감성분석은 의사 소통에서 감정이나 느낌의 측정을 결정하기 위해 서면 또는 구두로 의사 소통을 검토하는 것이다. 검색 엔진은 인터넷에서 방문한 가장 인기있는 사이트 중 하나이며 전세계에서 수십억 건의 조회가 발생한다. 이러한 검색 사이트와 관련된 개인 정보 취급 방침은 분명히 중요하다. 본 연구는 두 개의 가장 큰 검색 엔진 인 Google과 Baidu의 개인 정보 보호 정책을 검토하여 개인정보 보호 정책의 전반적인 정서를 결정한다. 몇 가지 정서 및 의견 분석 방법을 사용하여 중요한 개인적인 발견과 중요한 차이가 발견하여 향후 이를 이용한 정책반영에 활용할 수 있다.
전 세계의 인터넷 사용자들이 매일 유튜브를 시청하지만, 검색결과에 대한 추천 알고리즘을 정확히 인지하는 이용자는 극히 드물며, 구글과 유튜브는 이를 공개하지 않고 있다. 연구자들은 공개되어 있지 않은 유튜브의 알고리즘을 역공학설계 방식으로 탐색하고, 핵심적 요인을 찾아 미디어 플랫폼 사업자들이 어떤 논리적 구조로 키워드 검색결과를 추천하고, 화면에 배열하는지 확인하고자 하였다. 따라서 연구자들은 수개월에 걸친 논의와 데이터의 수집을 통해 기초적인 콘텐츠 우선순위 요인을 연구하였으며 수집된 키워드 검색 결과 중에 남, 여 성별에 따른 추천결과를 토대로 영향 요인을 역설계하고자 하였다. 비록 연구자들의 설계는 매시간 수백시간 이상 업로드되고 시청되는 거의 무한한 수준의 데이터 중에서 일부를 분석한 것에 그치지 않지만, 이러한 탐색적 시도가 향후 미디어 플랫폼 알고리즘을 연구하고, 사업자들의 의도를 파악하며, 사용자를 보호할 수 있을 것으로 보았다.
현재 스마트 기기 용도의 다양한 시내버스관련 어플리케이션이 있으며, 시내버스의 도착시간, 노선정보 등의 정보를 제공하고 있다. 하지만, 사용자의 이동에 따른 다양한 방법을 제공하지 못 하고 있다. 이에 본 연구에서는 사용자의 6가지 패턴을 알고리즘으로 설계하고, 이를 이용하여 구현된 Server와 Android Application이 서로 교신하면서 사용자가 가고자하는 목적지로 이동하는 방법을 제공한다. 또 구글 맵과 위치기반정보를 통하여 탑승지와 환승지, 그리고 도착지를 지도상에 출력함과 동시에 사용자의 현재 위치도 함께 제공한다. 보다 실용적이고 효율적인 정보를 제공함으로써 사용자는 시내버스를 보다 쉽게 이용할 수 있다.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
기계학습 기반의 자연어처리 모듈에서 중요한 단계 중 하나는 모듈의 입력으로 단어를 표현하는 것이다. 벡터의 사이즈가 크고, 단어 간의 유사성의 개념이 존재하지 않는 One-hot 형태와 대조적으로 유사성을 표현하기 위해서 단어를 벡터로 표현하는 단어 표현 (word representation/embedding) 생성 작업은 자연어 처리 작업의 기계학습 모델의 성능을 개선하고, 몇몇 자연어 처리 분야의 모델에서 성능 향상을 보여 주어 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 Word2Vec, CCA, 그리고 GloVe를 사용하여 106,552개의 PubMed의 바이오메디컬 논문의 요약으로 구축된 말뭉치 카테고리의 각 단어 표현 모델의 카테고리 분류 능력을 확인한다. 세부적으로 나눈 카테고리에는 질병의 이름, 질병 증상, 그리고 난소암 마커가 있다. 분류 능력을 확인하기 위해 t-SNE를 이용하여 2차원으로 단어 표현 결과를 맵핑하여 가시화 한다. 2차원으로 맵핑된 결과 값을 코사인 유사도를 사용하여 질병과 바이오 마커간의 유사도를 구한다. 이 유사도 결과 값 상위 20쌍의 결과를 가지고 실제 연구가 되고 있는지 구글 스콜라를 통해 관련 논문을 검색하여 확인하고, 검색 결과를 점수화 한다. 실험 결과 상위 20쌍 중에서 85%의 쌍이 실제적으로 질병과 바이오 마커 간의 관계를 파악하는 방향으로 진행 되고 있으나, 나머지 15%의 쌍에 대해서는 실질적인 연구가 잘 되고 있지 않은 것으로 파악되었다.
문서 교정기에서 문맥의존 철자오류를 교정하는 방법은 크게 규칙을 이용한 방법과 통계 정보를 이용한 방법으로 나뉜다. 한국어와 달리 영어는 오래전부터 통계 모형에 기반을 둔 문맥의존 철자오류 교정 연구가 활발히 이루어졌다. 그러나 대부분 연구가 문맥의존 철자오류 교정 문제를 특정 어휘 쌍을 이용한 분류 문제로 간주하기 때문에 실제 응용에는 한계가 있다. 또한, 대규모 말뭉치에서 추출한 통계 정보를 이용하지만, 통계 정보 자체에 오류가 있을 경우를 고려하지 않았다. 본 논문에서는 텍스트에 포함된 모든 단어에 대하여 문맥의존 철자오류 여부를 판단하고, 해당 단어가 오류일 경우 대치어를 제시하는 영어 문맥의존 철자오류 교정 기법을 제안한다. 또한, 통계 정보의 오류가 문맥의존 철자오류 교정에 미치는 영향과 오류 발생률의 변화가 철자오류 검색과 교정의 정확도와 재현율에 미치는 영향을 분석한다. 구글 웹데이터에서 추출한 통계 정보를 바탕으로 통계 모형을 구성하고 평가를 위해 브라운 말뭉치에서 무작위로 2,000문장을 추출하여 무작위로 문맥의존 철자오류를 생성하였다. 실험결과, 문맥의존 철자오류 검색의 정확도와 재현율은 각각 98.72%, 95.79%였으며, 문맥의존 철자오류 교정의 정확도와 재현률은 각각 71.94%, 69.81%였다.
하천정보는 관리기관이 다양하고 정보의 표현, 분석단위가 관리 주체에 따라 다르다. 하천정보의 체계적이고 종합적인 정책자료 분석 및 제공 기능의 부재로 인한 이수, 치수, 하천환경 등의 국가수자원종합계획 수립의 어려움이 있다. 하천 및 유역정보의 관리단위를 일원화하여 국가적으로 표준화 하고 유역정보와 수문정보 등에 대하여 공동활용 기반을 마련하여 하천정보의 유기적인 공동이용을 추구할 필요가 있다. 다수의 물관련 기관 시스템들이 독립된 정보체계에서 개발되고 개별적인 진화를 하고 있다. 이로 인하여 시스템 연계의 어려움이 발생하고 있으며 이들 문제점을 완화하기 위하여 하천관련 간편한 Keyword 검색으로 사용자 맞춤형 하천정보(수위 및 유량 등 수문자료, 하천지형자료 등) 제공이 가능한 네이버 및 구글형 하천포털 시스템을 개발해야 한다. 본 연구에서는 하천정보자료 제공 기관별 자료를 공유하기 위한 HydroG-Server는 공간정보 데이터 모델(GDM)의 형태로 구축된 하천 공간 정보의 저장 및 공간정보 검색 및 제공을 위한 웹서비스인 HydroG-OneFlow를 공간정보 제공 프로토콜(HydroGML)을 통한 정보 게시 기능을 갖도록 구축하였다.
This study was intended to point out the limit of existing digital content-centered studies, or approaches from the viewpoint of the supplier and in the aspect of business profit model and find ways to assess the quality of digital content, considering the characteristics of digital content. For this, the study is to apply value innovation strategy to digital content assessment, to analyze the applicability, and to propose a new and practical framework for digital content assessment method. To this end, this study selected the global No. 1 search service provider Google and local portal site Naver search service. The study on assessment factors by value innovation strategy was based on existing literature, while user-value elements in that respect were confined to information quality, interactivity, communication, interactive storytelling, and usability. This study objectified the relation with the value innovation strategic analysis, through qualitative and quantitative analyses on value elements of search service users.
본고에서는 최근 스마트폰 등에서 사용자에게 편리한 인터페이스 수단으로 활용되고 있는 음성인식 기술에 대하여 알아본다. 음성인식 기술은 컴퓨터가 인간의 말을 알아듣는 기술로서 50년 이상의 연구개발 역사를 가지고 있다. 그간 꾸준한 기술개발과 상용화 시도를 통하여 지속적인 발전을 이루어왔으며 최근 들어 스마트폰 활성화에 따라 관심도가 급속히 높아지고 있는 분야이다. 음성인식 기술은 언어와 관련된 기술이니만큼 기술측면과 시장측면에서의 특수성이 있으며 이를 충분히 고려한 연구개발전략이 수립되어야 한다. 현재, 구글, 애플, 마이크로소프트 등 세계적인 IT 선도기업이 음성인식 기술 개발에 많은 노력을 기울이고 있으며 특히 스마트폰 환경에서의 음성인식 응용 서비스인 음성검색, 자동통역, 인공지능 개인비서 등을 시작하며 본격적인 기술, 시장 선점 경쟁에 돌입하였다. 이들 서비스에 대하여 자세히 알아보고 이에 따른 시사점 및 국내 대응현황에 대해 알아본다.
최근 정보기술 분야에서 다양한 부가 콘텐츠의 정보 처리를 포함하는 포털 서비스에 대한 사회적, 경제적 수요가 크게 증가하고 있고 GIS나 원격탐사 분야의 경우에서도 공간정보 제공서비스나 검색 서비스와 관련된 포털 사이트 구축이나 운영을 위한 기반기술과 요소기술에 대한 관심이 증대하고 있다. 본 연구에서는 이러한 경향을 반영하여 국토 변화 모니터링이라는 특정 주제의 포털 서비스 시스템 개발을 위한 Web 2.0 기술 요소와의 연계 가능성을 고찰해 보고자 한다. 특히 Web 2.0의 주요 웹 프로그래밍 기술로 인식되고 있는 AJAX 기술을 중심으로 AJAX 기반 웹 기반 포털 서비스에 대한 기술 사양 분석 및 기반 아키텍처에 대한 연구를 수행하였다. 또한 AJAX 기술을 적용하는 대표적인 포털 사이트인 구글 맵 인터페이스(Google Maps API)가 어떻게 국토 변화 모니터링 사이트 구축에 적용가능한 지와 제한점 및 특장점을 분석하여 기초 설계에 반영하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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