• 한국정보통신학회논문지
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• 제6권2호
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• pp.257-263
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• 2002

병렬 알고리즘의 내재된 자료구조를 대규모 병렬처리시스템의 상호연결망 구조로 매핑시키거나 자원 할당 분야로의 응용을 위해 그래프 임베딩 문제가 연구되어 왔다. 본 논문에서는 피라미드를 정방형 2-차원 메쉬 상호 연결망으로 임베딩하는 문제를 다룬다. 높이가 N인 피라미드를 2$^{N}$ $\times$2$^{N}$ 의 2－차원 메쉬로 신장율 max{2$^{N1}$-2. [3.2$^{N4}$＋1)/2, 2$^{N3}$＋2. [3.2$^{N4}$＋1)/2]}로 임베딩시킬 수 있는 새로운 임베딩 함수를 제안한다. 이러한 결과는 동일한 조건하에서 신장율이 기존의 연구결과인 2$^{N1}$을 약 (5/8) .2$^{N1}$로 개선하였음을 의미한다.개선하였음을 의미한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.107-112
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• 2016

국립국어원의 주관으로 10년에 걸쳐 구축된 21세기 세종 계획의 결과물들은 한국어를 대상으로 한 대부분의 자연언어 처리 시스템 및 연구에 널리 이용되고 있다. 21세기 세종 계획의 결과물 중, 세종 전자사전은 한국어 어휘의 내재정보에 대한 체계적인 분석 정보를 담고 있어 세종 전자사전 내의 상세 정보를 이용하여 어의 중의성 해소(Word Sense Disambiguation) 규칙을 구축하는 데 이용할 수 있다. 하지만 한국어의 특성상 다양한 문형과 논항이 출현할 수 있으므로 문형과 논항에 대한 모든 정보를 담을 수 없는 단점이 존재한다. 본 연구에서는 세종 전자사전의 용언 하위범주화 정보와 한국어 어휘의미망(Korean Lexico-semantic Network)을 이용하여 구축한 어의 중의성 해소 규칙을 준지도 학습 방법을 이용하여 논항의 선택제약 정보를 확장 및 일반화한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제7권5호
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• pp.1464-1473
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• 2000

본 논문에서는 최근 상호연결망 위상으로 관심을 받고 있는 (n,k)-스티 그래프에 대한 사이클 특성을 분석한다.(n,k)-스티 그래프의 그래프 이론적 특성을 바탕으로 (n,k)-스티 그래프가 다양한 종류의 사이클들을 보유하고있는 범사이클(pancyclic)특성을 지니고 있음을 밝히고 해당 사이클들을 찾을 수 있는 알고리즘을 제시한다. 본 논문에서제안하고 있는 기법은 그래프자체의 체귀적 성질을 이용한 하형식(top-down)방식으로써 부-그래프들로 구성된 확장된 개념의 사이클들에 "차원확장"이라는 연산을 연속적으로 적용함으로써 원하는 사이클로 구체화해 가는 과정으로 진행하게 된다. 이러한 기법의 적용 결과 구성되는 사이클은 최소한의 한정된 부-그래프들로 밀집되어 모이는 경향이 있어 노드 또는 예지심에 서로 중복이 없이 독립된(disjoint) 사이클을 찾는 문제 등의 응용분야로 확대적용의 가능성이 있다. 본 연구 결과는 (n,k)-스티 그래프에 대한 그래프 이론적 관점에서의 댐사이클 특성을 분석한 이론적 의미와 더불어 해당 상호연결망 구조를 갖는 다중컴퓨터시스템에서의 메시지 라우팅이나 자원 할당 및 스케쥴링과 관련된 분야로의 응용가능성을 함께 의미하고 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.213-216
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• 2018

인공지능과 음성인식을 기반으로 한 스마트 디바이스의 장점이 부각되면서, 가상 비서(Virtual Assistant)가 인기를 끌고 있다. 가상 비서는 스마트 스피커를 통해 사용자 경험을 제공하며, 일반 소비자들이 가장 사용하기 쉬운 IoT 디바이스로 평가받고 있다. 본 연구는 주요 가상 비서브랜드의 음성인식 플랫폼과 디바이스에 대한 사람들의 인식에 차이가 있는지 살펴보고자 한다. 이를 위해, 트위터에서 가상비서 서비스를 하는 세 기업의 총 6가지 키워드를 포함한 트윗을 수집했다. 수집한 데이터는 의미 연결망 분석 기법(Semantic network analysis)을 적용해 키워드에 대한 사람들의 인식을 분석했다. 추가로 LIWC 감성분석을 통해 사람들의 긍정/부정적 반응을 분석했다. 분석 결과 사람들은 각 키워드에 대한 반응이 다른 것으로 나타났다. 주로 Virtual Assistant가 제공하는 기능과 서비스에 대한 기대와 사용성에 대한 내용이었다. 또한 대부분의 키워드에 긍정적 반응을 보였다.

• 대한간호학회지
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• 제47권6호
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• pp.806-816
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• 2017

Purpose: As comprehensive nursing care service has gradually expanded, it has become necessary to explore the various opinions about it. The purpose of this study is to explore the large amount of text data regarding comprehensive nursing care service extracted from online news and social media by applying a semantic network analysis. Methods: The web pages of the Korean Nurses Association (KNA) News, major daily newspapers, and Twitter were crawled by searching the keyword 'comprehensive nursing care service' using Python. A morphological analysis was performed using KoNLPy. Nodes on a 'comprehensive nursing care service' cluster were selected, and frequency, edge weight, and degree centrality were calculated and visualized with Gephi for the semantic network. Results: A total of 536 news pages and 464 tweets were analyzed. In the KNA News and major daily newspapers, 'nursing workforce' and 'nursing service' were highly rated in frequency, edge weight, and degree centrality. On Twitter, the most frequent nodes were 'National Health Insurance Service' and 'comprehensive nursing care service hospital.' The nodes with the highest edge weight were 'national health insurance,' 'wards without caregiver presence,' and 'caregiving costs.' 'National Health Insurance Service' was highest in degree centrality. Conclusion: This study provides an example of how to use atypical big data for a nursing issue through semantic network analysis to explore diverse perspectives surrounding the nursing community through various media sources. Applying semantic network analysis to online big data to gather information regarding various nursing issues would help to explore opinions for formulating and implementing nursing policies.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.550-555
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• 2018

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.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제22권6호
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• pp.375-384
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• 2021

본 연구는 조현병 관련 기사에 나타난 키워드와 주요 주제의 변화를 파악하는 의미연결망 분석, 계량적 내용분석 연구이다. 연구대상은 강남역 살인사건 전후 5년간 보도된 조현병 관련 신문기사이다. 수집된 자료는 NetMiner 프로그램 4.4.1을 이용하여 네트워크 통계분석을 시행하였다. 2013년부터 2018년까지 8개 중앙지에서 610개의 신문기사가 검색되었다. 출현빈도가 가장 높은 주요 키워드는 강남역 살인사건 이전에는 '치료', 사건 이후에는 '사건'으로 나타났다. 사건 이전에는 '편견으로 치료시기를 놓치면 만성화 됨', '조기 치료하면 치료가 가능함', '약물치료로 정상적인 생활이 가능함', '심신미약 상태에서 살인 혐의로 기소됨'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 반면, 사건 이후 '여성혐오주의자가 아니라 피해망상이 심해져 살인을 저지름', '약물치료 중단으로 충동적인 행동이 유발됨', '범행 후 심신미약으로 인한 감형을 주장함', '흉기 난동에 출동한 경찰을 살해함'이라는 네 가지 주제가 도출되었다. 이러한 결과는 신문기사가 조현병 및 기타 정신질환자에 대한 편견과 낙인을 줄이기 위해 조현병에 대한 정확한 정보를 제공해야 함을 시사한다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권5호
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• pp.1-14
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• 2020

본 연구는 국내 언론에 나타난 '한류' 관련 이슈의 경향을 파악하기 위해 의제설정이론을 적용하였고, 빅데이터 분석기법인 토픽모델링과 의미연결망분석을 활용하여 언론 기사를 분석하였다. 이를 위해 2000년부터 2019년까지의 '한류' 관련 이슈에 대해 다룬 54개 언론 미디어 보도기사 197,992건의 제목, 부제, 본문, 키워드를 수집하여 핵심 토픽과 토픽 간의 관계를 파악하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 국내 언론에 나타난 '한류'는 한류 관련 지역, 문화, 경제 등과 관련된 단어들이 주요하게 나타났다. 둘째, 한류 관련 이슈는 총 9개의 토픽이 도출되었으며, '방송한류', '한류 수출', '국내외정세', '한류 교육', '뷰티·패션 한류', '음악·공연 한류', '관광한류', '미디어(플랫폼)', '권역 및 지역' 순으로 나타났다. 셋째, 한류는 주로 문화적 차원과 경제적 차원에서 의미화되었고, '문화한류', '경제한류', '교육', '환경', '지리'와 같이 5개의 특성으로 클러스터링 되었다.

• 한국융합학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.1-12
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• 2022

본 연구는 장애 유아에 대한 최근 10년간의 사회적 인식을 알아보기 위해 인터넷 기반의 빅데이터 분석 시스템인 Textom을 활용하였다. Textom으로 수집된 자료는 데이터 클리닝 과정을 거쳐 빈도가 높은 순으로 50개의 키워드가 선정되었으며, 의미연결망 분석을 위해 UCINET6으로 중심성 분석과 CONCOR분석을 실시하였다. 분석된 자료는 NetDraw를 활용하여 시각화하였다. 그 결과 '교육, 요구, 부모, 통합교육' 등의 키워드가 빈도수, 연결 및 위세 중심성에서 높은 순위를 차지하였다. 그리고 매개 중심성은 '부모, 교사, 문제, 프로그램, 상담'이 높은 순위를 차지하였다. CONCOR분석에서는 '장애, 유아, 진단, 프로그램'의 키워드를 중심으로 하는 4개 군집이 형성되었다. 이러한 연구 결과를 바탕으로 장애 유아에 대한 사회적 인식의 주제가 무엇인지 살펴보고, 주제별 시사점을 논하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권11호
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• pp.1-10
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• 2021

본 연구에서는 빅데이터 기법 중에 하나인 텍스트마이닝을 활용하여 소셜플랫폼에서 외국인근로자에 대한 인식을 알아보고 시사점을 도출하고자 하였다. 연구를 위해서 2020년 1월 1일부터 12월 31일까지를 기준으로 '외국인근로자' 검색 키워드를 수집하여 빈도분석, TF-IDF 분석, 연결중심성 분석으로 상위 키워드 100개를 도출하고 비교분석을 수행하였다. 또한 Ucinet6.0과 Netdraw를 이용해 의미연결망을 분석하였으며, CONCOR 분석을 통해 외국인정책 이슈, 지역사회 이슈, 사업주 관점 이슈, 고용 이슈, 근로환경 이슈, 법적 이슈, 출입국 이슈, 인권 이슈로 8개 클로스터로 군집화하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 외국인근로자 국민적 인식, 주요 이슈를 파악하였으며, 향후 외국인근로자에 대한 정책 및 관련 연구에 필요한 기초자료를 제공하고자 한다.