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연구자의 논문 게재 이력을 고려한 저널 결정 요인별 중요도 학습 기반의 저널 추천 방법론
손연빈,장태우,최예림 한국인터넷정보학회 2019 인터넷정보학회논문지 Vol.20 No.4
Selecting a proper journal to submit a research paper is a difficult task for researchers since there are many journals and various decision factors to consider during the decision process. For this reason, journal recommendation services are exist as a kind of intelligent research assistant which recommend potential journals. The existing services are executing a recommendation based on topic similarity and numerical filtering. However, it is impossible to calculate topic similarity when a researcher does not input paper data, and difficult to input clear numerical values for researchers. Therefore, the journal recommendation method which consider the importance of decision factors is proposed by constructing the preference matrix based on the paper publication history of a researcher. The proposed method was evaluated by using the actual publication history of researchers. The experiment results showed that the proposed method outperformed the compared methods. 연구자는 논문을 투고할 저널을 선택하는 과정에서 저널의 수가 방대하다는 점, 고려할 저널 결정 요인이 다양하다는 점에서 어려움을 겪는다. 이러한 어려움을 해소하기 위해 IRA(intelligent research assistant)의 한 종류로 연구자별로 논문 투고에 적합한 저널을 추천해주는 저널 추천 서비스를 활용할 수 있다. 하지만 현재 운영 중인 저널 추천 서비스의 경우 주제 유사도 및 수치적 필터링을 기반으로 저널 추천을 실행하고 있으며, 이 경우 연구자가 논문 데이터를 입력하지 않으면 주제 유사도를 고려할 수 없고, 수치적 필터링기능도 연구자 스스로 결정 요인별 수치 범위를 명확하게 정하기에 어려움이 있다는 한계점이 존재한다. 따라서 본 논문에서는 연구자의 논문 게재 이력을 이용해 선호도 행렬을 형성하고, 이를 기반으로 저널 별 선호 점수를 고려한 저널 추천 방법론을 제안한다. 연구자는 다수의 저널 결정 요인에 대해 상이한 중요도를 가지고 있는데, 결정 요인 별 선호 민감도를 계산해 중요도를 학습한 뒤이를 기반으로 모든 저널에 대한 선호 점수를 도출하여 저널을 추천한다는 점에서 의의가 있다. 실제 데이터를 이용하여 저널 추천실험을 수행했으며 제안 방법론의 우수한 성능을 확인하였다.
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Dessert Ateliers Recommendation Methods for Dessert E-commerce Services
손연빈,장태우,최예림 한국인터넷정보학회 2020 인터넷정보학회논문지 Vol.21 No.1
Dessert Ateliers (DA) are small shops that sell high-end homemade desserts such as macaroons, cakes, and cookies, and their popularity is increasing according to the emergence of small luxury trends. Even though each DA sells the same kinds of desserts, they are differentiated by the personality of their pastry chef; thus, there is a need to purchase desserts online that customers cannot see and purchase offline, and thus dessert e-commerce has emerged. However, it is impossible for customers to identify all the information of each DA and clearly understand customers’ preferences when buying desserts through the dessert e-commerce. When a dessert e-commerce service provides a DA recommendation service, customers can reduce the time they hesitate before making a decision. Therefore, this paper proposes two kinds of DA recommendation method: a clustering-based recommendation method that calculates the similarity between customers’ content and DAs and a dynamic weighting-based recommendation method that trains the importance of decision factors considering customer preferences. Various experiments were conducted using a real-world dataset to evaluate the performance of the proposed methods and it showed satisfactory results.
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손연빈,김솔하,최예림 한국융합학회 2021 한국융합학회논문지 Vol.12 No.12
ICT(Information Communication Technology)는 우리나라 경제 성장의 주요 동력이다. 우리나라는 세계 최고 수준의 ICT 경쟁력을 보유하고 있으며, 이 경쟁력을 유지하기 위해 다수의 정책을 시행하고 있다. 성공적인 정책 시행을 위해서는 ICT 동향을 정확하게 파악하는 것이 중요하다. 따라서 본 연구에서는 빈도수 분석, 네트워크 분석, 기술 유형화를 기반으로 ICT 분야 핵심 기술 18개의 동향을 분석한다. 특히, 논문 분석을 통해 기술별 과학적 발전 정도를, 특허 분석을 통해 상용화의 정도를 알아본다. 그리고 두 분석 결과를 토대로 문서의 유형별로 나타난 동향을 비교 분석한다. 분석 결과, 인공지능과 가상현실은 과학적 발전을 지나 상용화가 활발히 이루어지는 동시에 연구도 이루어지고 있어 지속적인 발전이 기대되는 기술이며, 로봇, 블록체인, 차세대이동통신은 상용화 시작 단계로 시장의 현황 및 니즈 발굴이 필요하다. 반면, 양자컴퓨터, 체내삽입형디바이스는 아직 기초 연구 단계이며, 현 연구 상황에 대해 파악하고 앞으로의 지원 방향이 결정될 필요가 있다. 본 연구에서 수행된 ICT 동향 분석 결과는 ICT 분야 핵심 기술의 현황을 정확하게 이해하고 우리나라 정책의 향후 방향을 결정하는 기준으로 활용 가능할 것이다. ICT is the main driving force of Korea's economic growth. Korea has the world's best ICT competitiveness, and several policies are being implemented to maintain it. However, for successful policy implementation, it is crucial to understand ICT trends accurately. Therefore, this study analyzes the trends of 18 core technologies in the ICT field. In particular, the degree of scientific development and commercialization by technology are investigated through research paper analysis and patent analysis, respectively. Then, the trends shown by document type are compared based on the two analysis results. As a result, artificial intelligence and virtual reality are at the stage where commercialization is actively taking place after scientific development, and at the same time, since research is being conducted, it is expected to develop continuously. On the other hand, quantum computer and implantable device are in the basic research stage. It is necessary to understand the current research status and determine the direction of future support. The results of the ICT trend analysis conducted in this study can be used as a criterion for determining the future direction of Korean policy.
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문서 중요도를 고려한 토픽 기반의 논문 교정자 매칭 방법론
손연빈,안현태,최예림,Son, Yeonbin,An, Hyeontae,Choi, Yerim 한국인터넷정보학회 2018 인터넷정보학회논문지 Vol.19 No.4
최근 국내외 연구기관에서는 논문을 저널에 제출하는 과정에서 연구결과를 효과적으로 전달하기 위해 외부 기관을 통해 논문의 문맥, 전문 용어의 쓰임, 스타일 등에 대한 논문 교정을 진행하는 경우가 증가하고 있다. 하지만 대다수의 논문 교정 회사에서는 매니저의 주관적 판단에 따라 수동으로 논문 교정자를 할당하는 시스템이며, 이에 따라 논문의 주제에 대한 전문성이 부족한 교정자를 할당하여 논문 교정 의뢰인의 만족도가 떨어지는 사례가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 논문 교정자 할당을 위해 논문의 토픽을 고려한 논문 교정자 매칭 방법론을 제안한다. Latent Dirichlet Allocation을 이용하여 문서의 토픽 모델링을 진행하고, 그 결과를 이용하여 코사인 유사도 기반으로 사용자간 유사도를 계산하였다. 특히, 논문 교정자의 토픽 모델링 과정에서, 대표 문서로 간주되는 문서의 중요도에 따라 가중치를 부여하여 빈도수에 차별을 둬 정밀한 토픽 추정을 가능하게 한다. 실제 서비스의 데이터를 이용한 실험에서 제안 방법론의 성능이 비교 방법론보다 우수함을 확인하였으며, 정성적 평가를 통해 논문 교정자 매칭 결과의 유효성을 검증하였다. In the process of submitting a manuscript to a journal in order to present the results of the research at the research institution, researchers often proofread the manuscript because it can manuscripts to communicate the results more effectively. Currently, most of the manuscript proofreading companies use the manual proofreader assignment method according to the subjective judgment of the matching manager. Therefore, in this paper, we propose a topic-based proofreader matching method for effective proofreading results. The proposed method is categorized into two steps. First, a topic modeling is performed by using Latent Dirichlet Allocation. In this process, the frequency of each document constituting the representative document of a user is determined according to the importance of the document. Second, the user similarity is calculated based on the cosine similarity method. In addition, we confirmed through experiments by using real-world dataset. The performance of the proposed method is superior to the comparative method, and the validity of the matching results was verified using qualitative evaluation.
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