• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2013.01a
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• pp.269-270
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• 2013

본 논문에서는 바코드와 QR 코드에 대해서 비교 및 활용을 나타내었다. 최근 모바일기기 사용 확대와 휴대 편리성으로 휴대폰의 편리성이 증가하면서 QR 코드의 사용이 대두되고 있다. 바코드는 1차원 코드로서 물류 및 판매정보관리시스템(POS)에서 널리 사용되었지만 정보량의 한계성을 가지고 있다. 이에 QR는 다층형 코드로서 바코드에 비해서 정보량과 정보의 종류에서 다양하게 이용될 수 있다. 또한 최근 휴대폰의 앱 기능의 활발한 이용으로 결제시스템, 명함, 웹, 이메일, 홍보, 멀티미디어 등 다양한 영역에서 QR 코드의 활용이 상당히 빈번하게 이용 될 것으로 사료한다.

• 제어로봇시스템학회:학술대회논문집
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• 2004.08a
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• pp.1307-1312
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• 2004

Word sense disambiguation is one of the most important problems in natural language processing research topics such as information retrieval and machine translation. Many approaches can be employed to resolve word ambiguity with a reasonable degree of accuracy. These strategies are: knowledge-based, corpus-based, and hybrid-based. This paper pays attention to the corpus-based strategy. The purpose of this paper is to compare three famous machine learning techniques, Snow, SVM and Naive Bayes in Word-Sense Disambiguation on Thai language. 10 ambiguous words are selected to test with word and POS features. The results show that SVM algorithm gives the best results in solving of Thai WSD and the accuracy rate is approximately 83-96%.

• Journal of the Korean Home Economics Association
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• v.41 no.5
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• pp.109-118
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• 2003

The purpose of this study was to analyze the utilization of Database Information System of Fashion Brands in Daegu area. The interviews, reviews of previous studies and the empirical investigations were processed for this study. The questionnaire was administered to 27 fashion brands in Daegu, Korea, from September to October in 2002. Data were analyzed by using frequency, mean and percentage utilizing SPSS statistical package. There were no brand differentiation in brand characteristics, items, target age and company size in Daegu Fashion brands. Awareness of Information Network and Usages of Internet marketing were in relatively low level. The rate of the brands possessing Web-site, POS system and Customer ID card were less than one third. More than a half of the brands had Customer Database system.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.6
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• pp.549-557
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• 2001

Morphological analysis and POS tagging require a dictionary for the language at hand . In this fashion though it is impossible to analyze a language a dictionary. We also have difficulty if significant portion of the vocabulary is new or unknown . This paper explores the possibility of learning morphology of an agglutinative language. in particular Korean language, without any prior lexical knowledge of the language. We use unsupervised learning in that there is no instructor to guide the outcome of the learner, nor any tagged corpus. Here are the main characteristics of the approach: First. we use only raw corpus without any tags attached or any dictionary. Second, unlike many heuristics that are theoretically ungrounded, this method is based on statistical methods , which are widely accepted. The method is currently applied only to Korean language but since it is essentially language-neutral it can easily be adapted to other agglutinative languages.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2009.05a
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• pp.592-595
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• 2009

We propose an automatic spam mail classifier for e-mail data using Support Vector Machines (SVM). We use a lexical form of a word and its part of speech (POS) tags as features. We select useful features with ${\chi}^2$ statistics and represent each feature using text frequency (TF) and inversed document frequency (IDF) values for each feature. After training SVM with the features, SVM classifies each email as spam mail or not. In experiment, we acquired 82.7% of accuracy with e-mail data collected from a web mail system.

• Journal of the Korea Computer Industry Society
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• v.2 no.12
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• pp.1581-1590
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• 2001

This paper asserted more developmental model of WSD(word sense disambiguation) than J. Hur(2000)'s WSD model. This model suggested an improved statistical homonym disambiguation Model based on Bayes Theory. This paper using semantic information(co-occurrence data) obtained from definitions of part of speech(POS) tagged UMRD-S(Ulsan university Machine Readable Dictionary(Semantic Tagged)). we extracted semantic features in the context as nouns, predicates and adverbs from the definitions in the korean dictionary. In this research, we make an experiment with the accuracy of WSD system about major nine homonym nouns and new seven homonym predicates supplementary. The inner experimental result showed average accuracy of 98.32% with regard to the most Nine homonym nouns and 99.53% for the Seven homonym predicates. An Addition, we save test on Korean Information Base and ETRI's POS tagged corpus. This external experimental result showed average accuracy of 84.42% with regard to the most Nine nouns over unsupervised learning sentences from Korean Information Base and ETRI Corpus, 70.81 ％ accuracy rate for the Seven predicates from Sejong Project phrase part tagging corpus (3.5 million phrases) too.

• Proceedings of the Korea Society of Costume Conference
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• 2001.04a
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• pp.48-48
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• 2001

고객의 가치를 창조해나가기 위해 고객을 중시하 는 시장지향적인 기업문화가 확산되며, 이와 함께 판 매현장 최일선에서 고객을 직접 응대하며 기업의 시 장지향성을 실현하고 고객을 관리하는 패션판매원의 중요성이 높아지고 있는 실정이다. 이러한 시장지향 적인 기업문화와 판매원의 중요성이 높아짐에 따라 본 연구는 의류업체의 시장 지향성의 유형을 밝히고, 이러한 시장지향적 노력이 판매원의 능력과 함께 의류업체의 판매원의 만족에 어떠한 영향을 미치는지를 알아보고자 하였다. 이들의 규명을 통해 궁극적으 로 기업의 성과에 기여하는 판매원 만족에 영향을 미치는 시장지향성의 유형과 판매원의 능력 유형을 밝혀 의류업체의 시장지향적 기업문화 실현에 기여 하고자 하였다. 설문지를 이용한 실증적인 조사연구방법이 사용 되었고, 연구대상은 서울과 분당에 위치한 L백화점의 여성복 의류매장에 근무하고 있는 삽마스터 600 명을 대상으로 하였다. 선행연구를 근거로 하고 의류 업체에 맞게 수정 보완한 질문지를 사용하여, 최종 분석된 설문지는 547부이다. 자료분석은 SPSS pc + 8.0올 이용하여 빈도분석, 백분율, 요인분석, 중다회 귀분석을 사용하였다. 수거된 질문지를 통계처리 한 결과는 다음과 같다. 첫째, 의류업체의 시장지향성을 요인분석한 결과 '시장정보의 획득'시장정보의 확산', '시장정보에 대 한 반응'의 세 요인으로 나눌 수 있었다. 시장정보를 획득하는 활동에는 매장의 소비자조사. POS시스템 의 활용. 삽마스터 회의에의 관심, 경쟁 브랜드 조사 그리고 판매사원을 통한 고객의 반응 조사 등의 내 용이 포함된다. 시장정보를 확산시키고자하는 활동 에는 매장에서 본사로 상황을 보고하고, 고껴의 시정 요구를 해결하고자 하는 노력. 판매원이 제시하는 소 비자동향의 반영, 그리고 삽마스터 회의 등씩 내용이 포함되며, 시장정보에 대한 반응은 풍부한 물량공급 과 히트상품의 지속적인 공급을 활동 내용으로 한다' 둘째, 의류업체의 시장지향성은 판매원의 만족도 에 정적인 영향을 나타냈다. 이는 의류업체가 시장정 보 수집에 적극적이고, 매장과 긴밀한 정보교류를 하 며, 수집된 정보를 적극 활용하여 상품개발이나 공급 등의 노력을 보일 때 판매원이 회사에 대해 강한 신 뢰감을 느껴 만족감을 느끼게 되고 이것이 바로 성 과로 이어질 수 있는 것을 의미한다. 셋째, 판매원의 회사전략 인지능력, 의류제조과정 인지능력. 고객서버스 능력, 자율적인 목표설정 능력. 고정고객관리능력이 클수록 직무자체와 인간관계에 대한 만족도가 높게 나타나 판매원의 직무한력은 판 매원의 만족에 영향을 미치는 것을 알 수 있었다. 이 는 의류업체에서 능력 있는 판매원을 육성하거나 영 입하는데 힘써야 함을 시사하는 결과이다.

• Journal of KIISE:Software and Applications
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• v.35 no.11
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• pp.681-691
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• 2008

In this paper, we have evaluated and compared each feature and feature combinations necessary for statistical Korean dialogue act classification. We have implemented a Korean dialogue act classification system by using the Support Vector Machine method. The experimental results show that the POS bigram does not work well and the morpheme-POS pair and other features can be complementary to each other. In addition, a small number of features, which are selected by a feature selection technique such as chi-square, are enough to show steady performance of dialogue act classification. We also found that the last eojeol plays an important role in classifying an entire sentence, and that Korean characteristics such as free order and frequent subject ellipsis can affect the performance of dialogue act classification.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.12
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• pp.243-248
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• 2019

Multi-Task Learning(MTL) is a training method that trains a single neural network with multiple tasks influences each other. In this paper, we compare performance of MTL Named entity recognition(NER) model trained with Korean traditional culture corpus and other NER model. In training process, each Bi-LSTM layer of Part of speech tagging(POS-tagging) and NER are propagated from a Bi-LSTM layer to obtain the joint loss. As a result, the MTL based Bi-LSTM model shows 1.1%~4.6% performance improvement compared to single Bi-LSTM models.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 2009.02a
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• pp.257-262
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• 2009

This paper studies an automatic expansion of dialogue examples using the logs of an example-based dialogue system. Conventional approaches to example-based dialogue system manually construct dialogue examples between humans and a Chatbot, which are labor intensive and time consuming. The proposed method automatically classifies natural utterance pairs and adds them into dialogue example database. Experimental results show that lexical, POS and modality features are useful for classifying natural utterance pairs, and prove that the dialogue examples can be automatically expanded using the logs of a dialogue system.