• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제4권12호
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• pp.577-584
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• 2015

일반적으로 질의응답 시스템은 입력된 질문에 대한 정답을 찾기 위해 질문과 관련된 문서 또는 단락 단위의 검색을 수행한다. 그렇지만 단어 기반의 검색만으로는 정답을 포함하는 단락을 찾기 어려운 경우가 있다. 본 논문에서는 이러한 문제를 각 문장이 가지고 있는 주제를 통해 해결할 수 있다고 판단하고 이를 위한 질의-응답문의 주제 분류 시스템에 대해 연구하였다. 이러한 시스템을 위해 필요한 인물과 관련한 주제 유형을 소개하고, 주제를 찾기 위한 단서표현을 정의하였다. 또한 단서표현기반으로 문장의 주제를 파악하는 시스템의 구성에 대해 소개하고, 이 시스템의 구성요소들에 대한 성능 평가를 수행하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.221-239
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• 2015

이 연구의 목적은 WorldCat에 수록된 한국 관련 전기도서를 분석함으로써 한국 관련 인물에 대한 지식 분포 현황 및 확산의 가능성을 전망하는 것이다. 주제에 Korea를 포함하는 전기도서 서지레코드 15,007건과 청소년 대상 전기도서 487권의 언어와 주제, 주제 인물, 미국 내 소장도서관 등 분석하였다. 청소년 대상 영어전기 30권은 미국 내 소장도서관 수가 많았고, 김일성과 김정일이 가장 많이 등장한 주제 인물이었다. 한국어전기 457권은 소장도서관 수가 많지 않고, 세종대왕과 이순신이 가장 많은 책에서 다루어졌다. 한국 관련 청소년 대상 전기도서들은 본격 전기보다 초등 저학년 수준 그림책이나 일화 중심 스토리 등 편향성을 보여, 도서관 장서를 통한 한국 관련 인물에 관한 흥미 유발이나 지식 확산의 전망은 제한적이었다. 주제 패싯의 오류, 동일 주제 인물의 분산, 소장도서관 리스트의 부정확성 등 문제점도 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제34권3호
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• pp.7-21
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• 2017

본 연구에서는 국립중앙도서관 링크드 데이터를 대상으로 인물 정보가 표현되고 연계되는 방식을 분석하고, 이를 확장하기 위한 방안을 제안하였다. 분석 결과, 저자로서의 인물 정보는 링크드 데이터에서도 인물을 표현하는 어휘와 연계되어 기술되고 있는 반면에, 주제로 표현된 인물은 개념으로만 취급되고 있었다. 또한 링크드 데이터 구축과정에서 기존의 전거 정보를 변환한 것 외에는 별도의 부가 정보를 추가했는지를 확인할 수 없었다. 이에 본 연구에서는 저자로서의 인물 정보뿐 아니라 주제로서의 인물 정보도 서지 정보에 포함시키고, 저자로서의 인물정보와 주제로서의 인물 정보를 연계할 때 링크드 데이터의 품질을 제고할 수 있다고 판단하였다. 그리고 이와 더불어 인물과 관련된 부가 링크 정보를 함께 구축하고 이를 활용하여 서지데이터 검색의 접근점을 확장하는 방안도 함께 제안하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제40권
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• pp.249-286
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• 2007

본 연구는 우리나라 종합일간지의 사람면의 대표 인물에 대하여 신문사별 특성과 차이점을 알아보고자 했다. 특히 각 신문사의 이념적 성격에 따라 사람면을 통해 보도되고 있는 인물에 대한 직업, 기사유형, 가치관 그리고 인물에 대한 선택기준이 신문사별로 차이가 있는지에 주목했다. 이를 위해 보수적 일간지로 조선일보와 중앙일보, 그리고 진보적 일간지로 서울신문과 한겨레신문을 대상으로 사람면 가운데 인터뷰 박스기사 내용을 중심으로 내용 분석을 실시하였다. 분석 결과 인물에 대한 직업과 주제 면에서 보수신문과 진보신문은 서로 비슷한 경향을 보였다. 직업 면에서 두 신문 모두 문화계, 자영업, 교육자 연구자 직업을 가진 인물들의 보도 비율이 상대적으로 높았다. 주제 면에서 보수와 진보신문은 사회와 문화와 관련된 인물에 대한 소개 비율이 높은 것으로 드러났다. 그러나 인물기사 유형에서 보수신문이 진보신문보다 인물에 대한 홍보성 기사의 비율이 매우 높게 나타났다. 인물의 가치관에서도 보수신문은 사회에서의 경제적 성공을 목적으로 하는 '성공 출세 지향'형 인물에 더 무게를 두었으며, 진보신문은 자신보다 타인의 배려하는 '타인 지향'형 인물에 대한 보도 비율이 높은 것으로 나타났다. 마지막으로 인물기사 선택 면에서 보수신문은 홍보성과 저명성 인물에 초점을 맞추었고, 진보신문은 사회성과 저명성을 기준으로 한 인물 보도기사가 많은 것으로 나타났다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권12호
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• pp.19-27
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• 2011

역대 최고의 흥행작인 영화 '아바타'에서 등장하는 휴머노이드 크리처는 실제 배우의 얼굴을 알아볼 수 있도록 디자인 되어 주제에 관련된 CG와 실사가 조화를 이루며 영화의 사실감을 더한다. 영화에서 뿐만 아니라 근래의 다양한 미디어에서 실제 인물을 알아볼 수 있는 휴머노이드 크리처의 디자인이 많이 사용될 것으로 예상된다. 본 연구에서는 인물인식을 위한 휴머노이드 크리처 디자인을 위하여, 대상과의 유사성을 위한 프로토타입으로부터의 편차를 과장하는 캐리커처의 주요한 컨셉을 응용한다. 또한 대상의 특징 요소를 추출하는 기준을 제시하고 그 결과에 의해 과장된 인물의 이미지를 다른 생명체와 합성하여 제작 결과를 실험하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제49권4호
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• pp.179-201
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• 2015

주제명 표목은 키워드 검색 환경에서 정교한 주제 브라우징과 검색을 제공할 수 있는 도구이다. 본 연구의 목적은 기존 주제 접근 도구에서 적용된 다양한 패싯 유형을 분석하여, 우리나라 주제명 표목에 적용 가능한 패싯을 제안하는 것이다. 먼저, 문헌 연구에서는 지금까지 혼재된 주제와 패싯에 대한 개념을 종합적으로 고찰하고 정의하였다. 다음으로 사례 연구에서는 OCLC FAST와 PRECIS 제2판과 시소러스의 구축 지침인 "Thesaurus construction and use", 콜론 분류법 제7판, 블리스 서지 분류법 제2판, 국제십진분류법 제3판의 패싯 유형을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 우리나라 주제명 표목에 적용 가능한 22개 패싯을 제안하였다. 상위 패싯으로 토픽, 사건, 장소, 시대, 개인명, 단체명, 표제명, 형식, 장르, 언어, 인물인 11개 패싯을 정의하고, 토픽 패싯은 하위에 토픽-사물/개체와 토픽-행동, 그리고 이 두 패싯의 하위로 부분, 종류, 전체, 속성, 물질, 수혜자, 산물, 부산물, 주체 패싯을 정의하였다.

• 동양고전연구
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• 제63호
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• pp.83-113
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• 2016

본 논문은 "좌계부담"의 체재와 구성, 서술방식과 내용의 검토를 통해 그 편찬 목적과 의미를 살펴본 것이다. "좌계부담"은 우선 구성면에서 약 16세기 말부터 18세기 중반까지의 인물을 시대 순으로 기록하였고, 그 안에서 인물 유형에 따라 근거리 배치하는 모습을 보여준다. 서술방식 면에서는 "사기열전"에 보이는 '호견법(互見法)'과 같은 방식을 활용하여, 개인 및 동일 사건의 내용을 관련된 다른 사람들과 나누어 기록하여 주제를 입체화 집중화하는 한편, 인물의 평가를 객관화하는 효과를 획득하고 있다. 인물 형상화 방식에 있어서는 해당 인물의 일생의 특징적 면모에 초점을 맞춰서 그와 관련된 시 또는 일화 등을 기록하여 인물을 구체적으로 그려내고 있다. 또한 목차의 각 인물 이름 옆에 수록 내용의 핵심사항을 요약한 '부제'형식의 짧은 글을 부기하여 내용 파악 및 이해를 돕는다. "좌계부담"은 견문을 자유롭게 엮어가는 방식의 필기 가운데, 인물중심으로 특화된 필기, 즉 '인물지(人物志)' 혹은 '전기집(傳記集)'이며, 더 넓게는 '사서(史書)' 및 '시화(詩話)'의 기능을 아우르는 필기이다. 이에 저자는 사가(史家)의 사명감으로 본서를 집필하였던 것으로 보인다. 18세기 말부터 19세기에 인물을 중심 내용으로 하는 인물지(人物誌) 형태의 특화된 필기류가 등장하게 되는데, "좌계부담"은 그보다 앞선 시기, 즉 18세기 중 후반에 편찬된 인물소전형(人物小傳型)의 필기라는 점에 의미가 있다. 필기류의 역사적 전통 속에서 그 수록 방식 및 서술방식의 변화 시작점에 있는 것으로, 조선 후기 필기류가 점차 전문화된 형태로 이행하는 모습을 보여주는 것이라 할 수 있다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권4호
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• pp.203-230
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• 2010

본 연구는 LibraryThing내의 베스트셀러 40권에 대한 태그를 6개월 간격으로 수집하여 폭소노미의 생성과 성장을 분석하였다. 이를 통해 태그의 양적, 질적 성장과 그러한 태그가 갖는 주된 의미와 주제 표현의 활용가능성을 살펴보았다. 본 연구의 결과로 첫째, 이용자 태깅의 동기는 개인의 자료 정리나 검색용도, 욕구의 성취, 감정 표출과 같은 자신을 위한 목적과 타인과 경험을 공유하거나 자신의 행동이 사회에 도움이 되길 바라는 사회성이 강조된 목적으로 구분되며, 사회적 동기가 부여된 태그는 74.12%로 드러났다. 둘째, 시간의 흐름에 따라 전체 태그 수와 이용 빈도수에서 성장세를 보였다. 셋째, 태그의 성장세가 큰 항목은 출판 시기 및 읽은 시기, 장르, 핵심 주제어, 등장인물, 책에 대한 소감 부분이었으며 주제관련 태그의 비율이 가장 높은 비중을 차지하였다. 넷째, LCSH 중에서 해당 장르, 핵심 주제어, 등장인물이 다수 부여되었으며 시간이 흐르면서 좀 더 세부적인 핵심 주제어와 등장인물이 추가되었고, LCSH와 일치하는 태그의 수도 소폭 상승하였다. 다섯째, 핵심 태그는 해당 시대의 지식을 반영하는 용어 집단으로서 역할을 하는 것으로 나타났다. 앞으로 폭소노미가 형태적인 단점을 극복하고, 내적으로 시맨틱 의미를 찾으며, 일대기를 고려한 유동적인 용어집단으로서 기존의 택소노미와 함께 적극 활용되기 위해서는 태그의 생성부터 양적, 질적 성장까지 전 과정을 지속적으로 모니터링하고 지원해야 할 것이다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.377-382
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• 2006

본 연구의 주제는 정보의 관계를 사용자 중심으로 시각화하는 것이다. 생활속에서 제공되는 대부분의 정보들은 보이지 않는 연결성을 가지고 있다. 이런 정보들의 공통적인 특성 및 관계의 연구를 통해 정보의 중요도를 측정할 수 있고, 각 정보의 개체 간의 연결성이 형성되어 인접정보의 접근이 용이해진다. 특히 인간관계는 사회 연결망의 주된 관심사이며, 사회의 각 개체 간 관계를 분석하여 도식화하는 여러 방법론이 제시되어 있다. 이번 연구를 위하여 제한된 사회라고 볼 수 있는 그리스 신화를 소재로 선정하여 등장인물들 간의 관계를 파악하는데 사회연결망 이론을 적용하였다. 하지만 시각화 측면에서 볼 때 현재 제공되는 사회 연결망 분석 도구는 사용자를 고려한 디자인 부분이 배제되어 단순히 정보를 일방적으로 보여준다는 한계를 지니고 있다. 미톨로지아에서는 분석된 자료를 바탕으로 사용자가 정보를 파악하는데 좀더 효과적이고 용이한 시각적인 구성을 가질 수 있도록 시도했다. 사회 연결망 분석법으로 그리스 신화의 인물들이 가진 신분, 출현 빈도, 감정관계 등을 수치화하여 인물의 연결성을 분석하였다. 또한 정보와 사용자 간의 상호작용 기능을 제공함으로써 사용자의 이해도를 높였다. 기본 인터페이스는 인물노드에 쉽게 접근할 수 있도록 4 가지 분류에 의한 인덱스의 형태를 가지며, 인물 간의 세밀한 관계는 선택에 의한 줌-인(zoom in) 기능을 통해 볼 수 있다. 이는 기존의 필터링 기능과는 차별적인 요소로서 직접 관련된 정보 이외의 정보들은 시각적으로 제한되어 사용자가 인물 관계를 빠르고 직관적으로 파악할 수 있다. 미톨로지아는 개괄적인 관계를 보여주는 레이아웃과 부분적이며 상세한 정보를 파악하기에 적합한 인터랙션 방법을 제시한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제32권5호
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• pp.396-405
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• 2005

기존의 주제 관련 연구들은 문서에 자주 등장하는 용어를 주제로 간주하는 등 문서에서 다루는 주제에 대한 정의가 모호하다. 또한 문서를 구성하는 기본 단위인 문장의 주제가 문서 요약 및 정보 추출 등의 연구 분야에 중요하게 활용될 수 있음에도 불구하고, 이에 대한 고려 없이 문서 전체의 주제를 추출하고 할당하는 연구가 대부분이다. 따라서 본 논문에서는 문장 단위의 주제 처리에 대한 기본 연구로서, 백과사전 영역에서 효과적인 중심어주도패턴에 기반한 문장주제 할당 기법을 제안하였다. 두산동아 백과사전 인물분야 2,381문서를 대상으로 성능을 분석해본 결과, 제안된 기법이 비교기준보다 향상된 성능을 보였으며, 특히 제안된 네 가지 중심어주도 패턴 중 술어를 기반으로 구성된 중심어주도패턴 유형 4가 학습집합에 대하여 평균 $98.96\%$, 실험집합에 대하여 $88.57\%$의 성능(F-score)으로 주제할당에 가장 효과적임을 알 수 있었다.