현재 Open API는 프로그램 개발 및 정보의 제공 등 다양한 방향에서 많이 활용 되고 있다. Open API는 개발된 기술을 웹으로 공개하여 네트워크가 연결된 곳이라면 어디서든지 그 기술을 활용할 수 있다. 잘 개발된 Open API는 매쉬업을 통해 또 다른 기술과 합쳐 새로운 서비스를 개발하는 등 그 활용빈도가 높다. 이미 개발된 기술을 활용할 수 있어서 개발 속도가 단축되고 새로운 서비스를 개발하면서 기존의 부족한 부분을 합쳐 더욱 창의적인 정보 제공이 가능하다. 이러한 Open API의 특성을 이용하여 시맨틱 기술 개발을 지원할 수 있으며, 개발 시간 단축 및 관계 설정, 온톨로지 제공 등을 네트워크를 통해 사용자들에게 제공하고 활용할 수 있는 방법을 제시한다. 시맨틱 기술은 사람이 글을 읽고 의미를 이해하는 것처럼 컴퓨터가 이해할 수 있는 언어와 규칙들을 정해 놓아 컴퓨터 사이의 의사소통을 가능하게 하는 지능형 기술이다. 이런 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위하여 Open API를 통해 온톨로지의 개념 및 속성, 관계 설정, 코퍼스 등을 제공하기 하기 위해 CoreOnto API라는 것을 구축했다. CoreOnto API는 네트워크에서 사용할 수 있는 Open API로 세가지의 큰 형태의 Open API를 제공하고 있다. 첫 번째, 온톨로지에 대한 클래스, 속성, 관계를 제공하는 APIs, 두 번째, 트리플(두개의 용어가 어떤 관계인지를 표현한 형태로 구성(용어1, 관계, 용어2)) 생성 및 구축된 트리플을 검색할 수 APIs, 세 번째, 온톨로지를 생성하기 위해 필요한 자원(온톨로지 명, 개체명, 관계, 코퍼스 등)을 제공하는 APIs로 구성했다. 이상과 같이 시맨틱 기술 개발을 지원하기 위한 큰 형태의 세 가지 APIs를 구축하는 방법과 APIs의 활용, 그리고 서비스를 테스트한 결과를 제시한다.
본 연구는 키워드 네트워크 분석에 사용되는 텍스트마이닝과 의미연결망 분석 방법을 활용하여 블록체인의 산업 활용 분야로 언론 및 정부 발표에서 언급되고 있는 '금융', '에너지', '물류'를 언급한 기사들을 비교 분석하였다. 블록체인 적용이 언급된 산업 분야별로 기사의 내용 및 키워드의 차이를 파악하고 비교 분석하는 것을 목적으로 하였다. 2017년 1월부터 2018년 7월까지 언론에서 보도한 총 43,093건의 기사를 Python BeautifulSoup을 이용하여 네이버 뉴스에서 수집하였고, 세 용어의 상호 중복을 제거하기 위한 정제 작업을 수행하였다. 이후 키워드 간 네트워크 분석을 위해 텍스톰(Textom)과 UCINET을 이용하여 세 용어에 대한 텍스트마이닝과 의미연결망 분석을 진행하였다. 분석 결과, 세 용어는 모두 '기술' 측면에서는 유사한 단어들이 있었으나, '정부 정책'이나 '산업'측면의 이슈 등에서 내용적 차이가 있었다. 또한 빈도 및 중심성에 있어서도 차이가 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구는 우리나라에서 '전통' 용어의 트렌드를 분석하기 위해 과거 신문기사를 수집하여 텍스트 마이닝 기법과 소셜네트워크분석 기법을 수행하였다. 이러한 문헌을 분석하는데 있어서 과거의 해석적 연구 방법을 사용하지 않고 비정형 텍스트 자료에 근거한 정량적 분석을 통해 '전통' 논의들이 신문기사에서는 어떻게 보도되어 왔는지를 분석해봄으로써 우리사회 '전통' 용어의 동향을 파악하였다. 분석 대상은 1920년대부터 2017년까지 미디어에 등장한 '전통' 관련 신문기사 2,481,143건을 수집하였다. 다음으로 시대별 신문기사에 대한 빈도분석을 통해 '전통' 관련 어떤 키워드들이 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 '전통' 관련 키워드들간 연관어 분석을 통해 '전통' 키워드의 연결 맥락을 파악하였다. 마지막으로 소셜네트 워크분석을 통해 키워드들간에 유기적인 관계를 분석하고 군집화하였다. 이러한 텍스트 마이닝 기법을 적용함으로써 객관적이고 가치 중립적인 입장으로 '전통' 관련 사회문화현상에 대한 의미를 포착하고 시대별 '전통'이 담고 있는 사회적 상징성을 파악할 수 있다.
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.
본 논문은 시맨틱 웹 기술이 어떻게 국가 표준(KS) 정보 검색 서비스 내 정보들을 연계시키고 사용자 접근성을 향상시키는 데 도움을 줄 수 있는지를 실증적으로 보여준다. 기존 표준 정보 검색 서비스는 용어 검색의 유연성이 부족하여 표준 정보에서 사용된 용어와 사용자 용어 간의 괴리를 해소하지 못했으며 표준, 기관, 인력 등 상호 관련성을 가진 개체 정보들을 개별적으로 서비스하였다. 이러한 상황은 사용자의 표준 정보 검색 서비스 접근성을 떨어뜨리는 요인으로 작용한다. 본 연구에서는 유의어, 관련어를 중심으로 한 표준 용어 사전 구축을 통해 사용자 용어와 표준 정보 내 용어 간의 원활한 매칭을 지원하며, 표준 관련 개체들을 온톨로지와 추론을 통해 연계시키는 방안을 제시한다. 개선된 표준 정보 검색 서비스는 개선된 표준 정보 검색 서비스는 개체 중심적 통합 검색 결과 제공 방식으로 관련 정보들을 단일 웹 페이지 내에서 확인할 수 있도록 해준다. 예를 들어, 특정 KS 표준 검색 결과 페이지에서는 기존에 DB 접근이나 검색 엔진을 통해 바로 획득할 수 없었던 정부 표준들, 기관들의 해당 KS 표준 인용 현황, 해당 KS 표준 전문가들, 부합화를 위해 참조된 국제 표준들, 해당 KS 표준 전문가들, 부합화를 위해 참조된 국제 표준들, 해당 KS 표준 전문가 네트워크, 해당 KS 표준 내 표준 용어 사전 정보 등 다양한 관련 정보들을 조합하여 서비스한다. 본 연구를 위해 모델링된 온톨로지와 시맨틱 웹기반 서비스 프레임워크인 OntoFrame 상에서 추론 작업이 표준 정보 적재 시에 전방 추론 (Forward-chaining) 방식으로 수행되었으며, 표준 온톨로지 질의 언어인 SPARQL (SPARQL Protocol and RDF Query Language)을 이용해 일반 검색 서비스 수준의 속도로 서비스될 수 있었다.
21세기 정신혁명 시대에 인문학과 더불어 중요성이 대두되는 분야는 인간의 마음을 다루는 심리학이다. 본 연구에서는 심리학의 대중화에 따른 올바른 이해, 심리학의 연구 동향, 자연과학과 사회과학을 연결고리로써의 심리학 세부 분야 사이의 상관관계를 분석하고자 네트워크 기술과 정보기술 알고리즘을 도입하여 객관적인 결과를 도출하고자 하였다. 심리학개론에 등장하는 용어 및 그 용어를 설명하는 단어로 구성된 bipartate 네트워크를 구축하고 핵심용어를 추출하여 제공함으로써 심리학 이해를 위한 콘텐츠 정보를 제공하고자 하였다. 한국심리학회지 및 Annual Review of Psychology에 실린 논문수를 기반으로 지금까지의 심리학 세부 분야의 발전 동향을 제공하였다. 최근 15년 동안 Psychological Review에 실린 논문 제목을 기반으로 정보 알고리즘을 사용하여 심리학 세부분야 간의 상관관계를 분석하였다. 이는 자연과학과 사회과학의 연결고리로써 심리학 세부 분야의 위상을 이해하는데 도움을 줄 것이다. 결론적으로 본 연구결과는 심리학의 대중화, 동향분석, 심리학 세부 분야의 위상에 관한 정보를 제공할 뿐만 아니라, 심리학과 정보과학 기술을 접맥시켜 심리학 기반 융합콘텐츠에 대한 정보를 제공하는데 기여할 수 있을 것으로 기대한다.
핀테크는 기술주도형 금융혁신을 위한 중요한 사업 영역으로 논의되어 왔다. 핀테크라는 용어는 금융과 기술의 합성어로, 현재 모든 금융 분야와 연계된 ICT 기술을 의미한다. 핀테크 산업에 관한 관심은 시간이 지날수록 크게 높아져 수많은 스타트업에 대한 전폭적인 투자와 지원이 이루어지고 있다. 이에 따라 학문적, 실무적 시점에서 핀테크 동향을 연구하려는 시도가 있어 왔다. 그러나 시장의 높은 관심에도 불구하고 기존 연구는 핀테크 기술에 대한 명확하고 체계적인 정의 및 확장 절차가 부족하였다. 이러한 이유로 핀테크 기술을 바탕으로 적절한 응용 분야를 파악하는 것 역시 한계가 존재하였다. 이에 본 연구는 세 가지 방식을 결합하여 핀테크 관련 용어를 확장하고, 네트워크 분석과 토픽 모델링을 활용해 핀테크 분야 동향을 분석하는 새로운 방법을 제안한다. 이를 위해 새로운 핀테크 용어목록을 생성하고, USPTO로부터 10년간 총 1만 8341건의 특허를 수집하였다. 수집된 특허를 바탕으로 Co-classification 분석과 네트워크 분석을 통해 핀테크 특허의 기술 동향을 파악하였고, 핀테크 도메인을 분석하기 위해 핀테크 트렌드를 파악하는 토픽 모델링을 실시하였다. 이번 연구는 기술주도형 금융서비스에 참여하고자 하는 경영자와 투자자가 핀테크 기술의 정의와 범위를 정확히 이해하고, 이를 바탕으로 핀테크 기술의 트렌드를 다각적으로 분석함으로써 새로운 핀테크 기술 기회를 포착하는 데 도움이 될 것으로 기대된다.
하나의 종교를 집중적으로 본다면 신앙과 믿음의 문제이지만, 세계종교 전체를 보면 역사, 문화, 인간의 삶과 생활이 담겨진 콘텐츠가 된다. 종교를 콘텐츠로 보고 세계종교 13개를 중심으로 각 네트워크를 만들어 네트워크의 구조를 분석하였다. 13개 종교를 합쳐 전체 네트워크를 구축하였는데, 일반적인 사회네트워크와 같은 멱함수 분포를 가지는 척도없는 네트워크의 특성을 보여주었다. 세계종교 네트워크는 일반적인 척도없는 네트워크와 달리 뭉침계수 값이 매우 적었다. 이는 종교를 설명하는 용어들의 다양성의 결과라 보여 진다. 전체 네트워크에 단순하지만 핵심 네트워크를 만드는데 사용되는 K-코어 알고리즘을 적용하여 코어 네트워크를 구축하였으나 K-3를 적용했을 때는 너무 복잡하고, K-4를 적용했을 때는 너무 단순하여 유의미한 결과를 얻기 어려웠다. 뭉침계수가 낮은 네트워크에 K-코어 알고리즘을 적용하기 어려운 것으로 판단되어, 허브 노드 중심의 핵심단어 수에 따른 네트워크를 구축하여 세계종교의 특성을 분석하였다. 이외에도 세계 5대 종교 네트워크와 동아시아 종교 네트워크를 만들어 유의미한 정보를 도출하였다. 본 연구에서는 세계종교를 콘텐츠로 보고 분석하여 다양한 정보를 얻었으며, 뭉침계수 값이 적은 네트워크는 핵심단어를 기반으로 코어 네트워크를 만들어 분석하는 새로운 방법을 제시하였다.
최근 홈 네트워크라는 용어가 대중매체에 등장하고, 해외 선진국은 물론 세계 여러 나라들은 수년 동안 이러한 분야에 중점을 두고 연구 개발에 집중하고 있다. 현재 우리나라에서도 홈 네트워크에 관한 다양한 연구 개발이 이루어지고 있다. 특히 홈은 개인이 사용할 수 도 있지만, 다수의 가족이란 구성원이 존재하는 공간이다. 따라서 가정환경에 맞추어 능동적인 홈 네트워크 시스템이 작동하려면 다양한 상황과 각각의 상황에 맞는 서비스를 제공 받을 수 있어야 한다. 이를 위해 상황 인식 기반 홈 네트워크 개발 연구가 활발히 진행 중이다. 본 논문에서는 효율적인 홈 네트워크 구성을 위한 상황 인식과 컴퓨팅에 관해 고찰하고 이를 통해 보다 개선된 상황 인식 시스템을 설계한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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