• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권3호
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• pp.457-488
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• 2015

본 연구는 1990년부터 2014년까지 25년 간 국외 유수 문헌정보학 학술지들에 게재된 논문들을 대상으로 연구 주제와 연구 방법을 구분하여 현 선도 학술지의 연구 누적 현황을 분석하였다. 연구 주제와 연구 방법을 구분하고 그들 간의 관계를 살펴보기 위해 가중 주제-방법 네트워크를 개발하였다. 이는 주제와 방법으로 구성된 네트워크이며, 해당 토픽 소속 단어의 동시 출현 빈도를 기초로 주제와 방법에 가중치를 준다. 본 연구 결과에 따르면, 지난 25년간 경영정보시스템, 정보요구분석, 계량서지연구, 정보정책 등이 상위 연구 주제들이었다. 또한, 모델링, 개념/문헌연구, 연구협업분석, 웹데이터 분석 등이 상위 연구 방법들이었으며, 최근 텍스트 마이닝의 비상이 괄목할 만하다. 빈번히 짝을 이루는 연구 주제들과 연구 방법들의 지난 25년간의 군집들과 최근 5년간의 군집들을 살펴보면, 계량서지연구가 네트워크분석 방법들을 다수 적용하면서 그 저변을 넓히며 자리를 확고하게 하고 있으며, 텍스트 마이닝이 의료정보시스템, 이용자인터페이스에 특화되고 있음을 확인할 수 있다. 이러한 연구 결과는 문헌정보학의 선도 연구자들의 관심 연구 영역과 관점을 확인시켜주고, 향후 문헌정보학 발전을 위한 연구 설계의 기초자료로 활용될 수 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제34권3호
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• pp.135-161
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• 2023

본 연구는 국내 의학 학술지에 발행된 COVID-19(Coronavirus Disease 2019) 논문의 연구 동향을 분석하였다. 연구 대상은 MEDLINE에 등재된 의학 분야 학술지 25종으로 총 800건을 선정하였으며, 이를 대상으로 저자 분석, 빈도 분석, 주제 분석, 토픽모델링을 수행하였다. 연구 결과, 저자의 소속 기관은 국내 기관이 76.96%였으며, 국외 기관 저자의 비율은 소폭 감소하였다. 저자의 전공은 '내과학'(32.85%), '예방의학/직업환경의학'(16.23%), '방사선과학'(5.74%), '소아과학'(5.50%) 순이었으며, 공동 연구가 진행된 논문은 435건(54.38%)이었다. 저자 키워드는 'COVID19'(674번), 'SARSCoV2'(245번), 'Coronavirus'(81번), 'Vaccine'(80번) 등이 상위 키워드로 도출되었다. 전체 기간 등장한 단어는 'COVID19', 'SARSCoV2', 'Coronavirus', 'Korea', 'Pandemic', 'Mortality' 등 6개이다. MeSH 용어와 저자 키워드를 대상으로 동시 출현 네트워크 분석을 실시하였으며, 공통적으로 'covid-19', 'sars-cov-2', 'public health' 등의 중심 주제어가 도출되었다. 토픽모델링에서는 '백신 접종', 'COVID-19 발생 현황', '오미크론 변이 바이러스', '정신 건강, 방역 조치', '국내 감염의 전파 및 관리' 등 총 5가지의 토픽이 확인되었다. 이 연구를 통하여 '국제적 공중보건 비상사태'(Public Health Emergency of International Concern, PHEIC) 기간 동안 발행된 국내 COVID-19 논문의 연구 영역과 연도별 주요 키워드를 파악할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.79-92
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• 2024

ChatGPT는 생성형 인공지능(Generative AI) 기술을 활용한 대표적인 챗봇으로서 과학기술 영역뿐만 아니라 사회, 경제, 산업, 문화 등 당양한 분야에서 유용하게 활용되고 있다. 본 연구는 글로벌 소셜미디어 레딧(Reddit)을 활용해 ChatGPT에 대한 사용자의 감정과 요구에 대한 탐색적인 분석을 수행한다. 이를 위해, 2022년 12월부터 2023년 8월까지의 댓글 10,796건을 수집하여 키워드 분석, 감성 분석, 니드마이닝(Needmining) 기반 토픽모델링을 실시하였다. 분석 결과, ChatGPT에 대한 댓글에서 출현 빈도가 가장 높은 단어는 "time"으로 답변의 신속성, 시간 효율성, 생산성 향상을 강조한 것으로 나타났다. 사용자들은 ChatGPT에 대해 신뢰와 기대의 감정과 동시에 사회적 영향에 대한 두려움과 분노의 감정을 표현하였다. 또한, 토픽모델링 분석을 통해 잠재적 니즈(Needs)를 포함한 14개의 주제를 도출하였고, 사용자들이 특히 ChatGPT에 대한 교육적 활용과 사회적 영향에 많은 관심을 보였다. 또한, ChatGPT와 관련된 언어모델, 직업, 정보, 의료, 서비스, 게임, 규제, 에너지, 윤리적 문제 등 다양한 주제들이 논의된 것을 알 수 있었다. 분석 결과를 바탕으로 사용자들의 요구를 반영하여 향후 실행계획의 방향을 제시하였다. 본 연구는 향후 ChatGPT를 이용하여 제품과 서비스를 개선하고, 새로운 서비스 플랫폼 기획 단계에서 유용한 정보를 제공할 것으로 기대된다.

• 인지과학
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• 제33권1호
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• pp.23-50
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• 2022

출처기억은 사물에 대한 일화기억 경험의 맥락을 표상하는 중요 인지기제이다. 출처기억에 대한 그 동안의 연구는 일상의 일화기억과 밀접한 뇌신경, 행동학적 중요 연구들의 기초가 되어 왔고, 특히 집행기능이나 연합기제와 같은 인지기제를 강조하여 왔다. 본 연구에서는 계량서지학적 방법론을 통해 1989년에서 2020년 사이 출간된 출처기억 연구논문들을 분석하였고 핵심어 공동출현 연결네트워크와 저자 인용 연결망을 기반으로 출처기억 연구의 발전 흐름에 대한 깊이 있는 개관을 제시한다. 계량서지학적 분석을 통해 출처기억 연구의 추세를 확인한 결과, 2010년을 기준으로 이전 연구들에서는 출처기억의 인지적 기제와 관련한 개별 특성을 살핀 반면, 최근의 연구들은 뇌신경영역 간 연결성 특징 분석을 통한 임상적 특징연구를 비롯해 사회신경과학적 주제에 이르는 영향을 탐색하였다. 핵심어 연결성 분석을 통해 노화, 집행기능이 주요 핵심 주제어로서 연구되었음을 확인하였고, 최근 아동발달심리학과 메타기억 등의 관점에서 연구되는 추세로 나아가고 있음을 보았다. 관련된 출처기억의 이론과 연구모델을 기반으로 심리과학분야 내외에서 인지적 향상의 발달과 관련된 연구가 지속될 가능성을 제안하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권4호
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• pp.53-77
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• 2015

국내 모바일 커머스 시장은 현재 소셜커머스가 이용자 수 측면에서 오픈마켓을 압도하고 있는 상황이다. 산업계에서는 모바일 시장에서 소셜커머스의 성장에 대해 빠른 모바일 시장진입, 큐레이션 모델 등을 주요 성공요인으로 제시하고 있지만, 이에 대한 학계의 실증적인 연구 및 분석은 아직 미미한 상황이다. 본 연구에서는 사용자 리뷰를 바탕으로 모바일 소셜커머스와 오픈마켓의 사용자 이용경험을 비교 분석하는 탐험적인 연구를 수행하였다. 먼저 본 연구는 구글 플레이에 등록된 국내 소셜커머스 주요 3개 업체와 오픈마켓 주요 3개 업체의 모바일 앱 리뷰를 수집하였다. 본 연구는 LDA 토픽모델링을 통해 1만여건에 달하는 모바일 소셜커머스와 오픈마켓 사용자 리뷰를 지각된 유용성과 지각된 편리성 토픽으로 분류한 뒤 감정분석과 동시출현단어분석을 수행하였다. 이를 통해 본 연구는 국내 모바일 커머스 상에서 오픈마켓 이용자들에 비해 소셜커머스 이용자들이 서비스와 이용편리성 측면에서 더 긍정적인 경험을 하고 있음을 증명하였다. 소셜커머스는 '배송', '쿠폰', '할인'을 중심으로 서비스 측면에서 이용자들에게 긍정적인 이용경험을 이끌어내고 있는 반면, 오픈마켓의 경우 '로그인 안됨', '상세보기 불편', '멈춤'과 같은 기술적 문제 및 불편으로 인한 이용자 불만이 높았다. 이와 같이 본 연구는 사용자 리뷰를 통해 서비스 이용경험을 효과적으로 비교 분석할 수 있는 탐험적인 실증연구법을 제시하였다. 구체적으로 본 연구는 LDA 토픽모델링과 기술수용모형을 통해 사용자 리뷰를 서비스와 기술 토픽으로 분류하여 효과적으로 분석할 수 있는 새로운 방법을 제시하였다는 점에서 의의가 있다. 또한 본 연구의 결과는 향후 소셜커머스와 오픈마켓의 경쟁 및 벤치마킹 전략에 중요하게 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제33권4호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구는 텍스트마이닝 기법으로 최근 20년간 아동, 청소년 대상 소비 관련 연구의 주요어를 분석하여 소비 관련 연구의 동향을 파악하고자 하였다. 이를 위하여 KCI 등재/등재후보 학술지에 게재된 아동, 청소년의 소비관련 연구 869편의 주요어를 분석하였다. 빈도분석 결과 가장 빈도가 높은 주요어는 청소년, 청소년소비자, 소비자교육, 과시소비, 소비행동, 캐릭터, 경제교육, 윤리적소비 순으로 나타났다. 5년 단위로 주요어의 빈도를 분석한 결과, 2006년~2010년에는 소비자교육의 빈도가 월등하게 높아 이 시기에 소비자교육에 관한 연구가 많이 이루어졌음을 확인할 수 있었다. 2011년 이후 윤리적소비에 관한 연구가 활발해졌으며, 최근 5년 동안은 두드러지는 주요어가 없는 대신 다양한 주제로 연구가 이루어졌음을 알 수 있었다. TF-IDF 기준으로 주요어를 살펴보면 2001년~2005년 사이에는 환경과 인터넷 관련 단어가 주요 키워드였다. 2006년~2010년에는 미디어이용, 광고 교육, 인터넷아이템, 2011년~2015년에는 공정무역, 녹색성장, 녹색소비, 북한이탈청소년, 소셜미디어, 2016~2020년에는 텍스트마이닝, 지속가능발전교육, 메이커교육, 2015개정교육과정이 중요한 용어로 등장하였다. 토픽모델링 결과, 소비자교육, 대중매체/또래문화, 합리적 소비, 한류/문화산업, 소비자역량, 경제교육, 교수학습방법, 친환경/윤리적소비의 8개의 토픽이 도출되었다. 동시 출현 빈도를 활용한 네트워크 분석을 통해 아동, 청소년 관련 소비 연구에서 과시소비와 소비자교육이 중요한 연구주제임을 알 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제41권1호
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• pp.367-387
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• 2024

본 연구는 새로운 표준과 규칙의 제정이 이루어지고 또한 향후 예고되어 있음으로 큰 변화의 과정을 거치고 있는 목록학에 있어 그동안 연구가 거의 없었던 해외 연구들의 최근 동향과 지적 구조를 규명하고자 하였다. 이를 위해 2010년 이후 14년간 발행된 논문 680편을 수집한 후, 이로부터 전처리를 거쳐 추출한 1,942개의 저자 키워드를 분석해보았다. 주요 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 해외 목록학 연구는 2017년 이후 주목할만한 성장세를 보이고 있었다. 둘째, 상위빈도 연구주제는 편목, 메타데이터, RDA, 대학도서관, 전거 제어, 링크드 데이터, FRBR, 목록, LCSH, 도서관, 온라인목록이었다. 셋째, 연구주제들은 크게 도서관 목록의 전통적인 부분과 관련된 것과 최근 들어 더욱 활발하게 논의가 진행되고 있는 주제인 전거제어와 협동편목, RDA, 링크드데이터와 관련된 2개의 군집으로 나눌 수 있었고, 이를 14개 소군집으로 세분하여 분석하였다. 넷째, 키워드 군집 14개의 성장지수와 표준 성과지수를 살펴본 결과, 하나의 군집을 제외하고는 학문 분야의 성장의 측면에서 모두 성장을 나타내는 수치를 보여주었다. 본 연구는 향후 국내 학계와 현장을 위한 목록의 발전 양상 예측하기 위한 기초자료 및 관련 교육에 유용하게 활용될 수 있다는 점에서 그 의의가 있다.

• 한국원자력학회:학술대회논문집
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• 한국원자력학회 1998년도 춘계학술발표회논문집(2)
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• pp.37-40
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• 1998

Fe량을 0 - 0.4 wt.%까지 변화시켜 Zr-Fe 이원계 합금을 진공아크용해로 제조한 후 1050 $^{\circ}C$에서 30분 균질화 처리 및 700 $^{\circ}C$에서의 열간압연, 그리고 2회의 걸친 냉간압연 및 열처리를 통하여 판재로 제조되었다. 중간 열처리 시 열처리 온도 및 시간을 조절하여 최종 냉간가공에 앞서 각 시편의 결정립 크기 및 경도 값이 같도록 조절하였다. 최종 냉간가공 시 냉간가공량을 60%로 동일하게 조절하였고, 최종열처리 시 열처리 온도 및 시간을 300-750 $^{\circ}C$, 5-3000분으로 각각 변화시켰다. 재결정 정도는 미세조직 관찰 및 경도 측정으로 평가되었으며, 석출물의 구조, 분포 및 형상 등도 TEM으로 분석되었다. 0.1 wt.% 정도까지의 Fe 첨가는 Fe를 첨가하지 않은 순수지르코늄에 비하여 지르코늄입자의 빠른 성장을 야기해, 조대한 재결정 지르코늄 입자들이 나타났다. 그러나 Fe 첨가량이 0.1wt.%이상 첨가되면, Zr$_3$Fe 석출물에 의한 입자성장 억제효과로 지르코늄 입자의 크기는 오히려 작아졌다. 결론적으로, Fe의 첨가는 지르코늄의 확산을 가속시켰다는 것을 보여준다. 한편, 750 $^{\circ}C$에서 열처리 시 이차 재결정현상으로 지르코늄 입자가 비정상적으로 매우 커졌으며, 동시에 annealing twining 현상이 관찰되었다. 이러한 annealing twining 현상은, 입자성장속도가 임계치 이상으로 갑자기 커진, Zr$_3$Fe 석출물이 거의 없는 합금에서만 나타났다. 이 결과를 토대로 annealing twining 현상은 입자의 빠른 이동이 필요 조건이라는 결론을 도출하였다. .Ar-4vol.%H$_2$ 분위기보다 H$_2$분위기에서 소결했을 때 밀도가 더 높았다. 그러나, 결정립은 $UO_2$와 $UO_2$-Li$_2$O의 경우, 수소분위기에서 소결했을 때, (U,Ce)O$_2$와 (U,Ce)O$_2$-Li$_2$O에서는 Ar-4vol.%H$_2$분위기에서 소결했을 때 더욱 성장하였다.설명해 줄 수 있다. 넷째, 불규칙적이며 종잡기 힘들고 단편적인 것으로만 보이던 중간언어도 일정한 체계 속에서 변화한다는 사실을 알 수 있다. 다섯째, 종전의 오류 분석에서는 지나치게 모국어의 영향만 강조하고 다른 요인들에 대해서는 다분히 추상적인 언급으로 끝났지만 이 분석을 통 해서 배경어, 목표어, 특히 중간규칙의 역할이 괄목할 만한 것임을 가시적으로 관찰할 수 있 다. 이와 같은 오류분석 방법은 학습자의 모국어 및 관련 외국어의 음운규칙만 알면 어느 학습대상 외국어에라도 적용할 수 있는 보편성을 지니는 것으로 사료된다.없다. 그렇다면 겹의문사를 [-wh]의리를 지 닌 의문사의 병렬로 분석할 수 없다. 예를 들어 누구누구를 [주구-이-ν가] [누구누구-이- ν가]로부터 생성되었다고 볼 수 없다. 그러므로 [-wh] 겹의문사는 복수 의미를 지닐 수 없 다. 그러면 단수 의미는 어떻게 생성되는가\ulcorner 본 논문에서는 표면적 형태에도 불구하고 [-wh]의미의 겹의문사는 병렬적 관계의 합성어가 아니라 내부구조를 지니지 않은 단순한 단어(minimal $X^{0}$ elements)로 가정한다. 즉, [+wh] 의미의 겹의문사는 동일한 구성요 소를 지닌 병렬적 합성어

• 정보관리학회지
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• 제40권4호
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• pp.429-450
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• 2023

본 연구의 목적은 오픈 데이터 관련 연구의 최근 동향과 지적 구조를 고찰하는 것이다. 이를 위하여 본 연구는 Scopus에서 저자 키워드로 'open data'를 검색하여 1999년부터 2023년까지 총 6,543건의 논문을 수집하였으며, 데이터 전처리 이후 5,589편 논문의 저자 키워드를 대상으로 오픈 데이터 관련 연구 분야 및 링크드 오픈 데이터 관련 연구 분야의 중심성 도출과 네트워크 분석을 수행하였다. 그 결과, 오픈 데이터 관련 연구에서는 'big data'가 가장 높은 중심성을 보였으며, 주로 공공데이터 개념의 오픈 데이터로서의 활용 및 정책 적용 연구, 빅데이터와의 연관개념으로서의 오픈 데이터를 활용한 데이터 분석에 관한 연구, 오픈 데이터의 재생산이나 활용 및 접근과 같은 오픈 데이터의 이용과 관련한 주제의 연구가 이뤄지고 있음이 나타났다. 그리고 링크드 오픈 데이터 관련 연구는 삼각매개중심성 및 최근접이웃중심성에서 모두 'semantic web'이 가장 높은 것으로 나타났으며, 정부 정책의 공공데이터보다 데이터 연계와 관계 형성을 중점으로 한 연구가 많이 수행된 것으로 나타났다.