• 지능정보연구
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• 제29권4호
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• pp.325-345
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• 2023

본 연구는 온라인 리뷰를 이용하여 고객 만족도를 예측하는 새로운 접근 방식을 제안한다. LDA 주제 모델링과 결합된 RFE-SHAP 기능 선택 방법을 활용하여 고객 만족도에 큰 영향을 미치는 주요 기능을 식별하여 예측 분석을 개선했다. 먼저 Random Forest 알고리즘의 경우, 초기 28개 입력변수에서 14개의 변수를 최적 하위 집합으로 추출했다. 제안된 방법에서 Random Forest 모델의 성과는 84%로 확인 되었으며 변수가 많은 모델에서 흔히 발생하는 과적합을 방지하였다. 또한 품질, 착용감, 내구성 등과 같은 리뷰의 특정 요소들이 패션 산업 내에서 소비자 만족도를 증진시키는 중요한 역할을 한다는 사실을 밝혀냈다. 본 연구는 예측 결과를 설명할 때 선택한 각 기능이 고객 만족도에 어떻게 영향을 미치는지에 대한 자세한 설명을 제공하고 고객이 가장 중요하게 생각하는 측면에 대한 세부적인 보기를 제공한다. 본 연구의 공헌도는 다음과 같다. 첫째, 전자상거래 분석 분야 내에서 예측 모델링을 강화하고 특성 중심적인 접근법을 소개함으로써 방법론을 개선하였다. 이는 고객 만족도 예측의 정확도를 높일 뿐만 아니라 예측 모델에서의 변수 선택에 대한 새로운 접근을 제시한다. 둘째, 특히 의류 부문에서 전자상거래 플랫폼에 구체적인 통찰력을 제공한다. 품질, 사이즈, 내구성 등 고객 리뷰의 어떤 부분이 만족도에 가장 큰 영향을 미치는지 강조함으로써, 기업들이 제품과 서비스를 맞춤화 할 수 있는 전략적 방향을 제시한다. 이러한 목표 지향적인 개선은 고객의 쇼핑 경험을 개선하고, 만족도를 향상시키면서 충성도를 이끌어낼 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.19-28
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• 2019

The purpose of this study is to examine the trends on machine learning and deep learning research in the published journals from the Web of Science Database. To achieve the study purpose, we used the abstracts of 20,664 articles published between 1990 and 2017, which include the word 'machine learning', 'deep learning', and 'artificial neural network' in their titles. Twenty major research topics were identified from topic modeling analysis and they were inclusive of classification accuracy, machine learning, optimization problem, time series model, temperature flow, engine variable, neuron layer, spectrum sample, image feature, strength property, extreme machine learning, control system, energy power, cancer patient, descriptor compound, fault diagnosis, soil map, concentration removal, protein gene, and job problem. The analysis of the time-series linear regression showed that all identified topics in machine learning research were 'hot' ones.

• 한국과학교육학회지
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• 제42권5호
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• pp.487-499
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• 2022

본 연구는 초등 과학 교과서 연구의 동향과 특징을 파악하기 위해 2001년부터 2021년까지 과학과 관련 학술지에 게재된 논문 중, 초등 과학 교과서와 관련된 연구 156편을 분석하여 교과서 분석에 관한 연구 동향을 살펴보았다. 분석 기준은 '형식'과 '주제' 두 개의 대범주로 구성하고, '형식'의 하위 범주로 '발행연도', '대상 교육과정', '분석 학년', '과학 내용 영역', '분석 대상', '발행 기관'을 '주제'의 하위 범주로는 '비교 연구', '내용 분석', '삽화', '탐구활동', '교과서에 대한 인식', '기타'로 설정하였다. '형식'에 대한 분석 결과 거의 매년 교과서 관련 연구가 수행되고 있었고 2009 개정 교육과정기에 가장 많은 연구가 수행되었으며, 전 학년(3~6학년) 및 과학의 전 영역을 대상으로 다룬 연구가 대부분을 차지하였다. 또한 과학교육 관련 학회지뿐만 아니라 비관련 학회지에서도 과학 교과서에 관한 연구가 수행되었다. '주제'에 대한 분석 결과 비교 연구, 내용 분석, 삽화, 탐구활동, 교과서에 대한 인식 순으로 연구 비율이 높았다. 초등 과학 교과서 연구 동향에 대한 분석을 바탕으로 초등 과학 검정 교과서에 대한 시사점을 얻고자 하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.133-140
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• 2018

감성 분석에서 정확한 감성 분류는 중요한 연구 주제이다. 본 연구는 최근 많은 연구가 이루어지는 word2vec과 앙상블 방법을 이용하여 효과적으로 한국어 리뷰를 감성 분류하는 방법을 제시한다. 연구는 20 만 개의 한국 영화 리뷰 텍스트에 대해, 품사 기반 BOW 자질과 word2vec를 사용한 자질을 생성하고, 두 개의 자질 표현을 결합한 통합 자질을 생성했다. 감성 분류를 위해 Logistic Regression, Decision Tree, Naive Bayes, Support Vector Machine의 단일 분류기와 Adaptive Boost, Bagging, Gradient Boosting, Random Forest의 앙상블 분류기를 사용하였다. 연구 결과로 형용사와 부사를 포함한 BOW자질과 word2vec자질로 구성된 통합 자질 표현이 가장 높은 감성 분류 정확도를 보였다. 실증결과, 단일 분류기인 SVM이 가장 높은 성능을 나타내었지만, 앙상블 분류기는 단일 분류기와 비슷하거나 약간 낮은 성능을 보였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제12B권6호
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• pp.697-702
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• 2005

주제 중심 웹 문서 수집기는 검색엔진에서 최신의 웹 문서 색인을 유지하는 대안방안으로 부상하고 있다. 그러나 주제 중심 웹 문서 수집기는 비 관심문서에서 연결된 관심문서들을 수집할 수 없는 문제점을 가지고 있다. 이러한 문제점은 문서의 구조적 특징을 고려하지 않아서 발생한다. 특히 문서분석 방법인 문서의 발생 횟수 및 역문헌 발생빈도는 이러한 문제를 야기하는 주요 원인이 된다 주제 중심 웹 문서 수집기의 성능을 향상하기 위해서 본 논문에서는 국소 정보기반의 문서 분할법을 제안한다. 본 논문에서는 문서를 하이퍼링크 주변의 문맥을 고려한 특징 정보들을 사용하여 여러 소각의 문서로 나눈다. 본 논문에서 제안하는 주제 중심 웹 문서 수집기는 나누어진 문서들을 이용하여 하이퍼링크가 관심문서를 가리키는 것인지를 판단하여 문서를 수집할 것인지를 판단한다.

• 한국영어학회지:영어학
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• 제1권4호
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• pp.651-671
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• 2001

There are several English constructions in which a certain constituent appears to the left of its canonical position, typically sentence-initially, leaving its canonical position empty. Such constructions involve Left-dislocation and Y-movement. These operations are called ‘Preposing.’ The preposed constituent of such constructions is generally regarded as the topic of the sentence which involves that constituent. Topics must have at least two features; ‘aboutness’ and ‘givenness.’ The feature ‘aboutness’ defines the range of comment, and the feature ‘givenness’ means ‘informationally old or given.’ The purpose of this paper is to show that the function of Preposing is to reinforce the aboutness of the preposed constituent of a sentence and that most preposed constituents have givenness. We examined Preposing for this purpose. Tough-movement and Passivization were examined also, because they have characteristics informationally similar to those of Preposing.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2004년도 추계학술대회
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• pp.179-188
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• 2004

Bankruptcy prediction is an important and widely studied topic since it can have significant impact on bank lending decisions and profitability. Recently, support vector machine (SVM) has been applied to the problem of bankruptcy prediction. The SVM-based method has been compared with other methods such as neural network, logistic regression and has shown good results. Genetic algorithm (GA) has been increasingly applied in conjunction with other AI techniques such as neural network, CBR. However, few studies have dealt with integration of GA and SVM, though there is a great potential for useful applications in this area. This study proposes the methods for improving SVM performance in two aspects: feature subset selection and parameter optimization. GA is used to optimize both feature subset and parameters of SVM simultaneously for bankruptcy prediction.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권6호
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• pp.787-795
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• 2008

Human recognition on camera is an interesting topic in computer vision. While fingerprint and face recognition have been become common, gait is considered as a new biometric feature for distance recognition. In this paper, we propose a gait recognition algorithm based on the knee angle, 2 feet distance, walking velocity and head direction of a person who appear in camera view on one gait cycle. The background subtraction method firstly use for binary moving object extraction and then base on it we continue detect the leg region, head region and get gait features (leg angle, leg swing amplitude). Another feature, walking speed, also can be detected after a gait cycle finished. And then, we compute the errors between calculated features and stored features for recognition. This method gives good results when we performed testing using indoor and outdoor landscape in both lateral, oblique view.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권12호
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• pp.1045-1055
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• 2007

잠재토픽모델(latent topic model)은 데이타에 내재된 특징적 패턴이나 데이타 정의 자질들 간의 상호 관련성을 확률적으로 모델링하고 자동 추출하는 모델로서 최근 텍스트 문서로부터의 의미 자질 자동 추출, 이미지를 비롯한 멀티미디어 데이타 분석, 생물정보학 분야 등에서 많이 응용되고 있다. 이러한 잠재토픽모델의 대규모 데이타에 대한 적용 시 그 효과 증대를 위한 중요한 이슈 중의 하나는 모델의 효율적 학습에 관한 것이다. 본 논문에서는 대표적 잠재토픽모델 중의 하나인 PLSA (probabilistic latent semantic analysis) 기법을 대상으로 점진적 EM 알고리즘을 활용한, 기본 EM 알고리즘 기반의 기존 학습에 대한 학습속도 증진 기법을 제안한다. 점진적 EM 알고리즘은 토픽 추론 시 전체 데이타에 대한 일괄적 E-step 대신에 일부 데이타에 대한 일련의 부분적 E-step을 수행하는 특징이 있으며 이전 데이터 일부에 대한 학습 결과를 바로 다음 데이타 학습에 반영함으로써 모델 학습의 가속화를 기대할 수 있다. 또한 이론적인 측면에서 지역해로의 수렴성이 보장되고 기존 알고리즘의 큰 수정 없이 구현이 용이하다는 장점이 있다. 논문에서는 해당 알고리즘의 기본적인 응용과 더불어 실제 적용과정 상에서의 가능한 데이터 분할법들을 제시하고 모델 학습 속도 개선 면에서의 성능을 실험적으로 비교 분석한다. 실세계 뉴스 문서 데이타에 대한 실험을 통해, 제안하는 기법이 기존 PLSA 학습 기법에 비해 유의미한 수준에서 학습 속도 증진을 달성할 수 있음을 보이며 추가적으로 모델의 병렬 학습 기법과의 조합을 통한 실험 결과를 간략히 제시한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제11권8호
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• pp.3984-4005
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• 2017

Image recognition has become an increasingly important topic for its wide application. It is highly challenging when facing to large-scale database with large variance. The recognition systems rely on a key component, i.e. the low-level feature or the learned mid-level feature. The recognition performance can be potentially improved if the data distribution information is exploited using a more sophisticated way, which usually a function over hidden variable, model parameter and observed data. These methods are called generative score space. In this paper, we propose a discriminative extension for the existing generative score space methods, which exploits class label when deriving score functions for image recognition task. Specifically, we first extend the regular generative models to class conditional models over both observed variable and class label. Then, we derive the mid-level feature mapping from the extended models. At last, the derived feature mapping is embedded into a discriminative classifier for image recognition. The advantages of our proposed approach are two folds. First, the resulted methods take simple and intuitive forms which are weighted versions of existing methods, benefitting from the Bayesian inference of class label. Second, the probabilistic generative modeling allows us to exploit hidden information and is well adapt to data distribution. To validate the effectiveness of the proposed method, we cooperate our discriminative extension with three generative models for image recognition task. The experimental results validate the effectiveness of our proposed approach.