• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2021.05a
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• pp.494-496
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• 2021

최근 경량 딥러닝 기반 키워드 음성인식은 가전, 완구, 키오스크 등 다양한 응용에 음성 인터페이스를 쉽게 적용할 수 있는 기술로서 주목받고 있다. 키워드 음성인식은 일부 키워드만 인식 가능한 음성인식 기술로서 저성능 디바이스에서 활용 가능한 장점이 있다. 그러나 응용에 따라 필요한 키워드에 대하여 다시 음성데이터를 수집해야하고 이를 학습하여 모델을 새로 준비해야하는 단점이 있다. 따라서 본 연구에서는 음성데이터 수집 없이 음성합성을 통해 생성한 음성으로만 키워드 음성인식 모델을 학습하는 음성합성 기반 자동 학습 기법을 제안하였다. 생성한 음성데이터를 활용하고자하는 시도가 활발히 이루어지고 있으나, 기존 연구에서는 정확도를 유지하기 위하여 수집한 실제 음성데이터가 필요한 한계가 있다. 제안한 자동 학습 기법은 생성한 음성데이터에 대해 복합 데이터 증대 기법을 적용하여 실제 음성데이터 없이 키워드 음성인식의 정확도를 높였다. 제안한 기법에 대하여 상용 음성합성 서비스를 기반으로 수집한 한국어 키워드 데이터세트를 활용하여 성능평가를 진행하였다. 20개 한국어 키워드에 대해 실험한 결과, 제안한 기법을 적용하여 학습시킨 키워드 음성인식 모델의 정확도는 86.44%임을 확인하였다.

• Journal of Korean Library and Information Science Society
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• v.54 no.4
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• pp.393-414
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• 2023

The goal of this study is to investigate domestic research trend on research data study. To achieve this goal, articles related research data topic were collected from RISS. After data cleansing, 134 author keywords were extracted from a total of 58 articles and keyword network analysis was performed. As a result, first, the number of studies related to research data in Korea is still only 58, so it was found that many related studies need to be conducted in the future. Second, most research fields related to research data were focused on library and information science among complex studies. Third, as a result of frequency analysis of author keywords related to research data, 'research data management', 'research data sharing', 'data repository', and 'open science' were analyzed as major frequent keywords, so research data-related research focuses on the above keywords. The keyword network analysis results also showed that high-frequency keywords occupy a central position in degree centrality and betweenness centrality and are located as core keywords in related studies. Through the results of this study, we were able to identify trends related to recent research data and identify areas that require intensive research in the future.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2015.04a
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• pp.730-733
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• 2015

대용량의 인터넷 뉴스 데이터로부터 유용한 정보를 찾기 위해 연관 키워드, 핫 키워드 분석과 같은 다양한 분석 기술들이 연구되고 있다. 기존의 토픽 모델 기반의 기법은 키워드들간의 연관성을 제대로 표현하지 못하여 마이닝한 연관 키워드와 핫 키워드의 정확도가 낮은 문제점이 있다. 최근, 뉴스 데이터를 뉴스 내의 단어를 버텍스로, 같은 문장내의 단어들을 에지로 연결하는 그래프 기반의 모델링기법이 연구되었다. 이러한 뉴스 그래프 DB에서 그래프 마이닝 기술을 적용하면 연관 키워드, 핫 키워드를 마이닝 할 수 있다. 본 논문은 그래프 마이닝 기술 기반의 효과적인 뉴스 데이터 분석 기술을 제안한다. 실제 뉴스 데이터를 통해 마이닝한 유용한 뉴스 그래프 패턴들을 보이고 뉴스 데이터 분석에 효과적으로 활용될 수 있음을 보인다.

• Proceedings of the Korean Information Science Society Conference
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• 2007.10c
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• pp.46-49
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• 2007

유비쿼터스 컴퓨팅 환경에서 사용자가 원하는 데이터를 제공하는 일은 중요한 일이다. 또한, 급격히 늘어나는 정보를 효율적으로 저장하는 것도 중요하다. 그러나 기존의 데이터 제공방식은 사용자의 의도를 파악하지 못한 단순 1차 정보 및 서비스를 제공하고 있다. 그리고 제공되는 정보의 신뢰도는 다수의 사용자가 사용하기엔 부족한 편이다. 따라서 본 논문에서는 더 효율적으로 데이터와 원하는 서비스를 제공하기 위해 키워드링크방식을 이용한 관련서비스 제공 기술을 연구한다. 세부적인 연구내용은 첫째, 데이터를 저장 시에 키워드를 하나씩 3가지로 나누어 가중키워드를 선정하여 part2에 저장시키고 상대적으로 가중치가 낮은 두 개의 키워드는 각각 part1, part3에 저장하여 가중키워드와 가중치가 낮은 키워드를 서로 링크로 연결시키고 둘째, 데이터 마이닝을 통한 정보 및 서비스를 제공할 때 검색한 데이터 외에 키워드링크방식을 통하여 관련된 데이터를 2개 이상 제공하여 다수의 사용자가 원하는 정보 및 서비스를 제공한다. 따라서 본 논문에서는 사용자의 정보를 좀 더 효과적으로 저장하고, 데이터 마이닝 할 수 있는 방법을 제안하고 있다.

• The Journal of the Korea Contents Association
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• v.20 no.6
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• pp.1-8
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• 2020

The use of text data in big data analytics has been increased. So, much research on methods for text data analysis has been performed. In this paper, we study Bayesian learning based on conjugate prior for analyzing keyword data extracted from text big data. Bayesian statistics provides learning process for updating parameters when new data is added to existing data. This is an efficient process in big data environment, because a large amount of data is created and added over time in big data platform. In order to show the performance and applicability of proposed method, we carry out a case study by analyzing the keyword data from real patent document data.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.513-516
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• 2022

본 논문에서는 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 MZ 세대를 이해하는 키워드를 도출하고자 한다. MZ 세대의 비중이 높아지면서, MZ 세대를 분석하려고 하는 많은 연구들이 수행되고 있다. 이에 본 연구에서는 MZ 세대를 이해하기 위하여 네이트 판의 연령별 게시판 크롤링을 통해 빅데이터를 수집하였다. 그리고 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 10대, 20대, 30대의 각각의 키워드를 도출할 수 있었다. 본 논문에서 도출된 키워드는 이는 MZ 세대를 이해하는데 중요한 키워드로 볼 수 있을 것이다. 향후 연구로는 MZ 세대와 기성 세대를 비교하기 위하여 추가 크롤링을 통해 세대 간 비교 연구를 수행하고자 한다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2017.05a
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• pp.153-155
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• 2017

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터를 2011년 이래로 최근 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 가치 창출을 위한 노력을 기하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 2017년 5월, 1개월 시점을 설정하고 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 소비자들의 인식들을 살펴보았다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 4차 산업혁명 키워드에 대한 연관 검색어 1위는 "후보"가 빈도수(7,613)인 것으로 나타났다. 둘째, 연관 검색어 2위는 "안철수"가 빈도수(7,297), 3위는 "문재인"이 빈도수(5,183)로 각각 나타났다. 다음으로 "4차 산업혁명" 키워드에 대한 검색어 긍정적 여론 빈도수 1위는 새로운(895)으로 나타났고, 부정적 여론 빈도수 1위는 위기(516)가 차지하였다. 이러한 결과 분석결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• Journal of the Korean BIBLIA Society for library and Information Science
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• v.35 no.2
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• pp.85-108
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• 2024

This study aimed to analyze the research trends of research data academic papers from 2010 to 2024 to understand the research status of research data over the past 15 years. To achieve this goal, keyword frequency analysis and network centrality analysis were conducted on 14,921 academic articles published in Scopus DB. The keyword network analysis using UCINET, which was divided into the first period (2010-2014), second period (2015-2019), and third period (2020-2024) according to the period of publication of academic journals, revealed the main keywords studied regardless of the period, the keywords that attracted attention by period, and the keywords that decreased in attention over time. It was found that the most active topic of research data-related research in the last 15 years is data sharing, and most of the keywords with high Degree Centrality also have high Betweenness Centrality. The results of this study can be utilized as a basis for suggesting future research directions in the field of research data in Korea.

• Proceedings of the Korea Water Resources Association Conference
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• 2020.06a
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• pp.236-236
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• 2020

데이터마이닝은 빅데이터를 활용하는데 주로 활용되는 기술이다. 빅데이터 활용의 중요성이 증대됨에 따라 빅데이터를 기반으로 데이터마이닝을 활용한 생산, 금융, 통신 등의 성공적인 활용사례가 있지만 상수도 시설물에 적용한 사례는 드물다. 본 연구에서는 R프로그램을 기반으로 확보하기 어려운 데이터를 얻고자 관련 기사를 수집하고 데이터마이닝의 주요 기능인 분류, 군집(K-means)분석을 수행하였다. 예를들어, 상수관로의 정밀한 누수 분석을 위해서는 관경, 매설년도 등의 세분화된 자료가 필요하나 이러한 자료들은 쉽게 확보할 수 없다는 한계를 갖고 있다. 이러한 관점에서 상수관망 단수, 누수 등의 키워드를 통해 얻을 수 있는 기사를 기반으로 주요 키워드에 대한 군집분석을 수행하여 세분화된 상수관망 자료를 획득 및 분석하였다. 단수, 누수 키워드 기사에 의해 관경정보 등 파손된 관로의 정보를 확보할 수 있는 것으로 나타났으며 향후 확보하기 어려운 데이터를 보완할 수 있는 방법 중 하나로 활용될 수 있을것으로 기대된다. 그러나, 데이터의 양과 보다 정교한 군집분석을 위한 키워드설정 등의 추가연구가 필요할 것으로 판단된다.

• Proceedings of the Korean Institute of Information and Commucation Sciences Conference
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• 2016.10a
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• pp.787-789
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• 2016

Today, need for a development system that provides the data to a chronic disease, and management has emerged. However, for most of the disease management system provides a wide range of data to the user and problem does not provide for important keyword or data existed. In this paper, analyzing the data for a disease through the R Programing it makes like the most relevant keyword in the illness to the user. This study was a system in which only the important parts when the user to manage their disease can be efficiently managed. By utilizing the proposed system to the user it is considered to be Except for unnecessary data or keyword and to be able to see the data and the keyword in need.