• Journal of Digital Convergence
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• v.19 no.10
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• pp.1-13
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• 2021

This study postulates that Government as a Platform(GaaP) could be a next generation government model, drawing activation strategy from success factors of webtoon platform by NAVER. It suggests success factors of Naver webtoon case based on three main components of platform strategy. First, in the aspect of platform infrastructure, Naver webtoon was established based on powerful portal site by parent company Naver and improved platform accessibility through using webtoon without login. Second, in the aspect of stakeholder engagement, Naver webtoon has offed webtoon at no cost and it has taken an intermediary role for supporting the stakeholders with PPS. Third, in the aspect of outputs production, Naver webtoon offered real time feedback from webtoon users that could affect webtoon production and established incubating system that allow users to create their webtoon. And due to PPS, it makes possible to various create second outputs based on webtoon, which can contribute to activating webtoon ecosystem.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.76-81
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• 2017

외국어로 구성된 용어를 발음에 기반하여 자국의 언어로 표기하는 것을 음차 표기라 한다. 국가 간의 경계가 허물어짐에 따라, 외국어에 기원을 두는 용어를 설명하기 위해 뉴스 등 다양한 웹 문서에서는 동일한 발음을 가지는 외국어 표기와 한국어 표기를 혼용하여 사용하고 있다. 이에 좋은 검색 결과를 가져오기 위해서는 외국어 표기와 더불어 사람들이 많이 사용하는 다양한 음차 표기를 함께 검색에 활용하는 것이 중요하다. 음차 표기 모델과 음차 표기 대역 쌍 추출을 통해 음차 표현을 생성하는 기존 방법 대신, 본 논문에서는 신뢰할 수 있는 다양한 음차 표현을 찾기 위해 문서에서 음차 표기 후보를 찾고, 이 음차 표기 후보가 정확한 표기인지 판별하는 방식을 제안한다. 다양한 딥러닝 모델을 비교, 검토하여 최종적으로 음차 표기 대역 쌍 판별에 특화된 모델인 Distance LSTM-CNN 모델을 제안하며, 제안하는 모델의 Batch Size 영향을 줄이고 학습 시 수렴 속도 개선을 위해 Layer Normalization을 적용하는 방법을 보인다.

• Journal of the Korean Society for information Management
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• v.31 no.2
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• pp.79-97
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• 2014

This study was to evaluate the quality of academic information services provided by Naver Academic Information Service, Google Scholar, and MS Academic Search. This academic information services were evaluated in terms of the contents, service, and effectiveness. 135 four year college students were recruited for the survey. The results showed that the Google Scholar in contents section had higher score than Naver and MS Academic Search. In regard to service, Google Scholar had higher score in retrieval section while Naver had higher score in design section respectively. Finally, both Google Scholar and Naver in the access section had higher score than MS Academic Search.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2021.10a
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• pp.320-325
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• 2021

BERT는 사전 학습 단계에서 다음 문장 예측 문제와 마스킹된 단어에 대한 예측 문제를 학습하여 여러 자연어 다운스트림 태스크에서 높은 성능을 보였다. 본 연구에서는 BERT의 사전 학습 문제 중 다음 문장 예측 문제에 대해 주목했다. 다음 문장 예측 문제는 자연어 추론 문제와 질의 응답 문제와 같이 임의의 두 문장 사이의 관계를 모델링하는 문제들에 성능 향상을 위해 사용되었다. 하지만 BERT의 다음 문장 예측 문제는 두 문장을 특수 토큰으로 분리하여 단일 문자열 형태로 모델에 입력으로 주어지는 cross-encoding 방식만을 학습하기 때문에 문장을 각각 인코딩하는 bi-encoding 방식의 다운스트림 태스크를 고려하지 않은 점에서 아쉬움이 있다. 본 논문에서는 기존 BERT의 다음 문장 예측 문제를 확장하여 bi-encoding 방식의 다음 문장 예측 문제를 추가적으로 사전 학습하여 단일 문장 분류 문제와 문장 임베딩을 활용하는 문제에서 성능을 향상 시키는 Bi-Cross 사전 학습 기법을 소개한다. Bi-Cross 학습 기법은 영화 리뷰 감성 분류 데이터 셋인 NSMC 데이터 셋에 대해 학습 데이터의 0.1%만 사용하는 학습 환경에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 5점 가량의 성능 향상이 있었다. 또한 KorSTS의 bi-encoding 방식의 문장 임베딩 성능 평가에서 Bi-Cross 사전 학습 기법 적용 전 모델 대비 1.5점의 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Economics, Marketing and Management
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• v.2 no.2
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• pp.1-9
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• 2014

This study investigated solutions of not only weak organization but also poor communication with customers from point of view of SNS such as Naver blog, Naver band, Kakao Talk and Facebook to promote local business market. The study gave strategies: First, SNS marketing strategy shall be used to do public relations and communicate in accordance with features of each SNS. Naver Blog that is opened SNS shall be used to do public relations and to invite new customers, and Kakao Talk that is closed SNS shall be used to increase customers having high loyalty, and Facebook that has both properties of SNS, that is to say, openness and closure, shall be used to raise effects of word-of-mouth to make use of new sales window. The communication can find out customers' needs to provide customers with customized services. Second, Naver Band and/or cafe shall be opened to increase link and friendliness and to have community consciousness realizing common goal and to destroy merchants' helplessness and individualism and to make change of the market for the place of community. Changes among the merchants may get better ideas to do events continuously and to get more SNS marketing effects and synergy. Third, the merchants shall make change not momentarily but continuously by making efforts steadily. Good communication in and out of the market may create inherent brand value to differ from super chain and/or SSM and to increase sales as well as traditional market image and to attain customers' loyalty.

• Journal of the Korea Institute of Information Security & Cryptology
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• v.33 no.1
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• pp.129-137
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• 2023

According to a continuous attempts to manipulate content on portal sites using automated programs, a Naver, one of a portal site from Korea, is also trying to secure and analyze the programs to respond to the attempts. However, since some of the programs are secured by obfuscation tools, it is necessary to develop de-obfuscation technique. In this paper, we analyze a ConfuserEx, which occupied high percentage from obfuscation tools that applied to obtained programs, and propose an automated tool for de-obfuscating to save time for unpacking.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 2017.10a
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• pp.56-59
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• 2017

CNN(Convolutional Neural Network)을 이용하여 발화 주제 다중 분류 task를 multi-labeling 방법과, cluster 방법을 이용하여 수행하고, 각 방법론에 MSE(Mean Square Error), softmax cross-entropy, sigmoid cross-entropy를 적용하여 성능을 평가하였다. Network는 음절 단위로 tokenize하고, 품사정보를 각 token의 추가한 sequence와, Naver DB를 통하여 얻은 named entity 정보를 입력으로 사용한다. 실험결과 cluster 방법으로 문제를 변형하고, sigmoid를 output layer의 activation function으로 사용하고 cross entropy cost function을 이용하여 network를 학습시켰을 때 F1 0.9873으로 가장 좋은 성능을 보였다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2020.10a
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• pp.128-131
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• 2020

엔터티 링킹은 주어진 문서 상에서 엔터티가 내포된 부분에 어떤 엔터티가 연결되어야 하는 지를 판단하는 작업이다. 따라서, 이 과정에서 엔터티의 표상을 얻어내는 것이 엔터티 링킹의 성능에 큰 영향을 끼치게 된다. 이 논문에서는 RELIC을 통해 엔터티 임베딩을 얻어내고, 이를 엔터티 링킹에 적용시킨 결과 0.57%p의 성능 향상을 이루었다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2018.10a
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• pp.199-203
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• 2018

음식과 맛집에 대한 사용자의 정보검색 니즈가 나날이 증가하면서 서비스 제공자가 정보 제공의 대상이 되는 맛집 상호명을 파악하는 것은 중요한 이슈다. 그러나 업종의 특성상 점포가 새로 생겨나는 주기는 매우 짧은 반면, 신규 점포의 서비스 등록 시점에는 시간적 차이가 존재하는 문제가 있다. 본 논문에서는 신규 상호명을 능동적으로 파악하기 위해 위치기반 서비스 로그에서 맛집 상호명을 추출하는 문자 기반의 딥러닝 모델 및 방법론을 제시한다. 자체 구축한 학습 데이터셋으로 실험한 결과, 제안하는 모델이 기존 기계학습 모델보다 높은 정확도로 상호명을 분류할 수 있음을 확인하였다. 또한, 사전 학습된 모델을 검색로그에 적용하여 신규 상호명 후보를 추출함으로써 향후 상호명 DB를 능동적으로 업데이트 할 수 있는 가능성을 타진하였다.

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• v.10 no.4
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• pp.389-395
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• 2022

This paper selected 'Line', the messenger application of Korea's leading software-based IT company 'Naver', and performed a case analysis specially in the early stages of the messenger industry. First, this study analyzed what the mobile messenger industry is and the external environment. Next, an internal analysis was carried out through the strengths and weaknesses through Naver Line's resources and capabilities. With this analysis, this study could evaluate the platform strategy, communication strategy, and the user basic strategy that Naver is carrying out. This study gave us more understanding of the mobile instant messenger (MIM) industry and understand Naver's growth strategy, which will provide great implications for the working staff of IT companies.