• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.159-170
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• 2021

본 연구는 다문화교육 연구분야에 대한 연구동향 파악을 목적으로 키워드 네크워크 분석을 통하여 지식구조를 파악하고자 하였다. 이를 위하여 2002년부터 2020년까지 KCI(한국학술지인용색인)에 등재된 논문들의 키워드를 대상으로 출현 빈도수가 6회 이상인 동시출현단어의 네트워크 분석을 통해 다문화교육의 연구동향과 지적구조를 파악했고 시계열 분석으로 연구변화를 분석하였다. 분석결과 1시기(2002년-2010년)는 다문화사회, 다문화주의가 연구중심이었고 2시기(2011년-2015년)는 다문화가정, 세계화, 교사교육이 추가로 출현되었으며, 3시기(2016-2020)는 다문화수용성, 다문화감수성, 다문화효능감 등이 새롭게 나타났다. 지난 19년간 한국사회에서 다문화교육 연구동향는 이론적 연구에서 실증적 연구로 연구주제가 변했고, 다문화교육 내용도 분야별, 대상별로 구체화되고 확장되었음을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제30권2호
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• pp.207-225
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• 2013

학문과 기술의 발달이 전개되면서 학문 간의 융합이 이루어지고 학제적 성향을 띠는 학문이 더욱 등장하게 되었다. 현재까지 계량정보학적 방법으로 학문 분야의 지적구조를 파악한 연구는 있었지만 학제적인 학문의 특성을 규명하여 지적구조를 분석한 시도는 적었다. 따라서 본 연구에서는 학제성을 띠는 의료정보학(Medical Informatics) 분야의 저널 중 IEEE ENG MED BIOL 저널을 선정하여 저자동시인용 분석과 동시출현단어 분석을 통해 본 저널의 지적구조를 파악하였다. 또한 상위 3개 대표 저널의 저자 및 MeSH Term을 추출하여 종합적으로 비교분석하였다. 이를 통해 의료정보학 분야의 융합된 학문들의 관계를 구조적으로 파악하고 의료정보학의 학문적 성향을 분석했다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2011년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.38 No.1(A)
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• pp.270-273
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• 2011

스마트폰의 확산으로 스마트폰에 내장된 다양한 센서를 활용한 상황인지 서비스가 고도화 되어가고 있다. 이와 관련하여 GPS 센서, WiFi AP, Cell Tower 등의 정보를 이용하여 사용자의 위치를 파악하는 연구와 LBS(Location Based Service)에 대한 연구들이 이루어지고 있다. 하지만, 기존의 GPS 등과 같은 위치 센싱 정보를 통한 위치 파악 방법은 인프라를 구축하는 비용이 소요되고, 상대적으로 부정확한 장소 정보를 반환하는 문제점이 있다. 본 연구에서는 스마트폰으로부터 수집된 사용자의 시간, 요일, 장소, 주변 동시 출현 사용자 정보 등과 같은 사용자 상황 로그를 학습하여 사용자의 장소를 추론 하는 연구와 사용자의 프로파일을 이용하여 사용자를 그룹화한 장소 추론 모델을 통해 사용자의 장소 추론 정확도를 개선하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 성능 평가를 위해 Reality Mining Project 그룹에서 수집된 데이터셋을 사용하여 전체 사용자를 대상으로 주변 동시 출현 사용자 속성을 이용한 방법과 사용자 주변에서 동시 출현하는 사용자의 빈도가 유사한 사용자별로 그룹화한 장소를 추론하는 방법을 비교 실험하였다. 실험 결과, 전체 사용자를 대상으로 장소를 추론하는 방법에 비해 유사 사용자 군집별로 장소를 추론하는 방법의 분류 정확도가 향상되었음을 확인하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2005년도 한국컴퓨터종합학술대회 논문집 Vol.32 No.1 (B)
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• pp.463-465
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• 2005

문서분류 시 문서의 내용을 표현하기 위한 자질로서 사용되는 단어의 출현빈도정보는 해당 문서의 주제어를 표현하기에 취약한 점을 갖고 있다. 즉, 키워드가 문장에서 어떠한 목적(의미)으로 사용되었는지에 대한 정보를 표현할 수가 없고, 문장 간의 응집도가 강한 문장에서 추출되었는지 아닌지에 대한 정보를 표현할 수가 없다. 따라서, 이 정보로부터 문서분류를 하는 것은 그 정확도에 있어서 한계를 갖게 된다. 본 논문에서는 이러한 문서표현의 문제를 해결하기위해, 키워드를 선택할 때, 자질로서 문장의 역할(주어)정보를 추출하여 가중치 부여방식을 통하여 주어주도정보량을 추출하였다. 또한, 자질로서 문장 내 키워드들의 동시출현빈도 정보를 추출하여 문장 간 키워드들의 연관성정도를 시소러스에 담아내었다. 그리고, 이로부터 응집도 정보를 추출하였다. 이 두 정보의 통합으로부터 문서 주제어를 결정함으로서, 문서분류를 위한 주제어 추출 시 불필요한 키워드의 삽입을 줄이고, 동시 출현하는 키워드들에 대한 선택 기준을 제공하고자 하였다. 실험을 통해 한번 출현한 키워드라도, 문장을 주도하는 주어로서 사용될 경우와 응집도 가중치가 높을 경우에 주제어로서의 선택될 가능성이 향상되고, 문서분류를 위해 좀 더 세분화된 키워드 점수화가 가능함을 확인하였다. 따라서, 선택된 주제어가 문서분류의 정확도에 있어서 향상을 가져올 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 춘계학술발표논문집 (상)
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• pp.561-564
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• 2002

최근 전자상거래 시스템에서 구매 촉진을 위해 사용하고 있는 핵심기술은 고객들로부터 얻어진 구매정보를 기초로 고객이 좋아할 만한 제품을 예측하여 고객에게 정보를 제공하는 추천시스템이다. 이러한 추천시스템을 위한 추천알고리즘으로서 협동적 필터링(collaborative filtering) 알고리즘이 많이 사용되고 있다. 이 논문에서는 기존의 협동적 필터링 알고리즘의 성능을 향상시킨 동시출현 빈도 개념 알고리즘과 제한 피어슨 알고리즘을 접목시켜서, 사용자 선호도의 예측 정확도를 좀 더 향상시킬 수 있는 새로운 방법을 제안하고, 실험을 통해서 제안한 방법의 예측 정확도의 우수성을 증명하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.670-672
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• 2023

본 논문에서는 소셜 미디어 약물 리뷰 데이터로부터 약물 이상 반응을 탐지하는 모델인 FC-BERT 를 기반으로 소셜 네트워크 분석을 활용하여 웹 애플리케이션을 구현하였다. FC-BERT 모델을 거쳐 나온 개체명 인식 결과 중에 같은 의미를 가진 서로 다른 약물 이상 반응 표현들을 MedDRA 부작용 사전을 참고하여 하나의 MedDRA 용어로 표준화하여 매핑했다. 해당 결과에 소셜 네트워크 분석 기법을 적용하여 생성한 상위 15 개의 ADR 동시 출현 그래프를 상위 30 개의 워드 클라우드와 함께 시각화하여 보여주는 웹 애플리케이션을 개발했다. 동시 출현 그래프는 가장 많은 리뷰에서 동시에 나타나는 ADR 쌍을 보여준다. 본 논문에서 제안한 웹 애플리케이션은 사람마다 다르게 나타나는 다양한 약물 이상 반응을 사용자에게 좀 더 접근성이 좋게 제공할 수 있을 것으로 보인다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2024년도 제69차 동계학술대회논문집 32권1호
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• pp.459-461
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• 2024

본 논문은 국내 정보보안 분야 학술 연구에서 참고문헌 인용행태를 파악하고자 해당 분야 대표 학술지의 인용문헌 현황 및 패턴을 분석하였다. 실험데이터는 "정보보호학회논문지"를 대상으로 수록된 모든 논문과 참고문헌 정보를 수집하고 개별 학술지 및 학술대회의 식별 과정을 통해 구축하였다. 이를 기반으로 참고문헌 현황, 인용나이 통계 분석 결과와 동시출현네트워크 (학술지 및 학술대회)의 생성을 통한 네트워크 중심성 및 시각화 지도를 제시하였다.

• 인지과학
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• 제19권4호
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• pp.459-476
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• 2008

많은 사용자들의 참여로 구축된 집단 지성을 이용한 지식 검색 서비스에서 사용자가 원하는 답변을 빨리 찾고자 하는 요구가 증가하고 있다. 기존의 연구에서 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보가 답변을 평가하는데 좋은 자질임이 증명되었고, 신뢰도를 추정할 수 있는 여러 종류의 단어 사전을 이용하여 답변의 좋고 나쁨을 평가할 수 있는 연구도 진행되었다. 하지만, 조회 수, 추천 수, 답변 수와 같은 비텍스트 정보는 사용자 조작이 간단하여 지속적으로 관리를 해야 하며, 신뢰도를 추정할 수 있는 단어는 지속적으로 보강되어야 한다. 본 논문에서는 이러한 문제점을 해결하고자 동시출현 자질을 이용한 질문과 답변의 유사성을 활용하여 집단 지성에서 사용자의 활동을 분석하여 사용자의 명성을 평가하는 방법을 제안한다. 사용자의 명성을 계산할 수 있다면 조회 수와 추천 수가 많지 않은 답변의 신뢰도도 비교적 정확하게 추정할 수 있다. 이를 위해 우리는 PageRank 알고리즘을 수정하여 사용자 명성을 계산한다. 네이버 지식iN의 문서로 실험한 결과, 기존 정답 선택률을 보완할 수 있는 결과를 보였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권1호
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• pp.110-114
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• 2010

본 논문에서는 TextRank 알고리즘을 이용한 문서 범주화 방법에 대해 기술한다. TextRank 알고리즘은 그래프 기반의 순위화 알고리즘이다. 문서에서 나타나는 각각의 단어를 노드로, 단어들 사이의 동시출현성을 이용하여 간선을 만들면 문서로부터 그래프를 생성할 수 있다. TextRank 알고리즘을 이용하여 생성된 그래프로부터 중요도가 높은 단어를 선택하고, 그 단어와 인접한 단어를 묶어 하나의 자질로 사용하여 문서 분류를 수행하였다. 동시출현 자질(인접한 단어 쌍)은 단어 하나가 갖는 의미를 보다 명확하게 만들어주므로 문서 분류에 좋은 자질로 사용될 수 있을 것이라 가정하였다. 문서 분류기로는 지지 벡터 기계, 베이지언 분류기, 최대 엔트로피 모델, k-NN 분류기 등을 사용하였다. 20 Newsgroups 문서 집합을 사용한 실험에서 모든 분류기에서 제안된 방법을 사용했을 때, 문서 분류 성능이 향상된 결과를 확인할 수 있었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제55권3호
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• pp.103-129
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• 2021

본 연구는 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서 주제를 표현하는 두 가지 키워드 유형의 특성에 관하여 국외 오픈액세스 분야를 중심으로 살펴보았다. 구체적으로 문헌정보학 분야 LISTA 데이터베이스에서 추출한 키워드 집합을 두 가지 유형(통제키워드, 비통제키워드)으로 구분하고, 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석을 수행한 결과를 비교하였다. 그 결과, 각 키워드 유형별로 키워드 집합, 연구지도와 영향력, 그리고 시기에 따라 상당한 차이가 있는 것으로 나타났다. 따라서 동시출현단어 분석에 기초한 지적구조 분석에서는 연구 목적에 따라 키워드 유형별 특성을 고려하여야 한다. 즉 전체 학문분야 관점에서 특정분야의 전반적인 연구 동향을 살펴보는 목적으로는 통제키워드를, 해당 분야 관점에서 연구 영역별로 세부적인 동향을 파악하는 목적으로는 비통제키워드를 사용하는 것이 더 적절할 것이다. 또한 양자의 관점을 모두 반영하는 종합적인 지적구조 분석을 위해서는 통제키워드와 비통제키워드를 개별적으로 사용한 결과를 상호 비교하여 분석하는 것이 가장 바람직하다고 할 수 있다.