• 제목/요약/키워드: 연구 토픽

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메타-토픽맵을 이용한 XMDR 검색 시스템 설계 (A Design for XMDR Search System Using the Meta-Topic Map)

  • 허욱;황치곤;정계동;최영근
    • 한국정보통신학회논문지
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    • 제13권8호
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    • pp.1637-1646
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    • 2009
  • 현재 데이터 통합을 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 연구된 통합 방법들 중 메타데이터저장소를 이용하는 방안과 데이터 간의 관계성을 파악한 토픽맵이 있다. 본 논문은 메타데이터와 토픽맵 기술을 적용하여 검색 키워드에 대한 토픽맵 생성을 위한 메타-토픽맵을 제안하고, 메타-토픽맵과 레거시 시스템의 메타데이터를 연계하기 위한 방안으로 XMDR을 제안한다. 메타-토픽맵은 레거시 시스템에서 키워드에 대한 의미적 연관성을 고려하여 토픽맵 형식을 제공하여 키워드에 대한 토픽맵을 생성한다. XMDR은 레거시 시스템의 메타데이터 간의 이질성을 해결하여 구조적 통합을 수행한다. 제안된 시스템은 레거시 시스템에 구축된 기존의 관계데이터베이스간의 상호운용과 검색 효율을 높이고, 시스템 확장에 효율적이다.

계층적 검색 의도와 웹 자원을 활용한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 (Subtopic Mining of Two-level Hierarchy Based on Hierarchical Search Intentions and Web Resources)

  • 김세종;이종혁
    • 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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    • 제22권2호
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    • pp.83-88
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    • 2016
  • 서브토픽 마이닝은 입력 질의에서 나타날 수 있는 검색 의도들의 중의성 해소 및 보다 명확한 의도 전달을 위해 관련 서브토픽들을 연관성, 선호도, 다양성을 고려하여 추출 및 순위화하는 것을 말한다. 본 논문은 웹 자원의 활용에 대한 기존 연구의 한계점을 명시하고, 이를 극복하기 위해 계층적 검색 의도와 웹 자원을 기반으로 한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 방법론을 제안한다. 우리는 서브토픽 마이닝 평가 대회에서 제공한 웹 문서 및 각 자원의 특성을 고려하여 제 2계층 서브토픽들을 추출, 확장 및 재순위화하고, 넓은 검색 의도를 가진 서브토픽 내의 단어들은 제 1계층 서브토픽들을 구성하는데 활용하였다. 본 방법론은 관련 평가 대회에서 최고 성능을 보인 기존 연구들의 결과들과 비교했을 때, 대부분의 평가 척도에서 높은 성능을 보였다.

건설신기술에 대한 토픽 모델링 및 토픽 변화추이 분석 (Topic modeling and topic change trend analysis for advanced construction technologies)

  • 정성윤;김남곤
    • 스마트미디어저널
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    • 제10권4호
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    • pp.102-110
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    • 2021
  • 현재 국내 건설기술의 발전을 도모하기 위해 건설신기술 지정 제도를 운영하고 있다. 이 제도를 통해 지정된 건설신기술과 관련하여 중요도가 높은 출현 어휘와 어휘들 간의 관계를 분석함으로써 건설신기술에 내재된 암묵적인 의미를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 918건의 건설신기술정보를 수집하였다. 수집된 건설신기술의 고시연도와 요약 내용을 기초로 하여 건설신기술별로 출현어휘의 중요도를 측정하였다. LDA 모형을 기반으로 한 4개의 토픽별로 연관된 어휘들 간의 영향정도를 평가하였다. 기술적용분야에 따른 토픽을 분석하였다. 1990년부터 2021년까지의 토픽별로 영향력이 높은 어휘들의 변화 추이를 유추하였다. 향후 환경·기계·설비 토픽과 구조물의 보수 보강 토픽의 영향정도 변화와 이에 관련한 적용기술 분야를 예측하였다. 토픽의 개발방향을 예측하였다.

토픽 모델링을 활용한 한국 영어교육 학술지에 나타난 연구동향 분석 (Analysis of Research Trends in Korean English Education Journals Using Topic Modeling)

  • 원용국;김영우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권4호
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    • pp.50-59
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    • 2021
  • 본 연구는 2000년 이후 최근 20년간 우리나라 영어교육의 연구동향을 파악해보는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 영어교육 관련 주요 학술지 12개를 선정하여 해당 기간 동안에 게재된 논문 7,329편의 서지정보를 수집하여 분석하였다. 분석 대상이 된 영어교육 학술지의 논문 게재 현황은 2000년대부터 2010년대 전반기까지 계속 증가하였다가 2010년대 후반기에 다소 감소하였다. 그리고 2010년대 후반기에 학술지별 논문 게재 수도 비슷해졌다. 이와 같은 결과는 양적인 측면에서 영어교육 학술지의 영향력이 전반적으로 감소하면서 평준화된 것이라고 볼 수 있다. 다음으로 논문의 영문 초록을 데이터로 잠재 디리클레 할당(LDA) 토픽 모델링을 적용한 결과 34개 토픽(주제)이 추출되었다. 영어교육 분야에서 많이 연구된 토픽은 교사, 단어, 문화/미디어, 문법 등이었다. 단어, 어휘, 평가 등의 주제는 독특한 키워드를 통해 나타났고, 학습자요인 관련하여 여러 토픽들이 나타나면서 영어교육 연구의 관심 주제가 되었다. 다음으로, 상승 및 하강 토픽을 분석한 결과 상승 토픽으로 질적 연구, 어휘, 학습자요인, 평가요소 등이 있었고, 하강 토픽으로 CALL, 언어, 교수, 문법 등이 있었다. 이런 연구 주제의 변화는 영어교육 분야의 연구 관심사가 정적인 연구 주제에서 데이터 중심적이고 동적인 연구 주제로 이동하고 있음을 보여주는 것이다.

토픽 모델 기반의 국가 별 SNS 관심 이슈 분석 시스템 (Analysis System for SNS Issues per Country based on Topic Model)

  • 김성훈;윤지원
    • 정보과학회 논문지
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    • 제43권11호
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    • pp.1201-1209
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    • 2016
  • 전 세계적으로 SNS의 이용이 활발해짐에 따라, 그와 관련한 다양한 연구가 활발히 진행 중에 있다. 특히 기존의 문서 내 주제 추출에 활용되던 토픽 모델이 SNS 분석에 효과가 있음이 밝혀짐에 따라, 토픽 모델 기반의 이슈 분석과 관련한 연구들이 대거 등장하였다. 이에 본 연구에서는 기존 토픽 모델 기반의 SNS 이슈 분석 기술에 전 세계 지도 시각화 및 이슈 매칭 기술을 결합하여, 전 세계의 각 국가 별 특정 주제와 관련한 관심 이슈와 그 분포의 변화 추이를 분석할 수 있는 시스템을 제안한다. 시스템 구성 요소는 트윗 수집 및 국가 별 분류 모듈, 토픽 모델 기반의 국가 별 토픽 및 분포 추출 모듈, Google geochart 기반의 토픽 및 분포 시각화 모듈이 있다. 미국과 UK 두 국가에서 발생한 5월 한 달간의 ISIS 관련 트윗을 대상으로 실험한 결과, 두 국가의 ISIS 관련 관심 이슈와 그 변화 추이를 확인할 수 있었다.

진화연산을 통해 만들어지는 토픽맵 (Evolutionary Topic Maps)

  • 김주호;홍원욱
    • 한국HCI학회:학술대회논문집
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    • 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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    • pp.685-689
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    • 2009
  • 진화연산은 최적화와 기계학습에 널리 사용되지만 또한 창조적이고 새로운 것을 만드는 데에도 사용될 수 있다. 본 논문에서는 지식을 표현하는 유연한 구조인 토픽맵에 주목하여, 새롭고 창의적인 토픽맵을 생성하는 토픽맵의 진화 시스템을 제안한다. 여기서는 만들어진 토픽맵이 유효한지에 대한 사람의 평가를 활용하는 대화형 진화 연산 방법(Interactive Evolutionary Computation)이 사용된다. 본 진화하는 토픽맵 시스템은 창의성을 도모하는 도구로서, 사용자들에게 새롭고 창의적인 지식을 떠올릴 수 있도록 도울 수 있을 것이다. 앞으로는 이 시스템에 보다 토픽맵에 정교한 사용자 인터페이스와 시각화 방법을 도입하고 기계학습을 활용하여 시스템의 진화 중에 나타나는 사용자의 피로를 크게 줄이는 방법을 연구할 것이다.

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네트워크 분석을 통한 대학생 인성 관련 연구의 동향 분석 (Trend Analysis of Research Related to Personality of University Students Through Network Analysis)

  • 김세경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제21권12호
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    • pp.47-56
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    • 2021
  • 본 연구는 네트워크 분석을 활용하여 대학생 인성 관련 연구의 동향을 파악하고 향후 연구 방향의 시사점을 제공하는데 그 목적이 있다. 이러한 연구목적을 위해 국내 학술지에 게재된 대학생 인성 관련 논문 194편을 대상으로 하였다. 연구결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 대학생 인성 관련 연구는 2004년부터 발표되기 시작하여 2012년에 소폭 상승하였고, 2015년부터 상승곡선을 이어가다 2017년에 정점을 찍은 후, 하향추세인 것으로 확인된다. 둘째, 연결 중심성과 매개 중심성 분석에서 공통적으로 가장 높은 중심성을 가진 핵심 키워드는 '사회'와 '함양'이었다. 셋째, 1기(2004년-2010년)에는 개인적 차원과 인성의 인지적인 측면의 키워드, 2기(2011년-2015년)에는 사회적인 차원과 인성의 정서적인 측면의 키워드, 3기(2016년-2020년)에는 사회적인 차원과 인성의 인지·정서·행동적인 측면의 키워드가 핵심적이었다. 넷째, 토픽모델링 분석결과, 능력, 생활, 대인, 만족, 적응의 키워드로 이루어진 토픽 2와 역량, 도덕, 시민, 사회, 실천으로 이루어진 토픽 1이 가장 높은 비중을 차지하였다. 다섯째, 1기에는 토픽 4 단독, 2기에는 토픽 1과 토픽 2의 순으로, 3기에는 토픽 2와 토픽 1의 순으로 높은 비중을 차지하는 것으로 나타났다. 본 연구는 대학생 인성 관련 연구에 유용한 근거자료가 될 것이다.

토픽 모델을 이용한 방송 대본 분석 사례 연구 (A case study of a broadcast script by using topic model)

  • 노윤석;곽창욱;김선중;박성배;이상조
    • 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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    • 한국정보과학회언어공학연구회 2015년도 제27회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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    • pp.228-230
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    • 2015
  • 방송 대본은 방송 콘텐츠에 대해 얻을 수 있는 가장 주요한 텍스트 데이터 중에 하나이다. 본 논문에서는 토픽 모델을 통해 방송 대본 분석을 수행하고 그 결과를 제시한다. 방송 대본을 토픽 모델로 학습하기 위해 대본의 장면 단위로 문서를 구성하여 학습하여 대본의 장면을 분석하고 등장인물 단위로 문서를 구성하여 등장인물을 분석하여 그 특징을 살펴본다. 토픽 모델을 사용하여 방송 대본을 분석하는 과정에서 방송 대본이 가지는 특징을 분석하고 그로부터 향후 연구방향에 대해 논의한다.

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LDA 기법을 이용한 미세먼지 이슈의 토픽모델링 분석 (Topic Modeling on Fine Dust Issues Using LDA Analysis)

  • 윤순욱;김민철
    • 에너지공학
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    • 제29권2호
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    • pp.23-29
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    • 2020
  • 본 연구에서는 최근 10년간의 미세먼지 관련 뉴스 데이터를 수집하여 LDA 분석을 통해 최적 토픽을 도출하였다. 최적 토픽으로 선별된 80개의 이슈를 미세먼지 정책의 시각에서 해석하였다. 연구결과, 기온과 같은 날씨와 관련된 정보와 미세먼지 농도가 관련되어서 이슈화되는 경향이 있었다. 다음으로 미세먼지 저감 대책의 일환으로 노후경유차 운행 제한 제도와 저감 장치 부착과 같은 이슈의 빈도수가 높았다. 국민에 대한 제도 변경 안내를 포함하여 시민과 운수업자와의 갈등도 주요한 토픽으로 나타났다. 미세먼지 문제의 해결을 위한 수소차 보급과 같은 대안도 주요 토픽으로 분석되었다. 또한 미세먼지 관련 공기청정기 등 제품 관련 주제, 취약계층을 미세먼지로부터 보호하는 정책과 관련된 주제, 연구개발을 통한 미세먼지 저감 관련 주제가 주요 화두로 제기되었다. 미세먼지 대책은 사회 이슈로 정부 정책과 밀접한 관련이 있다고 볼 수 있다. 또한 본 연구를 통해 토픽 상에서는 거시적인 정부정책 자체보다는 시민의 안전, 시혜적인 정책이나 이해관계자간의 갈등이 정부정책 변화와 연동하여 중요한 의미를 지니는 것으로 나타났다.

과학기술용어 간 관계 도출을 위한 토픽 분석 연구 (Research of Topic Analysis for Extracting the Relationship between Science Data)

  • 김무철
    • 한국전자거래학회지
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    • 제21권1호
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    • pp.119-129
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    • 2016
  • 웹의 발달과 함께 많은 정보들이 쏟아지기 시작했다. 그에 따라서 사회 이슈들을 소셜 데이터로부터 추출하고, 이에 대한 해결 방법을 모색하는 연구에 대한 관심이 많아지고 있다. 이에 본 연구에서는 과학기술문헌들을 수집하고, 분석해서 이슈 토픽 별로 군집화 하는 연구를 수행한다. 이를 위해서 보건분야의 주요 용어들을 중심으로 수집하고, 효과적인 분석을 위한 데이터 처리 및 토픽들을 중심으로 군집화 연구를 수행한다. 그 결과, 연구 이슈들을 도출하고 사회 현상에 대한 해결 방안을 마련할 수 있는 토대를 구축하고자 한다.