• 한국지능시스템학회논문지
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• 제16권1호
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• pp.124-129
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• 2006

This parer presents a method of ranking translation word selection for Korean verbs based on lexical knowledge contained in a bilingual Korean-English dictionary and WordNet that are easily obtainable knowledge resources. We focus on deciding which translation of the target word is the most appropriate using the measure of semantic relatedness through the 45 extended relations between possible translations of target word and some indicative clue words that play a role of predicate-arguments in source language text. In order to reduce the weight of application of possibly unwanted senses, we rank the possible word senses for each translation word by measuring semantic similarity between the translation word and its near synonyms. We report an average accuracy of $51\%$ with ten Korean ambiguous verbs. The evaluation suggests that our approach outperforms the default baseline performance and previous works.

• 동아시아경상학회지
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• 제4권2호
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• pp.48-60
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• 2016

This study analyzes what effects does restaurant's well-being attribute selection have on word-of-mouth intention. Based on the result, this study aims to provide basic data for establishing Korean restaurant's service strategy and marketing strategy. The researchers surveyed 350 customers who visited a Korean restaurant located in Kangbook, Seoul. We encoded gathered data and analyzed them using SPSS 17.0 statistics package program. Following are the analyzed results. First, under hypothesis 1 - Korean restaurant's well-being attribute selection will have a positive influence on re-visitation intention - it is shown that sufficiency, healthiness, and steadiness have similar influence on re-visitation intention. Second, under hypothesis 2 - Korean restaurant's well-being attribute selection will have a positive influence on word-of-mouth intention - it is shown that sufficiency, healthiness, environment, and steadiness have similar influence on word -of-mouth intention. Third, under hypothesis 3 - Korean restaurant's re-visitation intention will have a positive influence on word -of-mouth intention - it is considered that eliciting customer's re-visitation intention also has influence on word-of-mouth intention. We will be necessary to consult how to derive customer's re-visitation intention or word-of-mouth intention by considering factors which customers of traditional Korean restaurant value.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3972-3988
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• 2020

Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.75-86
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• 2006

일반적으로 영어를 한국어로 번역할 때, 대부분의 영어 명사 어휘들은 해당 어휘가 사용되는 문맥에 따라 다양한 한국어 명사로 번역될 수 있다. 따라서 영어 원문이 갖는 의미를 손실 없이 번역문으로 전달하기 위해서는 문맥에 맞는 올바른 한국어 대역어를 선택할 수 있어야 한다. 본 논문에서는 동사구패턴, 공기 정보에 기반한 의미벡터, 공기 품사 정보 및 한국어 문맥 통계 정보 등의 다양한 지식을 사용하여 영어 명사 어휘의 대역어를 올바로 선택하는 방안을 제공한다. 동사구 패턴은 사전과 코퍼스를 사용하여 구축되었으며, 의미 벡터는 영어 어휘가 특정 한국어 어휘로 번역될 때 공기하는 정보들의 조건부 확률을 나타낸다. 한국어 문맥 통계 정보는 한국어 코퍼스로부터 추출된 N-그램 정보를 나타내며, 품사 공기 정보는 대역어 선택 모호성을 지니는 영어 어휘와 통계적으로 깊은 관련성을 지니는 품사를 나타낸다. 마지막으로 본 논문에서 제안한 대역어 선택 모호성 해소 방안을 평가하기 위한 실험을 수행하였으며, 실험 결과, 제안하는 방법이 기존의 방법보다 성능이 좋다는 것을 확인할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.163-170
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• 2019

과거 10년은 웹의 발달로 인한 데이터가 폭발적으로 생성되었다. 데이터마이닝에서는 대용량의 데이터에서 무의미한 데이터를 구분하고 가치 있는 데이터를 추출하는 단계가 중요한 부분을 차지한다. 본 연구는 감성분석을 위한 재표현 방법과 속성선택 방법을 적용한 오피니언 마이닝 모델을 제안한다. 본 연구에서 사용한 재표현 방법은 백 오즈 워즈(Bag-of-words)와 Word embedding to vector(Word2vec)이다. 속성선택(Feature selection) 방법은 상관관계 기반 속성선택(Correlation based feature selection), 정보획득 속성선택(Information gain)을 사용했다. 본 연구에서 사용한 분류기는 로지스틱 회귀분석(Logistic regression), 인공신경망(Neural network), 나이브 베이지안 네트워크(naive Bayesian network), 랜덤포레스트(Random forest), 랜덤서브스페이스(Random subspace), 스태킹(Stacking)이다. 실증분석 결과, electronics, kitchen 데이터 셋에서는 백 오즈 워즈의 정보획득 속성선택의 로지스틱 회귀분석과 스태킹이 높은 성능을 나타냄을 확인했다. laptop, restaurant 데이터 셋은 Word2vec의 정보획득 속성선택을 적용한 랜덤포레스트가 가장 높은 성능을 나타내는 조합이라는 것을 확인했다. 다음과 같은 결과는 오피니언 마이닝 모델 구축에 있어서 모델의 성능을 향상시킬 수 있음을 나타낸다.

• 한국병원경영학회지
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• 제27권3호
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• pp.1-14
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• 2022

Purposes: This purpose of this study was to check how much the online word of mouth influences on customer's hospital selection according to Kano's model. Methodology: Kano classified the attributes that affect customer's satisfaction into attractive, one-dimensional, indifferent, must-be, and reverse attributes. Among them, attractive and one-dimensional attributes make up the largest portion in hospital selection. Based on this, the influence of positive or negative online reviews on the selection of hospitals was investigated. Differentiated service was selected as the attractive attributes, and a kind, sufficient explanation was selected as the one-dimensional attributes. Then a questionnaire was conducted how much the positive or negative online reviews influence on hospital selection, respectively. It was conducted from August 7 to September 7, 2021 for medical consumers in their 20s and older who have used medical services for the past 3 years, and the final 142 questionnaires were analyzed. All data was analyzed by chi-square and two-way ANOVA using SPSS ver 25.0. Findings: The results showed that, in one-dimensional attributes, the difference between positive and negative reviews was not statistically significant, but in attractive attributes, positive and negative reviews showed a statistically significant difference. It suggests that positive reviews on attractive attributes had a greater influence on hospital selection. In terms of hospital selection, when the experimental participants were exposed to the positive reviews, the hospital selection ratio did not differ by Kano's attributes, but to the negative reviews it differed. The hospital selection ratio, even after they were exposed to negative reviews, was higher in the attractive attributes than in the one-dimensional attributes. Practical Implication: This study confirmed that hospital selection is influenced differently depending on the Kano's attributes and the direction of the reviews, and suggests that marketers should respond differently to each Kano's attributes when they deal with online reviews of hospitals.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.56-61
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• 2000

기계번역시스템에서 번역의 우수성은 중의성이 심한 동사의 대역어 선택에 좌우된다. 동사의 의미분별은 함께 어울려 사용되는 연어들에 의해 해소될 수 있지만, 이러한 연어들을 획득하기에는 많은 어려움과 비용의 문제가 발생한다. 이에 따라 기존의 많은 연구 중에서 실용성을 검토해 볼 필요가 있다. 본 논문에서는 영한번역시스템의 성능 향상을 위해 기존에 획득된 연어에 최소한의 명사 의미자질을 구축하여 계산한 의미거리(Semantic Distance)에 의한 실용적인 대역어 선택 방법을 기술하고자 한다.

• 응용통계연구
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• 제27권3호
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• pp.373-386
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• 2014

단어 구름은 문자 텍스트 상의 복수개의 단어들을 대상으로 그 단어들의 출현 빈도에 비례하는 글자의 크기나 글자의 색깔로 중요도를 나타내는 텍스트 시각화 방법이다. 이 그림은 텍스트 상의 핵심단어를 재빨리 인지하고 단어들의 상대적 출현빈도수에 맞추어 배열하는 데 유용하다. 동적 그래픽스를 이용하여 텍스트 장들의 변화에 따른 핵심단어와 단어출현빈도의 패턴의 변하는 모습을 살필 수 있다. 행들이 텍스트 상의 장들이고 열들이 텍스트에 출현하는 단어들의 출현빈도수 순위들인 단어출현빈도행렬을 정의할 수 있고 이 행렬을 이용하여 단어출현빈도행렬그림을 그릴 수 있다. 동적 그래픽스를 이용하여 출현빈도수 순위의 변화에 따른 단어출현빈도행렬의 패턴의 변하는 모습을 살필 수 있다. 우리는 단어 구름과 동적 그래픽스 기법을 사용하여 영어성경 텍스트 시각화를 수행할 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권2호
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• pp.5-25
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• 2011

이 연구는 지도학습 방법을 이용한 단어 중의성 해소가 최적의 성능을 가져오는 통계적 자질선정 방법과 다양한 문맥의 크기를 파악하고자 하였다. 실험집단인 한글 신문기사에 자질선정 기준으로 정보획득량, 카이제곱 통계량, 문헌빈도, 적합성 함수 등을 적용하였다. 실험 결과, 텍스트 범주화 기법과 같이 단어 중의성 해소에서도 자질선정 방법이 매우 유용한 수단이 됨을 알 수 있었다. 실험에 적용한 자질선중 기준 중에 정보획득량이 가장 좋은 성능을 보였다. SVM 분류기는 자질집합 크기와 문맥 크기가 클수록 더 좋은 성능을 보여 자질선정에 영향을 받지 않았다. 나이브 베이즈 분류기는 10% 정도의 자질집합 크기에서 가장 좋은 성능을 보였다. kNN의 경우 10% 이하의 자질에서 가장 좋은 성능을 보였다. 단어 중의성 해소를 위한 자질선정을 적용할 때 작은 자질집합 크기와 큰 문맥 크기를 조합하거나, 반대로 큰 자질집합 크기와 작은 문맥 크기를 조합하면 성능을 극대화 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권5호
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• pp.555-567
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• 2019

언어장애인, 언어 사용이 불편한 분들의 경우 조금의 잡음 환경에도 음성인식률이 저하되어 사회 생활시 어려움을 겪게 된다. 언어 사용 시 불편함을 장치로 개선시킴과 동시에, 언어 장애인의 발음 특성을 고려하여 단어 선정 시 자체 개선한 단어 선정 방법을 사용하여 280개 단어를 선정하였다. 실험에 사용된 MEMS 개발 장치는 재질, 유도선 종류, 길이, 방향을 고려하여 제작되었으며 잘못된 발음으로 인한 음성과 심한 소음에서 음성 인식률 향상을 위하여 개발된 MEMS 장치와 개발된 단어 선정 방법을 사용하여 개선시켰다. 개선 방법으론 새로운 단어 선정 방법과 mems 장치를 개선하여 진행하였으며 결과를 포함하였다.