• 한국IT서비스학회:학술대회논문집
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• 한국IT서비스학회 2009년도 추계학술대회
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• pp.291-295
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• 2009

최근 인터넷 쇼핑몰이 활성화 되면서 각 쇼핑몰의 카테고리 분류 체계에 대한 사용자의 접근 편이성이 중요한 요소로 부각되었다. 따라서, 카테고리 분류체계에 대한 사용성 평가를 통하여 각 카테고리의 타당성 검증 및 개선에 대한 필요성이 대두되고 있다. 본 논문에서는 D 쇼핑몰의 각 카테고리 항목을 대상으로 카드 소팅 기법을 실시하여 새로운 카테고리 분류체계를 제안하였다. 뿐만 아니라 기존의 카테고리와 새로 제안된 카테고리의 사용성 평가를 실시하여 비교 및 검증을 실시하였다. 본 연구는 기존 온라인 쇼핑몰의 카테고리의 분류 체계를 재정립하며, 사용자 중심의 인포메이션 아키텍처를 설계하는데 활용 가능할 것이다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2008년도 춘계학술발표대회
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• pp.107-110
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• 2008

상품평은 인터넷 쇼핑 이용자들의 최종 구매결정에 큰 영향을 미치는 것으로 알려져 있다. 많은 쇼핑몰에서 상품평 활성화를 위해 노력하고 있지만, 상품평을 모으는 것에만 주력할 뿐 기존에 수집된 상품평을 제공하는 방법에 있어서는 원시적인 수준에 그치고 있다. 상품평을 좀 더 효율적으로 제공하려면 사용자들이 상품평에서 찾게 될 평가항목들을 미리 예측하여 그 항목에 따라 상품평을 분류/요약해서 제공하는 방법을 생각할 수 있다. 본 논문에서는 상품평과 웹 검색엔진을 이용하여 각 상품별 평가항목들을 자동으로 추출하는 방법을 제안한다. 상품평 데이터의 특성상 노이즈가 많기 때문에 먼저 데이터를 정제하고, 정제된 상품평 데이터를 형태소 분석하여 후보명사들을 선택한다. 선택된 후보명사를 웹 검색엔진에 질의하여 반환된 결과 값으로 상품 카테고리와 후보명사 간 연관도를 계산하여 평가항목을 추출한다. 실험은 5개 상품 카테고리의 170,294개 실제 상품평을 대상으로 각 카테고리별 평가항목을 추출하였다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.562-566
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• 2009

영상 검색에서 보다 빠르고 정확한 결과를 제공하기 위해 많은 시스템들은 결과내 재검색을 위한 카테고리 내 검색을 제공하고 있다. 이를 위해, 본 논문에서는 감성 카테고리를 사용하여 영상을 분류하는 시스템을 제안한다. 제안된 시스템은 영상에 포함된 컬러와 패턴 정보를 가지고 감성 벡터를 추출하여, 각 영상을 8 개의 감성 카테고리로 분류한다. 이때, 감성 카테고리는 고바야시가 정의한 8 개의 어휘 {romantic, natural, casual, elegant, chic, classic, dandy, modern}를 사용한다. 질의에 대한 결과가 주어지면, 사용자는 선택한 감성 카테고리로 재분류된 영상들을 제공받을 수 있다. 제안된 시스템의 성능을 평가하기 위하여 야후 이미지 검색에서 수집된 풍경 영상 1,000 장으로 사용자 평가를 실시하였으며 이를 통해 제안된 시스템의 성능을 증명하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제35권3호
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• pp.57-76
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• 2024

최근 문헌정보학 연구자의 연구업적 평가에 JCR의 도서관학·정보학 카테고리 분류가 영향을 주고 있어 주목을 끈다. 도서관학·정보학 핵심 학술지에 출판하면 영향력지수 순위에서 밀려 좋은 평가를 받기 어렵고, 도서관학·정보학 카테고리 내에서 영향력지수 상위권인 MIS 학술지에 출판하면 우수하다는 평가를 받는다는 것이다. 이에 이 연구는 JCR의 도서관학·정보학 카테고리에 속한 학술지의 세부 주제영역을 규명한 선행연구를 토대로, 학술지 저자분석을 통해 문헌정보학과 MIS의 교차 상황을 분석하였다. 분석결과 문헌정보학과 MIS 간의 교차점은 크지 않았고, 연결강도도 강하지 않았다. 또한 서울소재 문헌정보학과 개설 대학의 약 55%가 JCR의 주제 카테고리별 학술지의 영향력지수 순위를 구성원의 연구업적 평가에 직접 반영하고 있었다. 이로써 JCR의 주제 카테고리 분류가 연구자의 연구업적평가에 부정적인 영향을 줄 수 있고, 학술 출판을 왜곡시킬 가능성이 있음을 알게 되었다. 이와 같은 연구업적평가 기준의 문제점은 시급히 보완되고 개선되어야 할 것이며, 이 연구결과는 이러한 정책 개선의 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 농촌계획
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• 제12권1호
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• pp.75-83
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• 2006

본 연구에서는 최대우도법과 인공신경망 모형에 의해 카테고리 분류를 수행하고 각각의 분류 성능을 비교 평가하였다. 인공신경망 모형은 오류역전파 알고리즘을 이용한 것으로서 학습을 통한 은닉층의 최적노드수를 결정하여 카테고리 분류를 수행하도록 하였다. 인공신경망 최적 모형은 입력층의 노드수가 7개, 은닉층의 최적노드수가 18개, 그리고 출력층의 노드수가 5개인 것으로 구성하였다. 위성영상은 1996년에 촬영된 Landsat TM-5 영상을 사용하였고, 최대우도법과 인공신경망 모형에 의한 카테고리 분류를 위하여 각각의 카테고리에 대한 분광특성을 대표하는 지역을 절취하였다. 분류 정확도는 인공신경망 모형에 의한 방법이 90%, 최대우도법이 83%로서, 인공신경망 모형의 분류 성능이 뛰어난 것으로 나타났다. 카테고리 분류 항목인 토지 피복 상태에 따른 분류는 두 가지 방법에서 밭과 주거지의 분류오차가 큰 것으로 나타났다. 특히, 최대우도법에 의한 밭에서의 태만오차는 62.6%로서 매우 큰 값을 보였다. 이는 밭이나 주거지의 특성이 위성영상 촬영시기에 따라 나지의 형태로 분류되거나 산림, 또는 논으로도 분류되는 경향이 있기 때문인 것으로 보인다. 차후에 카테고리 분류를 위한 각각의 클래스의 보조적인 정보를 추가한다면, 카테고리 분류 향상이 이루어질 것으로 기대된다.

• 무역학회지
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• 제43권5호
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• pp.67-91
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• 2018

복합원산지제품 평가에 관한 수많은 연구들이 진행되어 왔지만, 아직까지 실무에 적용될 만한 구체적인 연구결과는 드물게 진행된 것으로 여겨진다. 본 연구는 복합원산지제품에 평가를 기존의 연구들 보다 구체적으로 파악하여 세분시장에서 요구되는 시사점들을 제시하고자 하였다. 이를 위해 소비자들의 복합원산지제품 구입경로, 복합원산지제품의 카테고리, 소비자들의 개인적 특성(조절초점성향, 제품에 대한 사전지식)을 반영하여 종합적인 비교를 평균차이검정(two-way ANOVA)을 통해 검증하였다. 분석결과, 제품의 구입경로에 따른 복합원산지제품의 평가에서는 오프라인 매장이 온라인 매장보다 다소 우호적으로 나타났으며, 제품카테고리별로는 필수재가 사치재보다 상대적으로 긍정적인 평가를 이끌어냄을 알 수 있었다. 한편, 소비자의 개인적 특성에 따른 비교에서는 촉진초점 성향을 가진 소비자는 예방초점성향의 소비자 보다 복합원산지제품에 대한 브랜드 선호도를 우호적으로 지각하는 것으로 확인되었으며, 사전지식수준이 높은 집단은 낮은 집단에 비해 제품에 대한 평가가 긍정적이라는 것을 알 수 있었다.

• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.494-503
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• 2011

본 연구는 백두대간보호지역에 IUCN 보호지역 관리 카테고리 시스템을 시범적으로 적용하여, 백두대간보호지역 내 중복지정된 다양한 보호지역을 IUCN 관리 카테고리로 재분류하고자 수행되었다. 카테고리 적용을 위한 분류키를 개발하고 각 보호지역의 지정 목적에 근거하여 적합한 IUCN 카테고리로 분류하였다. 국립공원을 포함한 산림보호지역 관리자와 관련 전문가를 대상으로 의견을 수렴한 결과, 현재 카테고리 IV로 일괄 분류된 백두대간보호지역을 개별 보호지역의 지정목적을 살리는 방향으로 분류하는 것이 더 타당함이 제시되었다. 예컨대 원시림 유형으로 지정된 산림유전자원보호구역을 카테고리 Ia로 하고 나머지 유형은 IV로, 과거 보안림 중 경관보호구역으로 명칭이 변경된 곳은 V로 분류하고 나머지는 VI으로 분류하는 등의 방안이 제시되었다. 향후 세계보호지역데이터베이스(WDPA)에 백두대간보호지역 카테고리 재조정 등록과 더불어 국가적 차원에서 산림보호지역의 관리효과성 평가와 IUCN 카테고리별 분류 및 WDPA에 등록이 이루어져야 할 필요성을 제안하였다.

• 전기전자학회논문지
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• 제27권3호
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• pp.350-354
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• 2023

본 논문에서는 인공지능 시스템의 성능을 평가하기 위해 새로 개발된 국제 표준인 ISO/IEC TR 24029-1에 대해 다룬다. ISO/IEC TR 24029-1에서는 인공지능 시스템의 성능 지표를 Interpolation과 Classification의 두 가지 카테고리로 나누어 규정한다. Interpolation 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 예측한 값이 실제 값과 얼마만큼 가까운지 그 성능을 평가하는 지표이며 Classification 카테고리에 해당하는 성능 지표는 인공지능 시스템이 분류한 종류가 실제 종류와 얼마만큼 일치하는지 그 성능을 평가하는 지표이다. 이들 지표를 사용하면 인공지능 시스템의 성능을 평가하고 서로 다른 인공지능 시스템의 성능을 비교할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.572-573
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• 2023

본 논문에서는 식품 판매 게시글에 대한 카테고리 분류를 위해 자연어처리 모델인 KoBERT 모델에 기반하여 식품 판매글에 대한 카테고리 분류 모델을 설계하고 구현한다. 본 논문을 통해 구현된 식품 판매 게시글의 카테고리 분류 모델은 정확도 평가에 대해서 비교적 우수한 성능을 산출하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.737-740
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• 2014

최근 SNS 사용자가 급증하면서 매우 다양하고 방대한 양의 글이 여러 종류의 SNS를 통해 생성되고 있다. 그중 트위터는 정보의 전달 및 확산에 상당히 유용한 도구로 사용되고 있다. 이러한 트위터의 사용자 트윗은 뉴스, 음악, 사진, 여행 등 다양한 형태로 등장한다. 또한 트위터는 해시태그라는 사용자 정의 태그를 사용하는데 이는 트윗의 키워드 및 핵심을 쉽게 표현할 수 있도록 해주는 효과적인 수단이다. 최근 상당히 많은 양의 트윗의 생성에도 불구하고 이를 다양한 카테고리별로 분류할 수 있는 연구가 많이 진행되지 않았다. 따라서 본 논문에서는 해시태그를 이용해 트윗의 핵심을 파악하고 수많은 트윗을 다양한 토픽별로 분류할 수 있는 기법을 제안한다. 우선 다양한 카테고리의 인기 해시태그가 포함된 트윗을 수집하고 수집한 트윗에서 해시태그별 키워드를 추출한다. 그리고 코사인 유사도를 통해 해시태그별 내용 유사도를 파악하여 각 카테고리 내의 해시태그가 얼마나 유사한 내용을 지니고 있는지 파악한다. 마지막으로 사용자 트윗이 입력되면 모든 카테고리와 유사도를 비교하여 가장 유사도가 높은 카테고리를 찾아 추천해준다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입을 구현하고 실험을 통해 성능을 평가한다.