• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.127-138
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• 2011

대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.21-44
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• 2018

최근 인터넷 기술의 발전과 함께 스마트 기기가 대중화됨에 따라 방대한 양의 텍스트 데이터가 쏟아져 나오고 있으며, 이러한 텍스트 데이터는 뉴스, 블로그, 소셜미디어 등 다양한 미디어 매체를 통해 생산 및 유통되고 있다. 이처럼 손쉽게 방대한 양의 정보를 획득할 수 있게 됨에 따라 보다 효율적으로 문서를 관리하기 위한 문서 분류의 필요성이 급증하였다. 문서 분류는 텍스트 문서를 둘 이상의 카테고리 혹은 클래스로 정의하여 분류하는 것을 의미하며, K-근접 이웃(K-Nearest Neighbor), 나이브 베이지안 알고리즘(Naïve Bayes Algorithm), SVM(Support Vector Machine), 의사결정나무(Decision Tree), 인공신경망(Artificial Neural Network) 등 다양한 기술들이 문서 분류에 활용되고 있다. 특히, 문서 분류는 문맥에 사용된 단어 및 문서 분류를 위해 추출된 형질에 따라 분류 모델의 성능이 달라질 뿐만 아니라, 문서 분류기 구축에 사용된 학습데이터의 질에 따라 문서 분류의 성능이 크게 좌우된다. 하지만 현실세계에서 사용되는 대부분의 데이터는 많은 노이즈(Noise)를 포함하고 있으며, 이러한 데이터의 학습을 통해 생성된 분류 모형은 노이즈의 정도에 따라 정확도 측면의 성능이 영향을 받게 된다. 이에 본 연구에서는 노이즈를 인위적으로 삽입하여 문서 분류기의 견고성을 강화하고 이를 통해 분류의 정확도를 향상시킬 수 있는 방안을 제안하고자 한다. 즉, 분류의 대상이 되는 원 문서와 전혀 다른 특징을 갖는 이질적인 데이터소스로부터 추출한 형질을 원 문서에 일종의 노이즈의 형태로 삽입하여 이질성 학습을 수행하고, 도출된 분류 규칙 중 문서 분류기의 정확도 향상에 기여하는 분류 규칙만을 추출하여 적용하는 방식의 규칙 선별 기반의 앙상블 준지도학습을 제안함으로써 문서 분류의 성능을 향상시키고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.39-62
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• 2018

컴퓨터 연산능력의 향상과 데이터를 수집하고 가공해 분석이 가능하도록 데이터를 정형화 시키는 기술이 발달함에 따라, 소셜미디어 및 인터넷 공간에서 생산되는 다양한 텍스트 데이터를 수집하고 그것을 분석하는 시도가 늘고 있다. 본 연구는 이와 같은 기술의 발전과 새롭게 시도되고 있는 분석법을 활용해 텍스트 데이터를 분석하여 과거에 설문조사 방법을 통해 확인했던 "내부마케팅"의 효과를 기존과는 다른 방식으로 확인해 보고자 하였다. 이와 같은 분석을 위해, 전/현직자들이 해당 기업의 구직자들에게 기업의 리뷰를 제공하는 플랫폼 잡플래닛(www.jobplanet.co.kr)의 리뷰 데이터를 웹크롤러를 생성하여 약 4만 건을 수집하였다. 또한 수집된 비정형 데이터를 정형화하기 위한 형태소 분석을 진행하여 명사만을 추출한 후, 미리 생성해 놓은 단어주머니에 들어있는 단어와 같을 경우 그 숫자를 세어 분류화를 진행하였다. 분류화된 내부마케팅 영역별 단어 수의 변화를 독립변수로, 시가총액 변동률을 종속변수로 활용하여, 내부마케팅과 시가총액간의 관계를 확인하고자 하였다. 그 결과, 대부분의 기존 연구와는 다르게 내부마케팅의 효과는 제한적인 영역에서만 기업의 성과에 긍정적인 영향을 미치며 대부분의 환경에서는 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 산업군으로 나누었을 때, 제조업에서는 여성지원과 교육 훈련 부문에서 기업성과에 긍정의 영향을 미치는 것으로 나타났으나, 유통업에서는 직원 복지, 일-가정 양립 그리고 바이오/제약 업종에서는 직원 복지, 일-가정 양립, 사내 커뮤니케이션 그리고 보상 부문에서 모두 기업성과에 음의 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 기업의 규모가 크고 역사가 오래된 기업에서는 직원 복지가 기업성과에 악영향을 미치는 것으로 나타났으나, 교육 훈련 부문에서는 종속변수에 긍정적 영향을 미치는 것을 확인할 수 있었으며, 기업의 규모가 작고 역사가 짧은 기업에서는 직원 복지, 사내 커뮤니케이션 그리고 일-가정 양립에서 종속변수와 음의 관계를, 여성지원 에서는 종속변수와 양의 관계를 갖는 것으로 나타났다. 본 연구는 이러한 결과들을 분석하여 이론적 의미뿐만 아니라, 실무적 함의를 제시하고자 하였다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 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.