• 융합정보논문지
• /
• 제9권8호
• /
• pp.9-19
• /
• 2019

본 논문은 인공 지능 기술의 효과는 산업에 미치는 영향과 일상생활의 변화 등에 관한 연구이다. 또한 감성 인공 지능 개발은 차세대 3D 벡터 감응 인공 지능을 대비한다. 이것은 인공 지능의 의사 결정 권력의 주요 키워드를 제시한다. 특히 비 윤리적 학습의 중요성과 윤리적 가치 판단을 반영하는 의사 결정 시스템의 구현으로 인해 중요한 결과가 달성된다. 이것은 데이터 기반 시뮬레이션이며 (1) 사용 가능한 데이터, (2) 시뮬레이션 목표를 위한 기술을 필요로 한다. 실제 의도된 시뮬레이션 기반 연구의 일반적인 내용을 고려한다. 현재 기존 연구는 의미있는 연구 동기에 중점을 두고있느나, 본 연구는 기술의 방향성을 제시하는 결과이다. 그 결과 실증분석은 각국이 인공 지능에 대한 신기술 기업의 윤리 책임감에 대한 의사 결정력과 일치한다. 결론적으로, AI / ML의 기술적 측면에 대한 윤리적 주제에 대해 달성 할 수 있는 구체적인 기여와 해석이 필요하다. 이는 인공지능 의사 결정에서 인간의 공감의 분석력이 더욱 부각될 수 있다.

• 정보보호학회논문지
• /
• 제30권6호
• /
• pp.1067-1078
• /
• 2020

인터넷 기술의 발달함에 따라 많은 콘텐츠가 생산되고 그 수요가 증가하고 있다. 이에 따라 유통되고 있는 콘텐츠 수가 증가하였고, 반면에 저작권을 침해하는 불법복제물을 유포하는 건수도 증가하고 있다. 한국저작권보호원은 문자열 매칭 기반 불법복제물 추적관리시스템을 운영하고 있으며, 이를 우회하기 위해 다수의 노이즈를 삽입하므로 정확한 검색이 어려운 현실이다. 최근, 노이즈를 제거하기 위한 자연어 처리, AI 딥러닝 기술을 이용한 연구와 저작권 보호를 위한 다양한 블록체인 기술이 연구되어 있으나 한계가 있다. 본 논문에서는 온라인에서 수집한 데이터에 노이즈를 제거하고, 키워드 기반 불법복제물을 검색한다. 또한, heavy uploader 대상 프로파일링 분석을 통해 동일 heavy uploader를 추정해 간다. 향후, 불법복제물 검색기술과 heavy uploader 대상 프로파일링 분석 결과를 바탕으로 차단 및 대응기술이 결합하면 저작권 피해를 최소화할 것으로 기대한다.

• 정보처리학회 논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.221-226
• /
• 2024

정보검색에서 질의는 다양한 유형이 존재한다. 추상적인 질의부터 구체적인 키워드를 포함하는 질의까지 다양한 형태로 구성되어 있어서 사용자의 요구에 정확한 결과 도출은 어려운 과제이다. 또한 검색시스템이 오타, 다국어, 코드와 같은 다양한 요소를 포함하는 질의를 다뤄야 하는 특징이 존재한다. 본 연구에서는 질의 유형을 분석하고, 이에 따라 딥러닝 기반 재순위화의 적용 여부를 결정하는 방법을 제안한다. 최근 연구에서 높은 성능을 보인 딥러닝 모델인 DeBERTa를 이용하여 질의에 대한 적합 문서의 학습을 통해 재순위화를 수행한다. 제안 방법의 유효성을 평가하기 위해 국제정보검색 평가대회인 TREC 2023의 상품 검색 트랙(Product Search Track) 테스트컬렉션을 이용하여 실험을 하였다. 실험 결과에 대한 정규화된 할인누적이득(NDCG) 성능측정 비교에서 제안 방법이 정보검색 기본 모델인 BM25 에 비해 질의 오류 처리를 통한 검색, 잠정적 적합성피드백을 통한 상품제목 기반 질의확장과 질의유형에 따른 재순위화에서 0.7810으로 BM25 대비 10.48% 향상을 보였다.

• 지능정보연구
• /
• 제17권1호
• /
• pp.139-152
• /
• 2011

1990년대 중반에 협업 필터링의 출현으로 인하여 추천시스템에 관련된 연구가 늘어나게 되었다. 협업 필터링의 출현 이후 내용 기반 필터링, 협업 필터링과 내용 기반 필터링이 혼합된 하이브리드 필터링 등 새로운 기법들이 출현함으로써 2000년대에는 추천시스템의 연구가 눈에 띄게 증가하였다. 하지만 현재까지 추천시스템에 관련된 문헌들에 대한 리뷰와 분류가 체계적으로 되어있지 않다. 이와 같은 문제에 대한 해결방안으로써, 본 연구에서는 2001년부터 2010년도까지의 추천시스템에 관련된 문헌들 중 MIS Journal Ranking의 125개의 저널에서 추천시스템(Recommender system, Recommendation system), 협업 필터링(Collaborative Filtering), 내용 기반 필터링(Content based Filtering), 개인화 시스템(Personalized system) 등의 5가지 키워드로 제한하여 조사하였다. 총 37개의 저널에서 논문을 검색하였으며, 검색되어진 논문을 분석한 결과 추천시스템과 관련이 없는 논문을 제외한 총 187개의 논문을 선정하여 분석하였다. 이 연구에서는 그러나 컨퍼런스 논문, 석사, 박사학위 논문, 영어로 작성되지 않은 논문, 완성되지 않은 논문 등은 제외하였다. 본 연구에서는 187개의 논문을 분석하여 2001년부터 2010년까지의 각각의 년도 별 추천시스템의 연구에 대한 동향 분석, Journal별 추천시스템의 게재 분류, 추천시스템 어플리케이션의 사용 분야(책, 문서, 이미지, 영화, 음악, 쇼핑, TV 프로그램, 기타)별 분류 및 분석, 추천시스템에 사용된 데이터마이닝 기술(연관 규칙, 군집화, 의사 결정나무, 최근접 이웃 기법, 링크 분석 기법, 신경망, 회귀분석, 휴리스틱 기법)별 분류 및 분석을 수행하였다. 따라서 본 연구에서 제안한 각각의 분류 및 분석 결과들을 통하여 현재까지 추천시스템의 연구에 대한 연구 동향을 파악 할 수 있었으며, 분석결과를 통해 추천시스템에 관심이 있는 연구자와 전문가에게 미래의 추천시스템의 연구에 대한 가이드라인을 제시 할 수 있을 것이라고 기대한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제37권3호
• /
• pp.214-221
• /
• 2010

검색 결과 내 군집화(search-result clustering)는 검색 엔진으로부터 검색된 결과 내에서 비슷한 문서를 자동으로 군집화하는 기법이다. 본 논문에서는 논문 검색 서비스에 전문화된 새로운 결과 내 군집화 기법을 제안한다. 제안하는 시스템은 '범주체계생성기(Category Hierarchy Generation System)'와 '논문군집기(Paper Clustering System)'로 구성되어있다. '범주체계생생기'는 KOSEF의 연구 범주 체계를 이용하여 분야 시소러스라 불리는 범주 체계를 생성하고, K-means 알고리즘을 이용한 단어 군집화 알고리즘을 사용하여 분야 시소러스의 키워드 집합을 확장한다. '논문군집기'는 top-down 방식과 bottom-up 방식을 이용하여 각 논문의 범주를 결정한다. 제안하는 시스템은 논문 검색 서비스와 같은 전문 분야에 대한 검색 서비스에 유용하게 사용될 수 있을 것이다.

• 한국융합학회논문지
• /
• 제11권6호
• /
• pp.163-171
• /
• 2020

본 연구는 국내 영화 콘텐츠 큐레이션 연구에 나타난 메타데이터 연구들을 찾아서 연도별로 내용과 변화를 예술 경영의 관점에서 분석하는 것이다. 큐레이션과 추천시스템은 모두 그 바탕에 메타데이터의 기능이 작동하고 있다. 연구의 목적은 디지털 콘텐츠에서 큐레이션과 추천시스템이 어떻게 다른가를 확인하는 것이다. 연구절차와 방법은 '영화'와 '메타데이터'를 키워드로 논문을 검색하고, 이를 연도별 연구경향, 연구내용의 목적, 용도별 분석, 추천 방식의 유형에 따른 변화의 4단계로 분석하는 과정을 거쳤다. 연구 결과는 영화 메타데이터 연구는 이용자 측면의 연구에 관심이 높고, 도입단계, 추천방식 진화단계, 공유와 참여 단계로 발전하고 있으며, 영화 큐레이션은 검색지원, 콘텐츠 기반, 협력필터링, 하이브리드, 인공지능, 큐레이션의 6단계로 진화하였다는 결론을 얻은 것이다. 이 연구는 장르별 예술경영을 위한 메타데이터 개발에 기여할 것으로 기대한다.

• 한국통신학회논문지
• /
• 제38B권4호
• /
• pp.291-297
• /
• 2013

최근 월드 와이드 웹(World Wide Web)의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 다양한 정보를 포함하고 있는 웹 페이지들의 양도 엄청나게 증가 하였다. 따라서 웹상에 존재 하고 있는 웹페이지들에 대한 접근을 용이하게 하고, 그룹화를 통한 검색을 가능하게 하기 위해 웹 페이지 분류의 필요성이 대두 되고 있다. 웹 페이지 분류는 기존의 웹 상에 산재 되어 있는 웹페이지들을 비슷한 문서 유형 또는 같은 키워드를 사용하는 문서들의 묶음으로 구분하는 작업을 의미하며, 웹 페이지 분류 기술은 웹페이지 검색, 그룹 검색, 메일 필터링 등의 분야에 응용될 수 있는 기술이다. 하지만 웹상에 존재하는 웹페이지들을 사람이 수동적으로 분류하는 방법으로는 현재 월드 와이드 웹에 존재하는 엄청난 양의 웹페이지들을 처리할 수 없으며, 자동적인 분류 방법 역시 서로 다른 형태로 작성된 웹페이지들을 정확하게 분류할 수 없다는 문제로 인해 한계를 보이고 있다. 본 논문에서는 서로 다른 형태로 작성된 웹 문서들에 대한 부정확한 분류 문제를 해결하기위해 웹페이지에 존재하는 메타 정보를 획득하여 자동적으로 분류하는 메타 태그기반의 자동화된 웹페이지 분류 시스템을 제안하였다.

• 정보처리학회논문지D
• /
• 제15D권4호
• /
• pp.569-580
• /
• 2008

웹 서비스는 현재 서비스 지향 아키텍처(SOA)를 구현하기 위한 가장 유망한 기술이다. 그렇지만 웹 서비스에 대한 많은 관심에도 불구하고 내부 통합 프로젝트에서만 사용되어지고, 파트너들이 '온 디맨드(on demand)' 방식으로 결합되는 가상 엔터프라이즈 환경에서는 아직 활용되지 못하고 있는 실정이다. 이러한 주된 이유는 현재의 웹 서비스 기술들이 동적인 웹 서비스 발견 및 통합에 대한 적절한 기법을 제공하지 못하기 때문이다. 본 논문에서는 반자동 웹 서비스 조합 시스템을 구현하기 위해 WS-BPEL 기법과 OWL-S 기법의 장점만을 채택한 새로운 SemanticBPEL 조합 기법을 기술한다. 특히, 동적 웹 서비스 발견 및 통합 문제를 해결하기 위해 다단계 웹 서비스 탐색 방법을 제안한다. 이 방법은 실험 분석을 통해 기존의 키워드 기반 검색 방법보다 성능이 우수함을 보인다.

• Spatial Information Research
• /
• 제22권3호
• /
• pp.1-8
• /
• 2014

최근 소셜 네트워크 서비스가 급격히 성장하면서, 소셜 네트워크 분석에 관련된 연구들도 많은 관심을 받고 있다. 특히 트위터는 사회적 이슈나 사건들에 대해 실시간으로 반응하기 때문에, 사회과학 분야나 정보검색 분야의 연구자들이 유용한 실험 데이터를 수집하는 데에 활용되고 있다. 그러나 정작 데이터를 수집하는 방법론에 관한 연구는 아직 미흡하다. 이에 본 논문에서는 위치 기반의 이벤트와 정치 사회적 이벤트 위주의 사용자의 성향을 고려한 트윗 수집 시스템을 제안한다. 우선 위치정보와 이벤트 관련 키워드를 포함하고 있는 트윗과 정치 사회적인 이벤트 검출에 필요한 ID들을 수집한 후, 사용자들의 성향을 분류할 ID 분석기를 설계했다. 또한 ID 분석기의 신뢰도 측정을 위해 상위 등급에 분류된 ID를 이용하여 트윗을 분석했다. 분석결과 1등급으로 분류된 ID는 88.8%의 신뢰도를 보였으며, 2등급으로 분류된 ID는 76.05%의 신뢰도를 보였다. 또한 ID 분석기는 77.5%의 신뢰도를 보였으며 소수의 ID를 사용함으로써 데이터의 수집시간을 줄였다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
• /
• 제21권2호
• /
• pp.195-203
• /
• 2021

최근 IT 분야의 주요 기술인 빅데이터는 다양한 산업 분야로 확장되고 있으며 활용 방안에 대한 연구가 활발하게 진행 중이다. 대부분의 인터넷 산업 분야에서 사용자 리뷰는 이용자가 상품 구매를 결정하는 데 많은 도움을 준다. 그러나 방대한 제품 리뷰에서 긍정, 부정적 의미와 도움이 되는 리뷰를 선별하는 과정은 제품 구매 결정에 있어 많은 시간을 요구한다. 따라서 본 논문에서는 빅데이터 분석 기술인 LDA를 이용해 키워드를 분석 및 종합하여 사용자에게 의미 있는 정보를 제공하는 시스템을 설계하고 구현한다. 문서 토픽 추출을 위해 본 연구에서는 국내 도서 산업을 도메인으로 데이터를 크롤링하고, 빅데이터 분석을 실시한다. 이를 통해 사용자 리뷰의 토픽 및 감정단어를 바탕으로 상품에 대한 종합적인 정보를 제공함으로써 구매자에게 도움을 주고 나아가 리뷰 현황 분석을 통해 상품의 전망 또한 파악할 수 있다.