• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2015년도 제51차 동계학술대회논문집 23권1호
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• pp.27-29
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• 2015

최근 IT기술의 발달로 인하여 다양한 분야에서 IT기술을 활용한 융합기술의 시도가 많아지고 있다. 특히 인터넷의 발달과 전자책(e-Book) 시장규모가 커짐에 따라 도서에 대한 정보가 많아지고 있으며, 이러한 정보를 분석하여 활용하는 서비스 시스템에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만 현재 서비스되고 있는 대부분의 온라인 서점에서는 도서의 기본 서지정보와 같이 도서 본문 내용과는 무관한 출판사나 서점에서 도서를 관리하기 위한 정보만을 제공하고 있으며, 도서에 대한 다양한 정보를 활용한 키워드 추출 및 장르 분류를 통한 검색의 효율성 제공이 미흡한 현실이다. 본 논문에서는 도서의 본문 텍스트 정보를 마이닝 처리하여 도서 페이지의 흐름에 따라 포함되어있는 장르를 분류하고 이에 대한 결과를 사용자에게 친화적인 시각화 기법으로 제공되는 시스템을 설계하고 구축하였다. 제안한 서비스 시스템은 의미 분석을 기반으로 도서 정보의 구체적, 실제적, 직관적 정보를 제공하여 도서 추천 서비스에 활용될 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권5호
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• pp.52-61
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• 2012

텍스트 시각화는 데이터 시각화의 한 분야로, 방대한 텍스트 데이터에 대한 다양한 분석 기법을 바탕으로 텍스트의 내용적 측면은 물론 구조적, 형식적 측면을 시각적으로 재현(represent)해내는 방법에 관한 연구이다. 본 연구에서는 이러한 텍스트 시각화 연구의 일환으로, 서적이 갖는 장르적 특성을 서적 본문에 직접 사용된 단어들을 바탕으로 파악해낼 수 있는 방법에 대해 고찰하고, 실험을 통한 검증을 바탕으로 서적 장르 시각화의 요소를 도출한 후, 이를 직관적이고 효율적으로 시각화하는 방법에 대해 서술하였다. 본 연구에서 제안하는 시각화는 첫째, 책에 직접 사용된 단어를 토대로 책의 실질적 장르를 파악할 수 있으며, 둘째, 시각화 결과 이미지를 통해 해당 서적이 어떤 장르와 가장 가까운지 한 눈에 파악할 수 있을 뿐 아니라, 한 책이 갖는 복합 장르적 특성을 알 수 있도록 해주고, 이미지 내의 점(dot)의 개수와 곡선의 곡률, 밝기 등을 통해 대표 장르로 파악된 장르의 근접도(유사도)를 짐작할 수 있다는 점에서 그 의의를 갖는다. 나아가 개별 소비자 자신이 선호하는 서적들에 대한 적용을 통해 개인별 선호 서적(또는 장르) 이미지를 제공하는 등 서적 추천 시스템과 같은 북 커스터마이징(book customizing)과 같은 분야에도 다양하게 활용될 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권6호
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• pp.104-112
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• 2021

본 연구에서는 음악의 속성인 구성 요소 데이터들과 심리학의 감정 차원 모델을 기반으로 감정분석을 하였고 그 결과를 조형예술에서의 시각화 규칙에 적용하였다. 음악 속성 데이터를 활용한 기존의 연구들에서는 사람들이 원하는 음악을 분류, 검색, 추천할 수 있도록 하는 보다 실용적인 목적을 가진 사례들이 많았다. 본 연구에서는 특히 음원 분석에 따른 음악의 감정분석을 기반으로 사운드 데이터가 예술작품 창작의 재료가 되어 심미적 표현에 활용될 수 있도록 하는 것에 집중하였다. 음악의 시각화 연구를 위해서는 예술이 가지는 중요한 속성인 감정표현을 가능하게 하는 방법이 필요하였고 이를 위해 잘 구조화된 음악의 기본 속성 분류 및 감정 정보의 분류 체계를 마련하였다. 그리고 조형요소의 형태, 색상, 애니메이션을 통해 음악 요소들에 대해 감정을 기반으로 세분화 된 입력 매개 변수들을 반영하여 시각화하는 작업을 수행하였다. 본 연구는 음악 시각화를 활용하는 작가들에게 기초 자료로 활용될 수 있을 것이다. 또한 감정분석에 기반 한 음악 구성요소와 시각화 매칭을 위한 분석 방법 및 작품 결과는 향후 인공지능 기반의 자동화 된 시각화 연구의 기반이 될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권5호
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• pp.390-394
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• 2009

시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크는 다양한 분야에서 높은 활용성을 가진다. 본 논문에서는 FOAF 기반 소셜 네트워크에 대하여 다양한 분석을 수행하고, 이를 바탕으로 네트워크 내의 전문가를 추천하는 시스템을 제안한다. 분석 시스템은 SparQL, RDFS 추론, 그리고 시각화 도구를 이용하여 온톨로지 기반 소셜 네트워크에 대한 효과적인 활용 방안을 제시한다. 그리고 이러한 분석 시스템을 실제 소셜 네트워크에 적용시켜 Centrality, Small world, Scale free 특성 등의 다양한 분석을 수행하고, 특정 분야에 대한 전문가를 분석하는 방법을 제시한다. 이러한 활용방법은 마케팅, 조직 관리, 지식 경영 시스템 등 다양한 분야에서 이용될 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2022년도 제65차 동계학술대회논문집 30권1호
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• pp.13-16
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• 2022

LSTM과 같은 딥러닝 기법을 이용해 언어모델을 얻는 과정에서 일종의 부산물로 학습 대상인 말뭉치를 구성하는 어휘의 단어벡터를 얻을 수 있다. 단어벡터의 차원을 2차원으로 감소시킨 후 이를 평면에 도시하면 대상 문장/문서의 핵심 어휘 사이의 상대적인 거리와 각도 등을 직관적으로 확인할 수 있다. 본 연구에서는 기형도의 시(詩)을 중심으로 특정 작품을 선정한 후 시를 구성하는 핵심 어휘들의 차원 감소된 단어벡터를 2D 평면에 도시하여, 단어벡터를 얻기 위한 텍스트 전처리 방식에 따라 그 거리/각도가 달라지는 양상을 분석해 보았다. 어휘 사이의 거리에 의해 군집/분류의 결과가 달라질 수 있고, 각도에 의해 유사도/유추 연산의 결과가 달라질 수 있으므로, 평면상에서 핵심 어휘들의 상대적인 거리/각도의 직관적 확인을 통해 군집/분류작업과 유사도 추천/유추 등의 작업 결과의 양상 변화를 확인할 수 있었다. 이상의 결과를 통해, 영화 추천/리뷰나 문학작품과 같이 단어 하나하나의 배치에 따라 그 분위기와 정동이 달라지는 분야의 경우 텍스트 전처리에 따른 거리/각도 변화를 미리 직관적으로 확인한다면 분류/유사도 추천과 같은 작업을 좀 더 정밀하게 수행할 수 있을 것으로 판단된다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2022년도 춘계학술대회
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• pp.2-5
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• 2022

딥러닝의 등장과 ICT(Information and Communication Technology)의 급속한 발전으로 정치, 경제, 문화 등 사회의 다양한 분야에서 인공지능을 활용한 연구가 활발히 진행되고 있다. 딥러닝 기반 인공지능 기술은 자연어 처리, 영상 처리, 음성 처리, 추천 시스템 등 다양한 영역으로 세분화된다. 특히, 산업이 고도화됨에 따라 시장 동향 및 개인의 특성을 분석하여 소비자에게 추천하는 추천 시스템의 필요성이 점점 더 요구되고 있다. 이러한 기술 발전에 발맞추어, 본 논문에서는 딥러닝 기반 '언어처리지능' 과 '영상처리지능'의 기술개발을 통해 정형 또는 비정형 텍스트 및 이미지 빅데이터로부터 속성 정보를 추출 추출하고, 분류하여 패션시장의 트랜드나 신규소재 등을 분석하고 소비자의 취향 분석을 통하여 '시장-소비자' 인사이트를 발굴하여, 스타일 추천, 가상 피팅, 및 디자인지원 등이 가능한 인공지능 기반 '맞춤형 패션 어드바이저' 서비스 통합 시스템을 제안한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2020년도 하계학술대회
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• pp.611-612
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• 2020

최근 유튜브, 네이버와 같은 플랫폼 사업자들은 다양하고 많은 동영상확보를 위해 최대한 시간을 적게 들이고 좋은 퀄리티의 영상을 자동으로 생성해주는 어플리케이션을 개발하는데 AI 기술을 적극적으로 사용하고 있다. 가장 주도적으로 진행하는 곳은 IBM 의 왓슨의 인지하이라이트 기술이다. 관중의 함성소리와 스포츠특성 데이터들을 활용하여 하이라이트 부분의 영상만 자동 생성하고 있다. 하지만 현재까지의 기술은 인간의 감성을 자극하는 스토리 전개방식의 자동영상 생성에 있어서는 부족한 부분이 많이 존재한다.이 에 본 논문은 영화의 클라이맥스 부분의 영상편집방식을 분석하여 이에 대한 장르별 샷 사이즈 변화패턴을 시각화한 후, 장르간 편집 차이점을 패턴화한 템플릿을 구축하여 사용자의 이미지 데이터들을 장르별 클라이맥스 패턴의 특성에 맞게 추천하여 짧은 영상을 자동 생성하는 어플리케이션을 개발하였다. 향후 본 연구는 1 인 미디어 산업 및 사이버교육 분야에서 가장 많이 소요되는 영상편집 시간을 단축하는데 큰 효율이 있을 것이라 기대한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2019년도 추계학술발표대회
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• pp.1129-1132
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• 2019

최근 현대인들은 식습관이 불규칙하고 서구화되면서, 건강상의 많은 문제를 겪고 있다. 이와 더불어 1인 가구의 증가와 간단한 구매 방법 등으로 인해 온라인 몰 사용자가 늘어나고 있다. 본 프로젝트는 이러한 추세를 바탕으로, 사용자가 자주 사용하는 온라인 몰에 축적된 데이터를 기반으로 사용자의 식습관을 분석한다. 뿐만 아니라, 이를 바탕으로 구매 패턴을 분석하여 사용자의 영양 상태를 개선시킬 수 있는 상품 추천 서비스를 제공한다. 사용자는 자주 사용하는 온라인 쇼핑몰에서 상품 구매를 함과 동시에 구매한 상품에 대해 시각화된 영양소 분석 결과와 구매 패턴 분석 결과를 제공받을 수 있다. 본 논문에서는 개발한 API를 통해 사용자는 부족한 영양소를 쉽게 파악하여 효율적으로 건강관리를 할 수 있게 된다. 더 나아가, 자신의 구매 패턴을 파악할 수 있게 되어 현명한 소비 습관을 만드는 데에 기여할 수 있다.

• 디자인융복합연구
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• 제15권2호
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• pp.347-368
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• 2016

최근 소비자 구전정보에 대한 연구들은 소비자가 제품 구매 과정에서 다른 소비자의 구전에 의한 정보를 활용한다는 연구 결과를 시사하고 있다. 본 연구는 제품에 대한 소비자의 의견을 파악하고 활용할 수 있도록 오피니언 마이닝과 시각화를 통해 도움을 줄 수 있는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 최근 들어 관람할 영화를 선택할 때 인터넷 상의 영화리뷰를 참고 하는 상황이 증가함을 고려하여 "영화" 도메인의 온톨로지를 구축하고 오피니언 마이닝을 수행하여 시각화 한 후 그 결과에 대해 논하고자 한다. 온톨로지를 구축하는 과정에서 평가요소에 대한 속성 분류뿐만 아니라 평가요소에 대한 서술어 사전을 구성하였다는 점에서 기존의 연구와 차별성이 있으며 분석 결과를 통해 이러한 방법이 오피니언 마이닝에 유효함을 증명하고자 한다. 연구를 통해 도출한 결과는 크게 세 가지로 나누어 볼 수 있다. 첫째, 본 연구에서는 기존에 구축된 온톨로지를 활용하지 않고 키워드 추출과 토픽모델링을 활용하여 영화 도메인에 대한 온톨로지를 구축하는 방법에 대해 서술하였다. 둘째, 개별 영화에 대한 시각화 분석을 시행하여 영화에 대한 관객의 종합적인 의견을 한눈에 파악할 수 있도록 하였다. 셋째, 제품에 대한 평가 결과에 따라 유사한 평가를 받은 제품끼리 군집화 되는 것을 발견하였으며 본 연구의 분석에 사용된 130개의 영화는 크게 3개의 집단으로 군집화 됨을 보였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권10호
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• pp.137-146
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• 2022

최근 수요가 많아진 여행 일정 추천 서비스와 관련하여, 이전 연구에서는 소셜 빅데이터 분석을 통해 관광지, 맛집, 숙소 등을 포함한 플레이스들의 대중적인 인기 정도를 정량화하고, 분석결과를 기반으로 여행 스케줄을 생성하기 위한 방법을 소개하였다. 그러나 생성된 스케줄은 관광지를 최단 거리로 연결한 이동 경로 위주로 구성되었으며, 여행 일자별로 맛집이나 숙소 정보를 포함한 구체적인 일정 정보는 제공하지 않았다. 본 논문에서는 소셜 빅데이터를 기반으로 생성된 여행 스케줄에 시나리오 템플릿을 이용하여 상세 이동 경로를 구성하기 위한 알고리즘을 제시하고, 이를 구현한 프로토타입 시스템에 대해 소개한다. 제안 시스템은 플레이스 정보 수집, 플레이스별 인기점수 산정, 최단경로 여행 일정 생성, 일자별 상세 스케줄 생성, UI 시각화 등의 모듈로 구성되며, 경상남도 내 63,000여 개의 플레이스를 대상으로 수집된 리뷰를 바탕으로 진행된 실험을 통해 제안 시스템의 효용성을 입증하였다.