• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2011년도 제18회 학술대회 논문집
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• pp.29-34
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• 2011

최근 인용 네트워크 분석을 통해서 단일 문헌의 인용 영향력을 측정하려는 시도가 다양하게 전개되고 있다. 널리 알려진 PageRank를 보완하려는 일부 시도와 함께 h-index를 단일 문헌의 인용 영향력 측정에 적용한 단일문헌 h-index도 제안되었다. 이 연구에서는 Web of Science에서 검색한 계량정보학 분야 문헌집합을 대상으로 여러 측정 방식의 특징을 비교해본 후, 새로운 인용지수 2종을 제안하였다. 제안한 인용지수는 PageRank처럼 전역 네트워크 분석 방식인 지수 1종과 h-index처럼 지역 네트워크 분석 방식인 지수 1종으로서 상황에 따라 선택하여 사용할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.21-22
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• 2014

• 응용통계연구
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• 제27권1호
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• pp.61-70
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• 2014

랜덤화 블록 계획법은 동질적인 실험단위를 묶어 여러 개의 블록으로 나눈 후, 각 블록의 실험단위에 처리를 적용하는 방법이다. 랜덤화 블록 계획법에서 Jonkckheere (1964)와 Terpstra (1952), Page (1963) 그리고 Hollander (1967) 등이 순서대립가설의 다양한 방법을 제안하였다. 특히, 블록 내 순위합의 가중치를 주는 방법으로 Page (1963) 검정법이 있다. 본 논문에서는 Page 검정을 확장하여 순서대립가설에 새로운 비모수적 방법론을 제안하였다. 또한, 몬테카를로 모의시험 연구를 통해 제안된 방법과 이전의 방법들의 검정력을 비교하였다.

• 정보과학회 논문지
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• 제45권1호
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• pp.61-68
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• 2018

암환자의 예후 예측에 기여하는 유전자를 찾는 것은 환자에게 보다 적합한 치료를 제공하기 위한 도전 과제 중 하나이다. 예후 유전자를 찾기 위해 유전자 발현 데이터를 이용한 분류 모델 개발 연구가 많이 이루어지고 있다. 하지만 암의 이질성으로 인해 예후 예측의 정확도 향상에 한계가 있다는 문제가 있다. 본 논문에서는 유방암을 비롯한 6개의 암에 대한 암환자의 마이크로어레이 데이터와 생물학적 네트워크 데이터를 이용하여 페이지랭크 알고리즘을 통해 예후 유전자들을 식별하고, K-Nearest Neighbor 알고리즘을 사용하여 암 환자의 예후를 예측하는 모델을 제안한다. 그리고 페이지랭크를 사용하기 전에 K-Means 클러스터링으로 유전자 발현 패턴이 비슷한 샘플들을 나누어 이질성을 극복하고자 한다. 본 논문에서 제안한 방법은 기존의 유전자 바이오마커를 찾는 알고리즘보다 높은 예측 정확도를 보여 주었으며, GO 검증을 통해 클러스터에 특이적인 생물학적 기능을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권12호
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• pp.547-554
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• 2021

암을 유발하는 유전자는 모든 암 환자에게 공통적인 것은 아니며, 이러한 환자 특이적 암 유발 유전자의 탐색은 개인 맟춤형 암 치료 및 항암제 개발에 있어서 매우 중요하다. 환자 특이적 암 유발 유전자를 찾기 위한 생물 정보학 연구들이 있어왔지만, 아직 정확도 면에서는 발전의 여지가 있다. 본 논문에서는 환자 특이적 암 유발 유전자를 탐색하기 위하여 NPD (Network based Patient-specific Driver gene identification)라는 방법을 제안한다. NPD는 환자 특이적 유전자 네트워크를 구축하고, 여기에 수정된 PageRank 알고리즘을 적용하여 유전자에 점수를 부여한 후, 유전적 변이 데이터를 사용한 승률 계산 방법을 통하여 암 유발 유전자를 찾는 세 단계로 이루어진다. TCGA 데이터 베이스의 여섯 개의 암 데이터에 NPD를 적용한 결과, NPD가 기존의 환자 특이적 암 유발 유전자 탐색 방법들보다 전체적으로 높은 F1 점수를 보여줌을 확인할 수 있었다.

• 한국수학교육학회지시리즈A:수학교육
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• 제62권3호
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• pp.435-455
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• 2023

본 연구는 수학 교육 분야에서 중요한 영향을 미치는 논문을 판별하고 분석하기 위한 설명가능한 인공지능(XAI) 모델을 개발하였다. 29개 국내외 수학교육 학술지의 논문 메타정보를 활용하여 수학교육 학술연구 네트워크를 구축하였다. 구축된 네트워크는 '논문과 다른 논문의 인용 네트워크', '논문과 저자 네트워크', '논문과 학술지 네트워크', '공동 저자 네트워크', '저자와 소속기관 네트워크' 등 총 5개의 세부 네트워크로 구성되었다. 랜덤포레스트 기계학습 모델을 사용하여 네트워크 내의 개별 논문의 영향력을 평가하였으며, SHAP을 이용해 영향력 있는 논문의 판별 기준을 분석하였다. '논문 네트워크 PageRank', '논문당 인용횟수의 변화량', '총 인용횟수', '저자의 h-index 변화량', '학술지의 논문당 인용횟수' 등이 중요한 판별 요인으로 나타났다. 국내와 국외 수학교육 연구의 판별 패턴을 비교 분석한 결과, 국내 연구에서는 '공동 저자 네트워크 PageRank'의 중요성이 도드라졌다. 본 연구의 XAI 모델은 논문의 영향력 판별 도구로써 연구자에게 논문 작성 시 전략적인 방향성을 제공할 수 있게 해준다. 논문 네트워크 확장, 학술대회 발표, 공동 저술 활동을 통한 저자 네트워크 활성화 등이 논문의 영향력 증진에 크게 기여한다는 결과를 얻었다. 이를 통해 연구자는 학계에서 자신의 연구가 어떠한 평가 기준에 따라 어떻게 인식되고 있는지, 그리고 그 평가에 기여하는 주요 요인이 무엇인지를 명확히 파악할 수 있을 것이다. 본 연구는 설명가능한 인공지능을 활용하여 전통적으로 많은 시간과 비용이 필요하던 수학교육 논문의 영향력 평가 방식을 혁신하였다. 이 방법은 수학교육 연구 뿐만 아니라 다른 학문 분야에서도 활용될 수 있으며, 연구활동의 효율성과 효과성을 향상시킬 것으로 기대된다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 추계학술발표대회
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• pp.383-385
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• 2008

With the amazing growth of web faster important page crawlers poses great challenge. In this research we proposed fractional PageRank, a variation of PageRank computed during crawl that can able to prioritize the downloading order. Experimental results shows that it outperforms the prior crawler in terms of running time yet provide a well download ordering.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.467-474
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• 2018

다양한 업무 수행에 있어서 회의나 토론 등의 내용을 정리하여 문서화하는 것의 중요성은 매우 높다. 그러나 기존에는 사람이 직접 내용에 대한 정리를 수작업으로 수행하였다. 본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용하여 자동으로 회의록을 생성하는 시스템의 개발에 대하여 설명한다. 제안한 시스템은 발언자의 모든 발언 내용을 실시간으로 기록하고, 문장들을 출현 빈도수에 기초하여 유사도를 계산한 후, 문서 데이터 안에서 문장들 간의 관계를 찾아내는 비지도 학습 알고리즘을 통해 중요 단어 혹은 문장을 추출함으로서 자동으로 회의록을 생성하도록 하였다. 특히, PageRank 알고리즘을 단어와 문장에 적합하도록 재구성한 TextRank 알고리즘에 대하여 핵심어의 가중치 조정 기법을 도입함으로서 성능 향상을 모색하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.1-11
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• 2021

인터넷이 발달함에 따라 다양하고 복잡한 사이버공격들이 등장하기 시작했다. 공격들을 방어하기 위해 네트워크 외부에서 다양한 방식의 탐지 시스템들이 활용되었으나 내부에서 공격자를 탐지하는 시스템 및 연구는 현저히 드물어 내부에 들어온 공격자를 탐지하지 못해 큰 문제를 야기하기도 했다. 이를 해결하고자 공격자의 움직임을 추적하고 탐지하는 내부전파경로 탐지 시스템에 대한 연구가 등장하기 시작했다. 특히 그중에서도 Remote Desktop Protocol(RDP) 내 특징을 추출해 탐지하는 방식은 간편하면서도 매우 좋은 결과를 나타내었다. 하지만 그럼에도 불구하고 이전 연구들은 각 로그온 된 노드들 자체의 영향 및 관계성을 고려하지 않았으며, 제시된 특징 또한 일부 모델에서는 떨어지는 결과를 제공하기도 했다. 또한 왜 그렇게 판단했는지 판단에 대해 설명하지 못한다는 문제점도 존재했다. 이는 결과적으로 모델의 신뢰성 및 견고성 문제를 야기하게 된다. 이를 해결하기 위해 본 연구에서는 PageRank 특징을 활용한 RDP기반 내부전파경로 탐지 및 SHAP를 이용한 설명가능한 시스템을 제안한다. 페이지랭크 알고리즘과 여러 통계적인 기법을 활용해 여러 모델에서 활용 가능한 특징들을 생성하고 SHAP을 활용해 모델 예측에 대한 설명을 제공한다. 본 연구에서는 이전 연구에 비해 대부분의 모델에서 더 높은 성능을 보여주는 특징을 생성했고 이를 SHAP을 이용해 효과적으로 증명했다.

• 대한산업공학회지
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• 제39권2호
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• pp.119-128
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• 2013

Most internet users utilize internet portal search engines, such as Naver, Daum and Google nowadays. But since the results of internet portal search engines are based on universal criteria (e.g. search frequency by region or country), they do not consider personal interests. Namely, current search engines do not provide exact search results for homonym or polysemy because they try to serve universal users. In order to solve this problem, this research determines keyword importance and weight value for each individual search characteristics by collecting and analyzing customized keyword at external database. The customized keyword weight values are integrated with search engine results (e.g. PageRank), and the search ranks are rearranged. Using 50 web pages of Goolge search results for experiment and 6 web pages for customized keyword collection, the new customized search results are proved to be 90% match. Our personalization approach is not the way that users enter preference directly, but the way that system automatically collects and analyzes personal information and then reflects them for customized search results.