문자 정보는 인터넷 공간에 통용되는 정보의 대다수를 차지하고 있다. 따라서 대용량의 문서의 의미를 빠르게 특히 자동적으로 파악하는 일은 빅 데이터 시대의 중요한 연구 주제중 하나이다. 이 분야의 대표적인 연구 중 하나는 문서의 의미를 요약해주는 주요 주제어의 자동 추출 및 분석이다. 그러나 단순히 추출된 개별 주제어들의 집합만으로 문서의 의미구조를 나타내기에는 부족함이 있다. 본 논문에서는 추출된 주제어들의 연관관계를 그래프로 표현하여 대상 문서의 의미구조를 보다 다양하게 표시하고 추상화할 수 있는 주제어 가시화 방법을 개발하였다. 먼저 각 주제어들 간의 연관관계를 추출하기 위해 주제어별 지배구간 모델과 단어거리 모델을 제안하였다. 이렇게 추출한 주제어 연결성과 그를 형상화한 그래프는 문서의 의미구조를 보다 함축적으로 담고 있으므로 문서의 빠른 내용파악과 요약이 가능하며 이 가시화 그래프를 비교함으로서 문서의 의미적 유사도 비교도 가능하다. 실험을 통하여 문서의 의미파악과 비교에 본 주제어 가시화 그래프는 일반적인 요약문이나 단순 주제어 리스트보다 더 유용함을 보였다.
자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 정보 검색 시스템 사용자에게 아주 이상적인 인터페이스이다. 검색을 위해 색인어를 입력하거나 불리언 질의식을 사용하는 것에 비해 훨씬 친밀하지만, 동일한 의도의 검색 요구에 대해서도 개인의 성향에 따라서 다양한 형태나 구조의 자연어 질의문장으로 입력될 수 있는 본질적인 특성이 있다. 본 논문은 자연어 질의문장을 입력으로 하는 검색 시스템을 위해 사용자의 입력 질의 문장을 분석하고 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 질의 문장에 대한 형태소 분석 및 구문 분석을 수행하고, 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합명사를 조합하거나 분할하고 이형 표기 용어와 축약 표기 용어들을 확장하여 다중 검색함으로써 재현율과 정확도를 높일 수 있다.
본 연구의 목적은 스포츠분야 '플로깅'에 관한 주요 키워드와 사회현상을 분석하고 중요 정보를 도출하는 것이다. 이러한 목적을 달성하기 위해 한국언론진흥재단에서 제공하는 뉴스분석시스템 빅카인즈(BIG Kinds)를 활용하여 분석하였다. 분석기간은 2018년부터 2022년이며, 수집된 뉴스 5,148건 중 스포츠분야에 해당하는 42건을 최종적으로 사용하여 분석하였다. 분석방법은 빈도분석, 관계도분석, 연관어분석을 실시하였으며 결과는 다음과 같다. 첫째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 빈도 분석 결과, '제주', '선수들', '구국제마라톤대회', 'SSG', '이봉주 선수' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 둘째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 관계도분석 결과, '코로나19', '국가대표', '엘리트', '마스터즈', '코로나' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠분야 '플로깅' 관련 연관어분석 결과, '합성어', '봉사활동', '마스터즈 비대면', '제주', '선수들' 등의 키워드를 확인할 수 있었다. 국내 프로스포츠 분야의 플로깅은 국제 스포츠기구의 탄소중립실천을 위한 환경 활동 참여와 프로구단의 홍보를 목적으로 적극 활용하는 것으로 나타났다.
이 연구의 목적은 언론에서 바라보는 객관적이고 거시적인 시선인 빅데이터 분석을 통해 청원경찰제도의 발전적 방향과 학문적 시사점을 제시하는데 목적을 두고 있다. 연구방법은 '청원경찰'에 대한 분석 및 키워드 트렌드와 연관성이 높은 키워드를 시각해 보여주는 연관어 분석을 실시하였다. 또한 1990년대, 2000년대, 2010년대로 구분하고 해당하는 기간의 매년 관련 기사 건수를 도출하여 흐름을 파악하였다. 연구결과에 따른 청원경찰의 언론보도 인식은 청원경찰의 채용, 관련 사건·사고에 대한 것으로 긍정적인 청원경찰의 채용에 대한 관심과 부정적인 청원경찰 관련 사건·사고에 대한 이미지가 공존한다는 것을 볼 수 있다. 하지만 결과적으로 청원경찰에 대한 필요성과 수요는 증가하고 있으며, 이를 통해 청원경찰을 국가의 안전을 책임지고 사회질서유지를 위한 한 축으로써의 윤리적 책임과 안전을 책임지는 역할에 대한 고민하고 청원경찰의 업무에 임해야 할 것이다.
본 논문에서는 NDSL을 검색하기 위해 이용자가 입력하는 검색 질의어를 대상으로 질의어에 사용되는 키워드와 학술지에서 추출한 기술용어와의 관계를 분석하고자 한다. 관계 분석을 위해 사용된 키워드는 17개월 동안의 NDSL 검색 질의어에서 추출한 약 83만3,000개, 기술용어는 NDSL, INSPEC, FSTA 3개 영문 학술지 데이터베이스 약 4,100만건에서 추출한 약 97만5,000개이다. 그리고 분석에 사용된 키워드와 기술용어는 2어절 이상의 영어 단어이며, 이들 간의 관계 분석은 키워드와 기술용어간의 일치성, 연관성, 기술용어에 대한 빈도 분석 등이다.
본 연구에서는 이미 만들어진 양국어 단일 언어 어휘 분류체계를 이용하여 양국어 어휘 분류등급 간의 개념유사도에 의한 양국어 분류체계간의 연관 관계를 구축하고자 한다. 중국어 유의어사전과 한국어 분류어휘표를 이용하여 양국어 어휘 분류체계에서의 분류등급 간의 개념유사성 및 양국어간의 어휘 유사성에 의하여 어휘분류망을 자동 구축한다. 자동 구축된 어휘분류망을 통하여 한국어 분류어휘표의 어휘 구성 및 분류체계에 대한 분석 평가를 진행할 것이며 나아가 한국어 분류어휘표에 대한 어휘 및 분류체계에 대한 보완을 시도하고자 한다. 본 연구는 한국어 자체 어휘 분류체계의 구축 방법론의 연구에도 어느 정도 도움될 것으로 기대한다.
정부 및 공공기관에 있어 시민의 직접적인 요구사항이 담겨 있는 민원은 정책 개발을 위한 중요한 데이터로 활용이 가능하다. 그러나 민원 데이터는 비정형 텍스트로 작성되어 있는 특성으로 인해 일반적인 텍스트 마이닝 기법으로는 시민의 요구사항을 정확히 도출하기 어려웠다. 이에 본 연구에서는 민원 데이터 분석을 위한 텍스트 마이닝 기법을 개선하여, 시민의 요구사항을 도출할 수 있는 방법을 제시하고자 하였다. 새로운 텍스트 마이닝 기법은 공기어구조맵의 원리에 착안하여 연관성 분석을 2단계로 실시하여 핵심주제어를 기반으로 1차 연관 단어 와 2차 연관 단어로 구조화하였다. 분석을 위해 2016년 1년간 부산시 민원게시판에 올라온 3004건을 활용하였다. 분석 결과는 빈도수와 핵심주제어를 가지고 연관성 분석만으로는 찾을 수 없었던 민원 상의 문제를 본연구에서 제시한 계층적 연관성 분석을 이용하여 시민의 요구사항을 더욱 정확하게 파악할 수 있었다. 본 연구는 민원 데이터에서 시민의 요구사항을 도출하기 용이한 방법을 제안하였다는 학문적 기여점이 있으며, 행정기관에서 민원 데이터를 통해 정책 개발에 활용할 수 있다는 실무적 기여점이 있다.
본 논문에서는 통계적 분석 기법인 주성분 분석과 비정칙치 분해를 이용한 문서 방법을 제안한다. 제안한 방법은 문서내의 주제어를 추출한 후, 추출된 주제어와 문장간의 거리가 가장 짧은 문장들을 중요 문장으로 추출하여 요약으로 제시한다. 주제어를 추출하기 위해서는 주성분 분석을 이용하였으며, 이는 문서 자체내의 빈도 정보와 단어간의 연관 정보를 이용한 것이다. 그리고, 중요 문장을 추출하기 위해 비정칙치 분해를 시행하여 문장 벡터와 주제어 벡터론 획득한 후, 두 벡터간의 유클리디언 거리를 계산하였다. 신문 기사를 대상으로 실험한 결과, 제안한 방법이 출현 빈도만을 이용한 방법과 주성분 분석만을 이용한 방법보다 성능이 우수함을 알 수 있었다.
웹 문서 정색을 위해 키워드와 불리언 연산식을 사용하는 것에 비해 자연어 질의 문장을 입력하는 방법은 검색 시스템 사용자에게 훨씬 이상적인 인터페이스이다. 본 논문은 사용자가 입력하는 자연어 질의 문장을 구문 분석하고 그 구문 구조에 기반하여 검색어를 확장하는 다중 검색 기법을 제안한다. 구문 트리를 순회하여 구조적으로 연관된 복합 명사를 조합하거나 분할하는 과정을 거치고, 이형 표기 및 축약 표기 용어들에 대해 확장 다중 검색함으로써 웹 정보 검색 시스템의 재현율과 정확도를 높일 수 있다.
본 연구의 목적은 국내 연구자들의 연구 성과물인 학술지 논문에 나타난 학문분야의 상호관계성과 연관성에 대한 연구로 연구동향에 대한 시사점을 제시하는 것이다. 학술논문을 이용한 계량적 연구는 주로 논문의 초록, 자동추출 키워드, 논문의 풀텍스트를 활용하는 것이 일반적이나 본 연구는 실험대상 학술논문의 저자가 제시한 주제어에 초점을 두었다. 실험대상 자료는 2009년도 한국연구재단 등재학술지 80종으로 학술논문 7,616건, 주제어 58,143건이다. 자료 분석결과 공학, 농수해양, 복합학, 사회, 예술체육, 의약학, 인문, 자연과학 등의 8개 각 연구분야는 주제어 사용에서 차이점을 보였다. 특히 공학분야의 주제어가 다른 연구 분야에서도 주제어로 많이 사용되고 있었다. 또한 주제어 네트워크를 통해 연구분야를 클러스터링 한 결과, 3개 클러스터를 얻을 수 있었다. 클러스터A는 '공학', '자연과학', '사회', '복합학', '인문', 클러스터B는 '의약학', '예술체육', 클러스터C는 '농수해양'이었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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