rainfall is used to estimate the design rainfall and compared to observations in terms of reproducing underlying distributions of the data to assure model's validation. The model shows that the simulated rainfall series reproduce a similar statistical attribute with observations, and expecially maximum value is gradually increased as number of simulation increase.

• Industrial Engineering and Management Systems
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• v.11 no.1
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• pp.87-93
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• 2012

This paper discusses a new weighting method for text analyzing from the view point of supervised learning. The term frequency and inverse term frequency measure (tf-idf measure) is famous weighting method for information retrieval, and this method can be used for text analyzing either. However, it is an experimental weighting method for information retrieval whose effectiveness is not clarified from the theoretical viewpoints. Therefore, other effective weighting measure may be obtained for document classification problems. In this study, we propose the optimal weighting method for document classification problems from the view point of supervised learning. The proposed measure is more suitable for the text classification problem as used training data than the tf-idf measure. The effectiveness of our proposal is clarified by simulation experiments for the text classification problems of newspaper article and the customer review which is posted on the web site.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• v.9 no.10
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• pp.3983-4001
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• 2015

Exact average bit error probability (BEP) expressions for mobile-relay-based mobile-to-mobile (M2M) cooperative networks with incremental decode-and-forward (IDF) relaying over N-Nakagami fading channels are derived in this paper. The average BEP performance under different conditions is evaluated numerically to confirm the accuracy of the analysis. Results are presented which show that the fading coefficient, the number of cascaded components, the relative geometrical gain, and the power allocation parameter have a significant influence on the average BEP performance.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.48-51
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• 2018

컴퓨터 및 기술의 발전으로 힘입어 수많은 논문이 오프라인뿐 아니라 온라인으로 발행되고 있고, 새로운 분야들도 계속 생기면서 사용자들은 방대한 논문들 중 자신이 필요로 하는 논문을 검색하거나 분류하기에 많은 어려움을 겪고 있다. 이러한 한계를 극복하기 위해 본 논문에서는 유사 내용의 논문을 분류하고 이를 군집화하는 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 TF-IDF를 이용하여 각 논문의 초록으로 부터 대표 주제어를 추출하고, K-means 클러스터링 알고리즘을 이용하여 추출한 TF-IDF 값을 근거로 논문들을 유사 내용의 논문으로 군집화한다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2018.05a
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• pp.271-274
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• 2018

본 논문에서는 뉴스기사 데이터를 활용하여 대규모 뉴스기사를 소주제로 분류하는 군집 분석 방법을 제안한다. 또한, 분류된 뉴스기사를 사용자가 빠르게 이해하고 접할 수 있도록 핵심 문장을 추출하여 제공하는 방법을 제안한다. 분석 데이터는 포털 사이트 점유율 1위인 네이버의 경제 분야 뉴스기사를 크롤링하여 수집한다. 뉴스기사의 분석을 위해 전 처리를 통해 특수문자, 조사, 어미, 구두점 등의 불 용어 처리를 수행한다. 또한, k-means 알고리즘을 이용하여 대용량의 뉴스기사를 주제 별로 분류하는 것을 진행하며 그것을 토대로 핵심 문장을 추출한다. 추출된 핵심 문장은 분류된 뉴스기사의 주제를 나타내며 사용자에게 빠르게 정보를 전달하기 위해 활용한다. 본 논문의 연구 내용이 여러 언론사 사이트에 반영되면 사이트 품질과 사용자 만족도 향상에 기여할 수 있을 것으로 보인다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.293-295
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• 2019

소셜네트워크서비스(SNS)의 정치, 경제, 사회, 문화 전반에 걸친 영향력이 점점 더 커지고 있는 현실에서 가장 발빠르게 이들 매체를 전략적인 PR 도구로서 이용하고자 노력하는 조직들은 아마도 기업일 것이다. 본 연구에서는 TF-IDF 와 연관 규칙 기반 유투브 인플루언서 선별방안을 제안하여 기업 마케팅의 초석을 제공한다.