• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
• /
• 2020.06a
• /
• pp.236-236
• /
• 2020

데이터마이닝은 빅데이터를 활용하는데 주로 활용되는 기술이다. 빅데이터 활용의 중요성이 증대됨에 따라 빅데이터를 기반으로 데이터마이닝을 활용한 생산, 금융, 통신 등의 성공적인 활용사례가 있지만 상수도 시설물에 적용한 사례는 드물다. 본 연구에서는 R프로그램을 기반으로 확보하기 어려운 데이터를 얻고자 관련 기사를 수집하고 데이터마이닝의 주요 기능인 분류, 군집(K-means)분석을 수행하였다. 예를들어, 상수관로의 정밀한 누수 분석을 위해서는 관경, 매설년도 등의 세분화된 자료가 필요하나 이러한 자료들은 쉽게 확보할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 이러한 관점에서 상수관망 단수, 누수 등의 키워드를 통해 얻을 수 있는 기사를 기반으로 주요 키워드에 대한 군집분석을 수행하여 세분화된 상수관망 자료를 획득 및 분석하였다. 단수, 누수 키워드 기사에 의해 관경정보 등 파손된 관로의 정보를 확보할 수 있는 것으로 나타났으며 향후 확보하기 어려운 데이터를 보완할 수 있는 방법 중 하나로 활용될 수 있을것으로 기대된다. 그러나, 데이터의 양과 보다 정교한 군집분석을 위한 키워드설정 등의 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Annual Conference of KIPS
• /
• 2010.11a
• /
• pp.701-704
• /
• 2010

본 논문에서는 블로그의 포스트로부터 주요 키워드를 추출하여 노래 가사 데이터와 유사도를 분석, 해당 블로그 포스트에 적합한 음악을 추천하는 기법을 제안한다. 또한, 블로거가 포스트마다 제시한 태그들도 주요한 키워드로서 활용한다. 이를 위해서, 첫째로 TF-IDF 기법을 사용하여 텍스트로 구성된 포스트의 중요 키워드를 추출한다. 둘째로 포스트의 태그와 추출된 키워드를 기반으로 유사한 노래 가사를 LSA 기법으로 검색하여 가장 높은 유사도를 갖는 음악을 선택, 적합한 음악으로써 추천한다. 사용자 만족도 평가 실험을 통해서 제안하는 기법이 실제 추천에 적합한지 검증한다.

• Annual Conference on Human and Language Technology
• /
• 2018.10a
• /
• pp.176-178
• /
• 2018

트위터는 최대 140자의 단문을 주고받는 소셜 네트워크 서비스이다. 트위터의 해시 태그는 주로 문장의 핵심 단어나 주요 토픽 등을 링크하게 되는데 본 논문에서는 이러한 정보를 이용하여 키워드 추출에 활용한다. 문장을 Character CNN, Bi-LSTM을 통해 문장 표현을 얻어내고 각 Span에서 이러한 문장 표현을 활용하여 Span 표현을 생성한다. Span 표현을 이용하여 각 Span에 대한 Score를 얻고 높은 점수의 Span을 이용하여 키워드를 추출한다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2007.06c
• /
• pp.163-166
• /
• 2007

인간은 문서를 읽고 그 내용을 머릿속에서 개념적으로 정리하여 몇 개의 명사를 이용하여 키워드로 인지한다. 본 논문은 이러한 점에 착안하여 문서를 대표하는 키워드를 추출하는 시스템을 설계하고 구현하였다. 본 논문에서는 단어의 개별적인 개념 정보를 동의어와 유의어 사전을 통해 주요 개념어를 추출하고, 추출된 개념어들 사이의 공기 관계를 계산하여 키워드로써의 중요도를 계산하고자 한다. 이를 통해 문서를 대표할 수 있는 키워드 후보를 생성하는 생성 규칙을 자동화하고 문서를 잘 대표할 수 있는 키워드 추출기를 제안하였다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2002.10d
• /
• pp.685-687
• /
• 2002

일반적으로 인간이 사용하는 몇 개의 주요단어를 이용하여, 문서의 분야나 주제어가 되는 일본어 키워드를 추출하는 점에 주목한다. 먼저, 학술논문에서 저자 자신이 부여한 키워드 중 분야 명이나 주제어가 문서 중에 출현하지 않는 경우를 분석하고, 단어의 개념정보를 기초로 복합어 생성규칙을 구축한다. 문서 의미와 상관없는 키워드의 추출을 억제하기 위해 중요도 결정법을 새롭게 제안한다. 추출된 키워드의 타당성 검사를 위해 자연.음성언어에 관한 일본어 논문 65파일의 타이틀과 초록부분을 이용하여 추출된 키워드의 타당성에 대한 실험을 한 결과 추출 정밀도는 중요도의 상위 1개를 출력한 경우 75%가 되어 제안방법의 유효성을 확인할 수 있었다.

• KIPS Transactions on Software and Data Engineering
• /
• v.8 no.1
• /
• pp.13-18
• /
• 2019

In this study, we investigate important keywords and their relationships among the keywords for social issues, and analyze topics to find subjects of the social issues. In particular, we collected twitter data with the keyword 'metoo' which has attracted much attention in these days, and perform keyword analysis and topic modeling. First, we preprocess the twitter data, identified important keywords, and analyzed the relatedness of the keywords. After then, topic modeling is performed to find subjects related to 'metoo'. Our experimental results showed that relatedness of keywords and subjects on social issues in twitter are well identified based on keyword analysis and topic modeling.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.19 no.12
• /
• pp.43-50
• /
• 2021

This paper aims to identify trends of domestic industry-academic cooperation through comparative analysis of domestic and overseas academic articles published over the past 10 years (2011-2021). To this end, keyword network analysis and topic modeling analysis were performed to identify the characteristics of the entire articles collected. As results, it turned out that domestic articles included school, employment, education, patent, and professor as a major keyword while for overseas articles, project, policy, innovation, and company were the main topics, and related keywords were found to be influential. These results suggest that domestic industry-academic cooperation would have been designed and led by universities focusing on education for employment, and need to be carried out more actively in the areas of 'research' and 'technology transfer with the government's related policies and support on establishing two-way relationships that can benefit both schools and participating companies.

• Journal of the Korea Institute of Information and Communication Engineering
• /
• v.23 no.4
• /
• pp.401-406
• /
• 2019

In this paper, we propose a system for analyzing documents in XML format and in reports. The system extracts the paper or reports of keywords, shows them to the user, and then extracts the paragraphs containing the keywords by inputting the keywords that the user wants to search within the document. The system checks the frequency of keywords entered by the user, calculates weights, and removes paragraphs containing only keywords with the lowest weight. Also, we divide the refined paragraphs into 10 regions, calculate the importance of the paragraphs per region, compare the importance of each region, and inform the user of the main region having the highest importance. With these features, the proposed system can provide the main paragraphs with higher compression ratio than analyzing the papers or reports using the existing document analysis system. This will reduce the time required to understand the document.

• Journal of Digital Convergence
• /
• v.13 no.9
• /
• pp.129-136
• /
• 2015

We investigate the underlying structure of big data research domain, which is diversified and complicated using bottom-up approach. For that purpose, we derive a set of articles by searching "big data" through the Korea Citation Index System provided by National Research Foundation of Korea. With some preprocessing on the author-provided keywords, we analyze bibliometric data such as author-provided keywords, publication year, author, and journal characteristics. From the analysis, we both identify major sub-domains of big data research area and discover the hidden issues which made big data complex. Major keywords identified include SOCIAL NETWORK ANALYSIS, HADOOP, MAPREDUCE, PERSONAL INFORMATION POLICY/PROTECTION/PRIVATE INFORMATION, CLOUD COMPUTING, VISUALIZATION, and DATA MINING. We finally suggest missing research themes to make big data a sustainable management innovation and convergence medium.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
• /
• 2005.07b
• /
• pp.208-210
• /
• 2005

웹에서의 검색을 수행하기 위해 다양한 연구가 수행되었으나, 일반적으로 키워드 검색 방식이 주를 이루고 있다. 이는 검색 대상에 대한 정보가 충분한 경우에는 원하는 검색 결과를 찾아내기 친우나, 그렇지 않은 경우에는 사용자로 하여금 원하는 검색 결과를 추출하기 위친 여러 번의 검색을 추가로 수행하는 수고로움을 요구하곤 한다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 어휘 간의 관계에 기반을 둔 확장 검색 방식을 제안한다. 시소러스를 바탕으로 유의어 그룹을 정의하고, 사용자의 검색 키워드 정보를 이용하여 어휘 간의 관계 및 그룹 간의 관계를 정의한다. 정의된 관계를 바탕으로 키워드를 확장하고, 확장된 키워드의 사용 빈도와 프리시젼을 이용하여 사용할 어휘를 선별하여 검색을 수행한다.