• 한국벤처창업학회:학술대회논문집
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• 2022.04a
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• pp.73-79
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• 2022

본 연구는 동시출현단어 분석과 토픽모델링을 통해 기업가정신의 연구주제와 연구 동향을 분석하여 기업가정신 연구에 대한 향후 연구방향을 수립하기 위한 정보를 제공하는 것이 목적이다. 이를 위해 Web of Science 데이터베이스에서 "entrepreneurship"을 기본검색어로 설정하고, 2002년부터 2021년까지 발표한 영어 논문으로 제한하여 기업가정신 논문의 데이터를 다운로드하여 데이터를 확보하였다. 본 연구에서는 VOSviewer 프로그램을 이용하여 동시출현단어 분석을 하였고, R 프로그램을 이용하여 토픽모델링 분석을 하였다. 동시출현단어 분석 결과, 기업가정신과 혁신 클러스터, 기업가정신 교육 클러스터, 사회적 기업가정신과 지속가능성 클러스터, 기업성과 클러스터, 그리고 지식 및 기술이전 클러스터 등 5개의 클러스터로 구분되었다. 토픽모델링 분석 결과, 창업환경 및 경제발전, 국제 기업가정신, 다양한 기업가정신, 벤처기업과 자본조달, 정부정책 및 지원, 사회적 기업가정신, 경영관련 이슈, 지역도시계획 및 개발, 기업가정신 교육, 기업가의 혁신과 성과, 기업가정신 연구, 기업가의 창업의도 등 12개의 토픽으로 분석되었다. 본 연구의 결과는 기업가정신 연구에 대한 전반적인 연구동향을 파악할 뿐만 아니라, 기업가정신과 관련된 어떠한 연구 주제들이 다루어져 왔는지에 대해 분석함으로써 기업가정신에 대한 연구의 이해도를 높이고 기업가정신 연구가 가져올 방향성을 제안하는데 활용할 수 있을 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2001.04b
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• pp.583-585
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• 2001

방대한 양의 격자점 데이터 및 일기도 관련 데이터를 효율적으로 저장 및 검색 하기위해서는 데이터들의 유형을 찾아 서로 유형이 비슷한 데이터를 하나의 클러스터로 연관지어 놓으면 효율적인 저장과 검색을 할 수 있다. 클러스터링에서 데이터들의 어떤 특징 벡터를 추출하는가가 클러스터링의 결과에 가장 중요한 영향을 끼친다. 본 논문에서는 격자점, 기압값 데이터로부터 일기도의 특징을 표현할 수 있는 벡터로 변환 한반도도 중심의 8방향에 대한 고/저기압의 분포와 동아시아 지역을 24영역으로 나누어 각 영역별로 고/저기압의 분포 정보를 특징벡터로 추출하여 클러스터링하였다. 클러스터팅 알고리즘으로는 unsupervised mode인 SOM(Self Organizing Map) 기법을 사용하였다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2006.11a
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• pp.325-328
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• 2006

최근 DTD (Document Type Descriptor)를 포함하고 있지 않은 XML 문서의 사용이 증가하고 있다. 따라서 서로 다른 구조를 갖는 많은 양의 XML 문서를 관계형 DBMS에 저장하거나, 인덱스를 이용하여 매핑하는 등 보다 효율적으로 관리하기 위한 다양한 인덱싱 기법에 대한 연구가 진행되고 있다. 이러한 연구들 중 경로 비트맵 인덱싱 기법은 경로 구성 유사도를 기반으로 3차원 비트맵 클러스터를 생성하고, 클러스터 단위의 검색을 수행함으로서 빠른 검색 속도를 보여주었다. 그러나 이 기법은 비교하려는 두 경로 중 항상 짧은 경로가 기준 경로가 되는 한계점과, 같은 노드 구성을 가지는 두 경로에서도 노드의 위치에 따라 그 유사도가 크게 변하는 등의 여러 문제점을 가지고 있었다. 이러한 문제점을 해결하고, 정확한 클러스터링을 수행하기 위해서는 합리적인 경로 유사도 계산식이 필요하게 되었다. 본 논문에서는 기존 방법의 문제점을 해결하고, 보다 정확한 클러스터링을 수행할 수 있는 새로운 경로 유사도 계산식을 제안한다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2015.04a
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• pp.993-996
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• 2015

인터넷 블로그를 이용한 맛집 마케팅은 외식 산업에서 상당한 영향력을 발휘하고 있다. 사람들은 블로그를 이용해 많은 맛집 리뷰를 작성 및 검색하고 있다. 그런데 사람들이 맛집 리뷰를 검색하면, 검색 엔진에서는 검색어에 대한 정확도 및 시간순으로 검색 결과를 정렬해 주기 때문에 같은 식당에 대한 포스트들이 분산되어 검색된다. 따라서 사람들은 수많은 맛집 리뷰가 섞여있는 검색 결과를 보고 그중 한 식당을 선택하는 것에 어려움을 느낄 수 있다. 이때, 같은 식당에 대한 리뷰를 모아서 보여준다면 어떤 식당에 대한 리뷰가 존재하는지 일목요연하게 볼 수 있으며, 한 식당에 대한 다양한 의견을 참고하여 가고자 하는 식당을 선택하는데 도움이 된다. 따라서 본 논문에서는 블로그의 맛집 포스트를 클러스터링 하는 시스템을 제안하였다. 시스템을 통해 생성된 클러스터의 평가 결과, 정확률, 난수 색인, 순수도는 90% 이상의 높은 값을 보였다.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.7 no.12
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• pp.3874-3884
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• 2000

An information retrieval system has to retrieve all and only documents which are relevant to a user query, even if index terms and query terms are not matched exactly. However, term mismatches between index terms and qucry terms have been a serious obstacle to the enhancement of retrieval performance. In this paper, we discuss automatic term normalization between words in text corpora and their application to a Korean information retrieval system. We perform two types of term normalizations to alleviate semantic term mismatches: equivalence class and co-occurrence cluster. First, transliterations, spelling errors, and synonyms are normalized into equivalence classes bv using contextual similarity. Second, context-based terms are normalized by using a combination of mutual information and word context to establish word similarities. Next, unsupervised clustering is done by using K-means algorithm and co-occurrence clusters are identified. In this paper, these normalized term products are used in the query expansion to alleviate semantic tem1 mismatches. In other words, we utilize two kinds of tcrm normalizations, equivalence class and co-occurrence cluster, to expand user's queries with new tcrms, in an attempt to make user's queries more comprehensive (adding transliterations) or more specific (adding spc'Cializationsl. For query expansion, we employ two complementary methods: term suggestion and term relevance feedback. The experimental results show that our proposed system can alleviatl' semantic term mismatches and can also provide the appropriate similarity measurements. As a result, we know that our system can improve the rctrieval efficiency of the information retrieval system.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2004.04a
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• pp.70-72
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• 2004

본 논문에서는 Grid 시스템에서 작업을 할당하기 위해서, 가능한 모든 작업 분할 방법을 찾는 기법에 대해 연구 하고자 한다. 즉 다수의 노드를 가진 여러 클러스터 사이에 많은 노드를 필요로 하는 작업을 할당하기 위해 변형된 깊이 우선 탐색 트리를 사용하여 작업 분할 리스트를 찾는 방법을 만들고, 그 알고리즘의 속도 및 효율을 평가하였다. 제안된 알고리즘은 전체 리스트를 검색하는 방법에 비해 속도 측면에서 빠른 효율을 보이는 것을 알 수 있다. 따라서 제안된 알고리즘은 동기화된 작업의 스케쥴링에 사용할 경우 유용할 것으로 생각된다.

• Journal of Digital Contents Society
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• v.18 no.5
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• pp.811-820
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• 2017

For content-based audio retrieval which is one of main functions in audio service, the techniques for extracting fingerprints from the audio source, storing and indexing them in a database are widely used. However, if the fingerprints of new audio sources are continually inserted into the database, there is a problem that space efficiency as well as audio retrieval performance are gradually deteriorated. Therefore, there is a need for techniques to support efficient expansion of audio database without periodic reorganization of the database that would increase the system operation cost. In this paper, we design a content-based audio retrieval system that solves this problem by using MapReduce and NoSQL database in a cluster computing environment based on the Shazam's fingerprinting algorithm, and evaluate its performance through a detailed set of experiments using real world audio data.

• The Transactions of the Korea Information Processing Society
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• v.4 no.7
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• pp.1733-1748
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• 1997

In this paper, we propose the classification scheme and retrieval mechanism which can apply to many application domains in order to construct the software reuse library. Classification scheme which is the core of the accessibility in the reusability, is defined by the hierarchical structure using the agglomerative clusters. Agglomerative cluster means the group of the reuse component by the functional relationships. Functional relationships are measured by the HACM which is the representation method about software components to calculate the similarities among the classes in the particular domain. And clustering informations are added to the library structure which determines the functionality and accuracy of the retrieval system. And the system stores the classification results such as the index information with the weights, the similarity matrix, the hierarchical structure. Therefore users can retrieve the software component using the query which is the natural language. The thesis is studied to focus on the findability of software components in the reuse library. As a result, the part of the construction process of the reuse library was automated, and we can construct the object-oriented reuse library with the extendibility and relationship about the reuse components. Also the our process is visualized through the browse hierarchy of the retrieval environment, and the retrieval system is integrated to the reuse system CARS 2.1.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2016.07a
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• pp.195-197
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• 2016

시멘틱웹을 구축하는 표준언어인 RDF (Resource Description Framework)는 언어의 그래프 기반 특성으로 인해 일반적인 방식들로는 효과적인 저장과 추출이 어렵다. 더욱이 대용량 RDF 데이터의 저장과 추출에는 성능문제가 더욱 커지므로 많은 연구들이 이루어지고 있다. 본 논문에서는 SPARQL을 지원하면서 RDF 파일들을 효과적으로 저장하고 검색할 수 있는 저장방식에 대해 연구한 결과를 제시한다. RDF 데이터를 전처리를 통해 RDF의 트리플(주어:subject, 술어:property, 목적어:Object)에서 중복되는 주어(S)나 목적어(O)를 묶고, 사용자가 SPARQL 형식으로 검색했을 때 이용자가 주어부분을 변수로 두었는지 아니면 서술어 부분을 변수로 두어 찾는지에 따라 검색어와 유사한 단어 클러스터를 찾아준다. 동일 단어에 대해 여러 번 검색되던 부분을 한 번 검색으로 처리할 수 있기 때문에 효율이 높아진다.

• Journal of the Korean Institute of Intelligent Systems
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• v.11 no.1
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• pp.88-93
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• 2001

기존의 데이터베이스 검색시스템은 사용자의 검색 조건에 정확히 일치하는 데이터가 데이터베이스 내에 존재할 경우에만 사용자에게 해당 데이터를 제공할 수 있고, 사용자의 검색조건을 정확히 만족하는 데이터가 없을 경우에는 적절한 데이터를 제공할 수 없는 문제점이 있다. 이러한 문제를 해결하기 위하여 본 논문에서는 FCM의 클러스터증가 및 재초기화 알고리즘을 제안하였고, FCM을 이용하여 데이터베이스 내의 데이터로부터 구축된 지식기반 데이터베이스(KDB)와 구축된 이미지 데이터베이스와 연동을 통하여 사용자의 요구에 가장 근접한 데이터를 제시해 주는 검색시스템을 제안하였다. 본 연구에서 제안된 수법을 우체국의 우편주문안내책자를 이용한 선물고르기 DB 검색 시스템에 적용하여 그 유효성을 확인하였다.