• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.161-169
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• 2015

Realtime search words of typical portal sites appear every few seconds in descending order by search frequency in order to show issues increasing rapidly in interest. However, the characteristics of realtime search words reordering within too short a time cause problems that they go over the key issues of the day. This paper proposes a method for deriving a key issue through association analysis of realtime search words. The proposed method first makes scores of realtime search words depending on the ranking and the relative interest, and derives the top 10 search words through descriptive statistics for groups. Then, it extracts association rules depending on 'support' and 'confidence', and chooses the key issue based on the results as a graph visualizing them. The results of experiments show that the key issue through association rules is more meaningful than the first realtime search word.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
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• v.3 no.1
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• pp.31-36
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• 2014

Social network services(SNS) including Twitter and Facebook are good resources to extract various issues like public interest, trend and topic. This paper proposes a method to extract query-related issues by calculating relatedness between terms in Twitter. As a term that frequently appears near query terms should be semantically related to a query, we calculate term relatedness in retrieved documents by summing proximity that is proportional to term frequency and inversely proportional to distance between words. Then terms, relatedness of which is bigger than threshold, are extracted as query-related issues, and our system shows those issues with a connected network. By analyzing single transitions in a connected network, compound words are easily obtained.

• Journal of Digital Convergence
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• v.16 no.12
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• pp.335-342
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• 2018

The search service, which is a core service of the portal site, presents search queries that are rapidly increasing among the inputted search queries based on the highest instantaneous search frequency, so it is difficult to immediately notify a search query having a high degree of interest for a certain period. Therefore, it is necessary to overcome the above problems and to provide more intelligent information retrieval service by bringing improved analysis results on the change of the search queries. In this paper, we present the criteria for measuring the interest, continuity, and attention of real-time search queries. In addition, according to the criteria, we measure and summarize changes in real-time search queries in hours, days, weeks, and months over a period of time to assess the issues that are of high interest, long-lasting issues of interest, and issues that need attention in the future.

• Journal of Digital Convergence
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• v.17 no.12
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• pp.255-260
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• 2019

Real-time search keywords are not only limited to search keywords that are rapidly increasing interest in real-time, but also have a limitation that they are difficult to determine the sustainability as there is a difference in ranking between portal sites. Estimating sustainability for real-time search keywords is significant in terms of overcoming these limitations and providing some predictability. In particular, long-term search keywords that last for more than a month are of high value as long-lasting social issues. Therefore, in this paper, we analyze the interest based on the ranking of the real-time search keywords and the duration based on sustained weeks, days and hours of real-time search keywords by each portal site and the integrated portal site, and then estimating sustainability based on high level of interest and duration, and present a method to derive real-time search issues with high long-term sustainability.

• Journal of Digital Convergence
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• v.15 no.12
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• pp.333-340
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• 2017

Since realtime search words are centered on the fact that the search growth rate of an issue is rapidly increasing in a short period of time, it is not possible to express an issue that maintains interest for a certain period of time. In order to overcome these limitations, this paper evaluates the daily and hourly persistence of the realtime words that belong to the top 10 for a certain period of time and extracts the search word that are constantly interested. Then, we present the method of using the time series analysis and the neural network to know how the interest of the upper search word changes, and show the result of forecasting the near future change through the actual example derived through the method. It can be seen that forecasting through time series analysis by date and artificial neural networks learning by time shows good results.

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 2018.08a
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• pp.133-138
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• 2018

본 연구는 언어네트워크 분석기법을 활용하여 언론보도자료에 나타난 대통령기록물과 관련된 사회적 이슈를 분석하였다. 분석결과를 통해 대통령기록물 관련 이슈의 발생 현황 및 이슈의 구성요소를 파악할 수 있었으며, 대통령기록물 관련 이슈에 대한 시사점 파악 및 관련 연구의 기초자료를 제공하는 것을 목적으로 한다. 이를 위하여 국내 주요 언론사 중 하나인 조선일보를 대상으로, 주제어인"대통령기록물"을 포함하는 관련 기사를 수집하였다. 총 780건의 수집된 보도자료를 대상으로 언어네트워크 분석을 수행하였으며, 분석결과에 대한 시각화를 진행하였다.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2021.06a
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• pp.236-236
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• 2021

최근 텍스트와 같은 비정형 데이터의 생성 속도가 급격하게 증가함에 따라, 이를 분석하기 위한 기술들의 필요성이 커지고 있다. 텍스트 마이닝은 자연어 처리기술을 사용하여 비정형 텍스트를 정형화하고, 문서에서 가치있는 정보를 획득할 수 있는 기법 중 하나이다. 텍스트 마이닝 기법은 일반적으로 각각의 분서별로 특정 용어의 사용 빈도를 나타내는 문서-용어 빈도행렬을 사용하여 용어의 중요도를 나타내고, 다양한 연구 분야에서 이를 활용하고 있다. 하지만, 문서-용어 빈도 행렬에서 나타내는 용어들의 빈도들은 문서들의 차별성과 그에 따른 용어들의 중요도를 나타내기 어렵기때문에, 용어 가중치를 적용하여 문서가 가지고 있는 특징을 분류하는 방법이 필수적이다. 다양한 용어 가중치를 적용하는 방법들이 개발되어 적용되고 있지만, 환경 분야에서는 용어 가중치 기법 적용에 따른 효율성 평가 연구가 미비한 상황이다. 또한, 환경 이슈 분석의 경우 단순히 문서들에 특징을 파악하고 주어진 문서들을 분류하기보다, 시간적 분포도에 따른 각 문서의 특징을 반영하는 것도 상대적으로 중요하다. 따라서, 본 연구에서는 텍스트 마이닝을 이용하여 2015-2020년의 서울지역 환경뉴스 데이터를 사용하여 환경 이슈 분석에 적합한 용어 가중치 기법들을 비교분석하였다. 용어 가중치 기법으로는 TF-IDF (Term frequency-inverse document frquency), BM25, TF-IGM (TF-inverse gravity moment), TF-IDF-ICSDF (TF-IDF-inverse classs space density frequency)를 적용하였다. 본 연구를 통해 환경문서 및 개체 분류에 대한 최적화된 용어 가중치 기법을 제시하고, 서울지역의 환경 이슈와 관련된 핵심어 추출정보를 제공하고자 한다.

• Journal of the Korean Society for Railway
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• v.14 no.6
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• pp.575-583
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• 2011

In order to minimize the maintenance cost at local lines, Information & Communication Technology based onboard train control system is being developed. Unlike the central traffic control based fixed block system, this system use a moving block method and railway driver direct control switch and railway crossing. The purpose of this paper is to analyze the concerned main operational issues are as follows: the preparation of train operation, drivability, the role of driver and controller, block system and cost. We defined the role of driver and driver's input data for train service, and we designed the business process of driver using UML tool. We considered the aspect of drivability, DMI is needed to support the braking moment for the driver and driver training simulator. We designed the driver business process for control of switch and railway crossing. We analyzed the fixed block system and moving block system to confirm the difference with the existing operational method. The cost analysis structure is also needed for the operation cost comparison.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2013.11a
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• pp.1096-1097
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• 2013

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2023.10a
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• pp.533-538
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• 2023

문서에서 저자의 의도와 주제, 그 안에 포함된 감성을 분석하는 것은 자연어 연구의 핵심적인 주제이다. 이와 유사하게 특정 글에 포함된 정치적 문화적 편향을 분석하는 것 역시 매우 의미 있는 연구주제이다. 우리는 최근 발생한 한 사건에 대하여 여러 신문사와 해당 신문사에서 생산한 기사를 중심으로 해당 글의 정치적 편향을 정량화 하는 방법을 제시한다. 그 방법은 선택된 주제어들의 문장 공간에서의 거리를 중심으로 그래프를 생성하고, 생성된 그래프의 기계학습을 통하여 편향과 특징을 분석하였다. 그리고 그 그래프들의 시간적 변화를 추적하여 특정 신문사에서 특정 사건에 대한 입장이 시간적으로 어떻게 변화하였는지를 동적으로 보여주는 그래프 애니메이션 시스템을 개발하였다. 실험을 위하여 최근 이슈에 대하여 12개의 신문사에서 약 2000여 개의 기사를 수집하였다. 그 결과, 약 82%의 정확도로 일반적으로 알려진 정치적 편향을 예측할 수 있었다. 또한, 학습 데이터에 쓰이지 않은 신문기사를 활용하여도 같은 정도의 정확도를 보임을 알 수 있었다. 우리는 이를 통하여 신문기사에서의 정치적 편향은 작성자나 신문사의 특성이 아니라 주제어들의 문장 공간에서의 거리 관계로 특성화할 수 있음을 보였다. 할 수 있다.