• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.493-504
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• 2017

최근 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등을 통해 방대한 양의 비정형 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있다. 이러한 비정형 텍스트 데이터는 풍부한 정보 및 의견을 거의 실시간으로 반영하고 있다는 측면에서 그 활용도가 매우 높아, 학계는 물론 산업계에서도 분석 수요가 증가하고 있다. 하지만 텍스트 데이터의 유용성이 증가함과 동시에 이러한 텍스트 데이터를 왜곡하여 특정 목적을 달성하려는 시도도 늘어나고 있다. 이러한 스팸성 텍스트 데이터의 증가는 방대한 정보 가운데 필요한 정보를 획득하는 일을 더욱 어렵게 만드는 것은 물론, 정보 자체 및 정보 제공 매체에 대한 신뢰도를 떨어뜨리는 현상을 초래하게 된다. 따라서 원본 데이터로부터 스팸성 데이터를 식별하여 제거함으로써, 정보의 신뢰성 및 분석 결과의 품질을 제고하기 위한 노력이 반드시 필요하다. 이러한 목적으로 스팸을 식별하기 위한 연구가 오피니언 스팸 탐지, 스팸 이메일 검출, 웹 스팸 탐지 등의 분야에서 매우 활발하게 수행되었다. 본 연구에서는 스팸 식별을 위한 기존의 연구 동향을 자세히 소개하고, 블로그 정보의 신뢰성 향상을 위한 방안 중 하나로 블로그의 스팸 태그를 식별하기 위한 방안을 제안한다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제2권2호
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• pp.1-12
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• 2003

DAB는 CD 수준의 음질, 다양한 데이터서비스, 이동 중에도 우수한 수신 품질을 제공할 차세대 라디오 방송이다. 이전에 듣는 라디오에서 벗어나 보는 라디오로서 고품질 음악 방송서비스를 제공하면서 아울러 교통정보, 뉴스 등에 관한 문자, 그래픽 등의 멀티미디어 정보 제공이 가능하다. 본 논문에서는 ITS 서비스용 Eureka-147 및 ETSI 300 401 규격을 따르는 DAB 튜너를 설계하고 제작한다. 기존에 만들어진 DAB 수신기와 달리 RF튜너만을 하나의 소형 모듈로 개발하여 범용성을 갖도록 하여 다양한 기존 제품에 응용이 될 수 있도록 한다. 튜너의 전체 성능은 RF 및 VCO의 위상 잡음 성능에 의해 크게 좌우되며 LNA, 이미지 제거 필터와 채널 선택 필터는 수신기 수신 감도에 큰 영향을 준다. 제작된 튜너는 9dB의 반사손실, 6dB의 잡음지수(Band III, L-band) 및 -97dBm의 수신 감도를 보이고, 이는 DAB 시스템의 기술 사양을 모두 만족한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.12-21
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• 2019

4차산업혁명시대에 드론은 새로운 기술과 접목할 수 있는 유연한 기기로 자리매김하였다. 드론은 처음에 군사용 무인 항공기로 개발되었으며, 지금은 다양한 분야(건설, 물류·운송, 소방·안전, 환경·기상, 농업, 뉴스·미디어, 등)에 활용되고 있다. 환경 기상 관측 부분에서 대기경계층은 지표면에 가까워 기상현상이 가장 활발히 일어나는 대기층으로 인간 활동에 밀접한 영향을 준다. 이러한 대기 경계층의 연구 수행을 위하여 하층 대기에 대한 정밀 관측이 필요하며, 이에 따른 관측 기술의 확보가 필수적이다. 기상 분야에서의 드론은 항공기, 라디오존데 등 기존 장비에 비하여 비교적 저렴한 유지비용으로 기상관측에 활용이 가능하며, 다양한 센서와 함께 활용할 경우, 대기경계층 및 국지 기상연구에 폭넓게 활용될 수 있다. 본 연구에서는 국립기상과학원에서 보유중인 드론에 복합기상센서 및 라디오존데 센서를 탑재후 연직 기상관측(온도, 습도) 실험을 수행함으로써 드론을 활용한 기상관측의 가능성을 확인하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제7권1호
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• pp.21-27
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• 2002

본 논문에서는 카메라 영상으로 획득학기 어려운 화재나 살인 등의 뉴스 사건을 시청자들에게 효과적으로 전달하기 위해서 다수의 가상캐릭터가 등장하는 애니메이션을 신속하고 편리하게 제작할 수 있는 사건재연 시스템의 개발 기법을 소개한다. 본 시스템은 미리 구축된 다양한 동작 및 모델 라이브러리를 이용함으로써, 고가의 동작포착 장비와 연기자가 없어도 다수의 가상캐릭터 애니메이션을 신속하게 제어할 수 있다. 가상캐릭터의 움직임은 사용자가 정의한 경로에 따라 이동되며, 동작 사이의 자연스런 연결 기능이 제공되어진다. 또한 가상캐릭터와 가상환경의 상호작용을 보다 정확하게 제어하기 위해서 특정한 프레임에서의 가상캐릭터의 자세를 쉽게 조절할 수 있도록 설계되었다. 본 시스템은 사용자 편의를 위해서 대화형 또는 스크립트 기반(MEL: Maya Embedded Language)의 인터페이스 모두가 지원되어지며, 3차원 그래픽 소프트웨어인 Maya의 플러그인(Plug-in) 소프트웨어 형태로 개발디어졌으므로 Maya의 고성능 그래픽 기능의 활용이 가능하다.

• 한국전자거래학회지
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• 제12권2호
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• pp.269-290
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• 2007

RSS는 향후 IT와 관련된 전 분야의 변화를 주도할 것으로 기대되는 웹 2.0의 핵심적인 요소이다. 뉴스, 블로그, 멀티미디어, 의학, 학술 등 다양한 분야에서 웹 콘텐츠의 지속적인 배포를 위해 활발히 사용되고 있으며, 전자상거래에서도 향후 효과적인 마케팅 수단이 될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 현재 국내 쇼핑몰에서 활용되고 있는 RSS의 문제점들을 분석하고, 이로부터 RSS의 효과적인 전자상거래 적용을 위한 요구사항들을 제안하였다. 그리고, 요구사항의 구현과 관련된 다양한 이슈들과 해결책을 제시한 후, 이를 기반으로 전자상거래를 위한 지능형 RSS 프레임워크를 제안하였다. 제시된 프레임워크에서 RSS 정보의 의미 해석을 위해서는 RSS 기반의 정보 제공자와 RSS 리더기 사이에 형식적 상호운용성과 의미적 상호운용성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용해 이와 같은 상호운용성을 구현하는 방안을 제시하였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.121-129
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• 2021

최근 중국에서 발생하는 황사와 더불어 국내에서는 뉴스 등 미디어를 통해 미세먼지가 큰 화제가 되고 있다. 외부에서 발생하는 미세먼지도 있지만, 외부 미세먼지가 내부로 유입되면서 공기 청정기 제품의 구입율이 높아지고 있다. 공기 청정기는 내부에 필터를 사용하고 있으며, 센서를 통해 필터의 교체 유무를 LED 알람을 통해 사용자에게 알려준다. 하지만, 현재 필터율이 얼마나 감소하였는지 측정하고, 작동하는 송풍기의 압력을 결정해주는 제품은 없는 상태이다. 따라서 본 논문에서는 IoT 기기인 아두이노와 미세먼지 센서, 차압 센서를 활용하여 데이터를 직접 생성하고, 측정된 미세먼지와 압력 값을 계산하여 필터율에 따라 필터가 얼마나 노화되었는지 확인할 수 있는 프로그램을 파이썬 프로그래밍을 이용하여 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권12호
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• pp.112-122
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• 2020

본 연구는 재난주관방송사인 KBS의 코로나19 관련 보도의 '유형 및 형식', '전문성', '감염병 관련 사안'이 어떻게 나타나는지 '발각', '확산', '회복'이라는 세 시기를 중심으로 살펴보았다. 총 473개의 언론보도를 분석한 결과, 세 시기 모두 감염병 사실을 있는 그대로 알리는 '스트레이트 보도'와 '정보전달 프레임'이 높게 나타났으며 위험 상황을 전달함에 있어서도 '감정적 전달'보다는 '사실전달' 프레임의 비중이 높았다. 하지만 2기에서 감염병 원인을 특정 개인이나 집단에 귀인시키는 '도덕적 평가 프레임'의 비중이 상대적으로 높게 나타났으며, 여전히 전문기자보다 비전문 기자의 비율이 압도적으로 높은 것으로 드러났다. 한편 감염병 관련 사안은 '감염 관리'에 대한 내용이 가장 많았고, '대처'에 관한 정보는 상대적으로 적었다. 본 연구는 위 결과를 바탕으로 향후 감염병 보도를 함에 있어 '보도의 심층성 및 전문성 고양', '특정 주체에게 도덕적 책임을 귀인시키는 보도 행태의 지양', 그리고 '다양한 감염병 관련 정보의 종합적 제시'라는 함의를 제언하였다.

• Human Ecology Research
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• 제59권1호
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• pp.23-43
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• 2021

This study looked through the text mining analysis to check the status of the virtual assistant service, and explore the needs of consumers, and present consumer-oriented directions. Trendup 4.0 was used to analyze the keywords of AI services in Online News and social media from 2016 to 2020. The R program was used to collect consumer comment data and implement Topic Modeling analysis. According to the analysis, the number of mentions of AI services in mass media and social media has steadily increased. The Sentimental Analysis showed consumers were feeling positive about AI services in terms of useful and convenient functional and emotional aspects such as pleasure and interest. However, consumers were also experiencing complexity and difficulty with AI services and had concerns and fears about the use of AI services in the early stages of their introduction. The results of the consumer review analysis showed that there were topics(Technical Requirements) related to technology and the access process for the AI services to be provided, and topics (Consumer Request) expressed negative feelings about AI services, and topics(Consumer Life Support Area) about specific functions in the use of AI services. Text mining analysis enable this study to confirm consumer expectations or concerns about AI service, and to examine areas of service support that consumers experienced. The review data on each platform also revealed that the potential needs of consumers could be met by expanding the scope of support services and applying platform-specific strengths to provide differentiated services.

• 산업융합연구
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• 제20권6호
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• pp.17-25
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• 2022

정보격차와 관련된 사회문제가 증가하는 가운데 노인은 정보소외계층으로서 다양한 문제에 직면하고 있다. 특히, 가짜뉴스와 같이 디지털 환경에서 획득하는 정보를 비판적으로 이해하고 수용할 수 있는 역량을 강화할 필요성이 대두되고 있다. 이에 본 연구에서는 2020년 미디어패널조사를 활용하여, 노인의 디지털 리터러시가 정보의 비판적 수용행태에 미치는 영향을 인지욕구의 조절효과를 중심으로 분석하였다. 분석결과 디지털 기기를 조작할 수 있는 운영적 역량과 정보검색 및 활용 역량은 정보의 비판적 수용행태에 정(+)의 영향을 미치는 것으로 나타났으며, 인지욕구는 운영역량이 정보의 비판적 수용행태에 미치는 영향을 강화하고, 정보검색 및 활용 역량이 정보의 비판적 수용행태를 감소시키는 것으로 나타났다. 이러한 분석결과는 노인의 디지털 리터러시 교육의 패러다임이 접근성 강화에서 정보에 대한 판단 역량을 강화하는 방향으로 이동할 필요가 있음을 시사한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권9호
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• pp.317-325
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• 2017

본 논문에서는 한국어 문장을 대상으로 불확실한 사실이나 개인적인 추측으로 인해 중요하지 않다고 판단되는 문장, 즉 Hedge 문장들을 분류해 내고자 한다. 기존 영어권 연구에서는 Hedge 문장들을 분류할 때 단어의 의존관계 정보가 여러 형태로 활용되고 있으나, 한국어 연구에서는 사용되고 있지 않음을 확인하였다. 또 기존의 워드 임베딩(Word Embedding) 기법에서 단어의 쓰임새 정보가 학습된다는 점을 인지하였다. 단어의 쓰임새 정보가 어느 정도 의존관계를 표현할 수 있을 것으로 보고 워드 임베딩 정보를 Hedge 분류 실험에 적용하였다. 기존에 많이 사용되던 SVM과 CRF를 baseline 시스템으로 활용하였고 워드 임베딩과 신경망을 사용하여 비교실험을 하였다. 워드임베딩 데이터는 세종데이터와 온라인에서 수집된 데이터를 합하여 총 150여만 문장을 사용하였고 Hedge 분류 데이터는 수작업으로 구축한 12,517 문장의 뉴스데이터를 사용하였다. 워드 임베딩을 사용한 시스템이 SVM보다 7.2%p, CRF보다 1.6%p 좋은 성능을 내는 것을 확인하였다. 이는 단어의 쓰임새 정보가 한국어 Hedge 분류에서 긍정적인 영향을 미친다는 것을 의미한다.