• 디지털융복합연구
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• 제3권1호
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• pp.75-88
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• 2005

최근 우리는 인접학문 간 그리고 학계와 산업계간의 연구협조가 점차 증가하고 있음을 보아오고 있다. 이러한 현상은 특히 학술저널 간 지식의존성을 촉진하는 계기를 제공하고 있다고 할 수 있다. 본 논문의 목적은 관련저널 간 지식상호 의존성을 규명하고 저널지식의 구조화를 위하여 연관성 (association), 군집화, 링크분석 등 데이터마이닝 기법을 적용하는 방법론을 제시하는 것이다. 제시된 방법을 통하여 기대되는 점들은 1) 논문의 기본 속성인 키워드, 저자, 그리고 인용데이터를 통합하는 규칙 집합을 통하여 논문지식검색기능의 향상, 2) 키워드를 기반으로 관련 저널 간 그리고 저널내부의 군집분석으로 지식동향 파악, 3) Kleinberg (1999)의 권위와 허브 개념을 인용데이터 분석에 활용하여 기존의 양적 평가 기준인 영향력지수 (impact factor)의 문제점을 보완하며, 4) 특정 논문이나 저널의 지식파급과 관련한 영향력을 산출하는 잠재적 지식파급 지수를 제안하는 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제17권2호
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• pp.270-275
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• 2007

모션 캡처 기술은 현실감 있는 캐릭터 동작을 얻기 위해 많이 사용되고 있지만, 모션 캡처 데이터의 상이한 포맷들로 인하여 효율적인 모션 데이터의 저장과 검색이 어려운 문제점을 가지고 있다. 본 논문에서는 상이한 형식의 모션 캡처 데이터를 통합하고 효과적으로 저장 및 검객하기 위한 프레임워크를 제안한다. 상이한 모션 캡처 데이터 포맷들을 통합하기 위한 XML 기반의 표준 포맷을 MCML(Motion Capture Markup Language)로 정의하고 있으며 서로 다른 포맷의 모션 캡처 데이터 파일을 하나의 단일화된 MCML 파일로 변환하여 관계형 데이터베이스 또는 XML 데이베이스에 저장함으로써 동일 데이터의 중복 저장 및 공유 문제를 해결한다. 모션캡처 데이터의 검색은 퍼지 문자열 검색(Fuzzy string searching) 기법에 의한 유사어 검색으로 특정 키워드를 포함하는 MCML 문서들을 찾거나 특정 위치의 시작 프레임에서 일련의 프레임들을 선택적으로 추출할 수 있는 모션클립(motion clips) 검색이 가능하도록 하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제13D권2호
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• pp.147-156
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• 2006

이벤트 로깅은 시스템 및 네트워크 관리에 있어 그 역할이 증대되고 있으며, syslog는 해당 분야에 있어 사실상의 표준으로 사용되고 있다. 그러나 대부분의 로그 분석은 반구조적 특징을 보이는 로그 형식으로 인하여 빈번히 출현하는 패턴에만 집중하고 있다. XML은 syslog 데이터를 구조화하는 데 있어 유용한 방식을 제공하고 정보 탐색을 용이하게 해 준다. 하지만 이전의 XML 형식들 및 어플리케이션들은 로그 데이터를 위한 순위 기반 검색이나 유사도 측정 등과 같은 의미론적 접근에 적합하지 않다. 본 논문에서는 XML 기반의 순위 키워드 검색 기법을 기초로, 새로운 로그 데이터 모델링을 통해 syslog 데이터를 위한 XML 트리 구조를 제안한다. 그리고 기존의 XML 구조보다 의미론적 검색에 적합함을 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제12권8호
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• pp.1-11
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• 2021

본 연구의 목적은 '복압성 요실금'을 키워드로 검색된 연구들의 경향과 특성을 단어 빈도를 통해 분석하고, 워드 임베딩을 사용하여 그 관계를 모델링 하고자 하였다. 의학 서지 데이터베이스인 MEDLINE에 등록되어 있는 복압성 요실금 연구 9,868개 논문들의 초록 문자 데이터를 Python 프로그램을 이용하여 추출하였다. 그런 다음 빈도 분석을 통해 10개의 키워드를 선택하였다. 키워드 관련 단어들의 유사도는 Word2Vec 머신러닝 알고리즘으로 분석하였다. 그리고, t-SNE 기법을 사용하여 단어의 위치와 거리가 시각화하였고, 이에 따라 그룹을 분류하여 이를 분석하였다. 복압성 요실금과 관련된 연구는 1980년대 이후 빠르게 증가했다. 키워드 분석을 통해 논문 초록에서 가장 많이 사용된 키워드는 '여성', '요도', '수술'로 나타났다. Word2Vec 모델링을 통해 복압성 요실금 관련 연구에서 주요 키워드들과 가장 높은 연관성을 나타내는 단어들에는 '여성', '절박', '증상' 등이 있었다. 그리고, t-SNE 기법을 통해 키워드와 관련 단어들은 복압성 요실금의 증상, 신체 기관의 해부학적 특성, 그리고 수술적 중재를 중심으로 하는 3개의 그룹으로 분류될 수 있었다. 본 연구는 초록을 구성하는 단어들의 키워드 빈도 분석 및 워드임베딩 방식을 이용하여 복압성 요실금 관련 연구들의 동향을 살펴본 최초의 연구이다. 본 연구의 결과는 향후 연구자들이 복압성 요실금 관련 연구 분야의 주제와 방향성을 선택하는 데 있어 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 한국전자거래학회지
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• 제16권3호
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• pp.159-168
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• 2011

인터넷 광고에서 부정 클릭을 식별하기 위해 제시된 모텔은 검색한 키워드, 광고 클릭 시간, 사이트 방문 시간, IP 등을 기준 변수로 한다. 이 방법은 클라이언트 IP를 기반으로 하고 사람이 부정 클릭을 행하는 것을 식별하는 것이기 때문에 자동화 도구 등을 이용하여 부정 클릭을 행하는 방법에 대한 식별 방법으로는 충분하지 않다. 본 논문에서는 자동화 도구를 이용한 부정 클릭을 보다 정확하게 식별하기 위해 각 정보의 조합을 핑거프린팅하여 그 값을 비교하는 방법을 제안하였다. 연구는 3단계로 나누어 진행되었다. 1단계에서는 IP 정보의 핑거프린팅, 2단계에서는 IP와 세션 정보의 핑거프린팅, 3단계에서는 세션 정보와 검색한 키워드의 핑거프린팅을 만든다. 결과 값을 통해 동일한 핑거프린팅 값을 갖는 것은 자동화 도구를 사용한 부정 클릭의 가능성이 높다고 판단한다. 본 연구에서 제시한 방법론은 부정 클릭 식별 모델을 만들기 위해 기존의 연구에서 사용하였던 개별 값의 비교에서 발전하여 DB에 저장된 각 로그의 값을 조합하여 사용함으로써 여러 가지 정보를 부정 클릭 식별을 위한 유의미한 값으로 사용할 수 있다는 점을 보여주고 있다.

• 지능정보연구
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• 제17권1호
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• pp.127-138
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• 2011

대부분의 연구포털 사이트는 관심 분야의 논문을 획득하고자 하는 연구자를 대상으로 한 서비스를 주로 제공하고 있다. 하지만 이러한 서비스는 정확한 서지사항을 알고 있는 일부 사용자의 경우 손쉽게 이용할 수 있지만, 대부분의 이용자는 원하는 자료를 획득하기 위해 키워드 검색을 통한 반복적 시행착오를 겪게 된다. 특히 사용자가 익숙하지 않은 분야의 논문을 검색하는 경우에는, 찾고자 하는 논문의 적절한 키워드 자체를 알지 못하여 검색에 큰 어려움을 겪게 된다. 이러한 한계를 극복하기 위해 일부 연구포털 사이트에서는 온라인 쇼핑몰의 상품 추천에 주로 사용되어온 연관관계 분석 기반 키워드 추천 서비스를 채택하고 있다. 하지만 연관관계 분석에만 기반한 키워드 추천 방식은 두 키워드간의 단편적인 관계만을 알려줄 뿐, 해당 학술 분야와 관련된 전체 키워드 간의 복합적 연결 관계를 보여주기에는 한계가 있다. 따라서 본 논문에서는 연관관계 분석을 통해 빈발 출현 키워드 쌍을 추출하고 이를 근거로 전체 키워드 간 네트워크를 구축함으로써, 학술 분야별 중심 키워드 및 분야 간 융합을 위한 연계 키워드를 추천하기 위한 방법을 제시하고자 한다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.47-55
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• 2021

특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제12권3호
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• pp.183-191
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• 2006

생물학 분야에서 유전자에 대한 연구가 활발하게 이루어지면서 유전자에 대한 정보 구축 및 통합에 대한 필요성이 대두 되었다. 그 결과 Gene Ontology Consortium은 W3C에서 제정한 온톨로지 기술언어인 OWL로 유전자에 대한 정보와 분류를 담고 있는 Gene Ontology를 구축하였다. 하지만 Gene Ontology를 위한 기존의 브라우저들은 키워드, 트리, 그래프 기반의 단순 검색만을 지원할 뿐 다양한 관계를 고려한 고급 정보 검색이 불가능하다. 본 논문은 실제 생물학 연구를 수행하는 사용자들이 Gene Ontology를 효과적이고 편리하게 사용할 수 있도록 하기 위해 다양한 온톨로지 검색 기법을 통합적으로 지원하는 방법을 제안하였다. 또한 질의어 입력대신 검색 중에 손쉽게 질의를 생성하는 기법과 생성된 질의를 SeRQL 질의로 변환하는 기법을 제안함으로써 온톨로지에서 지원하는 질의어에 독립적으로 손쉽게 질의를 생성하고 고급정보를 얻을 수 있도록 하였다. 그리고 이렇게 구축한 GO Guide 브라우저를 통해 Gene Ontology의 방대한 정보를 효과적으로 이용할 수 있음을 확인하였다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.730-741
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• 2011

인터넷과 컴퓨터 기술이 발전함에 따라 정보의 양이 폭발적으로 증가하였으며 사용자의 다양한 요구가 생겨나게 되었다. 이로 인해 대용량의 문서를 효과적으로 분류하기 위한 다양한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 기존의 문서 범주화는 분서의 분류를 위해 연관된 문서의 키워드를 중심으로 하는 방법을 사용하였다. 그러나 본 논문에서는 연관규칙을 이용하여 범주 내의 문서들 간에 연관성 있는 키워드들의 집합을 추출하고 각 범주 별로 의미적으로 대표성을 가진 키워드들로 분류 규칙을 생성한다. 또한 효율적인 키워드 생성을 위한 데이터 전처리 방안을 제시하고, 새로운 문서 범주를 예측한다. 프로파일의 분류성능을 높이기 위한 분류함수를 설계하고 실험을 통하여 성능을 측정한다. 마지막으로 평면적인 범주 구조에서 확장하여 계층적인 분류체계 구조에서도 적용할 수 있는 자동분류 방안을 제시한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제19권11호
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• pp.758-764
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• 2018

특허(patent), 학술 논문(scholarly paper)과 연구 보고서(research report)와 같은 디지털 문서(digital document)에는 주제(topic)를 요약하는 저자 키워드(author keyword)가 있다. 서로 다른 문서가 동일한 키워드를 공유하고 있다면 두 문서가 동일한 주제의 내용을 기술하고 있을 가능성이 매우 높다. 문서 군집화(document clustering)는 비슷한 주제를 가지는 문서들을 비지도 학습 방법(unsupervised learning)을 이용하여 같은 군집으로 그룹(group)화 하는 것이다. 문서 군집화는 다양한 분석에 이용되지만 대용량의 문서 데이터에 적용하기 위해서는 많은 계산량이 필요함으로 쉽지 않다. 이러한 경우, 문서의 내용을 이용하는 것보다 문서의 키워드를 이용하여 군집화하면 더욱 효율적으로 대용량의 데이터를 연결할 수 있다. 기존의 상향식 군집화 방법(bottom-up hierarchical clustering)은 대용량의 키워드 군집화(keyword clustering)를 수행하는데 있어서 많은 시간이 필요하다는 문제점이 있다. 본 논문에서는 정보검색(information retrieval)에서 널리 사용되는 역인덱스(inverted-index) 구조를 상향식 군집화에 적용한 효율적인 군집화 방법을 제안하고, 제안 방법을 대용량의 키워드 데이터에 적용하였으며, 그 결과를 분석하였다.