• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.17-20
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• 2014

본 연구는 동시출현 단어분석 기법을 이용하여 최근 전세계적으로 많은 주목을 받고 있는 빅데이터(Big Data) 관련 연구 동향과 연구 영역을 분석하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 인용색인데이터베이스인 Web of Science SCIE(Science Citation Index Expanded)에서 분석 대상 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위한 검색식은 은 Title(논문 제목), Abstract(초록), Author Keywords(저자 키워드), Keywords $Plus^{(R)}$의 네 가지 필드를 동시에 검색하는 주제어(topic)가 "big data"를 포함하고 있는 논문 563편을 대상으로 동시출현단어 분석을 수행하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2013년도 제20회 학술대회 논문집
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• pp.129-132
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• 2013

협력추천은 이용자가 가지고 있던 지식과 경험 또는 정보를 활용하는데 사용하였던 지식을 토대로 다른 이용자들이 효율적으로 정보를 획득할 수 있도록 지원하는 것을 목적으로 하는 서비스이다. 이 연구에서는 음원 서비스의 기존 이용자들이 구축해놓은 공개앨범에 나타난 정보를 분석하는 과정에 동시인용분석기법을 적용하여 음원을 찾고자 하는 이용자들에게 선호할 만한 음악을 추천해주는 방안을 제시하였다. 동시출현한 정보를 기반으로 구축된 가수 네트워크에서는 연관 가수 집단이 폭 넓게 표현될 수 있었고, 동시출현한 빈도가 높은 상위 곡은 이용자에게 직접적으로 유사정보를 추천하는 방안으로 활용될 수 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2014년도 제21회 학술대회 논문집
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• pp.7-10
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• 2014

이 연구에서는 음원 서비스의 이용자들이 공개앨범에서 추천한 음원 리스트에 특성가수와 동시출현한 곡들의 정보를 분석하여 특성가수의 이미지를 네트워크 기법으로 표현하였고 동시출현한 곡의 통계분석을 통하여 해당 가수를 선택한 이용자가 선호할 만한 연관 곡을 추천하고자 하였다. 분석결과 추천되는 음원리스트에 동시 출현되는 가수들의 장르적 특성으로 특정가수의 이미지가 표현되었고 시기별로 가수의 이미지가 변화되는 것이 추적되었다. 이 연구에서 제시된 방법은 이용자에게 변화하는 가수의 이미지에 따라 연관 정보를 유연하게 추천할 수 있는 방안으로 활용될 수 있다.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권5호
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• pp.522-536
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• 2017

키워드 추출은 주어진 문서로부터 문서의 주제나 내용에 관련된 단어들을 추출해내는 방법으로 대량의 문서를 다루는 텍스트마이닝 연구들이 전처리에서 공통적으로 거치는 대표 자질 추출에서 중요하게 활용될 수 있다. 본 논문에서는 하나의 문서의 주제에 적합한 키워드를 추출하기 위해 문서에 출현한 단어들 사이의 동시출현관계, 동시출현 단어 쌍 사이의 출현 종속 관계, 단어들 사이의 공통 부분단어 관계 등의 다양한 관계들을 특징으로 활용하여 구축한 계층적 그래프 모델을 제안하고, 그래프를 구성하는 정점(Vertex)들의 중요도를 평가할 때 입력 간선(Edge)에 의한 영향뿐만 아니라 출력 간선에 의한 영향도 고려한 새로운 중요도 산출 방법을 제안하며, 이를 토대로 점진적으로 키워드를 추출해내는 방안을 제안한다. 그리고 제안한 방법의 정확성과 주제적 포괄성 검증을 위해 다양한 분야의 주제를 가진 문서 데이터에 다양한 평가방법을 적용해 기존의 방법보다 전체적으로 더 나은 성능을 보임을 확인하였다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제6권5호
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• pp.409-419
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• 2016

일반적으로 지역학 연구를 수행하는데 있어 연구 동향을 파악하는 것은 매우 중요하다. 그러나 지역학의 연구 분야는 매우 다양하며, 모든 지역학 연구 분야에 대한 연구가 동시에 진행되는 것은 매우 어렵다. 이로 인해 지역학연구는 시대에 따라 연구 분야 및 연구 동향이 변화 하였다. 이와 함께 지역학의 연구 동향을 이해하려는 관심이 꾸준히 증가되고 있다. 본 논문에서는 국내의 지중해지역 연구를 대상으로 동시 출현 키워드를 기반으로 연구 동향을 분석한다. 이를 위하여 국내 지중해지역 연구의 대표 학술지인 『지중해지역연구』에 게재된 논문들을 대상으로 논문 유형 분석 및 키워드를 추출하여 정제 과정을 거쳐 동시 출현 키워드를 생성하였다. 세부적으로 논문의 유형 분석을 통해 기본적인 동향 분석을 수행하였고, 논문의 동시 출현 키워드를 이용하여 단순 정량 분석보다 심층적인 분석을 수행하고, 동시출현 키워드를 통해 생성된 네트워크 그래프 형태의 시각화를 통해 분석을 수행한다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2016년도 제28회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.62-66
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• 2016

문서의 의미 기반 처리를 위해서 문서의 내용을 대표하는 키워드를 추출하는 것은 정확성과 효율성 측면에서 매우 중요한 과정이다. 그러나 단일문서로부터 키워드를 추출해 내는 기존의 연구들은 정확도가 낮거나 한정된 분야에 대해서만 검증을 수행하여 결과를 신뢰하기 어려운 문제가 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확하면서도 다양한 분야의 텍스트에 적용 가능한 키워드 추출 방법을 제시하고자 단어의 동시출현 정보와 그래프 모델을 바탕으로 TextRank 알고리즘을 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 동시에 적용하는 키워드 추출 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 활용하여 성능평가를 진행한 결과 기존의 연구들보다 향상된 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2014년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.223-224
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• 2014

최근 빅데이터 시대에 다가와서 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service)가 중요한 정보 공유의 수단으로 발전함에 따라 그에 따른 예측분석, 동향분석, 이슈탐지 등이 증가하고 있으며, 콘텐츠 분야에서 빅데이터 기법 사례가 증가하는 추세이다. 모바일기기 보급이 빠르게 확산되면서 SNS 활성화와 함께 많은 양의 데이터가 증가하고 있으며, 인스타그램과 같은 해시태그 사용 가능 SNS 서비스에서 해시태그의 동시출현은 해시태그만의 연관성이 있음을 의미한다. 본 논문에서는 대상 SNS의 동시출현 해시태그를 분석하기 위해 발생되는 데이터를 가지고 현재 트렌드에 맞게 분석하여 정보를 제공하는 방법을 제시한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권4호
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• pp.115-140
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• 2021

본 연구는 국외 오픈액세스 분야를 대상으로 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 각 키워드 유형별로 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 검토하였다. 또한, 이를 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석의 결과와 비교하였다. 이를 통해 지적구조 분석의 또 다른 방법인 프로파일링에서도 이와 유사한 결과가 도출되는 지를 살펴보고, 동시출현단어 분석과 프로파일링의 차이점을 검토하고자 하였다. 그 결과, 두 가지 키워드 유형별로 프로파일링에 기초한 지적구조 분석의 결과는 동시출현단어 분석과 유사한 차이가 있었다. 또한 프로파일링과 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석의 결과 간에도 주목할 만한 차이가 있었다. 따라서 키워드를 사용하는 지적구조 분석은 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 하며, 특정 분야의 연구 동향을 보다 명확하게 파악하기 위해서는 동시출현단어 분석보다 프로파일링에 기초한 지적구조 분석을 사용하는 것이 더 나은 결과를 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2016년도 제28회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.62-66
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• 2016

문서의 의미 기반 처리를 위해서 문서의 내용을 대표하는 키워드를 추출하는 것은 정확성과 효율성 측면에서 매우 중요한 과정이다. 그러나 단일문서로부터 키워드를 추출해 내는 기존의 연구들은 정확도가 낮거나 한정된 분야에 대해서만 검증을 수행하여 결과를 신뢰하기 어려운 문제가 있었다. 따라서 본 연구에서는 정확하면서도 다양한 분야의 텍스트에 적용 가능한 키워드 추출 방법을 제시하고자 단어의 동시출현정보와 그래프 모델을 바탕으로 TextRank 알고리즘을 변형한 새로운 형태의 알고리즘을 동시에 적용하는 키워드 추출 기법을 제안하였다. 제안한 기법을 활용하여 성능평가를 진행한 결과 기존의 연구들보다 향상된 정확도를 얻을 수 있음을 확인하였다.

• 한국정보기술학회논문지
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• 제16권11호
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• pp.1-9
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• 2018

신약 재창출은 현재 사용되는 약물의 새로운 용도를 발견하는 방법이다. 텍스트 마이닝은 정형화되지 않은 문서로부터 의미 있는 지식을 획득하는 과정을 의미한다. 본 논문에서는 약물-유전자와 유전자-질병에서 동시에 측정된 유전자 출현 빈도의 비율을 고려하여 새로운 약물-질병 관계를 추론하는 방법을 제안한다. 생물학적 문헌으로부터 약물-유전자와 유전자-질병의 동시출현 빈도를 측정하고 각 약물과 질병에 대하여 유전자의 출현 비율을 계산한다. 약물-질병 관계의 가중치는 동시에 측정된 유전자 출현 비율의 평균을 이용하여 계산되고 이를 이용하여 각 질병의 분류 정확도를 측정한다. 약물-질병 관계를 추론하는 것에서 동시출현 빈도를 문장 단위로 측정하고 여러 관계를 고려하는 방법이 기존 방법보다 더 정확히 식별해내는 것을 보였다.