• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.

• 한국지구과학회지
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• 제43권1호
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• pp.224-235
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• 2022

본 연구는 지난 12년간의 우주위험 관련 언론기사의 토픽모델링 분석을 통해 우주위험별 언론 보도 현황을 알아보기 위한 목적으로 수행되었다. 빅카인즈(BIGKinds)의 뉴스 플랫폼에서 2010년부터 2021년까지의 태양폭풍, 인공우주물체, 자연우주물체에 대한 우주위험 기사를 각각 1200여건 이상 수집하였으며, 키워드 분석, 잠재적 디리클레 할당모형(LDA) 분석을 수행하였다. 그 결과 태양폭풍 관련 기사는 3개의 토픽인 태양폭발이 인공위성에 미치는 영향, 우주전파센터를 중심으로 태양폭발이 우리나라 전파 통신에 미치는 영향, 항공종사자와 우주방사선의 관계로 요약되었다. 인공우주물체 관련 기사의 경우 3개의 토픽으로 인공위성과 우주정거장이 우주쓰레기로부터 위협을 받거나 그 자체가 우주쓰레기가 될 수 있다는 토픽, 영화를 통한 우주쓰레기와 인류의 관계에 대한 토픽, 우주쓰레기 추적·감시 및 처리를 위한 우주강국들의 노력이라는 토픽으로 요약되었다. 자연우주물체 관련 기사는 2개의 토픽으로 국제 우주기관의 근지구소행성에 대한 추적·감시와 충돌 대책과 소행성과 혜성 충돌을 중심으로 공룡과 포유류의 진화 및 멸종 원인으로 요약되었다. 이로부터 2010년부터 현재까지 국내 언론은 우주위험을 사회, 문화 등 다양한 영역에서 총 8개의 주제로 대중들에게 그 위험성과 경각심을 전하는 역할을 하고 있음을 확인하였으며, 이러한 결과를 기반으로 우주위험에 대한 교육방법과 교육정책의 필요성을 제언하였다.

• 에너지공학
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• 제29권2호
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• pp.23-29
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• 2020

본 연구에서는 최근 10년간의 미세먼지 관련 뉴스 데이터를 수집하여 LDA 분석을 통해 최적 토픽을 도출하였다. 최적 토픽으로 선별된 80개의 이슈를 미세먼지 정책의 시각에서 해석하였다. 연구결과, 기온과 같은 날씨와 관련된 정보와 미세먼지 농도가 관련되어서 이슈화되는 경향이 있었다. 다음으로 미세먼지 저감 대책의 일환으로 노후경유차 운행 제한 제도와 저감 장치 부착과 같은 이슈의 빈도수가 높았다. 국민에 대한 제도 변경 안내를 포함하여 시민과 운수업자와의 갈등도 주요한 토픽으로 나타났다. 미세먼지 문제의 해결을 위한 수소차 보급과 같은 대안도 주요 토픽으로 분석되었다. 또한 미세먼지 관련 공기청정기 등 제품 관련 주제, 취약계층을 미세먼지로부터 보호하는 정책과 관련된 주제, 연구개발을 통한 미세먼지 저감 관련 주제가 주요 화두로 제기되었다. 미세먼지 대책은 사회 이슈로 정부 정책과 밀접한 관련이 있다고 볼 수 있다. 또한 본 연구를 통해 토픽 상에서는 거시적인 정부정책 자체보다는 시민의 안전, 시혜적인 정책이나 이해관계자간의 갈등이 정부정책 변화와 연동하여 중요한 의미를 지니는 것으로 나타났다.

• 응용통계연구
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• 제35권6호
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• pp.739-754
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• 2022

텍스트 데이터는 일반적으로 많은 변수를 포함하고 있으며 변수들 사이의 연관성도 높아 통계 분석의 정확성, 효율성 등에서 문제가 생길 수 있다. 이러한 문제점에 대처하기 위해 목표 변수가 주어진 지도 학습에서는 목표 변수를 잘 설명할 수 있는 단어들을 선택하여 이 단어들만 통계 분석에 이용하기도 한다. 반면, 비지도 학습에서는 목표 변수가 주어지지 않으므로 지도 학습에서와 같은 단어 선택 절차를 활용하기 어렵다. 이 연구에서는 토픽 모형을 이용하여 지도 학습에서의 목표 변수를 대신할 수 있는 토픽을 생성하고 각 토픽별로 연관성이 높은 단어들을 선택하는 단어 선택 절차를 제안한다. 제안된 절차를 실제 텍스트 데이터에 적용한 결과, 단어 선택 절차를 이용하면 많은 토픽에서 공통적으로 자주 등장하는 단어들을 제거함으로써 토픽을 더 명확하게 식별할 수 있었다. 또한, 군집 분석에 적용한 결과, 군집과 범주 사이에 높은 연관성을 가지는 군집 분석 결과를 얻을 수 있는 것으로 나타났다. 목표 변수에 대한 정보없이 토픽 모형을 이용하여 선택한 단어들을 분류 분석에 적용하였을 때 목표 변수를 이용하여 단어들을 선택한 경우와 비슷한 분류 정확성을 얻을 수 있음도 확인하였다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권2호
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• pp.75-81
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• 2019

본 연구는 통계적인 기법을 융합 활용하여 국내 갑상선암과 관련된 연구 토픽의 동향 및 변화 추세를 알아보기 위함이다. DBpia에 등록되어 있는 갑상선암 관련 논문을 대상으로 LDA(latent Dirichlet allocation) 기반의 토픽 모형을 적용한 결과, 4개의 연구 토픽을 도출하였으며 각 토픽은 "Surgery", "Disease aggressiveness", "Survival analysis", "Well-being of patients"에 관한 내용으로 확인되었다. 다범주 로짓모형을 이용하여 연구 토픽의 시대적 추이를 확인한 결과, 2000년 이전에는 "Surgery", 2000년대에는 "Disease aggressiveness"와 "Survival analysis", 2010년 이후에는 "Survival analysis"와 특히 "Well-being of patients"에 관한 연구가 많이 이루어졌음을 확인하였다. 이는 향후 갑상선암 연구의 방향 모색에 필요한 기초자료로 활용될 수 있을 것이며, 최근 환자의 복지로 크게 전환된 연구 토픽의 변화가 다른 질병에서도 관찰되는지 추후 검토할 필요가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.212-222
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• 2020

본 연구의 목적은 전 세계 산업수학의 흐름을 주도하는 미국산업응용수학 학회에서 출판하는 논문들의 연구현황 및 동향을 거시적으로 파악하는 데 있다. 이를 위해 2016년부터 2019년까지 6,255편의 논문 제목 및 초록을 수집하였으며, LDA 기법을 활용한 토픽모델링과 시계열회귀모형 분석을 수행하였다. 분석 결과 첫째, 산업수학 분야는 해석학을 중심으로 기하학, 대수학, 위상수학, 이산수학, 확률 및 통계 등 다양한 분야에서 연구가 진행되었다. 둘째, 시간이 흐름에 따라 상승하는 연구 주제는 수리유체역학, 그래프이론, 확률미분방정식이었으며, 하강하는 연구 주제는 계산이론과 고전기하로 나타났다. 연구 결과는 산업수학 분야의 지적 구조에 대한 전체적인 흐름 및 변화에 대한 이해를 바탕으로 연구자들에게는 향후 연구 방향에 대해서, 그리고 교육 현장에는 시대 변화를 반영한 산업수학 교육과정을 수립하는데 시사점을 제공할 것이다.