• 과학교육연구지
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• 제45권2호
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• pp.156-171
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• 2021

본 연구는 미래 교육에 관련된 선행 연구를 분석하여 그 시기별 변화의 특징을 파악하고, 최근 나타나는 뉴스 기사를 비교하여 미래 교육에 대한 예측과 전망이 얼마나 일치하는지 비교 분석함으로써 교육을 위한 예측 모형 수립을 위한 시사점을 제공하고자 하였다. 이에 Web of Science를 통해 미래교육을 키워드로 포함한 국제전문학술지의 1,222건의 학술논문의 상세 서지정보를 수집하였고, 이를 2000년대부터 5년 단위로 4개의 시기로 구분하여 각 시기별 키워드를 추출하였다. 또한 최근 1년간 발간된 뉴스를 토대로 키워드를 추출하고 두 결과를 비교하여 얼마나 예측한 결과가 일치하는지 살펴보았다. 연구 결과, 문헌 조사 결과를 통한 키워드는 교사 교육을 제외하면 공통적으로 나타나는 주제나 경향성을 발견하기 어려웠으며 교육과정, 학습자 특성, 협동학습, 컴퓨터 기반 학습 등 교육과정과 내용, 방법, 환경 등 전반을 제시하고 있었다. 이에 반해 뉴스를 통해 도출된 키워드는 혁신학교나 미래교육센터 등 정부의 주요 추진 정책이나 코로나19와 관련된 키워드들이 부각되어 나타났다. 또한 온라인 플랫폼이나 콘텐츠 개발, 클라우드, 빅데이터, 개별학습 등 교육환경과 방법에 초점이 맞춰지고 있음을 파악할 수 있다. 뉴스를 통해 나타나는 키워드를 살펴보면 장기적인 예측을 통해 나타난 키워드는 거의 없었고, 최근 5년 내에 제시되었던 단기적인 내용들이나 최근 5년에서도 언급되지 않는 새로운 주제들을 다루고 있었다. 이는 미래 교육에 대한 예측과 망에 대한 모형이 실제 중장기적 예측에서는 여러 요인의 불확실성으로 인해 정확성을 기대하기 어렵다는 점을 의미한다. 이에 본 연구에서는 미래 교육 예측을 위해 필요한 과제와 방향에 대해 시사점으로 제시하였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.246-251
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• 2016

최근에 SNS와 온라인 매체의 영향력이 커지면서 이를 이용한 마케팅에 대한 관심이 증가하고 있다. 블로그 마케팅은 대형 포털 사이트의 키워드 검색 결과에 따라 상위 노출을 함으로서 비교적 저렴한 비용으로 마케팅의 파급효과와 정보 전달력을 높일 수 있다. 그러나 일부 특정 키워드의 검색 결과의 경우 상위에 노출되려는 경쟁이 과열될 수 있기 때문에, 블로그를 상위에 노출하기 위해서는 장기적이고 적극적인 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 블로그의 상위 노출 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 타겟 키워드의 검색 결과에 포함된 블로그 문서들을 수집하여 단어의 빈번도와 위치정보를 고려하여 연관성이 높은 키워드를 추출하고 필터링한다. 다음에 각 연관 키워드를 타겟 키워드와 비교하여 그들의 연관성, 월간 연관 키워드 검색 량, 검색에 포함된 블로그의 개수, 블로그의 평균 작성 일을 고려하여 상위 노출의 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천한다. 본 연구에서 실험을 통하여 제안된 방법이 연관성이 높은 키워드 그룹을 추천함을 보인다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2003년도 추계학술발표논문집 (중)
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• pp.761-764
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• 2003

효율적인 키워드 추출이 정보검색 시스템에서 매우 중요한 일임에도 불구하고 원하는 목적의 적당한 키워드를 결정하는 것은 매우 어렵다. 왜냐하면 많은 복합어를 가지고 있기 때문이다. 기존 방법에서는 AC 머신의 경우 단일 키워드를 가지고 복합 키워드를 검색하지 못한다. 이러한 문제를 해결한 DER 구조의 경우에는 많은 검색시간이 걸리는 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제점들을 해결하기 위해 이들을 기반으로 한 DERtable (DER 구조의 검색방법을 가지고 테이블로 구성)구조를 제안한다.

• 한국산학기술학회:학술대회논문집
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• 한국산학기술학회 2008년도 춘계학술발표논문집
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• pp.205-208
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• 2008

보다 효과적인 키워드 추출 및 키워드 가중치 결정을 위하여 문서의 내용뿐 아니라 구조를 이용하여 색인을 추출하는 연구가 이루어지고 있는데, 대부분의 연구들이 XML 단락별 중요도가 아닌, 문맥상의 단락에 대한 중요도를 계산하는게 일반적이다. 이러한 기존 연구들은 대부분이 객관적인 실험을 통해서 중요도를 입증하기보다는 일반적인 관점에서 단순한 수치로 중요도를 결정하고 있다. 본 논문에서는 웹 문서 관리를 위한 표준으로 자리잡아가고 있는 XML 문서의 자동색인을 위하여, 논문을 구성하는 주요 단락을 세분하고, 단락에서 추출된 용어의 가중치를 갱신해 가면서 최종 색인어 가중치를 계산하는 방법을 제안한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.19-24
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• 2023

자연어 처리 분야에서 데이터의 중요성이 더욱 강조되고 있으며, 특히 리소스가 부족한 도메인에서 데이터 부족 문제를 극복하는 방법으로 데이터 증강이 큰 주목을 받고 있다. 이 연구는 대규모 언어 모델(Large Language Model, LLM)을 활용한 키워드 기반 데이터 증강 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로 한국어에 특화된 LLM을 활용하여 주어진 키워드를 기반으로 특정 주제에 관한 대화 내용을 생성하고, 이를 통해 대화 주제를 분류하는 분류 모델의 성능 향상을 입증했다. 이 연구 결과는 LLM을 활용한 데이터 증강의 유의미성을 입증하며, 리소스가 부족한 상황에서도 이를 활용할 수 있는 방법을 제시한다.

• 정보관리연구
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• 제23권1호
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• pp.39-62
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• 1992

본(本) 연구(硏究)는 실제의 데이터 분석(分析)을 통하여 60여개의 조사(助詞)와 출현빈도는 높지만 검색(檢率)에 불필요한 320여개의 불용어(不用語)를 선정하여 좌우절단을 적용한 네 가지 유형으로 분류하고 조사(助詞)와 불용어 테이블을 구성하는 방법(方法)을 제시한다. 한글문헌에서 단어(單語)가 추출되면 조사의 효율적인 절단이 이러우지고, 한자어(漢字語)일 경우 한글로 변환되며, 2단계로 불용어제거(不用語除去) 과정을 거쳐 키워드를 선정하는 시스템을 개발한다. 여기서 추출된 키워드는 정보전문가(情報專門家)에 의해 추출된 색인어(索引語)와는 92.2%의 일치율을 보였다. 그리고 $4{\sim}6$글자로 구성된 복합어(複合語)의 경우 본(本) 연구(硏究)에서 제시한 분리방법에 의해 약 2배의 새로운 단어(單語)를 추가할 수 있었으며 그 중 58.8%가 키워드로 적합했다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2002년도 제9회학술대회 논문집
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• pp.191-196
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• 2002

기존의 목록체제에서 중요하게 다루지 않았던 음악자료의 접근점을 중심으로 검색에서 나타나는 문제를 분석하였다. 부분문자열, 번역곡명, 별칭곡명 등에서 나타나는 문제는 키워드 색인방법의 개선과 전거제어로, 그리고 연주수단, 인명정보, 연주장소, 수상내역 등에서 나타나는 문제는 주기사항을 확장시키는 방법이 있으며, 가사의 문제는 키워드추출 및 구절단위의 색인기법을 통한 전문데이터 검색방법을 적용하여 개선할 수 있을 것이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제10권5호
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• pp.95-105
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• 2009

웹의 방대한 데이터에서 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위하여 다양한 연구가 시도되고 있다. 그 중에서 웹 사용 마이닝은 웹 사용자의 로그 정보를 기반으로 의미 있는 패턴을 추출하는 방법이다. 하지만 기존의 웹 사용 마이닝을 이용한 패턴 추출에는 사용자들의 다양한 성향을 고려하지 않은 개별적인 모델을 생성하는데 주를 이루고 있다. 웹에서 사용된 사용자들의 검색 키워드는 그들의 검색 의도나 배경지식에 따라 다양한 의미를 가질 수 있고, 그런 개개인의 검색의도에 맞는 검색 서비스가 제공할 수 있는 기술이 요구된다. 본 논문은 사용자 검색 키워드에 대한 웹 페이지 사용 행위 정보 및 방문한 웹 페이지 리스트를 수집하고 분석하여 다중 성향 키워드 모델(Multi Concept Keyword Model : MCK-Model)을 생성한다. MCK-Model은 사용자들이 특정 키워드를 이용하여 검색 후 방문한 웹 페이지 리스트를 통합하여 생성한 것으로, 사용자들이 검색 키워드에 대해 가지고 있는 다양한 검색 의도에 따라 방문하는 웹 페이지의 정보를 포함하고 있다. 생성된 MCK-Model은 웹 페이지 추천을 위하여 유용하게 사용할 수 있으며, 실험을 통하여 제안하는 방법의 유효함을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제2권10호
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• pp.731-738
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• 2013

본 논문은 사회의 최근 동향에 대한 여론의 반응을 관찰하기 위한 방법을 나타낸다. 최근 동향을 나타내는 키워드를 신문기사로부터 추출하고, 추출된 키워드를 이용하여 수집된 트윗의 감성 분석을 통해 최근 동향에 대한 여론을 분석한다. 수집된 신문기사를 k-means알고리즘을 이용하여 군집화하고, 군집내의 단어의 출현 빈도를 이용하여 토픽 키워드를 선정하였다. 각 토픽에 대하여 수집된 트윗은 그 토픽 대한 트윗이라는 가정하에 기계학습 방법을 이용하여 긍/부정을 판별하여 감성을 판단하게 하였다. 그리고 이와 같은 가정에 대한 타당성을 검증해 보았다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2004년도 제16회 한글.언어.인지 한술대회
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• pp.82-89
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• 2004

본 논문에서는 한국어 의학 논문의 요약문으로부터 자동 영문 MeSH 키워드 제안 시스템을 소개하고, 띄어쓰기 변이(spacing variant) 문제를 해결할 수 있는 방법을 제안한다. 띄어쓰기 변이란 표준 한글 맞춤법에 비해 다르게 띄어쓰기된 것을 말한다. 이를 위해 시소러스에는 생성 가능한 모든 띄어쓰기 변이 대신에 최대 띄어쓰기 어구만을 저장하고, 문서에서 K-MeSH 용어를 찾기 위해 음절단위 부분문자열 검색을 사용한다. 이 방법으로 한국어 의학 논문의 요약문에서 K-MeSH 용어를 추출한 후, TF-IDF 순위 함수를 이용하여 상위 10위내의 키워드를 저자가 선정한 영문 키워드와 비교한 결과 58%가 일치하였다. 이는 기존 방법에 비해 42%정도의 시소러스 크기가 축소되었고, 상위 10위내에서 영문 MeSH 키워드 추천 재현률이 약 7.8% 증가한 것으로 효과적인 방법임을 보여주었다.