• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.35-45
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• 2018

Users are sharing many of contents such as text, image, video, and so on in SNS. There are various information as like as personal interesting, opinion, and relationship in social media contents. Therefore, many of recommendation systems or search systems are being developed through analysis of social media contents. In order to extract subject-related topics of social context being collected from social media channels in developing those system, it is necessary to develop ontologies for semantic analysis. However, it is difficult to develop formal ontology because social media contents have the characteristics of non-formal data. Therefore, we develop a social topic system based on semantic and subject correlation. First of all, an extracting system of social topic based on semantic relationship analyzes semantic correlation and then extracts topics expressing semantic information of corresponding social context. Because the possibility of developing formal ontology expressing fully semantic information of various areas is limited, we develop a self-extensible architecture of ontology for semantic correlation. And then, a classifier of social contents and feed back classifies equivalent subject's social contents and feedbacks for extracting social topics according semantic correlation. The result of analyzing social contents and feedbacks extracts subject keyword, and index by measuring the degree of association based on social topic's semantic correlation. Deep Learning is applied into the process of indexing for improving accuracy and performance of mapping analysis of subject's extracting and semantic correlation. We expect that proposed system provides customized contents for users as well as optimized searching results because of analyzing semantic and subject correlation.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권3호
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• pp.71-96
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• 2023

이 연구는 문헌정보학 분야의 연구 동향 분석을 통해 문헌정보학의 핵심 연구 영역을 파악하고 향후 유망 연구 주제로 부상할 가능성이 있는 주제를 식별하고자 하였다. 이를 위해 문헌정보학 분야의 국외 학술지 5종을 대상으로 지난 30년간 (1993~2022)의 학술논문 11,252건에서 40,897개의 저자 키워드를 수집하였으며, 저자 키워드를 활용한 키워드 분석을 통해 문헌정보학 분야의 핵심 연구 영역을 파악하였다. 이어서 논문수, 저자수, 공저논문 비율, 피인용 수를 활용하여 주성분분석과 상관관계분석을 통해 문헌정보학 분야의 미래 유망 연구 주제를 도출하였다. 분석 결과, 향후 문헌정보학 분야의 유망 연구 주제는 '머신러닝/알고리즘'과 '연구 영향력'이었으며, 이외에도 소셜미디어와 빅데이터분석, 자연어 처리, 연구 트렌드 분석, 연구성과 평가 등이 향후 주요한 연구주제로 성장할 가능성이 있는 것으로 나타났다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제26권11호
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• pp.1571-1576
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• 2022

코로나 바이러스의 발병 이후, 의료 산업은 침체기에 들어섰으며, 이에 대한 대응책으로 정부는 일시적으로 비대면 진료를 허용한 상태이다. 본 연구에서는, 이런 시대 흐름에 맞추어 의료 산업에 있어 현대인의 비대면 의학상담에 대한 관심도를 분석하고자 한다. 전문가에게 의학상담을 받을 수 있는 플랫폼인 지식인과, 유튜브 두가지 소셜 플랫폼에서 빅데이터를 수집해 연구를 진행했다. 전화 상담 상위 5개 키워드인 "내과", "일반의", "산경과", "정신건강의학과", "소아청소년과"와 더불어, "전문의", "의학상담", "건강정보" 총 8개의 검색어를 가지고 각 플랫폼으로부터 데이터 세트를 구축했다. 이후 크롤링 된 데이터를 바탕으로 형태소 분류, 질병 추출, 정규화 등 전처리 과정을 거쳤다. 단어 빈도수를 기준으로 한 워드 클라우드, 꺾은선 그래프, 분기별 그래프, 질병 등장 빈도별 막대 그래프 등으로 데이터 시각화를 하였다. 유튜브 데이터에 한해 감성 분류 모델을 구축하였고, GRU와 BERT 기반 모델의 성능을 비교하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 춘계학술대회
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• pp.240-243
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• 2021

최근에 빅 데이터와 AI 기술을 교육의 평가와 개별 학습에 적용하는 연구 성과가 있었다. 정보 기술의 혁신으로 소셜 미디어, MOOC, 지능형 개인지도 시스템, LMS, 센서 및 모바일 장치 등으로부터 학생들의 개인 기록, 생리학적 데이터, 학습 로그 및 활동, 학습 성과 및 결과를 포함하는 동적이고 복잡한 데이터를 수집 가능하였다. 또한 COVID-19 환경에서 e-러닝이 활성화 되어 많은 양의 학습 데이터가 생성되었다. 이 데이터로부터 학습 분석과 AI 기술을 적용하여 의미있는 패턴의 추출과 지식의 발견이 될 것으로 예상된다. 학습자 측면에서 학생의 학습 및 정서적 행동 패턴과 프로필을 식별하고, 평가 및 평가 방법을 개선하고, 개별 학생의 학습 성과 또는 중퇴를 예측하고, 개인화 된 지원을 위한 적응 시스템에 대한 연구는 필요하다. 본 연구에서는 교육용 데이터를 대상으로 이상탐지와 추천시스템에서 사용하는 기계학습 기술에 대한 조사와 분류를 하여 교육 분야의 연구에 기여하고자 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제28권4호
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• pp.53-63
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• 2023

과학기술 문헌을 활용한 계량정보분석에서 학과정보의 활용은 매우 유용하다. 본 논문에서는 국내 과학기술 분야 학술지 논문에 출현하는 대학기관 소속 저자의 학과정보 선별, 데이터 정제와 학과유형 분류 처리 과정을 통해 학과정보 데이터셋을 구축하고 학습데이터와 검증데이터로 이용하여 딥러닝 기반의 자동분류 모델을 구현하였다. 또한 학과정보 데이터셋과 국내 학술지 저자소속 정보를 활용하여 컴퓨터 분야의 공저 구성 현황과 네트워크를 분석하였다. 연구결과, 자동분류 모델은 한글 학과정보 기준 98.6% 정확률을 보였으며 컴퓨터 분야 연구자들의 공저 패턴과 기관유형, 지역, 기관, 학과유형 측면별 공저 네트워크의 속성과 중심성이 자세히 파악되고 맵으로 시각화되었다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국교육학연구
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• 제23권1호
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• pp.183-204
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• 2017

스마트 기술의 발달과 다양한 스마트 매체의 등장은 개인의 학습 환경과 학교교육 현장에 획기적인 변화를 가져왔다. 이에 정부는 학습 환경의 변화에 발맞추어, 2011년 스마트교육 추진 전략을 발표했고, 스마트교육이라는 용어를 공식적으로 등장시켰다. 이후 정부를 중심으로 스마트교육을 학교 현장에 도입하고자 다양한 정책이 실행되어 왔으며, 스마트교육에 관한 연구도 활발히 진행되어 왔다. 그러나 스마트교육이라는 개념이 등장한지 6여 년이 지난 지금까지도 스마트교육은 정체성에 대한 혼란을 안고 있으며, 스마트교육에 대한 명확한 이해가 부재한 상황에서 기술적 측면을 중심으로 정책이 추진되면서 일선현장의 교사들은 스마트교육을 단순히 스마트 기기를 활용한 수업으로 이해하고 있는 경우가 많으며, 이로 인해 스마트교육은 단순히 스마트 기기를 활용한 수업으로 자리잡아가고 있는 실정이다. 본 연구는 스마트교육의 이론적 기틀 마련을 위해 선행연구 분석을 토대로 스마트교육의 속성을 정의하였으며, 스마트교육 연구 가운데 실증 및 사례 연구를 검토 분석하여 실제 교육현장에서 스마트교육이 어떤 속성들을 중심으로 구현되고 있는지를 살펴보았다. 선행연구 분석 결과 도출된 스마트교육의 속성은 정보통신기술(T), 열린 학습 환경(E), 자기주도 학습(S), 맞춤형 학습(C), 소셜 러닝(SL)의 5가지로 나타났다. 실증 및 사례연구를 토대로 분석한 결과, 실제 교육현장에서 구현되고 있는 스마트교육의 속성은 정보통신기술을 기반으로 한 스마트기기 및 매체의 활용을 중심으로 나타났으며, 자기주도 학습, 맞춤형 학습은 스마트교육 환경에서 적절히 활용되지 못하고 있었다. 추후 연구를 통해 스마트교육이 가지고 있는 특성을 교육 현장에서 제대로 활용하여 교육적 효과를 제고하기 위한 연구가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

• 벤처창업연구
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• 제10권6호
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• pp.69-80
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• 2015

협업을 촉진할 수 있는 환경과 시스템을 갖추는 것은 기업경쟁력 확보에 중요한 요인으로 인식되고 있다. 협업이란 여러 사람이 협동적이고 조직적으로 일하며, 공동의 목표 혹은 가치를 추구하여 정보와 프로세스를 공유함으로써 노동 생산성을 향상시키는 상호작용을 의미한다. 협업을 촉진시키는 요인에는 비전 공유, 비전을 반영한 조직의 원칙 및 규칙, 온라인 시스템 구축, 의사소통 등이 있다. 첫째, 비전을 구체화 할수록 조직원의 적극적이고 자발적인 참여가 이루어질 수 있다. 둘째, 구성원이 수용하는 규칙이나 원칙이 단합과 좋은 성과로 이어지게 된다. 또한 능력에 맞는 업무 분담과 자기 계발을 위한 활동이 업무로 이어지고 정기적인 팀 활동을 만들어 협업 환경 및 분위기를 조성하는데 도움이 된다. 셋째, 체계적인 온라인 협업 시스템의 구축으로 효율적이고 신속한 업무가 이루어진다. 기업들은 클라우드 서비스와 소셜미디어를 활용하여 업무의 저비용과 고효율을 이룰 수 있었으며, 이때 구성원들의 적극적 활용과 참여를 유도하는 지속적 교육이 반드시 수반되어야 한다. 넷째, 기업을 알리고 조직 내 외부 사람들과 적극적으로 소통하는 활동은 기업의 이미지를 바꾸고, 기업 성과를 창출해 내는 기반이 된다. 본 연구의 목적은 글로벌 사업진출과정에 발생하는 문제해결 방안으로 산학협력 협업촉진모델을 제안하는데 있다. 이를 위하여 기업조직에서 협업이 잘 이루어지기 위한 촉진요인을 전략적 연동 모형(strategic alignment model)을 기반으로 협업을 이해하고, 스마트워크 도구를 활용하는 팀 사례분석을 통한 성공요인을 도출한다. 연구결과 체계적인 협업촉진모델을 만들기 위하여 조직 구성 단계에 맞는 역할들을 도출하였다. 첫째, 리더는 확고하고 명확한 비전을 만들어 조직구성원에게 전파하여 공감과 믿음 그리고 소속감을 가지도록 하여야 한다. 둘째, 중간관리자를 포함한 리더는 조직의 비전을 팀원간에 전파하기 위해 규칙과 원칙을 만들고, 시스템을 구축하고 효율적으로 사용할 수 있도록 관리하여야 한다. 셋째, 팀원은 기업의 비전을 내재화하여 역할에 책임을 다할 뿐만 아니라 외부로 기업을 알리는 역할에 충실해야 한다. 연구결과는 향후 실증 연구를 위한 기반을 제시할 것으로 기대된다.