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문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 이용한 추천시스템에서의 행렬 분해법 개선
손동희,심규석 한국정보과학회 2018 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지 Vol.24 No.2
Recommendation systems are used to provide items of interests for users to maximize a company’s profit. Matrix factorization is frequently used by recommendation systems, based on an incomplete user-item rating matrix. However, as the number of items and users increase, it becomes difficult to make accurate recommendations due to the sparsity of data. To overcome this drawback, the use of text data related to items was recently suggested for matrix factorization algorithms. Furthermore, a word-level convolutional neural network was shown to be effective in the process of extracting the word-level features from the text data among these kinds of matrix factorization algorithms. However, it involves a large number of parameters to learn in the word-level convolutional neural network. Thus, we propose a matrix factorization algorithm which utilizes a character-level convolutional neural network with which to extract the character-level features from the text data. We also conducted a performance study with real-life datasets to show the effectiveness of the proposed matrix factorization algorithm. 추천시스템은 기업의 매출을 최대화 하기 위해, 사용자에게 관심도가 높은 제품을 제공해준다. 행렬 분해법은 추천시스템에서 자주 사용되는 방법으로 불완전한 사용자-제품 평점 행렬을 기반으로 한다. 하지만 제품과 사용자의 수가 점점 많아지면서, 데이터의 희소성문제로 인해 정확한 추천이 힘들어졌다. 이러한 문제점을 극복하기 위해, 제품과 관련된 텍스트 데이터를 사용하는 행렬 분해법 알고리즘이 최근에 제시되었다. 이런 행렬 분해법 알고리즘 중, 단어 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 방법이 단어수준 특징들을 추출하여 텍스트 데이터를 효과적으로 반영한다. 하지만 단어수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크에서는 학습해야 하는 파라미터의 수가 많다는 문제점이 있다. 그러므로 본 논문에서는 텍스트 데이터로부터 문자 수준 특징들을 뽑아 내기 위해 문자 수준 컨볼루션 뉴럴 네트워크를 사용하는 행렬분해법을 제안한다. 또한 제안하는 행렬 분해법의 성능을 검증하기 위해 실제 데이터를 이용하여 실험을 진행하였다.
HP 필터와 시계열 유추방법론을 활용한 석면유발 환경성질환의 장기 예측 연구
손동희,전용일 한국응용경제학회 2020 응용경제 Vol.22 No.4
석면유발 환경성질환은 석면노출 이후 수십년 간의 장기잠복기를 거쳐 발병한다. 본 연구에서는 HP 필터를 활용하여 한국, 영국, 미국, 일본의 석면소비량과 중피종의 장기 추세를 추정하고, 이를 기초로 한국의 중피종 발생비율의 추세와 범위에 대한 시계열적 유추를 시행한다. 이 때, 비교대상국가별 석면소비와 중피종 간의 적정시차와 석면소비의 증감률을 병행 고려하여, 2030년까지 한국 중피종 발생비율의 장기 추세 예측에 적용한다. 예측 결과, 한국의 석면소비를 한국의 중피종 발생비율 추세예측에 적용할 경우 2020년을 기점으로 감소세로 전환될 것으로 추정된다. 영국과 미국의 중피종 추세를 적용할 경우 2015년, 일본의 추세를 적용할 경우 2027년부터 감소 추이에 접어들 것으로 분석된다. 석면유발 환경성질환의 장기추세 예측은 향후 석면으로 인한 잠재적 사회적 비용의 추정과 여타 환경성질환의 추이분석에 기여할 것이다. Asbestos-inducing environmental diseases occur through a long latent period of several decades since asbestos was exposed. We estimate long-term trends of asbestos consumption and mesothelioma in Korea, the UK, the US, and Japan using HP filters. And we further conduct the trend of time-series inference on the incidence rates of mesothelioma in Korea. If asbestos consumption in Korea applies to the rate of Korean mesothelioma, the incidence rate will decrease after 2020. When applying the trends of the UK and the US, converting to decline happened in 2015. In the case of applying the Japanese trend, the incidence rate in Korea was estimated to decline after 2027. The long-term trends in asbestos-inducing environmental diseases contribute to estimate potential social costs from asbestos and similarly for other environmental diseases.
한일 사죄・응답전략에 따른 체면의 변화양상-부담의 척도를 중심으로-
손동희 대한일어일문학회 2022 일어일문학 Vol.93 No.-
본 연구에서는 한국과 일본의 부담에 따른 체면변화와 관계수복에 관한 사용양상과 드라마를 통해서 추출한 예문을 통해서 사죄화자와 사죄청자의 체면변화 및 관계수복여부까지 알아보았다. 결과적으로 부담도의 높고 낮음이 사죄화자와 사죄청자의 체면변화와 관계수복에 영향을 끼쳤다고 볼 수 있겠다. 또한 한국은 사용양상에서 체면변화와 관계수복의 비율의 차가 크지 않았지만, 일본은 비율의 차가 압도적으로 크므로 부담도에 더 영향을 받는다고 할 수 있겠다. 또한 본고에서 다른 질적 연구에서는 예문 수가 많지 않았기 때문에 추후 더 많은 예문을 통해서 분석할 필요가 있다고 생각한다. 체면(face)의 분류 및 관계수복에 있어서도 좀 더 상세히 분석할 것을 향후 과제로 삼겠다.