• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2010.11a
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• pp.46-47
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• 2010

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2017.10a
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• pp.194-196
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• 2017

기존의 단어 기반 접근법을 이용한 개체 연결은 단어의 변형, 신조어 등이 빈번하게 나타나는 비정형 문장에 대해서는 좋은 성능을 기대하기 어렵다. 본 논문에서는 문서 임베딩과 선형 변환을 이용하여 단어 기반 접근법의 단점을 해소하는 개체 연결을 제안한다. 문서 임베딩은 하나의 문서 전체를 벡터 공간에 표현하여 문서 간 의미적 유사도를 계산할 수 있다. 본 논문에서는 또한 비교적 정형 문장인 위키백과 문장과 비정형 문장인 소셜 미디어 문장 사이에 선형 변환을 수행하여 두 문형 사이의 표현 격차를 해소하였다. 제안하는 개체 연결 방법은 대표적인 소셜 미디어인 트위터 환경 문장에서 단어 기반 접근법과 비교하여 높은 성능 향상을 보였다.

• The Journal of Information Systems
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• v.20 no.3
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• pp.209-235
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• 2011

비즈니스 조직에서 집단지성을 경쟁우위의 중요한 요소로 활용하는 사례가 증가하고 있다. 인터넷과 소셜 네트워크 서비스는 물론이고 위키와 같은 편집도구 등은 집단지성을 가능하게 하는 대표적인 정보기술이다. 그러나 집단지성은 전문가 지식에서와는 다른 품질의 문제가 제기되기도 한다. 따라서 본 연구에서는 집단지성의 품질에 영향을 주는 요인을 분석하는데 그 목적이 있다. 선행연구를 통해 집단지성의 품질에 영향을 주는 개인의 동기(love, money, glory, professional development), 집단특성(expertise, diversity, size), 집단지성의 도구(navigating, usefulness, agility, user preference) 차원에서 총 11개의 영향요인을 파악하였다. 조직 경쟁우위의 핵심으로 집단지성을 활용하는 대표적인 성공사례인 Threadless, InnoCentive, iStockphoto, Panda Security, Wikipedia를 분석하여 3개 차원에서 11개의 명제를 제안하였다. 사례분석의 결과, 개인의 동기, 집단특성, 집단지성을 위한 도구는 집단지성의 품질에 긍정적 영향을 주는 것으로 나타났다. 예를 들어, 개인적 동기가 뚜렷하고 다양한 특성을 지닌 다수가 참여할수록 소집단에서보다 더 잘 문제를 해결하고 있는 것으로 분석되었다. 따라서 집단지성의 품질을 개선하고 이를 통해 혜택을 얻기 위해서 조직에서는 다양성을 지닌 대규모 커뮤니티를 구성하고, 참여에 대한 동기를 부여하고, 적절한 집단지성의 도구를 선택하여 활용하여야 한다.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.10 no.2
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• pp.115-123
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• 2007

Collaborative knowledge is continuously producted and modified by group individuals during collaboration and it is also fostered in a radical trust environment like Wiki. The example is Wikipedia. However I found out a big problem as difficulties of exploring when the knowledge space is extended more and more widely. To solve this problem, collaborative knowledge management systems are implemented based on wiki. The one is navigation map that supports the efficient exploring and the another is knowledge map that supports a convergent thinking in a group. In this study, we examined the effectiveness of navigation map and knowledge map.

• The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
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• v.14 no.5
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• pp.189-196
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• 2014

Recently, the need for retrieving documents is growing in SNS environment such as twitter. For supporting the twitter search, a clustering technique classifying the massively retrieved documents in terms of topics is required. However, due to the nature of twitter, there is a limit in applying previous simple techniques to clustering the twitter documents. To overcome such problem, we propose in this paper a new clustering technique suitable to twitter environment. In proposed method, we augment new terms to feature vectors representing the twitter documents, and recalculate the weights of features using Korean Wikipedia. In addition, we performed the experiments with Korean twitter documents, and proved the usability of proposed method through performance comparison with the previous techniques.

• The Journal of Korean Association of Computer Education
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• v.13 no.2
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• pp.59-70
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• 2010

This study aims to analyze research trend of Web 2.0 use in education and to suggest directions for further studies. Sixty representative studies were selected and analyzed in terms of a developed framework of Web 2.0 based learning environments and an analysis scheme. This scheme is divided into five dimensions: research targets, research themes, types of Web 2.0 tools, learning theories and research methodology. The findings indicate that a majority of the previous studies aimed to share information and reflect thoughts in collaborative contexts through blogs and wikis at universities. Some implications were discussed for further studies.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2012.10a
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• pp.392-393
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• 2012

This paper proposes a new document clustering method using clustering and Wikipedia. The proposed method can well represent the concept of cluster topics by means of NMF. It can solve the problem of "bags of words" to be not considered the meaningful relationships between documents and clusters, which expands the important terms of cluster by using of the synonyms of Wikipedia. The experimental results demonstrate that the proposed method achieves better performance than other document clustering methods.

• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 2009.08a
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• pp.179-187
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• 2009

Web2.0은 정치, 경제, 사회 등의 다양한 분야에서 큰 영향을 주었는데 교육 분야에서도 활발한 응용을 볼 수 있었다. Web2.0을 교육적으로 활용할 수 있는 다양한 사이트 중 Wikipedia는 Web2.0의 집단지성을 대표하는 것으로 유명하다. Wikipedia는 오픈소스백과사전으로서 누구나 편집이 가능하고 배타적인 저작권을 가지고 있지 않기 때문에 사용에 제약을 받지 않는다. 현재 267개의 언어로 서비스되고 있으며, 모든 언어를 합하면 1000만여 항목이 넘으며, 앞으로의 발전이 기대되는 온라인 사전이다. Wikipedia는 정보 검색, 정보생성, 위키문법이용 편집, 토론 등의 기본 기능과 사용자문서 관리, 문서역사, 바벨, 위키미디어 프로젝트 등의 응용 기능이 있으며, 집단지성과 즉시성, 발전가능성, 개방성, 대용량성 등의 교육적 장점을 갖고 있으나, 현재 한국 교육 현장에서는 활발히 이용되고 있지 않은 것이 현실이다. 이에 Wikipedia를 초등학교 교육 현장에 적용하는 다음의 6가지 활동을 제안한다. 첫째, 정보검색, 둘째 정보편집, 셋째 정보생성, 넷째 정보토론, 다섯째 학습 결과물의 정리, 여섯째 프로젝트 학습의 활동들을 적용할 수 있다. 브리태니커사전과 비교할 정도로 정확하다는 긍정적인 시각과 누구나 편집을 할 수 있기 때문에 문서훼손이 생겨 부정확하다는 부정적인 시각이 있다. 또한 한국 Wikipedia가 타국의 Wikipedia에 비해 부진한 이유를 찾는 논의에는 여러 해석이 있다. 이러한 논의에도 불구하고 Wikipedia에는 무궁한 발전 가능성이 있기 때문에 교육에 활용할 만한 가치가 있다고 판단된다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.23 no.3
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• pp.19-33
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• 2012

This paper examines the extent and rate of adoption of five Web 2.0 applications (RSS, blog, tagging, podcast, and wiki) in 111 American Research Association (ARL) libraries and identifies institutional factors associated with Web 2.0 adoption. The popularity of Web 2.0 continues to grow, both in terms of the total number of adopting libraries and the adoption rate. Wiki adopter libraries are in larger universities, have larger professional staff, and are more acceptable to electronic resources than the non-adopters.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2015.10a
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• pp.35-40
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• 2015

본 논문은 영어-한국어 교차언어 정보검색의 질의어 번역에 대한 중요한 자원으로 활용되는 병렬 말뭉치의 품질 향상을 위해서, 위키피디아의 비교 말뭉치로부터 자동으로 병렬 문장을 추출하여 활용하는 기법을 제안한다. 기존 연구에서 질의어 번역을 위해 위키피디아의 이중 어휘 사전 및 동의어, 다의어 정보를 구축하고, 기 기축된 병렬 말뭉치와 함께 활용하여 여러 의미를 가진 번역 후보 단어들 중, 최적의 단어를 선택하는 방법을 이용하고 있다. 여기서 활용되는 병렬 말뭉치는 질의어 번역에서 가장 중요한 자원이다. 하지만, 기 구축된 병렬 말뭉치는 양이 적거나, 특정 영역을 중심으로 구성되어 있는 문제가 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문은 위키피디아로부터 자동 병렬 문장 추출 기법을 이용, 대량의 영어-한국어 간 병렬 말뭉치를 구축하고, 이를 교차언어 정보검색을 위한 질의어 번역에 적용하여 개선을 보인다. 실험의 성능 비교를 위해서 NTCIR-5 데이터를 이용하였으며 기 구축된 세종 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 31.5%, R-P 33.0%에서, 새롭게 구축한 위키피디아 병렬 말뭉치를 활용한 질의어 번역의 성능이 MAP 34.6%, R-P 34.6%로, 각각 MAP 3.1%와 R-P 1.6%의 성능 향상을 보였다.