• 한국전자거래학회지
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• 제15권3호
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• pp.131-145
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• 2010

현재까지, 사용자의 요구에 맞는 카탈로그 문서를 제공하기 위해 널리 사용되고 있는 패러다임은 키워드 검색 혹은 협업적 필터링 기반 추천이다. 일반적으로 사용자의 질의어는 짧기 때문에, 사용자의 요구(질의어, 선호도)에 적합한 카탈로그 문서를 제공하는 것은 쉽지 않다. 이를 극복하기 위해 다양한 기법들이 제안되었으나, 이전 연구들은 색인어 매칭을 기반으로 하고 있다. 기존 베이지안 신념 망을 이용한 방법은 사용자의 요구 및 카탈로그 문서들을 연관성이 높은 개념들로 표현하였다. 하지만 개념들이 카탈로그 문서에서 추출된 색인어로 구성되어 있기 때문에 개념간의 관계 정보를 잘 표현하지 못하였다. 이에 본 연구는 베이지안 신념 망을 확장하여, 사용자의 요구 및 카탈로그 문서들을 웹 디렉토리에서 추출한 개념(혹은 카테고리) 망으로 표현한다. 개념 망을 이용함으로써, 사용자의 요구와 카탈로그 문서간의 개념 매칭도를 계산하는 것이 가능하다. 즉, 사용자의 질의어와 카탈로그 문서의 색인어가 일치하지 않을지라도, 개념적으로 관련성이 높은 문서를 검색하는 것이 가능하다. 또한 사용자간의 개념적 유사도를 계산함으로써, 시맨틱 기반의 협업적 필터링 추천이 가능하다.

• 한국항행학회논문지
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• 제15권2호
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• pp.287-297
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• 2011

전자메일은 사용의 편리성과 정보전달의 신속성 때문에 널리 사용되고 있지만, 광고목적이나 악의성을 갖는 스팸메일의 양도 증가하여 사회적 경제적으로 큰 문제를 야기한다. 스팸메일을 필터링하기 위한 방법은 수용 전 단계와 수용 후 단계로 나누어서 접근할 수 있는데, 수용 후 접근의 경우는 메시지로부터 단어나 문장 단위로 자질을 추출하고 그로부터 학습이나 매칭방법을 통하여 필터링을 하는 과정을 포함한다. 하지만, 필터링을 우회하기위해 스패머는 계속적으로 단어를 변형시켜 메일을 발송시키고 있다. 특히 한국어의 경우는 특성상 한 음절을 이루는 음소의 변화로부터 변형이 가능하기 때문에 그 변칙적 사용이 더 다양하다고 할 수 있다. 따라서, 기존의 정규식이나 학습알고리즘은 대처에 한계를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 한글의 변칙어를 인식할 수 있는 방법을 제안함으로서 스팸메일분류 시스템의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해, 자소접근방법을 사용하고, Smith-Waterman알고리즘을 적용하였다. 메일서버로부터 추출한 필터키워드와 메일로부터 제안한 방법을 실험한 결과 유사도 수준에 따라 한글 변칙어들을 정확히 인지해 낼 수 있었다. 실험을 통해 소요 공간 및 시간은 허용될 수 있는 수준임을 확인하였다.

• 한국조경학회지
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• 제44권5호
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• pp.1-11
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• 2016

최근 정원과 정원설계에 대한 사회적 관심이 급증하고 있다. 하지만 '정원'이라는 용어의 사용범위가 엄청나게 넓고 복잡하며, 그에 따른 정원에 관한 개념 정립에 대한 연구는 거의 이루어지지 않고 있다. 따라서, 본 연구에서는 광범위한 문헌연구와 빅데이터 분석을 통해 정원의 시대적 의미를 파악하고, 그 변화 패턴을 설명하고자 하였다. 과거 정원은 내 집 마당과 뜰과 같이 사적인 영역부터 집 밖의 들까지 광범위하였지만, 경제개발 이후 주거환경이 변하여 주로 사적인 영역에 정원이 조성되면서 범위가 축소되었다. 또, 자연과 사람의 상호작용을 위한 공간으로서 역할을 하는, 정원과 성격이 비슷한 도시공원의 도입으로 인해 정원과 공원의 경계가 모호해지고, 정원의 개념에 혼란이 시작되었다. 결국 정원은 인간을 대상으로 하고, 정원의 정의는 자연과학, 사회학 및 문화학 등 여러 분야의 총합으로 다양하게 이해될 수밖에 없다. 정원의 시대적 정의에 대해 논의하는 것은 정원의 개념적 범위를 파악하여 정원과 관련된 연구에 시사점을 줄 수 있으며, 이 연구에 사용된 빅데이터를 활용한 연구는 다른 유사한 연구, 특히 조경분야의 의미론 연구의 방법으로 기여할 수 있다.

• 정보처리학회논문지C
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• 제17C권1호
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• pp.27-36
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• 2010

웹 서비스 신청 단계에서 신청자가 실제 인간 사용자임을 확인하기 위해 사용되는 텍스트 기반 캡차(text-based CAPTCHA)의 변형된 문자를 광학문자인식 기술로 파악하는 것이 가능하기에 캡차의 신뢰성이 떨어지는 문제가 발생하고 있다. 이 문제를 해결하기 위해 제안되었던 기존의 이미지 기반 캡차(image-based CAPTCHA)에서도 여러 문제점이 존재한다. 인공지능 프로그램을 사용하여 시스템이 보유하고 있는 제한된 수의 이미지 내용을 파악함으로써 신뢰도가 떨어지는 문제가 발생할 수 있으며, 제공된 이미지에 대해 사용자가 다른 유사한 단어를 입력하는 경우에는 오답으로 판정되어 반복적으로 캡차를 시도해야 하는 불편함이 발생 할 수 있으며 또한, 사용자에게 캡차 문제를 제공하기 위해 여러 이미지 파일을 전송해야 하기에 전송 비용의 비효율성 문제가 존재한다. 이러한 기존 이미지 기반 캡차의 문제점들을 해결하기 위해 본 논문에서는 이미지와 관련 키워드 일부를 융합하여 제공하는 이미지-텍스트 융합 캡차를 제안하였다. 본 논문에서 제안한 이미지-텍스트 융합 캡차에서는 이미지와 관련된 단어의 일부분을 힌트로 활용하여 쉽게 정답을 입력할 수 있도록 사용자 편리성을 제공하며 이미지와 텍스트를 한 이미지 파일 내에 융합시켰기 때문에 전송 비용을 절약하여 효율성을 증진할 수 있다. 또한, 캡차 시스템의 신뢰성 증진을 위해 인터넷 검색으로 캡차용 이미지를 대량으로 수집하도록 하였으며 수집되는 캡차 이미지의 정확성을 유지하기 위해 필터링 과정을 거치도록 하였다. 또한, 본 논문에서는 실제 실험을 통해 제안된 이미지-텍스트 융합 캡차가 기존 이미지 기반 캡차보다 사용자에게 편리하고 신뢰성이 증진될 수 있음을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.509-521
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• 2019

본 연구는 인지행동치료(Cognitve Behavioral Therapy: CBT)분야 학술지에서 나타난 키워드의 출현패턴을 조사하여 국내 CBT 연구의 지식구조를 규명하는 데에 목적이 있다. 국내·외에서 수행된 CBT 연구를 비교하고자 '인지행동치료'에서 출판된 논문 234편(2008-2019)과 'Cognitive Therapy and Research'에서 출판된 논문 2,316편(1977-2019)이 수집되었다. 자료는 NetMiner 4.3 프로그램으로 분석되었으며 동시출현단어 분석은 코사인 유사도 행렬을 산출하고, 네트워크를 시각화하는 절차로 수행되었다. 본 연구의 결과로 국내 CBT연구자들의 주요 관심사가 식별되었고, 국내 CBT 지식구조는 9개의 연구영역으로 범주화되었다: '척도 타당화', '완벽주의와 속박감', '조현병 환자의 인지, 정서, 관계적 특성', '경계선 성격장애와 우울/양극성 장애 환자의 인지적 특성과 치료', '적응과 심리적 건강', '사회불안장애 환자의 인지적 특성과 치료', '우울의 원인과 공존이환', '수용전념치료', '폭식 장애 환자의 이해와 치료'. 본 연구는 지난 11년 동안 국내 CBT 분야에서 축적된 지식을 점검하였다는 데에 의의가 있으며 국내 CBT 연구의 향후 발전과제로 임상적 실천 표준을 제고하기 위한 연구가 필요하다고 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 봄 학술발표논문집 Vol.31 No.1 (B)
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• pp.145-147
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• 2004

본 논문에서는 무선인터넷 환경에 적합한 개인화된 상품추천에이전트를 제안한다. 기존에 유선인터넷상의 많은 개인화 추천시스템에서는 초기 사용자 모델링을 위해 사용자에게 수많은 질의를 하고 응답을 요구하였다. 그러나 이러한 방식은 무선인터넷 환경에서 정보 전송량에 따른 높은 사용요금을 고려할 때 적용하기 힘든 방식이다. 본 제안 시스템은 사용자의 Social data률 이용하여 사용자를 비슷한 연령과 성별 그룹으로 나누고, 해당 그룹에서 구매율이 높은 상품을 우선 제시한 후, 사용자 행동을 모니터링 하여 암시적(Implicit)피드백을 통해 프로파일을 생성함으로써, 번거로운 질의-응답 과정 없이도 초기 사용자 모델링을 수행할 수 있다. 프로파일 생성 이후에는 이를 기반으로 하여 사용자몰 유사한 취향을 가진 그룹으로 다시 군집화한 후 협력적 추천을 하게 되며, 프로파일에는 해당 상품의 최종 카테고리명과 키워드를 수집함으로써, 상품의 브랜드와 규격정보를 반영한 추천이 가능하다. 또한 추천 상품과 사용자의 구매데이터와의 비교를 수행하여 사용자가 해당상품을 구매하였을 경우, 상품에 대한 취향정보는 그대로 유지하고 관련 상품을 추천하되, 구매한 상품이 중복 추천되지 않도록 하였다. 시스템 평가를 위해 프로토타입을 구현하여, 다수의 사용자에게 시스템을 이용하며 관심품목을 체크하도록 하였고. 추천횟수가 반복되며 히트율이 증가하는 결과를 통해 시스템의 학습속도와 성능을 평가하였다. 그리고 쇼핌몰에서 구매경험이 있는 사용자의 기존 구매데이터와 Social data를 이용한 초기 제시상품을 역으로 비교하여 오랜 시간과 비용 발생 없이도 초기 프로파일 생성의 유효성을 증명하였다. 포함하는 XML 질의에 대해서도 웹에서 캐쉬를 이용한 처리가 효율적임을 확인하였다.키는데 목적이 있다.RED에 비해 향상된 성능을 보여주었다.웍스 네트워크상의 다양한 디바이스들간의 네트워크 다양화와 분산화 기능을 얻을 수 있었고, 기존의 고가의 해외 솔루션인 Echelon사의 LonMaker 소프트웨어를 사용하지 않고도 국내의 순수 솔루션인 리눅스 기반의 LonWare 3.0 다중 바인딩 기능을 통해 저 비용으로 홈 네트워크 구성 관리 서버 시스템 개발에 대한 비용을 줄일 수 있다. 기대된다.e 함량이 대체로 높게 나타났다. 점미가 수가용성분에서 goucose대비 용출함량이 고르게 나타나는 경향을 보였고 흑미는 알칼리가용분에서 glucose가 상당량(0.68%) 포함되고 있음을 보여주었고 arabinose(0.68%), xylose(0.05%)도 다른 종류에 비해서 다량 함유한 것으로 나타났다. 흑미는 총식이섬유 함량이 높고 pectic substances, hemicellulose, uronic acid 함량이 높아서 콜레스테롤 저하 등의 효과가 기대되며 고섬유식품으로서 조리 특성 연구가 필요한 것으로 사료된다.리하였다. 얻어진 소견(所見)은 다음과 같았다. 1. 모년령(母年齡), 임신회수(姙娠回數), 임신기간(姙娠其間), 출산시체중등(出産時體重等)의 제요인(諸要因)은 주산기사망(周産基死亡)에 대(對)하여 통계적(統計的)으로 유의(有意)한 영향을 미치고 있어 $25{\sim}29$세(歲)의 연령군에서, 2번째 임신과 2번째의 출산에서 그리고 만삭의 임신 기간에, 출산시체중(出産時體重) $3.50{\sim}3.99kg$사이의 아

• 한국정보통신학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.163-172
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• 2007

웹은 전세계 규모의 네트워크로써 문자, 화상, 음성 등의 미디어 정보들을 페이지 단위로 관리되며, 링크를 이용하여 분산된 정보들을 연결하고 있다. 이러한 웹의 지속적인 발전으로 무수한 정보들을 축적하고 있으며, 그 중 텍스트로 구성된 문서들이 주를 이룬다. 사용자는 이렇게 많은 정보들 중에서 자신이 원하는 특정 정보를 찾기 위해 웹을 사용한다. 그래서 웹은 사용자 요구에 적합한 정보를 검색해 주기 위해 계속적인 시도와 많은 연구들로 발전되고 있다. 확률을 이용한 방법, 통계적인 기법을 이용한 방법, 벡터 유사도를 이용한 방법, 베이지안 자동문서 분류 방법 등 기존의 방법들은 문서의 의미적인 주제나 특징을 정확하게 처리 할 수 없어 사용자는 재검색을 해야 하는 문제점을 갖는다. 특히, 국내 문서 분류를 위한 연구는 많이 이루어지지 않아 검색에 더욱 어렵다. 이러한 문제점을 보완하기 위해 본 논문에서는 국내문서의 효율적이고 의미적인 분류를 위해 출현 개념의 TF(Term Frequency)와 주변 개념들과의 관계된 정도(RV : Relation Value)를 추출한다. 그리고 추출된 키워드들을 국내 어휘 사전인 U-WIN에 매핑하여 문서의 주제를 선택하고 본문에서 제 시하는 분류방법에 의해 웹 문서를 분류한다. 이는 문서 내 개념들의 관계를 이용하여 문서의 주제를 선정하고 문서의 의미적인 분류를 가능하게 한다.

• 비교문화연구
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• 제42권
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• pp.205-240
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• 2016

동물관련 관용어는 비유 상징코드로써 각 문화권에서 일찍부터 발달되어 왔다. "인재가 쓰이면 호랑이가 되고 재야에 버려지면 쥐가 될 뿐."이라고 역설한 동방삭(東方朔)의 동물조합 비유도 그러한 경우이다. 하지만 오늘날 중국에서 호랑이를 거물급 탐관오리로, 쥐를 작은 탐관오리로 비유하는 것에서도 알 수 있듯이, 그러한 상징성이 늘 고정불변인 것은 아니다. 이에 본고에서는 동물조합 상징성이 보이는 이러한 상대성 및 가변성에 주목하면서 한중일 ３국에서의 동물조합 상징성의 특징을 고찰해 보았다. 그리고 그 결과 다음의 3가지 사실을 알 수 있었다. 첫 번째로, 유사한 동물조합에 있어서 동물조합이 달라지는 변용과정에는 해당조합을 바라보는 관점의 차이가 문화권마다 존재함을 알 수 있었다. 가령, 한국에서는 말과 소의 두 동물을 조합하였을 때, 그 두 동물사이의 '다름'에 주목하는 경향이 있다. 하지만 중국과 일본에서는 말과 소의 '가치'의 차이를 비교하는 관점이 상대적으로 더 발달하였다. 두 번째로, 한국에 비해 중국과 일본에서는 두 동물의 외형적 행동적 특성을 의인화한 상징방식이 비교적 발달하였다. 특히 중국에서는 "개는 남자, 닭은 여자."처럼 동물의 종류가 남녀성별을 나타내거나 "갓 난 송아지 범 무서운 줄 모른다."처럼 특정연령대를 의인화 상징하는 방식이 상대적으로 더 발달하였다. 반면 일본에서는 한 종류의 동물을 암수 한 쌍으로 조합시켜 남녀성별을 상징하는 방식이 비교적 발달하였음을 알 수 있었다. 세 번째로, 중국과 일본에서는 동물신체 특성에 착안한 동물조합 상징이 한국에 비해 발달하였다. '용두사미'라는 중국 고사 성어에서의 용의 머리와 뱀의 꼬리의 조합이 그러하며, "용의 수염(역린)을 만지고 호랑이 꼬리를 밟는다."라는 일본 속담에서 보이는 신체부위 조합이 또한 그러하다. 이러한 동물신체 조합을 통한 상징방식은 중국에서 일찍이 발달하였으며, 그 영향은 용, 기린, 봉황처럼 여러 동물의 신체부위 조합에 의한 상상속의 동물 탄생으로 나타난다. 동물조합은 동아시아 문화를 이해하는 하나의 중요 키워드라 할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권1호
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• pp.1-8
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• 2021

뉴스 기사의 정치 분야는 보수, 진보와 같이 양극화된 편향적 특성이 존재하며 이를 정치적 편향성이라고 한다. 뉴스 기사로부터 편향성 문제를 분류하기 위해 키워드 기반의 학습 데이터를 구축하였다. 대부분의 임베딩 연구에서는 미등록어로 인한 문제를 완화시키기 위해 형태소 단위로 문장을 구성한다. 본 논문에서는 문장을 언어 모델에 의해 세부적으로 분할하는 부분 단어로 문장을 구성할 경우 미등록어 수가 감소할 것이라 예상하였다. 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델을 제안하며 이를 SVM과 전방향 뉴럴 네트워크 구조에 적용하여 정치적 편향성 분류 실험을 진행하였다. 형태소 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델과 비교 실험한 결과, 부분 단어 토큰화 기법을 이용한 문서 임베딩 모델이 78.22%로 가장 높은 정확도를 보였으며 부분 단어 토큰화를 통해 미등록어 수가 감소되는 것을 확인하였다. 분류 실험에서 가장 성능이 좋은 임베딩 모델을 이용하여 정치적 인물을 기반한 어휘를 추출하였으며 각 성향의 정치적 인물 벡터와의 평균 유사도를 통해 어휘의 편향성을 검증하였다.

• 방송공학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.39-60
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• 2021

딥러닝 분야 중 생성과 관련된 연구는 주로 GAN 이후에 많은 알고리즘이 있는데 생성이라는 측면에서 볼 때 미술과는 다른 점이 있다. 공학적 측면에서의 생성이 주로 정량적 지표나 정답과 오답의 유무를 판단하는 것이라면 미술적 측면에서의 생성이란 다양한 관점에서 정답과 오답을 교차검증하고 의심하여 세상과 인간의 삶을 해석하는 생성을 만들어낸다. 본 논문은 딥러닝의 비디오 생성능력을 콜라주적 관점에서 해석하고 미술작가가 만든 결과물과 비교하였다. 실험의 특징은 콜라주 기법으로 만든 창작자의 결과물을 GAN이 얼마만큼 재현하는지와 창작적인 부분과의 차이점을 비교분석하는 것이고, GAN의 재현력에 대한 성능 평가항목을 만들어 그 만족도를 조사하였다. 창작자의 스테이트먼트와 표현목적을 얼마나 재현했는지에 관한 실험을 위해서는 스테이트먼트 키워드에 해당하는 딥러닝 알고리즘을 찾아 그 유사성을 비교하였으며, 실험결과 GAN은 콜라주 기법을 표현하기에는 기대에 많이 못 미쳤다. 그럼에도 불구하고 이미지 연상에서는 인간의 능력보다 높은 만족도를 보여주었는데 이것은 GAN의 추상화 생성 측면에서 인간과 비견할만한 능력을 보일 수 있다는 긍정적인 발견이라고 하겠다.