• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 춘계학술발표대회
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• pp.501-503
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• 2019

IT 기술의 발달에 따라 다양한 웹 미디어의 데이터가 기하급수적으로 증가하고 있으며 이는 비정형 형태의 빅 데이터로 활용도가 매우 높다. 그 중 인터넷 뉴스나 SNS 등은 시간의 흐름에 따라 다양한 이슈들이 서로 영향을 주며 발생, 결합, 분화, 소멸된다. 본 논문에서는 인터넷상에서 발생하는 비정형 데이터들을 수집하여 텍스트 마이닝을 통해 글의 주요이슈 키워드, 카테고리, 날짜 등을 추출한다. 추출한 데이터를 일정 기간별로 나누어 이슈 매핑을 통해 이슈간의 상관관계를 분석한다. 나아가 LSTM 또는 GRU를 이용한 딥러닝을 통해 앞으로의 이슈를 예측하는 시스템 설계를 제안한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권2호
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• pp.240-247
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• 2020

빠르게 변화하는 온라인상의 정보 흐름과 트랜드를 이해하고 IT기술 환경변화에 대응하기 위해서 필요한 선제적 제도 마련을 위한 한 가지 방안으로 빅데이터를 이용하고자 하는 노력이 최근 들어 더욱 가속화 되고 있다. 논문에서는 인공지능 기반의 빅데이터 처리를 통한 이슈 분석 시스템의 개발과 연구를 통해 빅데이터 처리를 위한 새로운 기술의 가능성을 확인하고자 한다. 이를 위해, 고속의 병렬처리가 가능해진 인공신경망을 사용, 의미 추론 및 패턴분석을 위한 처리 기법을 제안하고 구현을 통해 제안하는 방법에 대한 빅데이터 처리의 적합성을 알아본다. 정보보안의 중요성을 감안하여, 인공 신경망을 이용한 이슈 분석 시스템을 최근의 보안 이슈 분석에 활용해봄으로써 제안하는 방식이 실제 빅데이터 처리에 유용하게 활용 될 수 있음을 검증한다. 실험을 통해서 제안된 방식에 대한 다양한 목적의 빅데이터 처리를 위한 기반 기술로의 활용 가능성을 확인한다.

• 지능정보연구
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• 제28권3호
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• pp.57-79
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• 2022

지난 2019년 12월 시작된 코로나19는 정치, 경제, 사회, 문화 등 우리 삶의 전반에 많은 영향을 끼쳐 왔으며, 스포츠, 공연 예술 등의 분야 역시 이로 인해 큰 폭으로 활동이 위축되었다. 스포츠 분야의 경우 참여스포츠를 대표하는 생활체육 분야에서의 변화가 특히 크게 나타났으며, 헬스장, 탁구장, 배드민턴 동호회 등 국민 삶과 밀접한 장소에서의 확진자 발생은 코로나19의 확산에 대한 사회적 공포감을 증폭시키는 원인이 되기도 하였다. 이에 본 연구에서는 코로나19가 최초 확산한 시기의 생활체육 관련 국내 언론 기사를 분석하여, 코로나19 사태로 인해 생활체육 분야에서 어떤 이슈들이 현장에서 등장하고 있으며 어떠한 논의들이 이루어지고 있는지 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 국내 대표적인 포털 뉴스 사이트로부터 생활체육과 관련된 코로나19 이슈를 다루고 있는 뉴스 기사를 수집한 후, 이에 대한 토픽 모델링(Topic Modeling) 분석을 통해 코로나19 환경에서의 주요 생활체육 이슈를 파악하였다. 분석을 통해 체육시설 코로나 발생, 체육활동 지원, 생활체육활동 변화 등의 의미있는 이슈를 발견하였으며, 이들 주요 이슈에 대한 워드 클라우드(Wordcloud) 분석을 통해 이슈를 시각적으로 이해하고 시간의 흐름에 따라 이러한 이슈가 변화하는 양상을 확인하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.531-534
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• 2010

웹 2.0의 적극적인 도입에 따라 소셜 네트워크 기반 커뮤니티 사이트에서는 관련된 콘텐츠를 적절하게 추천하는 것은 중요한 문제로 부각되고 있으며 이로 인해 사용자들의 동향 및 이슈 추출 기법이 중요하게 작용하고 있다. 이러기 위해서 지금까지의 연구에서는 콘텐츠에 포함된 키워드 매칭 방법을 이용하고 있으나 사용자들 간의 연결 관계와 키워드의 중요도를 고려하지 못하고 있다. 본 논문에서는 FOAF 기반의 소셜 네트워크와 del.icio.us에서 제공하는 소셜 북마크 데이터를 기초로 소셜네트워크 분석을 보이며 이를 통한 사용자들 사이에서 중요하게 부각되는 핫 이슈를 추출하는 방법을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 핫 이슈 추출 방법을 활용하면 사용자들의 관심 분야 동향파악을 효율적으로 수행할 수 있으며 이를 통해 맞춤형 마케팅 및 콘텐츠 추천이 가능해 진다.

• 스마트미디어저널
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• 제7권4호
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• pp.99-105
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• 2018

시장에 내놓은 제품이나 서비스가 문제를 일으켜서 해당 기업의 비즈니스와 이미지에 큰 타격을 입히는 사례가 자주 발생하고 있다. 발생한 문제에 적절하게 대응하고 피해를 최소화하는 것은 기업들에게 매우 중요한 일이다. 본 연구는 스마트폰 시장을 주도하고 있는 삼성이 개발하여 출시한 갤럭시노트7의 리콜 사태를 다루었던 뉴스를 수집하고 분석하였다. 이슈 라이프사이클에 기반하여 단계별로 뉴스의 특징을 표현하고 연관규칙을 이용하여 텍스트의 내용을 분석하고 시각화하였다. 본 연구의 결과는 이슈의 변화와 흐름을 이해하고 대응책을 모색해야 하는 기업들의 비즈니스 활동에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권12호
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• pp.553-564
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• 2014

본 논문은 지금까지의 소셜미디어 분석과 분석보고서 생성의 세 가지 문제점을 해결하기 위해서 소셜 빅데이터 마이닝에 기반한 이슈분석보고서 자동 생성 시스템을 제안한다. 세 가지 문제점은 분석의 고립성, 전문가의 주관성과 고비용에 기인한 정보의 폐쇄성이다. 시스템은 자연언어 질의분석, 이슈분석, 소셜 빅데이터 분석, 소셜 빅데이터 상관성분석과 자동 보고서 생성으로 구성된다. 생성된 보고서의 유용성을 평가하기 위해, 본 논문에서는 리커트척도를 사용하였고, 빅데이터 분석 전문가 2명이 평가하였다. 평가결과는 리커트 척도 평가에서 보고서의 품질이 비교적 유용하고 신뢰할 수 있는 것으로 평가되었다. 보고서 생성의 저비용, 소셜 빅데이터의 상관성 분석과 소셜 빅데이터 분석의 객관성 때문에, 제안된 시스템이 소셜 빅데이터 분석의 대중화를 선도할 것으로 기대된다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권8호
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• pp.393-400
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• 2018

본 연구는 스포츠 이슈에 따른 집단 감정으로서의 스포츠 감정의 생성과 전개에 대한 감정 동학을 실증적으로 규명하고자 수영선수 박태환의 금지 약물 사건을 연구대상으로 선정하였다. 전체 전개 과정을 총 10개의 에피소드로 단순화 한 후, 각각의 신문기사와 댓글을 시계열 분석 하였다. 본 연구의 결론은 다음과 같다. 첫째, 스포츠 이슈와 스포츠 감정 간에는 명확한 인과 관계가 있었다. 둘째, 스포츠 감정은 사회적 과정과 긴밀한 상호작용을 주고받는 사회적 존재임을 확인할 수 있었다. 셋째, 스포츠 이슈에 따른 스포츠 감정, 집단 행위, 사회적 변화 간의 역동적인 상호작용으로 이루어진 스포츠 감정 동학의 기제는 타당한 것으로 분석되었다. 본 연구는 스포츠 감정 동학의 기제를 시계열 분석이라는 실증적 접근을 통해 검증하였으나, 추후 보다 계량적인 통계 기법을 통한 추가 연구가 필요할 것이다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 2006년도 춘계학술대회
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• pp.288-293
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• 2006

최근 반도체 개발 및 제조부문에서는 급속도로 성장한 Mobile 시장과 Digital Consumer Trend 에 주도적으로 대응하고자 빠른 속도의 기술적 변화를 추진하여 왔으며, 이에 따라 현장에서 발생하는 기술적 문제의 유형 또한 점점 복잡 다양해지고 있다. 기존 Commodity 제품의 경우, 세대 전환이 느리게 진행되어, 이에 수반되는 기술적 문제의 난이도와 그 발생 종류가 현재 대비 상대적으로 단순하였다. 그러나 최근 다품종 주문형 제품비중 확대로, 발생되는 문제점들이 Field Application 과 tight 한 연관성을 지니고 있어, 문제의 발생 경로, 원인 파악과 해결 대책 수립에 상당한 초기대응 시간을 필요하며, 관련 부서와의 실시간 협업 및 Cross-Checking을 통하지 않고서는 문제에 대한 최적 Solution 을 결정하기 힘든 현실이 되었다. 이러한 기술 이슈 해결 과정에 기 발생했던 유사 이슈 처리 과정 및 결과 자료가 문제 해결에 크게 기여할 수 있으나, 종래의 지식관리 시스템 체계로는 이러한 실무 형 지식을 획득하기 어려운 부분이 한계점으로 지적되고 있다. 본 논문에서는 이러한 문제점 개선이 가능한 실무형 지식 관리 (AKM: Actual Knowledge Management) 기반의 기술적 이슈 추적 관리 시스템(TITS: Technical Issue Tracking System) 구축 사례를 제시하고자 한다. TITS 는 1) 기술 이슈의 발의 및 전파 기능과 2) 이슈 해결을 위한 Action Item 부여 및 의견 교환 기능 3) 해결된 이슈의 처리 결과 등록 기능 4) 유사 이슈 사례 검색 기능 등의 크게 4 개 모듈오 구성 되어있다. 이 시스템을 통해 반도체 엔지니어들은 기술적 이슈의 발생 시점부터, 원안분석, 대책 협의 ; Action Item 수립 등 문제 해결 과정과 결과 등록 시점까지 Real time Tracking이 가능해 졌으며, 본 시스템을 통해 처리된 모든 기술적 이슈 정보는 Issue Case Database 에 분류 저장되어, 향후 유사 이슈 발생 시, 이를 활용함으로써, 빠른 초기 대응 및 문제 해결에 직접적인 도움을 받을 수 있게 되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1-9
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• 2016

소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제7권3호
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• pp.171-178
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• 2006

슈퍼스칼라 프로세서에서 명령어 이슈 길이 값 예측방식은 명령의 결과 값을 미리 예측하고, 그 이후에 데이터 종속관계가 이는 명령들에게 값을 조기에 공급하므로써 이들 명령들을 모험적으로 실행하여 성능을 향상시키는 방식이다. ILP 프로세서는 명령어 수준 병렬성의 성능향상을 위하여 값을 미리 예측하여 병렬로 이슈하고 수행한다[4]. 본 논문에서는 이를 수행하기 위한 값 예측기의 명령어 이슈 길이(4,8,16)의 성능분석을 위한 예측률, 예측정확도, 성능향상 등을 측정하여 평가한다. 실험결과 8이슈의 성능향상이 높음을 보였다.