• 대한전자공학회논문지SP
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• 제42권6호
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• pp.167-176
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• 2005

본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제33권3호
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• pp.63-83
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• 2016

다양한 매체와 유형으로 생산되는 정보자원에 대한 이용이 높아짐에 따라, 정보자원을 기술하기 위한 정보조직의 도구로서 메타데이터에 대한 중요성이 높아지고 있다. 본 연구에서는 메타데이터 분야의 연구 영역을 파악할 수 있도록 동시출현단어 분석을 사용하여 메타데이터 분야의 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위하여 1998년 1월 1일부터 2016년 7월 8일까지 Web of Science 핵심컬렉션에 등재된 저널에 게재된 문헌을 대상으로 'metadata'라는 질의어로 Topic 검색을 수행하여, 총 727건의 논문에 대한 서지정보를 수집하였다. 이 중 저자 키워드를 가진 410건의 논문의 저자 키워드로 수집하고, 전처리 과정을 거쳐 저자 키워드 총 1,137개를 추출하여 최종적으로 빈도수 6회 이상의 키워드 37개를 분석대상으로 선정하였다. 이후 메타데이터 분야의 지적구조 규명을 위해 첫째, 네트워크 분석을 통하여 2개 영역 9개 군집을 도출하였으며, 메타데이터 분야 키워드들의 지적 관계를 시각화하고, 중심성 분석을 통한 전역 중심 키워드와 지역 중심이 높은 키워드를 제시하였다. 둘째, 군집분석을 실시하여 형성된 6개의 군집을 다차원축적지도상에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 메타데이터 분야의 지적구조를 시각적으로 파악할 수 있게 하며, 향후 메타데이터 관련 교육과 연구의 방향성 모색에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 지질공학
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• 제31권3호
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• pp.307-319
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• 2021

최근 드론 및 빅데이터, 인공지능 등 디지털 기술을 활용한 비탈면 연구를 수행하고 있으나 다소 미흡한 실정이며, 여전히 비탈면 붕괴 대비에 취약하다. 이러한 이유로 비탈면 붕괴에 효과적으로 대처하기 위해 디지털 기술을 활용한 비탈면 붕괴 예측 및 분석 연구에 대한 발전방향을 제시하는 것이 필연적이며, 이를 위해 비탈면 붕괴 예측 및 분석에 관한 이해가 선제되어야 한다. 본 연구는 비탈면 붕괴 예측 및 분석 연구의 지적구조를 규명하여 연구방향을 제시하기 위해 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지의 5년간의 Web of Science 기반으로 문헌 데이터를 수집하고 이를 동시출현단어를 활용하여 분석하였다. 네트워크 분석을 통하여 세부 주제 영역을 밝히고, 키워드 간의 지적 관계를 시각화하여 관계, 중심성 분석을 통한 전역 및 지역 중심성이 높은 키워드를 도출하였다. 또한 군집분석을 실시하여 형성된 군집을 다차원축적지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 비탈면 붕괴 분석 및 예측 연구의 지적구조를 밝히고, 향후 연구 방향을 찾는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 재활치료과학
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• 제11권2호
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• pp.25-37
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• 2022

목적 : 본 연구는 노화불안과 라이프스타일에 관한 연구의 흐름을 계량서지학적 분석 방법을 통해 거시적인 관점에서 파악하고, 핵심 단어들의 연관성 분석을 실시하고자 한다. 이를 통해 노화불안과 라이프스타일에 관한 연구를 진행하기 위한 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 연구방법 : 계량서지학적 분석 방법 중 인용 횟수를 기준으로 연관성을 파악하는 인용분석과 키워드의 출현 횟수를 기준으로 연관성을 파악하는 동시출현단어 분석 방법을 사용하였다. 분석된 정보들을 군집화하고 도표화하기 위해 VOS viewer(version 1.6.13, Leiden University, Netherlands, 2020)를 사용하였다. 결과 : 논문의 연도별 발생빈도는 2017년까지 완만한 상승세를 나타내었으며 2018년부터는 급증하는 추세를 나타내었다. 연구논문 학문 분야에서는 정신의학 분야에서 연구가 가장 활발하게 진행되었다. 인용분석에서는 미국, 호주, 영국이 서로 높은 상호연관성을 나타냈으며, 주요 키워드에 대해 동시출현 단어 분석을 실시한 결과 노화불안과 연관성이 높은 단어는 우울로 나타났다. 결론 : 본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 사용하여 노화불안과 라이프스타일 연구의 흐름을 거시적인 관점에서 파악했다는 점에서 의의가 있다. 이를 토대로 노화의 예방적 관점에서 라이프스타일이 갖는 중요성을 파악하고, 중재 및 관련 교육의 기초자료로 활용되기를 기대한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.139-150
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• 2020

본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1195-1203
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• 2008

한글 문서에서 의성어는 자연적 혹은 인공적 소리를 인간의 언어로 표현하는 것으로서, 대상과 가장 가깝게 느껴지는 의성어 단어로 표현할 수 있으며 또한 음향 도서관구축 등 멀티미디어 데이터를 분류하는 기준으로 활용할 수 있다. 이 연구에서 우리는 말뭉치에서 의성어들의 출현빈도를 구하고, 실험에서 사용할 의성어 100개를 선별하였다. 의성어의 관계를 분류하기 위하여 유사도 및 거리 매트릭스의 특징을 추출하고, 이후에 주성분 분석 방법(PCA)을 사용하여 의성어 특성의 차원을 낮추었으며 의성어들의 관계를 벡터 공간에 표현하였다. 비계층적 클러스터링 방법 들을 비교하여 k-means 알고리즘을 사용하였다. 결과로 의성어를 분류하였고 분류 결과를 통해 의성어들의 특성을 반영할 수 있었다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2019년도 제31회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.246-251
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• 2019

품사 부착 말뭉치란 문장에 포함된 각 단어에 품사 표지를 부착한 말뭉치를 말한다. 이런 말뭉치에는 다양한 형태의 오류들이 포함되어 있으며, 오류가 포함된 말뭉치를 학습 자료로 사용하는 자연언어처리 시스템의 좋은 성능을 기대할 수 없다. 따라서 말뭉치의 일관성이나 정확도는 자연언어처리 시스템의 성능에 많은 영향을 준다. 하지만 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수가 발생하고 여러 작업자가 작업을 수행하다 보니 일관성을 유지하기가 쉽지 않다. 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해서 GMM을 이용한 군집화를 수행하여 오류 후보를 추출한다. 이를 통해서 말뭉치 구축 과정에서 작업자의 실수를 방지하고 일관성을 유지하고자 한다. 세종품사부착 말뭉치를 대상으로 임의로 오류를 유발시켜 실험한 결과, 재현율 84.74%의 성능으로 오류를 탐지하였다. 향후에 좀 더 높은 재현율을 위해서 자질 확장이나 회귀 분석 방법 등을 추진할 계획이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제50권1호
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• pp.333-356
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• 2019

기존 상업 출판사 중심의 학술 커뮤니케이션 체제가 가져온 위기를 해소할 수 있는 대안으로 오픈액세스가 등장하였다. 본 연구는 계량정보분석 기법 가운데 하나인 동시출현단어 분석을 활용하여 오픈액세스 분야의 최신 연구 경향을 반영하는 지적구조를 제시하고 주제영역이 어떻게 구성되었는지 확인하는 것을 주된 목적으로 두며, 기존에 수행되었던 오픈액세스 지적구조 분석 연구와 비교분석하였다. 이를 위해 Web of Science로부터 오픈액세스 관련 키워드 검색을 통하여 2013년 1월 1일부터 2018년 11월 31일까지 출판된 문헌정보학 분야 논문 총 761편을 수집하였으며, 이들 논문 가운데 제목과 초록으로부터 명사구 형태의 키워드 총 2,321개를 추출하였다. 오픈액세스 지적구조 분석을 위해 네트워크 분석을 통하여 13개의 세부 주제영역이 추출되었으며, 지적관계를 시각화하여 전역 및 지역 중심성이 높은 키워드를 도출하였다. 또한 군집분석을 실시하고 이 결과를 다차원축적지도에 표시하여 키워드들과의 상관관계를 분석하였다. 이를 통해 앞으로 오픈액세스 영역에서의 연구 방향성 모색에 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국비블리아학회지
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• 제26권4호
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• pp.245-262
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• 2015

대학의 교양교과 주제가 다양한 영역으로 분화되고 복합적인 주제로 융합되면서 점차 교양교육의 주제를 파악하는 것이 어려워지고 있다. 이 연구의 목표는 A 대학의 교양교육과정으로 개설되어 있는 교과목의 주제적 영역을 계량정보학적으로 분석하여 시각화하는 것이다. 분석을 위하여 수집된 계획서는 총 214개이며 분석에 적용된 요소는 교과목명, 교과개요, 목표, 주별 수업계획이다. 분석 대상에서 추출된 주제어는 모두 278종이며 총 8개의 주제 클러스터로 군집화 되었다. 주제 클러스터간 관계를 네트워크기법으로 분석한 결과 개인적 영역, 사회적 영역으로 나뉘어지는 것으로 나타났다. 개인적 영역은 다시 14개 하위 주제 클러스터로, 사회적 영역은 11개 하위 주제 클러스터로 분류되었다. 개인적 영역에서는 '언어', '과학', '인성'이 주요 주제 클러스터로 파악되었고 사회적 영역에서는 '다문화' 주제 클러스터가 4개의 다른 주제 클러스터와 다각적인 관계를 맺고 있는 것으로 분석되었다. 주제 네트워크로 교양교과목의 주제 영역을 분석한 방법은 교양교육을 강화하고 개선하거나 대학도서관이 교양교육을 위한 장서개발을 하는데 필요한 기초자료를 생산하는 목적으로 활용될 수 있을 것이다.

• 문화기술의 융합
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• 제9권3호
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• pp.311-320
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• 2023

본 논문은 빅데이터를 활용하여 COVID-19 전후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식을 분석하고 탐사보도프로그램 방향성을 분석했다. 사회과학 모델로 정해진 선행연구를 토대로 본 논문의 빅데이터 TV 시사프로그램, 탐사보도프로그램에 관한 단어들의 연관 관계를 코로나19 발현 전후로 조사했다. 이를 통해 코로나19 이전과 이후의 탐사보도프로그램에 대한 시청자 인식의 변화를 시각화해보았다. 연구방법으로는 텍스톰을 이용하여 TV시사프로그램과 탐사보도프로그램을 중심단어로 정해 텍스트 데이터를 가져왔다. 2017년에서 2022년 6월까지 데이터를 수집해 단어들을 정제하고 분석했다. Ucinet 6.0과 Netdraw를 통해 연결중심성에 대해 시각화를 하였고, Concor 분석에 쓰이는 단어 빈도수를 사용해 키워드 개수와 빈도수를 군집화했다. 연구 결과, 펜데믹 전후 시청자 인식에 대한 뚜렷한 변화가 있음을 알 수 있었다. 본 논문의 시사점으로 탐사보도프로그램을 중심키워드로 빅데이터 분석을 하였으며, 분석을 토대로 탐사보도프로그램의 방향성을 제시했다. 나아가 팬데믹 이후 탐사보도프로그램이 시청자에게 어떻게 접근하면 효과적일지에 관해 선행연구를 토대로 제안하였다.