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마이크로블로그를 통한 그래프 기반의 토픽 추출에 관한 연구
최돈정(Don-Jung Choi),이성우(Sung-Woo Lee),김재광(Jae-Kwang Kim),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회논문지 Vol.21 No.5
오늘날 마이크로블로그는 스마트폰의 보급과 더불어 대중적인 정보전달 방식의 하나로 자리 집고 있으며, 기존의 정보매체에 비해 사용자들의 관심사 변화를 보다 빠르게 반영하는 특징을 지닌다. 특히 다수 시용자의 관심을 끌고 있는 토픽의 경우, 다양한 정보 출처로부터 풍부한 정보를 제공할 수 있는 잠재력을 보유하고 있기도 하다. 그럼에도 불구하고 높은 비율로 존재하는 노이즈 등으로 인해 마이크로블로그로부터 유용한 정보를 획득하기란 쉽지 않은 문제로 남아있다. 지금까지 특정 문서로부터 주제를 효율적으로 추출, 추적하는 다양한 방법이 제안되었으나, 마이크로블로그와 같은 단문의 문서가 대량으로 생산되는 경우에 활용하기에는 미흡한 점이 있었다. 본 논문에서는 특정 주제어가 주어졌을 때, 키워드 그래프를 구성함으로써 그에 대한 사용자들의 관심사가 어떻게 변화하는지를 효과적으로 파악하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 크게 마이크로블로그 내에서의 단어 동시출현빈도를 이용하여 단어간 키워드 그래프를 생성하는 과정과, 네트워크 분할 기법을 이용하여 그래프를 적절히 분할함으로써 사용자의 관심사 별로 나누는 과정을 포함한다. 선별된 주제어에 대해 제안된 방법을 적용해 봄으로서 적은 비용으로 효과적인 주제 발견 및 분할이 가능함을 확인하였다. Microblogs became popular information delivery ways due to the spread of smart phones. They have the characteristic of reflecting the interests of users more quickly than other medium. Particularly, in case of the subject which attracts many users, microblogs can supply rich information originated from various information sources. Nevertheless, it has been considered as a hard problem to obtain useful information from microblogs because too much noises are in them. So far, various methods are proposed to extract and track some subjects from particular documents, yet these methods do not work effectively in case of microblogs which consist of short phrases. In this paper, we propose a graph-based topic extraction and partitioning method to understand interests of users about a certain keyword. The proposed method contains the process of generating a keyword graph using the co-occurrences of terms in the microblogs, and the process of splitting the graph by using a network partitioning method. When we applied the proposed method on some keywords. our method shows good performance for finding a topic about the keyword and partitioning the topic into sub-topics.
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이성우(Sung-Woo Lee),최돈정(Don-Jung Choi),정혜욱(Hye-Wuk Jung),이지형(Jee Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2011 한국지능시스템학회 학술발표 논문집 Vol.21 No.1
웹 2.0시대에서 웹문서중 블로그가 차지하는 비중이 증가하였으며, 블로그를 통한 정보의 공유 및 획득을 위해서는 블로그 페이지들의 분류가 효과적으로 이루어질 필요성이 점차 커졌다. 본 논문은 시간에 기반한 블로그의 효과적인 자동 카테고리 분류에 관한 연구이다. 블로그 페이지를 분류할 때, 여러개의 주제가 언급됨으로 인해 명확하게 블로그 페이지를 분류하는데 어려움이 발생한다. 따라서 시간대별 블로그 페이지의 특정 주제 비율 분석을 통해 사용자가 어느 주제에 더 중점을 두고 글을 썼는지 파악하는 방법을 제안한다. 각 시간대에서 어떤 주제가 주로 언급되었는지 비율을 파악함으로써, 블로그 자동 분류 성능을 향상시키는데 목적이 있다.
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데이터 갱신 패턴 기반의 낸드 플래시 메모리의 블록 사용 균일화 기법
신효정(Hyojoung Shin),최돈정(Don-Jung Choi),김보경(Bo-Keong Kim),윤태복(Taebok Yoon),이지형(Jee-Hyong Lee) 한국지능시스템학회 2010 한국지능시스템학회논문지 Vol.20 No.6
낸드 플래시 메모리는 블록에 새로운 데이터를 쓰고자 할 때 삭제 연산이 선행되어야 하며 일정 횟수 이상 지움 연산이 반복된 블록은 더 이상 사용이 불가능하다. 데이터의 갱신이 빈번한 핫 데이터는 블록을 빠르게 사용 불가능한 상태에 도달하게 만들 수 있고 이로써 낸드 플래시 메모리의 용량은 시간이 지남에 따라 감소할 수 있다. 본 논문에서는 데이터의 접근 패턴을 고려해 핫 데이터와 콜드 데이터를 분류하는 알고리즘을 제시한다. 이렇게 분류된 데이터 정보를 이용해 삭제횟수가 많은 블록에 갱신 확률이 적은 콜드 데이터를, 삭제 횟수가 상대적으로 적은 블록에 갱신 확률이 높은 핫 데이터를 맵핑한다. 입력 데이터 패턴을 이용한 핫/콜드 데이터 분류 기법이 기존의 분류 기법을 사용했을 때보다 플래시 메모리의 블록 사용이 균일한 것을 실험을 통해 확인하였다. In the case of NAND flash memory, a whole block needs to be erased for update operations because update-in- place operations are not supported in NAND flash memory. Blocks of NAND flash memory have the limited erasure cycles, so frequently updated data (hot data) easily makes blocks worn out. As the result, the capacity of NAND flash memory will be reduced by hot data. In this paper, we propose a wear-leveling algorithm by discriminating hot and cold data based on the update patterns of data. When we applied this scheme to NAND flash memory, we confirmed that the erase counts of blocks became more uniform by mapping hot data to a block with a low erase count and cold data to block with a high erase count.
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