• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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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.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.12 no.5
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• pp.52-61
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• 2012

Text visualization is one of sectors in data visualization. This study is on methods to visually represent text's contents, structure, and form aspects based on various analytic techniques about wide range of text data. In this study -as a text visualization study-, 1) a method to find out the characteristics of a book's genre using words in the text of the book was looked into, 2) elements of visualization of a book's genre based on verification through an experiment were drew, and 3) the ways to intuitionally and efficiently visualize this were explained. According to visualization suggested by this study, first, actual genre of a book can be understood based on words used in the book. Second, with which genre is closed to the book can be found out with one glance through images of visualization. Moreover, the characteristics of complicated genres included in a book can be understood. Furthermore, the level of closeness (similarity) of a genre -which is found to be a representative genre using the number of dots, curvature of a curve, and brightness in the image- can be assumed. Finally, the outcome of this study can be used for a variety of fields including book customizing service such as a book recommendation system that provides images of personal preference books or genres through application of books favored by individual customers.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.21 no.6
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• pp.104-112
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• 2021

In this study, emotional analysis was conducted based on the basic attribute data of music and the emotional model in psychology, and the result was applied to the visualization rules in the formative arts. In the existing studies using musical parameter, there were many cases with more practical purposes to classify, search, and recommend music for people. In this study, the focus was on enabling sound data to be used as a material for creating artworks and used for aesthetic expression. In order to study the music visualization as an art form, a method that can include human emotions should be designed, which is the characteristics of the arts itself. Therefore, a well-structured basic classification of musical attributes and a classification system on emotions were provided. Also, through the shape, color, and animation of the visual elements, the visualization of the musical elements was performed by reflecting the subdivided input parameters based on emotions. This study can be used as basic data for artists who explore a field of music visualization, and the analysis method and work results for matching emotion-based music components and visualizations will be the basis for automated visualization by artificial intelligence in the future.

• Journal of KIISE:Computing Practices and Letters
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• v.15 no.5
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• pp.390-394
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• 2009

The semantic web-based social network is highly useful in a variety of areas. In this paper we make diverse analyses of the FOAF-based social network, and propose an expert recommendation system. This system presents useful method of ontology-based social network using SparQL, RDFS inference, and visualization tools. Then we apply it to real social network in order to make various analyses of centrality, small world, scale free, etc. Moreover, our system suggests method for analysis of an expert on specific field. We expect such method to be utilized in multifarious areas - marketing, group administration, knowledge management system, and so on.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.01a
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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.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2022.05a
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• pp.2-5
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• 2022

With the advent of deep learning and the rapid development of ICT (Information and Communication Technology), research using artificial intelligence is being actively conducted in various fields of society such as politics, economy, and culture and so on. Deep learning-based artificial intelligence technology is subdivided into various domains such as natural language processing, image processing, speech processing, and recommendation system. In particular, as the industry is advanced, the need for a recommendation system that analyzes market trends and individual characteristics and recommends them to consumers is increasingly required. In line with these technological developments, this paper extracts and classifies attribute information from structured or unstructured text and image big data through deep learning-based technology development of 'language processing intelligence' and 'image processing intelligence', and We propose an artificial intelligence-based 'customized fashion advisor' service integration system that analyzes trends and new materials, discovers 'market-consumer' insights through consumer taste analysis, and can recommend style, virtual fitting, and design support.

• Proceedings of the Korean Society of Broadcast Engineers Conference
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• 2020.07a
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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.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.10a
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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.

• Design Convergence Study
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• v.15 no.2
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• pp.347-368
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• 2016

Recently, researches for the word of mouth(WOM) imply that consumers use WOM informations of products in their purchase process. This study suggests methods using opinion mining and visualization to understand consumers' opinion of each goods and each markets. For this study we conduct research that includes developing domain ontology based on reviews confined to "movie" category because people who want to have watching movie refer other's movie reviews recently, and it is analyzed by opinion mining and visualization. It has differences comparing other researches as conducting attribution classification of evaluation factors and comprising verbal dictionary about evaluation factors when we conduct ontology process for analyzing. We want to prove through the result if research method will be valid. Results derived from this study can be largely divided into three. First, This research explains methods of developing domain ontology using keyword extraction and topic modeling. Second, We visualize reviews of each movie to understand overall audiences' opinion about specific movies. Third, We find clusters that consist of products which evaluated similar assessments in accordance with the evaluation results for the product. Case study of this research largely shows three clusters containing 130 movies that are used according to audiences'opinion.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.10
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• pp.137-146
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• 2022

In relation to the travel itinerary recommendation service, which has recently become in high demand, our previous work introduces a method to quantify the popularity of places including tour spots, restaurants, and accommodations through social big data analysis, and to create a travel schedule based on the analysis results. On the other hand, the generated schedule was mainly composed of travel routes that connected tour spots with the shorted distance, and detailed schedule information including restaurants and accommodation information for each travel date was not provided. This paper presents an algorithm for constructing a detailed travel route using a scenario template in a travel schedule created based on social big data, and introduces a prototype system that implements it. The proposed system consists of modules such as place information collection, place-specific popularity score estimation, shortest travel rout generation, daily schedule organization, and UI visualization. Experiments conducted based on social reviews collected from 63,000 places in the Gyeongnam province proved effectiveness of the proposed system.