• 제목/요약/키워드: 협업 분석

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협업네트워크 구축과 연구자 역할 분석 -국립암센터 사례 중심으로- (Generation of Collaboration Network and Analysis of Researcher's Role in National Cancer Center)

  • 장혜란
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제15권10호
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    • pp.387-399
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    • 2015
  • 최근 보건의료분야에서는 협동연구를 위한 연구팀을 구성하기 위해 협업네트워크를 구축하고 연구자 역할을 파악함으로서 분야별 전문가 집단을 도출하고 있는 추세다. 본 연구는 1개 전문암센터 연구자들을 대상으로 기관 내 연구자들의 역할을 분석하고 협동연구 형태를 확인하기 위해 공저자 네트워크 분석을 수행하였다. 분석 자료는 2000년부터 2010년까지 SCI(E)에 발표한 연구논문 1,194건의 논문 저자 2,437명을 대상으로 중심성 분석을 하였다. 공저자 네트워크는 논문 수만 반영된 단순 중심성 값과 논문 수, 학술지 영향력 지수, 저자 기여도가 반영된 가중치 중심성 값을 산출하여 연구자 역할에 유의한 차이가 있는지 분석하였다. 단순 중심성 값과 가중치 중심성 값에 의한 연구자별 순위는 통계학적으로 유의하게 차이가 있었다(t=11.66, p=0.00). 논문의 다양한 속성이 고려된 공저자 네트워크 분석 결과는 연구자의 역할에 대한 보다 객관적인 자료를 제공함으로서 협동연구 수행을 위한 분야별 전문가를 확인할 수 있는 자료로 활용이 가능할 것이다.

공개와 협업을 통한 세종 형태 분석 말뭉치 오류 개선 방법 (Open Sourced and Collaborative Method to Fix Errors of Sejong Morphologically Annotated Corpora)

  • 한경은;백슬예;임재수
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.228-232
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    • 2017
  • 본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.

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공개와 협업을 통한 세종 형태 분석 말뭉치 오류 개선 방법 (Open Sourced and Collaborative Method to Fix Errors of Sejong Morphologically Annotated Corpora)

  • 한경은;백슬예;임재수
    • 한국어정보학회:학술대회논문집
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    • 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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    • pp.228-232
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    • 2017
  • 본 논문에서는 21세기 세종계획 "현대문어 형태 분석 말뭉치"에서 나타나는 오류를 개선하는 방법으로 패치 시스템을 제안한다. 이 패치 시스템은 패치 파일과 패치 적용-생성 스크립트로 구성되며, 사용자들은 패치 파일을 사용하여 원래의 말뭉치에서 어떤 파일과 어절을 수정하였는지 확인할 수 있어 개발 목적에 맞는 학습 말뭉치를 생성할 수 있다. 또한 이 시스템을 이용해 서로의 수정 사항을 공유하고, 지속적으로 세종 말뭉치의 오류를 개선할 수 있다. 본 논문에서는 총 1,015만 어절을 대상으로 31만여 개의 오류를 수정하였다. 오류의 유형으로는 문장, 어절 분리 오류, 철자 오류, 불일치 오류, 분석 오류, 형식 오류가 있으며, 오류 수정 사항을 패치 파일에 반영하였다.

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스테레오타입 기반의 협업 여과 추천 시스템 (A Recommender System using Collaborative Filtering with Stereotype Model)

  • 이용준;이세훈;이정현
    • 한국정보과학회:학술대회논문집
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    • 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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    • pp.571-573
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    • 2004
  • 본 논문에서는 협업 여과 추천의 사용자 정보 부족으로 발생하는 초기화 문제를 개선하기 위하여 스테레오 타입 정보를 활용하여, 희소성 문제 해결 방안으로 스테레오타입 정보 기반의 사용자 성향 반영을 통한 계층적 구조를 가지는 가상 점수를 부여하여, 유사도 계산의 개선 및 추천의 정확도를 향상시킨다. 또한 항목의 속성을 분석하여 유사도가 높게 나타날 수 있는 항목을 선정하여 추천의 정확도를 향상시키고자 한다.

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P2P 콘텐츠 서비스 모델에서 사용자 협동에 영향을 미치는 요소에 관한 연구

  • 이준호;신민수
    • 한국경영정보학회:학술대회논문집
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    • 한국경영정보학회 2007년도 International Conference
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    • pp.87-93
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    • 2007
  • P2P 콘텐츠 서비스 모델이 성공적으로 수행되기 위해서는 사용자들의 협업을 높여 무임승차하는 사용자를 줄이는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 P2P 시스템에서 사용자들간의 협업을 높일 수 있는 요소 및 저하시키는 요소를 실증분석을 통해 밝혀내고 P2P 시스템으로 구축된 다지털 콘텐츠 서비스의 개선방안을 제시하고자 한다.

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클러스터링 기반 사례기반추론을 이용한 추천시스템 개발 (The Development of Recommender System Using Clustering-based CBR)

  • 이희정;홍태호
    • 한국경영과학회:학술대회논문집
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    • 대한산업공학회/한국경영과학회 2004년도 춘계공동학술대회 논문집
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    • pp.519-522
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    • 2004
  • 웹의 급격한 확산과 더불어 고객에게 맞춤화된 정보 제공의 필요성이 높아지고 있다. 또한 전자상거래 기업은 맞춤화와 개인화 서비스를 실현하기 위해서 웹 기반의 추천시스템에 많은 관심을 가지고 있다. 협업필터링(Collaborative filtering)은 개인화된 정보필터링 기법으로 추천시스템에서 가장 많이 사용되고 있다. 본 연구에서는 MovieLens 데이터 셋의 아이템속성을 고려하여 클러스터링 기반의 사례기반추론을 통한 협업필터링 추천시스템을 개발하고 기존의 방법과 제안된 모델의 성과를 비교 분석하였다.

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특정 도메인에 적합한 추천 알고리즘 비교에 관한 연구 (A Study on Comparison of Recommendation Algorithms for Specific Domains)

  • 이현창;신성윤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.101-102
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    • 2018
  • 협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

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특정 도메인에 적합한 추천 알고리즘 비교에 관한 연구 (A Study on Comparison of Recommendation Algorithms for Specific Domains)

  • 이현창;신성윤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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    • pp.426-427
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    • 2018
  • 협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

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특정 도메인을 위한 추천 알고리즘 비교에 관한 연구 (Comparison of Recommendation Algorithms for Specific Domains)

  • 이현창;신성윤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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    • pp.482-483
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    • 2019
  • 협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

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도메인 기반 추천 알고리즘 비교 연구 (Comparison of Recommendation Algorithms for Specific Domains)

  • 이현창;신성윤
    • 한국정보통신학회:학술대회논문집
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    • 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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    • pp.563-564
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    • 2021
  • 협업 필터링은 데이터 분석을 통한 추천 시스템에서 대표적인 방법이다. 사용 방법은 다양한 아이템에 대해서 사용자들의 평가 데이터를 활용하여 공통적인 패턴을 찾아서 특정 사용자에 대한 선호 아이템을 추천하는 기법이다. 이에 본 논문에서는 여러 가지 알고리즘을 사용하여 지표 측정에 활용하였으며, 사용자 선호에 대한 예측에 적합한 알고리즘을 찾아서 제시하였다.

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