• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.351-379
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• 2023

본 연구는 국내외 메타버스 관련 연구의 동향을 파악하기 위해 한국학술지인용색인(KCI)과 Web of Science(WoS), 그리고 Web of Science - CPCI(Conference Proceeding Citation Index)에서 메타버스를 검색어로 입력하여 KCI에서 913편, WoS에서 232편, WoS-CPCI에서 277편의 논문을 수집하였고, 각각 2,644개, 885개, 787개의 저자 키워드를 추출하여 동시출현단어 분석을 수행하였다. 정량분석을 통해 메타버스 관련 연구가 최근 들어 양적으로 폭증하였고, 국내에서 는 학제간연구, 컴퓨터학, 교육학 등의 주제분야에서 주로 연구되고 있으며, WoS에서는 경영·경제 분야에서, WoS-CPCI 에서는 컴퓨터공학 분야에서 주로 연구되고 있음을 알 수 있었다. 키워드 네트워크 분석에서는 모든 데이터베이스에서 Virtual Reality, Augmented Reality 등 메타버스의 기술적 측면과 관련된 용어들의 전역중심성이 공통적으로 높게 나타났으며 군집분석을 통해 국내에서는 교육 관련 연구와 메타버스 플랫폼에 관한 키워드의 군집이 포함되고, WoS에서는 계량서지학적 분석과 관련된 키워드 군집이 생성되었으며, WoS-CPCI는 주로 메타버스의 기술적 측면에 대한 키워드 군집이 주로 나타났다.

• 감성과학
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• 제15권2호
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• pp.239-248
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• 2012

본 논문은 드라마 대본으로부터 성격을 추출해 내고, 추출된 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 것을 목표로 한다. 드라마 대본을 이용하여 등장인물의 성격을 인공정서 캐릭터에 반영하는 과정은 다음과 같다. 먼저 드라마 대본에서 등장인물별로 텍스트를 분리한다. 분리된 텍스트에 대하여 형태소를 분석하고, 분석된 형태소들을 정서단어 데이터베이스와 매칭하여 정서 단어를 추출한다. 추출된 정서 단어를 이용하여 지배정서를 분석한다. 분석된 지배정서를 인공정서의 성격을 결정하는 수식에 반영하여 캐릭터의 성격을 설정한다. 드라마 등장인물의 성격이 반영된 인공정서 캐릭터를 검증하기 위해 블라인드 테스트를 통해 사용자 평가를 진행하였다. 외관상 동일한 세 개의 인공정서 캐릭터에 각각 서로 다른 등장인물의 성격을 반영하였다. 그리고 사용자에게 세 개의 인공정서 캐릭터에 어떤 등장인물의 성격이 반영된 것인지 맞추도록 하였다. 평가 결과, 사용자들은 높은 비율로 정답을 맞추었고, 이를 통해 등장인물의 성격이 잘 반영되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권4호
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• pp.636-652
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• 2018

본 연구는 심리적 트라우마를 경험한 후 일상에 적응하지 못하는 현상에 대한 비정신병리적 접근으로의 도덕적 손상이라는 개념을 탈북여성의 경험을 재해석하고 이해하는데 적용시키고자 실시되었다. 이를 위해 데이터베이스 KISS와 DBpia를 이용하여 2017년 8월 13일까지 국내 학술지에 출판된 질적 연구물 중 '탈북여성' '새터민 여성' '북한이탈 여성'이라는 주제어를 포함하는 연구물을 검색 했다. 최종 선정된 총 51개의 질적 연구물의 내용분석을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, 연구주제로는 적응경험, 어머니로서의 경험, 북한 체제와 전쟁에 대한 경험, 일/직업/고용 경험, 정신적인 충격에 대한 극복 및 성장과 회복탄력성의 경험, 중국에서의 삶에 관한 경험, 트라우마나 심리적인 경험, 심리적 불안함을 치료하는 과정과 효과에 대한 순으로 많이 나타났다. 둘째, 도덕적 손상으로 인해 나타날 수 있는 부정적 감정에 관한 단어는 총 260회, 존재론적 믿음에 미치는 영향과 관련된 단어는 총 82회, 인지의 변화와 관련 단어들이 총 71회, 그리고 행동의 변화와 관련 표현이 총 21회 나타났다. 셋째, 도덕적 손상의 현상을 일으키는 맥락으로 크게 '정체성 부정'과 '가족 해체'가 드러났다. 그리고 도덕적 손상을 일으킬 만한 맥락을 경험했음에도 불구하고 도덕적 손상의 흔적이 발견되지 않았던 정 반대되는 사례들 속에서 '정체성 재구성'이라는 맥락을 공통적으로 발견했다. 이러한 연구결과를 통해 탈북여성이 도덕적 손상으로부터 예방 되는, 혹은 도덕적 손상으로부터의 회복에 필요한 실천적 함의를 제언하였다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.411-438
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• 2024

본 연구는 계량서지학적 분석 방법을 통해 여러 영역으로 나누어진 국내 건강정보 관련 연구를 통합적인 시각으로 보고자 하였다. 이를 위해 한국학술지인용색인 데이터베이스를 통해 2002년부터 2023년까지의 국내 '건강정보' 관련 논문 1,193편을 수집하여 시기별 동향, 학문분야, 지적구조, 키워드 변화 시기를 분석하였다. 분석결과, 건강정보 관련 논문 수는 지속적으로 증가하였으며, 2021년 이후 감소하고 있다. 건강정보 관련 연구의 주요 학문분야는 '의공학', '예방의학/직업환경의학', '법학', '간호학', '문헌정보학', '학제간연구'로 볼 수 있다. 건강정보 관련 연구의 지적구조를 파악하기 위해 단어동시출현분석을 시행하였다. 이후 도출된 네트워크의 구조와 군집파악을 위해 병렬최근접이웃클러스터링 알고리즘을 적용한 결과 '건강정보에 대한 의료공학적 관점'과 '건강정보에 대한 사회과학적 관점'이라는 2개의 대군집을 중심으로 그에 속한 4개의 중군집, 17개의 소군집을 파악할 수 있었다. 학문분야와 키워드의 변화 시기를 추적하기 위해 변곡점 분석을 시도하였으며 공통적으로 2010년과 2011년 사이에 변화가 있는 것으로 나타났다. 마지막으로 평균 출판년도와 단어출현빈도를 통해 전략 다이어그램을 도출하였으며 고빈도 키워드를 '유망', '성장', '성숙' 영역으로 구분하여 제시하였다. 본 연구는 주로 내용분석 중심의 선행연구들과 다르게 여러 가지 계량서지학적 방법을 통해 건강정보 관련 연구영역을 통합적인 시각으로 바라보았다는 데 의의가 있다.

• 대한지리학회지
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• 제43권2호
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• pp.188-201
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• 2008

세계화의 빠른 진행과 더불어 외국에 대한 정확한 인식과 더불어 한국에 대한 외국인의 정확한 인식은 매우 중요한 문제로 등장하였다. 지명과 관련하여 아직도 사실적 오류와 더불어 국제관계에서의 미묘한 역학관계로 인하여 많은 오류가 남아 있는 점도 사실이다. 그 가운데 미국의 위성영상서비스들 가운데 대표적인 구글사의 검색서비스와 미국지리정보국의 지명데이터베이스에 관한 내용을 분석함으로서 문제의 뿌리가 어디인지를 밝히고자 하였다. 이미 구글에 관련된 논문은 Science Direct 검색결과 2008년 5월 현재 213편의 연구가 검색될 만큼 전세계적으로 문화적 영향력을 가지고 있다. 또한 구글과 연구란 단어로 검색하면 무려 414만여개의 자료가 검색될 만큼 방대한 내용을 포함하고 있다. 따라서 구글 위성영상 서비스의 정확한 지명표기는 어느 때보다 중요하다. 본고에서는 전 세계의 지명을 영어로 서비스하고 있는 구글사의 구글어스와 미국의 지명 DB내에 있는 오류사례를 찾아내어 그 유형을 분석하였다. 우리나라의 경우 이칭이라는 형태로 일본식 발음을 가진 지명이 등재되어 있으며 그 숫자도 많다. 1946년에 발간된 미군의 지도에는 일본식 표기가 많으나, 1954년도에 발간된 1:250,000 축척의 지도에는 나타나지 않았다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.77-82
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• 2016

증상 진단 시스템이라 함은 환자가 자신의 증상을 설명하고, 한의사가 증상에 맞는 질병 진단을 내리는 것을 말한다. 증상 진단 시스템을 자동화하기 위해서는 환자의 자연어로 이루어진 증상 설명에 대한 분석이 필요하다. 이에 본 논문에서는 증상 설명에 대하여 형태소 분석을 수행하고 한의학 병증 데이터와 비교하여 적합한 진단을 내리도록 증상 진단 시스템을 개발하였다. 증상 진단 검색의 효율을 높이기 위해서 Document형 NoSQL인 MongoDB를 이용하여 각각의 병증 데이터를 하나의 도큐먼트로 하고, 그 안의 필드값을 유연하게 관리할 수 있도록 데이터베이스를 구축하였다. 또한, 진단의 근거가 되는 한의사의 병증 설명과 환자의 증상 설명에서 사용되는 용어의 차이를 줄일 수 있도록 환자의 증상 설명을 축적하고 정제하여 일반인에게 친숙한 단어로 구성된 설명데이터를 제공할 수 있게 하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제18권2호
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• pp.271-288
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• 2007

본 연구의 목적은 SCI와 같은 국제적인 데이터베이스에 등재된 학술지 중에서 한 나라의 학술지를 찾아내고 구분하는 기준이 어떤 것들이 있으며, 또 이러한 기준이 그 나라의 학술지를 모두 찾을 수 있는지에 대한 검증을 하는 것이다. 학술지 발행국, 학술지 편집 및 발행 주체 학술지명에 한국과 관련한 고유한 단어 포함여부, 한국 주소 논문이 많은 학술지 등 4가지 기준에 의거하여 SCI와 JCR 데이터베이스를 검색하고 학술지 웹사이트 등 관련 자료를 추적하였다. 그 결과 2006년도 SCI 등재 한국 학술지는 모두 40종인 것으로 나타났다. SCI에서 학술지 발행국을 한국으로 처리한 것은 38종, 외국출판사에서 발행하나학술지 편집주체가 한국의 학회인 학술지는 2종, JCR 2006에서 검색 가능한 것은 36종, 한국 관련 고유명사가 학술지명에 나타나는 학술지는 11종이고, 한국 주소 논문이 많은 SCI 학술지 20위 안에는 9종이 그리고 500위 안에는 36종이 포함되었다.

• 한국음향학회:학술대회논문집
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• 한국음향학회 1999년도 학술발표대회 논문집 제18권 2호
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• pp.65-70
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• 1999

음소 단위로 레이블링된 데이터베이스는 음성연구에 있어 매우 중요하다. 그러나 수작업에 의한 음소분할 및 레이블링 작업은 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 자동 음소분할 및 레이블링 시스템에 대한 많은 연구가 진행되고 있다. 저자들은 자동레이블링 시스템에서 레이블링 분할의 단위로monophone과 triphone의 장점을 포함하는 문맥 종속 반음소 단위 모델을 이용한 자동 음소분할 및 레이블링 시스템을 제안한바 있다[1]. 본 논문에서는 문맥종속 반음소 단위 자동음소분할 및 레이블링 시스템의 성능을 개선하기 위하여, 반음소의 단위를 개선하였다. 기존에 제안된 반음소 단위는 음소의 중점을 기준으로 left/right의 반음소 단위로 양분하였다. 본 논문에서는 음소의 길이가 120ms 이상일 경우 음소의 천이구간의 특성을 잘 나타낼 수 있도록, 음소의 앞뒤구간 각각 60ms를 전반음소와 후반음소로 나누고, 나머지 안정구간을 별도의 모델로 구성하였다. 본 논문에서 제안한 반음소 단위의 성능을 평가하기 위하여 PBW 452단어를 발성한 남자 30명분의 데이터를 이용하여 레이블링 시스템을 훈련하고, 훈련에 사용하지 않은 남자 4명분의 데이터를 이용하여 테스트 하였다. 실험결과, 기존의 반음소 단위에 비하여 10ms에서 $69.09\%$로 $1.65\%$, 20ms에서 $85.32\%$로 $1.02\%$의 성능향상을 가져왔다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권5호
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• pp.586-591
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• 2008

본 논문은 음성을 사용한 인간의 감정 인식 시스템의 성능을 향상시키기 위하여 감정 변화에 강인한 음성 인식 시스템과 결합된 감정 인식 시스템에 관하여 연구하였다. 이를 위하여 우선 다양한 감정이 포함된 음성 데이터베이스를 사용하여 감정 변화가 음성 인식 시스템의 성능에 미치는 영향에 관한 연구와 감정 변화의 영향을 적게 받는 음성 인식 시스템을 구현하였다. 감정 인식은 음성 인식의 결과에 따라 입력 문장에 대한 각각의 감정 모델을 비교하여 입력 음성에 대한 최종감정 인식을 수행한다. 실험 결과에서 강인한 음성 인식 시스템은 음성 파라메터로 RASTA 멜 켑스트럼과 델타 켑스트럼을 사용하고 신호편의 제거 방법으로 CMS를 사용한 HMM 기반의 화자독립 단어 인식기를 사용하였다. 이러한 음성 인식기와 결합된 감정 인식을 수행한 결과 감정 인식기만을 사용한 경우보다 좋은 성능을 나타내었다.

• 한국음향학회지
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• 제17권7호
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• pp.50-56
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• 1998

본 논문은 자동 음소 분할기의 음소 경계 오류를 보상하기 위한 후처리 (Postprocessing)에 관한 연구이다. 이는 현재 음성 합성을 위한 음성/언어학적 연구, 운율 모델링, 합성단위 자동 생성 연구 등에 대량의 음소 단위 분절과 음소 레이블링된 데이터의 필요성에 따른 연구의 일환이다. 특히 수작업에 의한 분절 및 레이블링은 일관성의 유지가 어렵고 긴 시간이 소요되므로 자동 분절 기술이 더욱 중요시 되고 있다. 따라서, 본 논문은 자동 분절 경계의 오류 범위를 줄일 수 있는 후처리기를 제안하여 자동 분절 결과를 직접 합성 단위로 사용할 수 있고 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축에 유용함을 기술한다. 제안된 후처리기는 수작업으로 조정된 데이터의 특징 벡터를 다층 신경회로망 (MLP:Multi-layer perceptron)을 통해 학습을 한 후, ETRI(Electronics and Telecommunication Research Institute)에서 개발된 음성 언어 번역 시스템을 이용한 자동 분절 결과와 후처리기인 MLP를 이용하여 새로운 음소 경계를 추출한다. 고립단어로 발성된 합성 데이터베이스에서 후처리기로 보정된 분절 결과는 음성 언어 번역 시스템의 분할율보 다 약 25%의 향상된 성능을 보였으며, 절대 오류(｜Hand label position-Auto label position ｜)는 약 39%가 향상되었다. 이는 MLP를 이용한 후처리기로 자동 분절 오류의 범위를 줄 일 수 있고, 대량의 합성용 운율 데이터 베이스 구축 및 합성 단위의 자동생성에 이용될 수 있음을 보이는 것이다.