• Asia pacific journal of information systems
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• 제29권2호
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• pp.181-202
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• 2019

The purpose of this study is to explore the effect of different types of simultaneous presentation (i.e., reviewer information, textual and visual content, and similarity between textual-visual contents) on review usefulness and review enjoyment in online restaurant reviews (ORRs), as they are interrelated yet have rarely been examined together in previous research. By using Latent Dirichlet Allocation (LDA) topic modeling and state-of-the-art machine learning (ML) methodologies, we found that review readability in textual content and salient objects in images in visual content have a significant impact on both review usefulness and review enjoyment. Moreover, similarity between textual-visual contents was found to be a major factor in determining review usefulness but not review enjoyment. As for reviewer information, reputation, expertise, and location of residence, these were found to be significantly related to review enjoyment. This study contributes to the body of knowledge on ORRs and provides valuable implications for general users and managers in the hospitality and tourism industries.

• 한국언어정보학회:학술대회논문집
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• 한국언어정보학회 2007년도 정기학술대회
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• pp.459-470
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• 2007

This study explores the textual characteristics, more precisely the quantity and diversity of nouns, of Japanese prime ministers' Diet addresses. In the field of stylistics, textual characteristics independent of the content have been examined with the aim on detecting the authors, genres, and chronological variations of texts. This study focuses instead on textual characteristics related to the content of texts, namely the quantity and diversity of nouns, because our aim is to analyze texts to better understand two political phenomena: (a) the difference between the two types of Diet addresses delivered by Japanese prime ministers, and (b) the perceived changes made to these addresses by two powerful prime ministers. It is a case study of the microscopic characterization of texts, which has become more and more important with the expansion in the scope of stylistics and the production of a wide variety of new types of texts following the advent of the Web.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제37권6호
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• pp.343-350
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• 2010

질문(Question)과 답변(Answer)을 하는 커뮤니티 기반의 지식검색서비스에서는 질의를 통해 원하는 답변을 얻을 수 있지만, 수많은 사용자들이 참여함에 따라 방대한 문서 속에서 신뢰성있는 문서를 찾아내는 것은 점점 더 어려워지고 있다. 지식검색서비스에서 기존 연구는 사용자들이 생성한 데이터 즉 추천수, 조회수 등의 비텍스트 정보를 이용하거나 답변의 길이, 자료첨부, 연결어 등의 텍스트 정보 이용하여 문서의 품질을 평가하고, 이를 검색에 반영하여 검색성능을 향상시키는 데 활용했다. 그러나 비텍스트 정보는 질의/응답의 초기에 사용자들에 의해 충분한 정보를 확보할 수 없는 단점이 있으며, 텍스트 정보는 전체의 문서를 답변의 길이, 연결어등과 같은 일부요인으로 판단해야하기 때문에 품질평가의 한계가 있다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 이러한 비텍스트 정보와 텍스트 정보의 문제점을 개선하기 위한 QualityRank 알고리즘을 제안한다. QualityRank는 텍스트/비텍스트 정보와 소셜 네트워크 분석 기반의 사용자 중앙성을 고려하여 질문에 적합하고 신뢰성 있는 답변을 랭킹화 한다 실험결과 제안한 알고리즘을 사용했을 경우 텍스트/비텍스트 모델 보다 랭킹성능에 있어 향상된 결과를 얻을 수 있었다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제12권12호
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• pp.5877-5897
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• 2018

With the popularity of mobile networks and smartphones, geo-textual publish/subscribe messaging has attracted wide attention. Different from the traditional publish/subscribe format, geo-textual data is published and subscribed in the form of dynamic data flow in the mobile network. The difference creates more requirements for efficiency and flexibility. However, most of the existing Top-k geo-textual publish/subscribe schemes have the following deficiencies: (1) All publications have to be scored for each subscription, which is not efficient enough. (2) A user should take time to set a threshold for each subscription, which is not flexible enough. Therefore, we propose an efficient and flexible Top-k geo-textual publish/subscribe scheme. First, our scheme groups publish and subscribe based on text classification. Thus, only a few parts of related publications should be scored for each subscription, which significantly enhances efficiency. Second, our scheme proposes an adaptive publish/subscribe matching algorithm. The algorithm does not require the user to set a threshold. It can adaptively return Top-k results to the user for each subscription, which significantly enhances flexibility. Finally, theoretical analysis and experimental evaluation verify the efficiency and effectiveness of our scheme.

• 정보과학회지
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• 제30권11호
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• pp.68-77
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• 2012

• 한국디자인학회:학술대회논문집
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• 한국디자인학회 2005년도 추계 학술발표대회 논문집
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• pp.48-49
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• 2005

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2005년도 e-Biz World Conference 2005
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• pp.55-61
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• 2005

We will introduce a new web-based knowledge management system in progress, in which XML-based web information extraction and our structuring knowledge technologies are combined using ontology-based natural language processing. Our aim is to provide efficient access to heterogeneous information on the web, enabling users to use a wide range of textual and non textual resources, such as newspapers and databases, effortlessly to accelerate knowledge acquisition from such knowledge sources. In order to achieve the efficient knowledge management, we propose at first an XML-based Web information extraction which contains a sophisticated control language to extract data from Web pages. With using standard XML Technologies in the system, our approach can make extracting information easy because of a) detaching rules from processing, b) restricting target for processing, c) Interactive operations for developing extracting rules. Then we propose a structuring knowledge system which includes, 1) automatic term recognition, 2) domain oriented automatic term clustering, 3) similarity-based document retrieval, 4) real-time document clustering, and 5) visualization. The system supports integrating different types of databases (textual and non textual) and retrieving different types of information simultaneously. Through further explanation to the specification and the implementation technique of the system, we will demonstrate how the system can accelerate knowledge acquisition on the Web even for novice users of the field.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권7호
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• pp.895-901
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• 2004

본 논문은 텍스트 정보와 하이퍼링크에 기반한 2단계 지능형 스팸 메일 필터링에 관한 방법을 제시한다. 일반적으로 스팸 메일의 본문에는 텍스트 문장보다는 그림이 더 많이 포함되어 있기 때문에 단어의 블랙리스트와 같은 전형적인 방법으로 스팸 메일을 구분하기에는 많은 어려움이 따른다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 스팸 메일에 포함되어 있는 하이퍼링크를 추출하여 해당 웹페이지를 가져온 후, 이를 확장된 형태의 메일 본문이라 간주하여 텍스트 정보를 추출하였다. 또한 스팸 메일을 구분하기 위한 정보를 두 가지로 구분하여 사용하였는데, 메일 송신자의 정보와 확실한 스팸 키워드 리스트를 확실한 정보군으로 구분하여 먼저 적용하고, 이보다 덜 명확한 정보들은 따로 구분하여 속성벡터를 만들어 SVM 알고리즘을 적용하였다. 실험결과 하이퍼링크를 통하여 웹페이지를 가져온 방법이 그냥 원본 메밀만 사용한 방법보다 F-measure 값이 평균 9.4% 의 성능향상을 보였다.

• 디자인학연구
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• 제18권4호
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• pp.45-52
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• 2005

인간과 컴퓨터 사이의 상호자웅(Human-Computer Interaction)에 있어 핵심적인 인터페이스 역할을 하고 있는 디스플레이는 미디어의 발전과 함께 보다 선명하고 생생한 화질을 전달하기 위해 계속해서 발전해 왔으며, 최근에는 중형크기 이상의 디스플레이로 LCD(Liquid Crystal Display)와 PDP(Plasma Display Panel)가 가장 보편적으로 사용되고 있다. 기술의 발달로 인해 디스플레이는 점차 대형화 슬림화 되어 마트, 역, 영화관 등과 같이 유동인구가 많은 공간에 설치되어 인쇄매체나 전광판보다 다양한 정보를 전달하고 있는데 디지털 디스플레이는 주로 멀티미디어 컨텐츠를 전달하며 문자정보는 대부분 제한된 공간에서 동적으로 제공되고 있다. Leading은 멀티미디어 컨텐츠를 배경으로 동적 문자정보를 전달하기 위해 가장 많이 사용되는 방법이며 실시간 정보를 나타내기 위해 주로 사용되고 있다. 본 연구에서는 최적의 trading 방법을 알아보기 저해 디스플레이 종류, 화면 관찰 상황, 문자색과 배경색, 문자 제시 속도의 변화에 따라 사용자가 평가하는 읽힘성, 이해도, 만족도를 살펴보았다. 디스플레이 종류에 있어서 모든 평가항목에서 LCD가 PDP 보다 효율적인 것으로 나타났으면 색상에 있어서는 횐색-검정색의 색상 조합이 다른 색상 조합보다 우수하게 평가되었다. 문자 제시 속도에 있어서는 문자정보만을 제공했을 때는 보통속도와 비교적 빠른 속도에서 좋은 결과를 보였으나 동영상과 문자가 동시에 제시되었을 때는 느린 속도가 효과적인 것으로 나타났다.

• 정보보호학회논문지
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• 제33권6호
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• pp.1111-1123
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• 2023

최근 생성 모델이 발전함에 따라 생성 모델을 위협하는 연구도 활발히 진행되고 있다. 본 논문은 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 위한 새로운 제안 방법을 소개한다. 기존의 Text-to-Image 모델에 대한 멤버십 추론 공격은 쿼리 이미지의 caption으로 단일 이미지를 생성하여 멤버십을 추론하였다. 반면, 본 논문은 Textual Inversion을 통해 쿼리 이미지에 personalization된 임베딩을 사용하고, Adversarial Prompt 생성 방법으로 여러 장의 이미지를 효과적으로 생성하는 멤버십 추론 공격을 제안한다. 또한, Text-to-Image 모델 중 주목받고 있는 Stable Diffusion 모델에 대한 멤버십 추론 공격을 최초로 진행하였으며, 최대 1.00의 Accuracy를 달성한다.