• 한국수자원학회논문집
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• 제55권spc1호
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• pp.1235-1249
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• 2022

본 연구에서는 웹 크롤링 방법을 이용한 자료수집, 텍스트 마이닝을 활용한 데이터 분석과 같은 빅데이터 분석기법을 이용하여 국내 상수도 수질사고에 대한 전개양상 분석을 수행하였다. 상수도 시스템의 수질사고 빅데이터 뉴스의 추출을 위한 웹크롤링 기법을 적용하고 정확한 수질사고 뉴스를 획득하고자 알고리즘을 절차화하여 제시하였다. 또한 대규모 수질사고의 경우 사고발생에 따른 사고인지, 사고확산, 사고대응, 사고해결 등과 같은 전개양상이 나타나므로, 각 단계에 따른 적절한 뉴스기사를 추출하고, 이에 따른 정보분석을 실시하였다. 즉, 각 단계 별 주요 키워드, 감성분석을 통한 수질사고 전개양상분석을 사례기반으로 상세히 실시하고 그 의미를 분석, 도출하였다. 제안된 방법론을 2020년 발생한 인천광역시 유충사고기간에 적용하여 분석하였다. 그 결과, 수질사고와 같은 소비자에게 직접적인 영향을 미치는 정보의 공개가 제한된 상황에서 사고발생시 장기간의 피해 지속성이 있는 수질사고에 대한 뉴스 기사 언론보도의 논조 및 소비자의 긍부정도가 시간에 따라 명확히 변화됨을 확인할 수 있었다. 이것은 공급자 입장에서의 수질사고의 전개양상은 시설물의 빠른 복구도 매우 중요하지만 소비자의 긍정도를 높이기 위한 소비자 중심의 정책마련의 필요성을 제시하고 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권12호
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• pp.271-280
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• 2019

제조산업 분야의 디지털트랜스포메이션의 일환인 스마트공장은 데이터 기반으로 모니터링 및 분석 그리고 예측을 통해서 의사결정 방식을 획기적으로 변화시키고 있다. 특히 설비에 대한 예지보전은 스마트공장의 핵심적인 요소로서 필요성이 증대되고 있다. 본 연구의 목적은 철강 도금공정의 예지보전을 위해 도금로 설비의 열화 특성을 고려한 잔존수명 분석과 예측모델을 산출하는 것이다. 상관성 분석, 다중회귀 분석, 주성분회귀 분석 그리고 시간의 경과에 따른 열화의 추이 파악을 위하여 이동회귀 방식을 제안하여 진행하였다. 그 결과 도금로 열화는 생산성 인자들과 주된 의존적 관계가 있으며, 특히 환경 온도 인자들의 영향성이 열화의 추이 변화에 관계가 있음을 추론할 수 있었다. 예측된 잔존수명을 활용하여 도금로 교체가 필요한 시점을 사전에 알려주는 예지보전을 구현하였다. 향후 설비의 열화 추이 파악에 본 연구에서 수행한 방안이 적절한 사례가 되어 보다 정합성 있는 예지보전 구현이 가능해지기를 기대한다.

• 한국산림과학회지
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• 제109권1호
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• pp.23-30
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• 2020

최근 급변하는 컴퓨터 기술의 발전을 통해 컴퓨터 비전과 머신러닝을 이용한 사물인식 기법이 다양한 학문 분야에서 사용되고 있다. 국내의 연구 사례를 보면 주로 대면적 산림을 분석하기 위한 이미지 학습 및 객체인식 기법이 사용되는 반면 개체목 단위의 수종 분류 및 특징을 학습하는 연구는 아직 미미한 실정이다. 이에 본 연구는 한국의 침엽수 5종을 대상으로 이미지 학습을 통한 자동분류 연구의 가능성을 분석해 보았다. 데이터 형태에 따른 분류 결과의 차이를 분석하기 위하여 산림전문가가 직접 촬영한 영상(D1)과 웹크롤링을 이용한 영상(D2)을 사용하여 수종 분류를 실시하였다. 그 결과 D1과 D2의 분류 정확도에 유의미한 차이가 있는 것으로 나타났으며, D1은 D2보다 높은 분류 정확도를 나타냈다. 또한, D2의 분류 정확도를 높이기 위해서는 검열되지 않은 영상 데이터의 노이즈를 줄이기 위한 추가 데이터 필터링 기법이 필요한 것으로 사료된다.

• 융합정보논문지
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• 제11권9호
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• pp.214-220
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• 2021

스마트폰이 빠르게 보급되면서 음악을 생활 속의 배경음악처럼 항상 모든 곳에서 듣는 것이 일반화되어 개인의 상황과 조건에 맞는 추천을 할 수 있는 음악 데이터베이스를 필요하다. 본 논문에서는 소셜 미디어를 통한 음악추천 모델을 제안한다. 소셜 미디어의 데이터를 사용하여 음악 데이터베이스를 작성하고 기존의 음원 제공 플랫폼이 주로 사용하는 협업필터링과는 다른 방식으로 음악을 분류한다. 웹크롤링으로 음악 제목이 해시 태그로 달린 게시글을 찾아 해당 글에 함께 달린 다른 해시 태그들을 수집하고 분류하여 실제 청취자의 음악에 관한 의견을 데이터베이스에 사용한다. 소셜 미디어를 작성할 때의 감정, 상황, 시간대, 날씨 등 많은 조건이 해시 태그에는 포함되어 있으므로 다양한 사람의 의견이 집단지성으로 반영된 소셜 미디어 기반 데이터베이스를 구축할 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권2호
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• pp.195-200
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• 2019

스마트폰, 태블릿 등의 이동 통신 기기와 PC 이용이 확장됨에 따라 인터넷 상에서 데이터가 기하급수적으로 수집되고 있다. 또한 SNS의 발전으로 인해 이용자 간의 자유로운 의사소통과 여러 분야의 정보를 공유할 수 있어 다양한 다량의 의견들이 빅데이터 형태로 쌓이고 있다. 이에 따라 빅데이터 분석 기법을 사용하여 일반 사람들의 반응과 언론사의 뉴스 기사 반응의 차이를 알아보는 기법이 대두되고 있다. 본 논문에서는 아동 수당과 출산 장려금에 대해 SNS에서 나타난 대중들의 반응과 언론사의 반응을 분석하였다. 이를 위해 일정 기간 동안 트위터에 올라온 이용자들의 글을 수집하고 뉴스 기사를 크롤링하여 감성 분석을 진행하였다. 이를 통해 SNS에 나타나는 대중의 의견과 언론사 뉴스의 반응을 비교하여 대중과 언론이 국가 정책에 대한 반응의 차이를 비교 분석하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권5호
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• pp.1-13
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• 2021

본 연구의 목적은 플랫폼 노동시장에서 신규 구직자의 임금수준이 첫 업무획득기간에 어떠한 영향을 주는지 분석하는 것이다. 최근 플랫폼 노동시장은 실업률 증가를 해결하기 위한 대안의 하나로 주목받고 있다. 플랫폼 노동시장에서 양질의 일자리를 창출하기 위해서는 고용주와 고용인 간의 신뢰형성이 중요하다. 기존 연구에서는 이전 고용주의 피드백이 고용주와 고용인간의 정보 비대칭 문제해결을 위해 중요하다고 하였다. 다만, 첫 번째 업무를 획득하지 못한 신규 구직자의 경우 이전 고용주에 의한 피드백이 존재하지 않는다. 이에 본 연구는 플랫폼에서는 임금이 고용주가 아닌 구직자들에 의해 스스로 제시된다는 점에 착안하여 신규 구직자의 낮은 임금이 구직기간 단축에 영향을 줄 수 있는지 확인하고자 한다. 이를 위해 Freelancer.com에서 발췌한 3,704명의 구직자 정보를 사용한다. 생존 분석 결과에 따르면, 플랫폼 노동시장에서 신규 구직자의 낮은 임금은 구직기간 단축에 유의한 영향을 주는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권2호
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• pp.81-89
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• 2022

본 연구는 <데이비드 호크니>전의 인스타그램 게시물의 이미지를 분석하고, 이에 대한 시사점을 도출하는데 목적을 두었다. 본 연구는 인스타그램 게시물로부터 24,295개의 이미지를 크롤링했으며, 구글 클라우드 비전 API를 활용해서 라벨링을 진행했다. Word2Vec을 통해 총 212,567개의 라벨이 9개로 유형화되었으며, 사람 라벨 유형과 함께 미술관 공간, 포토존, 건축물 등의 빈도수가 높게 제시되었다. 결론적으로 관람객은 전시를 경험하면서 물리적 장소와 공간에 대한 경험과 기억을 큐레이팅했다. 이 결과는 사회적 현존감과 장소 만들기를 강조했던 선행 연구의 결과를 재 입증해 주었다. 본 연구에서 사용된 예술경영과 예술 공학의 융합적 접근방법론은 실무적 차원에서 박물관 및 미술관 전문 인력이 빅 데이터 기반 관람객 연구에 대한 통찰력을 획득하는데 도움을 줄 것으로 기대한다.