• 정보관리학회지
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• 제33권1호
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• pp.53-84
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• 2016

이 연구는 한국의 정신의학 분야 국제공동연구 활성화를 위하여, 네트워크 분석에 중점을 두어 정신의학 분야 국제공동연구의 핵심 연구동향을 반영하는 지적구조를 규명하였다. 이를 위해 데이터는 Web of Science를 기반으로 수집하였으며, 검색 대상 기간은 2009년에서 2013년까지로 하였다. 고급검색 기능을 통해 정신의학 연구 분야를 의미하는 SU="psychiatry"의 검색 식을 사용하였으며, 국제공동연구만을 선택해 총 18,590건의 논문을 수집하였다. 총 18,590건 논문의 저자 키워드와 WoS에서 부여한 키워드를 합쳐 최종 선정된 85개 키워드를 대상으로 분석한 결과는 다음과 같다. 첫째, 질환을 중심으로 총 8개의 세부 주제 영역을 확인하였다. 둘째, 높은 영향력을 가지며 다른 키워드들 간의 매개를 도모하여 주제영역을 확장시키는 총 6개의 핵심 키워드를 확인하였다. 셋째, 커뮤니티 분석을 통해 한국연구재단의 학문분류표를 이용하여 세부 주제영역으로 규명한 결과 총 15군집, 총 12세부 주제영역을 확인하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.489-498
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• 2012

본 논문은 연구 학습 주제 지식베이스를 통한 소셜컴퓨팅 지원에 관한 연구로 두 가지 하부 연구로 구성되었다. 첫 번째 연구는 다양한 학문분야에서 전자 도서관 이용자들의 연구 및 학습 주제를 추출하기 위해 분야별로 분류가 잘 되어 있는 NDLTD Union catalog의 석박사 학위 논문 (Electronic Theses and Dissertations : ETDs)을 분석하여 계층적 지식베이스를 구축하는 연구이다. 석박사 학위 논문 이외에 ACM Transactions 저널의 논문과 컴퓨터 분야 국제 학술대회 웹사이트도 추가로 분석하였는데 이는 컴퓨팅 분야의 보다 세분화된 지식베이스를 얻기 위해서이다. 계층적 지식베이스는 개인화 서비스, 추천시스템, 텍스트 마이닝, 기술기회탐색, 정보 가시화 등의 정보서비스와 소셜컴퓨팅에 유용하게 사용될 수 있다. 본 논문의 두 번째 연구 부분에서는 우리가 만든 계층적 지식기반을 활용하여 4개의 사용자 커뮤니티 마이닝 알고리즘 중에서 우리가 수행중인 소셜 컴퓨팅 연구, 즉 구성원간의 결합도에 기반한 추천시스템에 최상의 성능을 보이는 그룹핑 알고리즘을 찾는 성능 평가 연구 결과를 제시하였다. 우리는 이 논문을 통해서 우리가 제안하는 연구 학습 주제 데이터베이스를 사용하는 방법이 기존에 사용자 커뮤니티 마이닝을 위해 사용되던 비용이 많이 필요하고, 느리며, 개인정보 침해의 위험이 있는 인터뷰나 설문에 기반한 방법을 자동화되고, 비용이 적게 들고, 빠르고, 개인정보 침해 위험이 없으며, 반복 수행시에도 일관된 결과를 보여주는 방법으로 대체할 수 있음을 보이고자 한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권10호
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• pp.1085-1093
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• 2016

커뮤니티 기반 질의 응답 시스템은 사용자 질의에 대한 정답을 인터넷 커뮤니티에 사용자들이 게시했던 문서 중에서 선택하여 제공하는 시스템이다. 기존 방법들은 질의 분석의 성능 향상을 위하여 목적 영역에 적합한 규칙을 구축하거나 일부 처리 과정에 기계 학습을 적용하였다. 하지만 기존 방법들은 적용 영역을 확장하거나 수정하는 경우 많은 비용이 소요되며 경우에 따라서는 시스템이 특정 영역에 과적합되는 경우가 발생한다. 본 논문에서는 커뮤니티 기반 질의-응답 시스템의 효과적인 처리를 위해서 시스템의 각 과정에 적합한 기계 학습 방법을 적용하여 전체 과정을 자동화하는 다중 기계학습 방법을 제안한다. 제안 시스템은 사용자 질의를 분석하는 부분과 정답 문서를 선택하는 부분으로 나눌 수 있다. 질의 분석 과정은 질의의 초점 구문을 분석하는 질의 핵심부 추출기와 질의의 주제를 분류하는 질의 유형 분류기로 구성하였으며, 전자는 조건부 무작위장을 사용하고 후자는 지지 벡터 기계를 사용한다. 정답 문서 선택에서는 유사도 측정에서 사용하는 가중치를 인공 신경망으로 학습한다. 또한 인터넷에 커뮤니티에 게시된 데이터는 형태소 분석 결과를 신뢰할 수 없는 경우가 많이 발생한다. 따라서 음절 자질을 사용하여 질의를 분석 단계에서 형태소 분석의 영향을 최소화하는 방법을 제안한다. 제안하는 시스템은 Mean Average Precision 기준으로 0.765, R-Precision 기준으로 0.872의 성능을 보여 기존 시스템보다 성능이 우수하다.

• 정보관리학회지
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• 제23권4호
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• pp.179-196
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• 2006

이 연구에서는 한국형 포털에 적합한 커뮤니티 기반 개인화검색 서비스 모형을 제안하였다. 개인화 검색 서비스 모형은 이용자의 관심 주제를 파악하는 과정과 이를, 반영한 검색 결과 재순위화 및 관련 주제 카테고리와 질의어 추천 과정으로 구성된다. 개인화 검색 모형의 유용성을 검증하기 위한 실험에서는 포털 사이트 다음에서 12일간 수집한 이용자 로그 데이터를 사용하였다. 실험 결과 개별 이용자의 주제 카테고리 선정에 사용한 카페 활동성 분석과 신지식 활동성 분석 데이터는 매우 유용한 것으로 나타났으며, 개인화 검색 결과와 추천서비스에 대한 만족도도 비교적 높게 나타났다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.898-901
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• 2010

최근 소셜 네트워크 서비스가 새로운 커뮤니케이션의 패러다임이 되었다. 트위터 등의 마이크로블로 그 서비스 경우 사용하기 편리하고 단순하여 많은 사용자가 존재 한다. 그리고 주제가 특정되어 있지 않아 어떠한 정보도 공유 될 수 있기 때문에 많은 양의 정보가 공유되고 있다. 하지만 기존의 소셜 네트워크 서비스에서 사용자 간의 관계 형성은 상호 간의 신청과 허용이 이루어져야만 가능하기 때문에 관계를 형성 하고 정보를 공유 하는데 있어 이런 점은 다소 불편하게 작용 된다. 또한 다양한 주제의 정보가 다수 존재하기 때문에 사용자에게 불필요한 정보까지 노출이 되어 사용자가 원하는 정보를 찾는데 어려우며 않은 시간이 낭비 되는 문제점이 있다. 그리고 학교 자체적으로 운영 되고 있는 커뮤니티 사이트의 경우 학생들을 위한 시스템이지만 불편한 인터페이스, 낮은 접근성, 늦은 피드백 등으로 학생들의 참여도가 낮고 공유 되고 있는 정보의 양이 적은 문제점이 있다. 본 논문에서 기술하는 시스템은 사용자가 수강하는 특정 강의를 기반으로 사용자 간의 관계를 자동형성 한다. 그러므로 정보를 찾는데 있어 선행 되어야 할 많은 작업에 소요 되는 노력과 시간을 줄여준다. 또한, 강의 기반의 자동 관계 형성으로 인하여 공유되고 있는 많은 정보들 중에서 사용자가 원하는 정보를 찾기가 간편하다. 본 논문이 제안하는 시스템은 이미 형성 된 관계 혹은 조직에서 사용할 수 있는 소셜 네트워크 서비스로 발전될 것으로 사료 된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권10호
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• pp.25-34
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• 2020

커뮤니티 질의응답 서비스는 다양한 목적으로 활용되고 있다. 질의응답 문서에서 정보의 품질은 질문의 명확성과 답변 내용의 적절성으로 결정되며 문서의 읽기 쉬운 정도를 나타내는 이독성(readability)은 문서가 가지고 있는 정보의 품질을 평가하기 위한 주요 요소이다. 본 연구의 목적은 국내의 CQA 사이트에서 제공되는 문서의 품질을 측정하는 것이다. 이를 위하여 네이버 지식iN의 '국민 신문고' 커뮤니티의 문서에서 사용된 어휘 수준별 사용 빈도를 비교하고, 작성 기관별 문서의 이독성 지수를 측정하였다. 이독성 지수의 측정은 어휘 수준과 문장 길이를 바탕으로 계산되는 Dale-Chall 공식을 사용하였다. 분석 결과, 답변에서 사용된 어휘는 질문에서 사용된 어휘보다 더 어려운 수준이고 문장 길이도 더 길어서 이독성이 더 낮은 것으로 나타났다. 또한, 질의응답간 이독성의 차이는 작성 기관별로도 차이가 있음을 파악할 수 있었다. 본 연구의 결과는 상담업무에 반영할 수 있는 유용한 정보를 도출하여 온라인상의 민원상담 개선에 활용할 수 있으며, 이독성 지수에 기반하여 문서 수준의 정량적 분석을 시도함으로써 텍스트 마이닝의 주제를 확장할 수 있을 것으로 기대한다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권3호
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• pp.423-432
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• 2008

최근, E-러닝에 대한 관심이 높아지면서 E-러닝 형태의 교육들이 증가하였다. 그 중 현대사회의 지도자 역할인 리더를 양성하는 리더십 교육이 중요해 지고 있다. 리더십 활동은 상담자와 비상담자 간의 관계를 통해 영향을 주기도 하며 받기도 한다. 그러나 리더십 활동은 일방적으로 교육이 이루어지는 E-러닝 학습의 개념과 달라서 구체화하기가 어렵다. 또한, 오프라인으로 진행되는 경우가 많기 때문에 시간과 공간적인 제약을 많이 받게 된다. 이에 본 논문에서는 교수와 학생이 하나의 주제를 가진 공간에서 멘토와 멘티가 되어 하나의 리더십 커뮤니티를 형성하는 온라인 멘토링 커뮤니티를 제안한다. 제안하는 시스템은 멘토와 멘티가 자유롭게 만날 수 있을 뿐 아니라 새로운 평가 체계의 도입으로 동적 평가를 할 수 있다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 이러한 멘토링 커뮤니티를 설계하고 그 의미와 구현방안을 소개한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제53권4호
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• pp.171-187
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• 2019

본 연구는 소셜 네트워크 서비스인 페이스북에서 우울증 관련 게시물을 분석하여 그 안에서 주로 논의되는 주제를 파악하고자 한다. 구체적으로, 접근 용이성, 개방성 및 익명성 등의 특징을 지니는 페이스북이라는 온라인 커뮤니티에서 사용자들이 다소 민감한 정신적 질환인 우울증에 관하여 어떤 내용을 논의하는지 살펴보고자 한다. 본 연구를 위해 페이스북 데이터 수집에서부터 주제어 추출에 이르기까지의 전반적인 과정을 포함하는 자연어 처리 기반의 데이터 분석 프레임워크를 구현하였다. 구현한 프레임워크를 이용하여, 본 연구는 우울증을 논의하는 페이스북 최대 사용자 그룹에서 최근 1년간 작성한 885개의 게시물을 수집하여 분석하였다. 주제어 추출의 완성도와 정확도를 위해 자동화된 기법과 수동적인 접근법(불용어 제거, 주제어 개수 지정)을 결합하였으며, 이를 통해 주제를 다각도에서 분석하였다. 분석 결과, 사용자들은 우울증 일반, 인간관계, 기분 및 느낌, 우울증 증상, 자살, 의료 참고, 그리고 가족 등에 대한 논의를 주로 하는 것으로 파악되었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권10호
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• pp.11-20
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• 2021

인용 및 피인용 구절 분석은 정보 검색 위주의 단순 학술정보 서비스를 고도화시킬 기회를 제공한다. 그렇지만, 대부분의 연구가 커뮤니티, 연구자, 논문 간 인용 지수 중심의 분석에 초점을 맞추고 있어, 인용 구절 분석에 기반한 인용 기반 논문 정보 서비스를 제공하기에는 어려움이 있다. 본 연구는 "딥러닝", "그린에너지", "노령화"라는 세 개의 주제를 대상으로 논문 내 인용 구절 분석을 수행하고, 피인용 논문의 인용 특성을 구조적으로 설명한다. 이를 위해 구글 스칼라를 통해 각 주제에서 가장 많이 인용된 피인용 논문 각 네 편과 모든 인용 논문들을 수집하였으며, 이들을 대상으로 인용 유형 비율 분석과 인용 확산 분석을 수행하는 방식으로 피인용 논문 특성을 파악하고, 정보 서비스에 어떻게 반영할 수 있는지를 논하였다. 본 연구를 기반으로 다양한 인용 분석 연구와 정보 서비스가 개발될 수 있기를 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2011년도 제43차 동계학술발표논문집 19권1호
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• pp.171-172
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• 2011

본 논문에서는 사람들의 관심사를 충족시킬 주제로, 소셜 네트워크(SNS)를 활성화 하여 다자간의 대화를 통한 비즈니스 마케팅을 유도하며 기존의 블로그 형식의 커뮤니티와 쇼핑몰의 형태를 결합한 신개념 네트워크를 제안하고 구현한다. 소셜 네트워크를 활성화 시키고, 패션이라는 주제로 사람들의 개성을 살릴 수 있는 아이템을 선정. 각자의 특성이 담긴 "아바타"를 제작, 본 논문 내에서 각자가 특성이 담긴 패셔니스타가 될 수 있는 공간이 된다. 실제 의류, 소품과 제법 유사하게 만든 이미지를 나와의 신체 비율이 비슷한 아바타에 직접 피팅을 시킬 수 있으며 자신이 직접 입어보지 않고, 시간과 공간의 제약을 받지 않는 것이 특징이다. 다자간의 실시간 커뮤니케이션을 통해 네트워킹도 활성화 될 뿐더러 기업과의 연계를 통해 구매로까지 이어질 수 있는 공간을 만든다.