• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2021년도 춘계학술발표대회
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• pp.316-318
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• 2021

영화 수익에 있어 영화의 흥행 여부는 중요한 영향을 끼친다. 영화 흥행 요인은 영화 산업의 규모가 커지면서 많은 제작사들 및 투자자들이 고려해야 하는 사항이 되었다. 따라서 영화의 흥행을 예측하기 위한 많은 모델이 연구되었다. 본 연구의 목적은 선행연구에서 흥행에 유의미한 영향을 끼친다고 밝혀진 스크린 수, 감독명, 제작사명 등의 내재적인 속성과 더불어 온라인 구전 변수를 사용하여 영화 흥행 예측 모델을 만드는 것이다. 이때 기사 수, 블로그 수와 같이 온라인 구전의 크기를 나타내는 변수들을 사용하는 대신 개봉 후 첫 주간의 관람객 리뷰를 텍스트마이닝을 이용하여 전체 리뷰 중 긍정 리뷰의 비율에 따라 점수를 매긴 후 독립변수로 사용한다. 그 후, 데이터 마이닝 기법을 활용하여 만든 모델에 앞서 언급한 독립변수를 입력 값으로 사용하여 영화의 흥행을 예측한다. 최종적으로 의사결정트리와 로지스틱회귀를 수행한 결과 영화 흥행에 영향을 주는 독립변수를 찾고 모델의 성능을 평가하였다. 로지스틱회귀의 결과 관객 수, 평점이 영화의 흥행에 특히 유의한 영향을 끼치는 변수로 선정되었고 리뷰 역시 유의한 변수로 선정되었다. 이때 만들어진 모델은 약 90%의 높은 수준의 정확도를 보여주었다. 의사결정트리의 결과 관객 수가 가장 중요한 변수로 선정되었다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제31권3호
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• pp.35-44
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• 2022

본 연구에서는 양자 컴퓨터 관련 기술 트렌드 분석과 예측을 수행한다. 기존 양자 컴퓨터 기술 분석 관련 연구는 주로 기술 특징을 중심으로 응용 가능 분야에 집중되었다. 본 논문은 시장 중심의 기술 분석과 예측을 위하여 양자 컴퓨터 관련 국내 뉴스 기사를 기반으로 중요하게 다뤄지는 양자 컴퓨터 기술들을 분석하고 미래신호 감지와 예측을 수행한다. 뉴스 기사에서 사용된 단어들을 분석하여 빠르게 변화하는 시장의 변화와 대중의 관심사를 파악한다. 본 논문은 Cha & Chang (2022) 컨퍼런스 발표 자료를 확장했다. 연구는 2019년부터 2021년까지의 국내 뉴스 기사를 수집하여 진행된다. 먼저, 텍스트 마이닝을 통해 주요 키워드를 정리한다. 다음으로, Term Frequency - Inverse Document Frequency(TF-IDF), Key Issue Map(KIM), Key Emergence Map(KEM) 등의 분석을 통해 양자컴퓨터관련 기술을 탐색한다. 마지막으로, 랜덤포레스트, 의사결정나무, 연관분석 등을 통해 미래기술들과 수요 및 공급의 연관성을 파악한다. 연구결과 빈도분석, 키워드 확산도 및 가시성 분석에서 모두 AI의 관심도가 가장 높게 나타났다. 사이버보안의 경우 시간이 지날수록 뉴스기사에서 언급되는 비율이 다른 기술에 비해 압도적으로 높게 나타났다. 또한 양자통신, 내성암호, 증강현실 역시 관심도의 증가율이 높게 나타났다. 따라서 이를 트렌드 기술의 적용에 대한 시장의 기대가 높음을 알 수 있다. 본 연구의 결과는 양자컴퓨터 시장의 관심 분야 파악과 기술 투자 관련 대응체계 구축에 응용될 수 있다.

• 정보처리학회 논문지
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• 제13권5호
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• pp.209-216
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• 2024

부동산 시장은 다양한 요인에 의해 가격이 결정되며 거시경제 변수뿐 만 아니라 뉴스 기사, SNS 등 다양한 텍스트 데이터의 영향을 받는다. 특히 뉴스 기사는 국민들이 느끼는 경제 심리를 반영하고 있으므로 부동산 매매 가격 예측에 있어 중요한 요인이다. 본 연구에서는 뉴스 기사를 감성 분석하여 그 결과를 뉴스 감성 지수로 점수화 한 후 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 먼저 기사 본문을 요약 후 요약된 내용을 바탕으로 생성 AI를 활용하여 긍정, 부정, 중립으로 분류한 다음 총 점수를 산출하였고 이를 부동산 가격 예측 모델에 적용하였다. 부동산 가격 예측 모델로는 Multi-head attention LSTM 모델과 Vector Auto Regression 모델을 사용하였다. 제안하는 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 LSTM 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 0.60, 0.872, 1.117의 Root Mean Square Error (RMSE)을 보였으며, 뉴스 감성 지수를 적용한 LSTM 예측 모델은 각각 0.40, 0.724, 1.03의 RMSE값을 나타낸다. 또한 뉴스 감성 지수를 적용하지 않은 Vector Auto Regression 예측 모델은 1개월, 2개월, 3개월 예측에서 각각 1.6484, 0.6254, 0.9220, 뉴스 감성 지수를 적용한 Vector Auto Regression 예측 모델은 각각 1.1315, 0.3413, 1.6227의 RMSE 값을 나타낸다. 앞선 아파트 매매가격지수 예측 모델을 통해 사회/경제적 동향을 반영한 부동산 시장 가격 변동을 예측할 수 있을 것으로 보인다.

• Journal of Radiation Protection and Research
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• 제14권2호
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• pp.45-50
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• 1989

원자력병원 싸이클로트른 중성자선(中性子線) 치료실의 방사선 준위(準位)를 측정함으로써 방사선 안전도를 검토하여 보았다. 중성자선 치료실내 방사선 노출은 주로 isocentric gantry에 내장된 중성자선 표적(標的)과 조사야(照射野)를 결정하는 collimator의 방사화(放射化)로 인한 잔류방사능(殘留放射能) (remanent radioactivity)에 의해 결정 된다. 측정결과 선량율(線量率)은 과다하지 않았고 개인 집적선량(集積線量)도 허용치 이내였다. 방사선 작업종사자로서의 의료기사는 환자치료 시 매 조사(照射) 완료 직후부터 5분간 멸살(滅殺)시간을 갖도록 조치하였다.

• 문화기술의 융합
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• 제5권1호
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• pp.235-241
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• 2019

본 연구는 최근 이슈가 되고 있는 일간신문의 섹션(특집)광고의 특성을 분석하는데 있다. 2015년부터 2017년까지 신문윤리위원회의 심의 결정집에서 조치를 받은 총 1,927개의 광고를 분석하여 다음과 같은 결과를 얻을 수 있었다. 첫째로 유형별 특징은 대부분의 섹션(광고)는 경고보다는 주의 조치를 많이 받았다. 두 번째는 주요 일간신문의 섹션(특집)광고의 양이 점차 증가하고 있고, 주요 경제지에도 섹션광고가 많이 나타나는 것을 확인할 수 있었다. 세번째로 신문윤리강령의 실천 요강 중 언론으로써의 책임과 보도준칙에 위반사항이 많았다. 마지막으로 특정기업, 제품의 경우 영리와 홍보를 위해 게재의 원칙을 지키지 않는 경우는 신문의 신뢰성과 공정성이 훼손될 우려가 있기 때문에 이를 지키기 위한 스스로의 노력이 필요할 것이며, 보다 자율적 차원의 가이드라인이 마련되어야 할 것이다.

• 기계저널
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• 제23권5호
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• pp.326-334
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• 1983

1980년대에서는 생산성이 세계 제조업자들에게 특히 중요하게 된다. 이 기간 중에, 보호관세가 낮아져서 외국사람의 접근이 증가하게 되고, 국내 및 국외시장에서 경쟁 역시 증가될 것이다. 동 시에 전세계적인 산업자동화의 물결이, 급속히 증가하고 있는 컴퓨터와 산업용 로봇들을 근거로 제조업에 거세게 일 것이며, 이 기술변환의 지표로서, CAD/CAM에 관한 약 1,000개의 논문 및 서적과 기사가 매년 출판 발표되고 있다. 이러한 변화의 물결 중에서, 가장 급속히 진보하고 있는 2개의 첨단기술은, 컴퓨터응용설계를 위한 그래픽시스템의 사용이며, 생산기계류와 수치로 제어 되는 기계공구 사용과 더불어 부품과 공구취급을 위한 산업용 로봇의 사용이다. CAD/CAM이, 기업이나 산업국가에게 위협을 줄런지 또는 행운을 가져다 줄런지 결정하는 CAD/CAM 그 자 체가 아니라, CAD/CAM에 대한 기업이나 산업국가의 반응 및 그 활용에 있겠다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 가을 학술발표논문집 Vol.28 No.2 (2)
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• pp.196-198
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• 2001

문서의 내용을 대표하는 용어를 추출하기 위해 일반적으로 영어에서는 명사구를 색인하는 기법을 사용하지만 주제어 추출의 관점에서 영어의 명사구가 한국어의 복합명사에 해당하기 때문에 한국어에서는 복합명사 색인 기법을 중요시하고 있다. 본 논문에서는 한글 문서에서 추출된 용어의 가중치를 결정하기 위하여 경험적인 방법에 따라 가중치를 계산하는 방법을 제안한다. 구체적인 가중치 계산 방법으로 용어 자체의 특성에 의한 가중치를 부여한 후에, 복합명사의 경계를 인식하여 띄어쓴 복합명사의 가중치를 조절하고, 다시 용어의 조사 유형에 따라 가중치를 재계산하는 방법을 제안한다. 신문기사에 대한 실험결과에 의하면 제안한 방법이 단순 출현빈도에 의한 주제어 추출 기법보다 정확도가 더 높았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.165-168
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• 2007

본 연구에서는 문서의 문장들을 순위화하여 추출하는 일반적인 문서 요약 방법론을 소개한다. 첫 번째 단계는 주제와 관련되는 동사, 명사, 형용사(VNA) 단어들의 집합을 구하여 각 문장의 주제 관련성 정도를 결정하며, 두 번째 단계는 단어들의 의존관계를 통해 각 문장의 정보 함유량을 판단한다. 두 개의 방법은 모두 주제와 관련된 정보를 많이 내포하는 문장에 중요도를 부여하고 있다. 이러한 방법은 주제와 연관성이 높고 정보전달성이 높은 문서요약을 만들기 위함이다. 생성된 문서요약본의 성능평가는 문서요약의 결과로 추출된 문장들과 설문에 의해 추출된 문장들의 일치율에 의해 시행되었으며 68%의 일치율을 보였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2012년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.39 No.1(C)
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• pp.192-194
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• 2012

선거는 한 국가의 발전에 큰 영향을 미치는 중요한 행사이다. 국민들의 선거에 대한 관심은 해가 갈수록 증가하고 있고, 선거철마다 많은 여론이 형성되고 있다. 유권자들은 자신이 원하는 후보를 선정하기 위해 많은 후보자 정보를 살펴보아야한다. 올바른 판단을 위해서는 수많은 정치인과 정당에 대한 사전 분석이 필요할 것이다. 이는 시사나 정치에 대한 지속적인 관심이 요구되기 때문에 쉬운 일이 아니다. 그래서 후보자에 관한 기사나 공인된 온라인 토론에서의 정보를 검색하고 점수화하여, 투표자들이 후보를 결정하는데 도움을 줄 수 있는 방법을 제안한다.

• 대한교통학회지
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• 제16권4호
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• pp.7-20
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• 1998

우리나라 택시의 경우, 이용측면에서나 수송분담률측면에서 볼 때 대중교통에 가까운 역할을 담당하고 있다고 할 수 있으나, 적정 택시대수를 산정하는 모형이 정립되지 않아 택시증차규모 결정시 이해관계자들의 마찰로 사회적 물의를 일으키며 이를 조정하는데 행정력이 낭비되고 있는 실정이다. 이에 본 연구에서는 택시 이용자와 업체 그리고 운전기사의 입장이 반영된 적정 실차율, 교통여건, 이용객수의 변화 들을 고려한 중소도시에서의 택시 증차대수 산정을 위한 합리적 기준이 제시되었으며 현재의 운행기록에 의한 거기기준실차율조사의 문제점을 개선한 새로운 택시 실차율 조사방법의 적용성이 검토되었다. 새로운 실차율 조사방법으로 부도심상의 주요 가로를 통과하는 택시에 대한 차량기준실차율을 조사하여 종래의 운전자의 운행기록표에 의한 거리기준 실차율과 비교하였다. 두 방법에 의한 실차율이 매우 근사한 값을 보였으며 통계적 검정에서도 차이가 없는 것으로 나타났다. 차량기준방법에 의한 실차율조사로 조사비용을 줄이고 자료의 신뢰성을 높일수 있을 것으로 기대된다.