• 정보관리학회지
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• 제26권3호
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• pp.451-462
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• 2009

본 연구에서는 의견이나 감정을 담고 있는 의견 문서들의 자동 분류 성능을 향상시키기 위하여 개념색인의 하나인 잠재의미색인 기법을 사용한 분류 실험을 수행하였다. 실험을 위해 수집한 1,000개의 의견 문서는 500개씩의 긍정 문서와 부정 문서를 포함한다. 의견 문서 텍스트의 형태소 분석을 통해 명사 형태의 내용어 집합과 용언, 부사, 어기로 구성되는 의견어 집합을 생성하였다. 각기 다른 자질 집합들을 대상으로 의견 문서를 분류한 결과 용어색인에서는 의견어 집합, 잠재의미색인에서는 내용어와 의견어를 통합한 집합, 지도적 잠재의미색인에서는 내용어 집합이 가장 좋은 성능을 보였다. 전체적으로 의견 문서의 자동 분류에서 용어색인 보다는 잠재의미색인 기법의 분류 성능이 더 좋았으며, 특히 지도적 잠재의미색인 기법을 사용할 경우 최고의 분류 성능을 보였다.

• 한국지역지리학회지
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• 제19권4호
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• pp.787-804
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• 2013

본 연구는 '월드카페형 대화법' 토의 수업이 집단지성 구현을 위한 토의 수업으로서의 가능성이 있는지를 모색해 보는데 목적이 있다. 이를 위해 '월드카페형 대화법' 토의 수업을 대학 교양 수업 '발표와 토론'수업의 지구적 이슈 학습 영역에 적용해 보았다. '월드카페형 대화법' 토의 수업의 집단지성 구현 효과를 찾아보기 위해 실험 수업에 참여한 학생들의 설문 반응 결과와 토의 내용을 분석하였다. 설문 반응 분석에서는 학습에의 참여도를 분석하였고 토의 내용 분석에서는 토의 주제에 대한 논의 전개 양상을 분석하였다. 전체 학생의 85.4% 학생이 수업에 적극적으로 참여하였다고 응답하였다. 그 이유로는 자유로운 토의 분위기, 생각의 연결에서 오는 즐거움, 조 간 경쟁 심리의 배제 등이 있었다. 학생들의 학습 주제에 대한 논의 전개 정도 분석에서는 주제에 대해 제시된 의견 수, 제시된 의견을 중심으로 전개된 논의의 정도가 통제 집단 학생들의 일반적인 토의 수업 진행 결과와 비교해 볼 때, 더 많은 의견 수와 심층적인 논의 전개 양상을 보여 주었다. 이러한 결과는 '월드카페형 대화법' 토의 수업이 개인의 적극적인 참여를 이끌어 낼 수 있다는 장점을 갖고 있으며 동시에 개인의 적극적인 의견 제시와 상호 의견 개진을 통해 더 깊이 있는 논의를 전개함으로써 집단지성 구현의 가능성을 담고 있음을 보여주었다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.274-278
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• 2008

인터넷 사용의 증가로 인터넷이 사용자의 의견 표출의 장이 되었다. 이에 따라 사용자의 견해나 의견을 자동으로 인식 및 추출하는 방법들이 연구되어 오고 있다. 의견 분석 (opinion analysis)은 한국어에서는 아직 연구가 활발히 되지 않는 분야로 의견 분석에 필요한 자원 및 도구들이 미비하다. 본 논문은 다른 언어권에서 구축된 주관성 어휘를 사전을 이용해 번역하는 방법을 제시하고 문제점 및 개선방법과 향후 연구방향에 관하여 논의한다.

• 한국항해항만학회:학술대회논문집
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• 한국항해항만학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.234-236
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• 2012

해상교통안전진단제도(이하 제도)의 고도화를 위하여 제도 및 법적 체계의 개선을 실시하였다. 하지만, 사업자를 비롯한 관련기관들은 제도 체계에 대한 인식 부족으로 제도를 규제로 보는 인식이 늘어나게 되었다. 따라서 본 연구에서는 사업자를 비롯한 관련기관들의 제도에 대한 이해도를 높이고, 제도에 능동적인 참여를 유도하기 위하여 제도의 프로세스 분석을 실시하게 되었다. 프로세스 분석은 개정된 해상교통안전진단 시행지침 중 "제2장 안전진단 및 안전진단서", "제3장 안전진단서 제출 면제사업 및 의견서 작성"의 안전진단항목 결정절차, 안전진단서의 제출 및 사전검토 절차, 진단면제의견서 검토절차에 대하여 실시하였다. 이는 제도의 교육자료 및 가이드북의 내용으로서 활용할 예정이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.57-69
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• 2020

인터넷 포털과 사회관계망 서비스(SNS) 등의 온라인 공간에서 사용자 간의 의견 공유가 활발해짐에 따라 이를 악용하여 특정 개인이나 집단의 이익을 위해 유포되는 비정상 정보도 증가하고 있다. 특히 비정상 정보가 정치적인 목적으로 유포되면 선거 결과뿐 아니라 다양한 사회 정책과 시민 생활에도 영향을 미친다. 이러한 비정상 정보는 불특정 다수에 대한 유포에서 시작하였으며 이들의 특성을 분석하고 탐지하기 위한 기존 연구도 이러한 불특정 다수 대상 유포에 초점을 맞추었다. 하지만 최근에는 더욱 효과적으로 영향을 미치기 위해 공통 관심사를 가진 집단(예: 부동산에 관심 있는 사람들의 모임)을 대상으로 내용과 형식을 조정한 맞춤형 정보를 유포하고 있다. 본 논문에서는 이러한 관심 집단을 대상으로 한 비정상 정보의 특성을 분석하고 이를 탐지하는 방법을 제시한다. 이를 위해 선거 전후에 10개의 공통 관심 집단에 게시된 의견을 수집하여 분석하였다. 그 결과, 각 집단에 맞춤화된 정보가 실제 유포되고 있으며 선거일이 가까워짐에 따라 점차 증가함을 보였다. 또한, 비정상 정보를 탐지하기 위한 시스템을 제안하였는데, 이 시스템은 개별 의견에서 보이는 특징뿐 아니라 의견 게시자의 전반적인 행위 및 게시자와 협력한 사용자의 특성을 종합적으로 분석한다. 제안한 시스템을 수집한 데이터에 적용한 결과 90% 이상의 정확도로 비정상 의견을 탐지하였으며 다수의 사용자가 조직적으로 비정상 의견을 유포한 정황을 발견하였다. 제안한 시스템으로 관심 집단에 게시된 의견을 주기적으로 검사한다면 비정상 정보의 유포를 더 빠르게 차단하고 영향을 줄일 수 있을 것이다. 또한, 탐지에 활용한 특징은 정치적인 목적 이외의 비정상 정보 판별에도 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2008년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.35 No.1 (C)
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• pp.268-273
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• 2008

의견(Opinion) 분석은 도전적인 분야로 언어 자원 구축, 문서의 Sentiment 분류, 문장 내의 의견 어구 추출 등의 다양한 문제를 다룬다. 이 중 의견 어구 추출문제는 단순히 문장이나 문서 단위로 분류하는 수준을 뛰어 넘는 문장 내 의견 어구를 추출하는 문제로 최근 많은 관심을 받고 있는 연구 주제이다. 그러나 의견 어구 추출에 대한 기존 연구는 문장 내 의견 어구부분이 태깅(tagging)된 학습 데이터와 의견 어휘 자원을 이용한 지도(Supervised)학습을 이용한 접근이 대부분으로 실제 적용 상의 한계를 갖는다. 본 논문은 문장 내 의견 어구 부분이 태깅된 학습 데이터와 의견 어휘 자원이 없는 환경에서도 문장단위의 극성 정보를 이용하여 의견 어구를 추출하는 부분 지도(Semi-Supervised)학습 장법을 제안한다. 본 논문의 방법은 Baseline에 비하여 정확률(Precision)은 33%, F-Measure는 14% 가량 높은 성능을 냈다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.91-100
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• 2013

최근 많은 기업들이 도입하는 온라인 브랜드 커뮤니티는 기업 혁신에 도움이 될 고객의 의견을 수집하는 데 유용하게 활용되고 있다. 본 논문은 온라인 브랜드 커뮤니티에 게시되는 다양한 의견들 중 부정적 감정을 담고 있는 고객의견이 기업 혁신에 기여하는데 미치는 영향력을 분석하였다. 이를 위해 먼저 부정적 감정을 Fear, Anger, Shame, Sadness, Frustration의 총 다섯 가지 세분화된 감정으로 분류하고 WordNet과 SentiWordNet을 기반으로 부정적 감정에 대한 감정 어휘군을 구축하였다. 실험을 위해 본 연구에서는 스타벅스의 브랜드 커뮤니티인 MyStarbucksIdea.com에서 81,534건의 고객의견을 수집하였으며 부정적 감정 어휘군을 활용하여 각 고객의견 내 부정적 감정 정보를 추출하였다. 부정적 감정의 유무, 빈도, 강도의 세 가지 측면에 따른 기업 혁신에 대한 영향력을 분석한 결과, 부정적 감정이 담긴 고객의견이 기업 혁신에 유의미한 영향력을 미치는 것으로 나타났으며 부정적 감정 중, Frustration과 Sadness의 감정이 기업 혁신에 긍정적인 영향을 가지고 있음을 확인할 수 있었다.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권5호
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• pp.1167-1173
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• 2015

정보통신기술의 발전은 SNS, 블로그, 게시판 등 자신의 생각이나 의견을 표출할 수 있는 장소의 다양성을 제공하였고 이는 빅데이터 성장을 가능케 하였다. 특히 매순간마다 엄청난 수의 사용자가 이용가능하고 다양한 이슈에 대한 의견을 작성할 수 있는 SNS의 특징으로 인해 많은 사람들이 트위터 등에 사회적 이슈에 대한 자신의 의견을 드러낸다. 따라서 본 연구에서는 트위터에서 작성되는 사회 이슈에 대한 의견을 수집하여 사회이슈를 주제로 하는 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 감성 분석을 실시하고자 한다. 사용된 데이터는 '비키니', '나꼼수'를 포함하는 트윗 글이다. 사회이슈에 특화된 주제지향 감성사전을 구축하고 구축된 감성사전을 통해 긍부정 의견을 분석한 결과 Precision은 61%로 나타났으며 F1-score는 74%의 성능을 보여주었다. 본 연구는 정치적 색을 띄고 있는 특정 사회 이슈에 대한 트윗 작성자의 의견이 긍정인지 부정인지 자동으로 분류할 수 있도록 하는 사전 구축의 하나의 기준을 제시할 것이라 기대한다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제24권6호
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• pp.74-80
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• 2023

본 연구는 국내 1인 가구수가 증가함에 따라 중소규모 공동주택에 대한 정책적 관심이 높아지는 가운데, 해당 사업 유형의 사업주들이 대비하기 가장 어려운 리스크로 건축심의가 지적되고 있다. 본 연구는 B도시의 25개 중소규모 공동주택 프로젝트에 대해 다차원 분석방법을 적용하여 건축심의 의견의 경향과 비정형데이터로서 건축심의 의견의 특성을 분석하였다. 대응분석 및 MDS 분석을 실시한 결과, 선행연구와 동일하게 B도시의 건축심의 의견은 주로 상위분류에서 '구조'와 '계획'에 관련된 키워드가 주를 이루었다. 즉, 모든 키워드의 출현빈도수 대비 각 상위분류의 빈도수의 합은, 선행연구의 직접분류결과는 '구조' 40%, '계획' 27%이며, 본 연구의 분석결과는 '구조' 44%, '계획' 39%인 것으로 나타났다. MDS모델의 적합도는 34.4%로 비교적 낮은 편이나, 대응분석을 통해 확인한 결과 건축심의의 비정형적 자료의 특성에 기인한 것으로 확인하였다. 또한, 본 연구에서 분석한 건축심의 의견과 같은 비정형적 데이터는 심의위원의 주관과 지자체별 양식에 따라 다양한 데이터의 조합과 출현이 이루어지며, 주로 언급되는 단어와 전혀 다른 키워드가 등장할 수 있어 첨도가 낮고 왜도가 높은 확률분포적 특성을 파악할 수 있었다. 본 연구는 일부 한계점이 있으나, 비정형 데이터로서 건축심의 의견의 특징을 도출해내었으며 추후 세부분석을 위한 기초 연구로서 활용 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (1)
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• pp.331-333
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• 2004

정보통신 인프라를 운영하고 있는 조직은 주요 점보자산의 위형, 취약성 및 위험 분석.평가에 많은 관심이 고조되고 있다. 위험 분석.평가는 다수의 평가자(전문지식을 가진 평가자)의 주관적인 관점이 많이 작용하며 평가결과들 간에 평가 결과에 대한 문제를 야기 시킬 수 있다. 따라서 다수의 평가자들의 평가의견을 보다 효과적으로 결합(적용)할 수 있는 절차 및 방법이 요구된다. 본 논문에서는 분산 환경에서 다수의 평가자들의 평가의견을 집합개념 중 서로 다른 집합끼리의 합을 구하는 절차에서 착안하여 이를 적용한 실용적인 위험분석 방법론을 제시한다.