• Journal of Intelligence and Information Systems
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• v.29 no.4
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• pp.31-49
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• 2023

With the growth of the food-catering industry, consumer preferences and the number of dine-in restaurants are gradually increasing. Thus, personalized recommendation services are required to select a restaurant suitable for consumer preferences. Previous studies have used questionnaires and star-rating approaches, which do not effectively depict consumer preferences. Online reviews are the most essential sources of information in this regard. However, previous studies have aggregated online reviews into long documents, and traditional machine-learning methods have been applied to these to extract semantic representations; however, such approaches fail to consider the surrounding word or context. Therefore, this study proposes a novel review textual-based restaurant recommendation model (RT-RRM) that uses deep learning to effectively extract consumer preferences from online reviews. The proposed model concatenates consumer-restaurant interactions with the extracted high-level semantic representations and predicts consumer preferences accurately and effectively. Experiments on real-world datasets show that the proposed model exhibits excellent recommendation performance compared with several baseline models.

• Information Systems Review
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• v.24 no.2
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• pp.21-40
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• 2022

The purpose of this study is to find factors that Incheon International Airport should focus on and improve in order to have hub-competitiveness through economic zone centered on airport. Text analytics was conducted on online review written by passengers who used world class transit airport to derive environmental factors. After that, we select 15 major factors among the derived environmental factors based on the previous studies. This study used IPA analysis for experts in aviation field to investigate the importance and performance of the factors. Results showed that performance was evaluated to be lower than importance in all factors, and accessibility(convenience, diversity, cost and time), free economic zone and various shopping facilities were top 3 factors to be specifically improved. This study is meaningful in that it can understand passengers' perceptions by using the advantages of text analysis and surveys method. The result of study can be used to establish policy and strategic directions to solidify the position of hub airports in the future.

• Korea Information Processing Society Review
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• v.11 no.2
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• pp.76-87
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• 2004

기계번역은 자연어 처리 및 인공지능 분야에서 가장 어려 운 태스크 중의 하나로 인식되어 왔다. 이는 정확한 번역이란 텍스트에 대한 이해 없이는 불가능하기 때문이다. 그러한 이유로 연구자들은 한때 기계번역에 대한 부정적인 결론에 도달하기도 하였다. 지금까지 기계번역을 위해 다양한 방법이 연구되어 왔으며 이들 연구에서는 주로 두 언어에 대한어휘나 구의 대역사전, 숙어사전, 개별 언어의 문법, 혹은 변환규칙 및 변환사전, 문장생성에 관련된 지식, 의미나 실세계 지식, 도메인에 적합한 지식 등 번역의 방식과 목적에 따라 다양한 형태의 지식과 알고리즘이 적용되었으며 그 대부분은 방대한 양의 수작업에 의존적이었다.(중략)

• Proceedings of the Korean Society for Information Management Conference
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• 1998.08a
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• pp.215-218
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• 1998

신문만화는 신문에 실린 기사중 가장 핵심적인 내용을 간략한 그림으로 함축하여 정보를 전달한다. 그러나 만화의 함축성과 비유, 짤막한 텍스트 때문에 객관적인 색인어의 추출이 어려운 것이 사실이다. 본 연구에서는 신문만화에서 키워드를 추출하기 위하여 만화의 내용과 관련이 있는 신문기사에서 색인어를 추출하는 방안에 대해 논하였다. 연구에서는 조선일보에 게재된 한컷만화과 네컷만화를 각 1점씩 예로 들어 비주제색인어와 주제색인어를 부여하였다. 특히 주제색인어는 내용상의 연관성이 있는 신문기사를 선정하여 추출하였다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2015.01a
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• pp.191-192
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• 2015

본 연구에서는 디지털 캘리그래피 콘텐츠 다양한 제작과 활용을 제안한다. 캘리그래피는 기존의 아날로그 텍스트를 디지털 아트예술로 승화하여 글자 자체로서의 예술성과 이미지와 합성하여 다양한 효과를 연출함으로써 예술성과 작품성 그리고 취미 등 삶에 다양한 창조의 가치를 부여하여 디지털 예술의 한 영역으로 발전 할 수 있다고 사료하며 그 활용도는 증대 된다고 볼 수 있다. 따라서 본 연구에서는 캘리그래피의 다양성을 제시한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2010.05a
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• pp.64-66
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• 2010

본 연구는 모바일 플랫폼 기반의 서비스 콘텐츠 제공을 위해 온톨로지와 텍스트 마이닝 및 소셜 네트워크기술을 융합한 시맨틱 소셜 네트워크 기술과 이미지 매칭 기술을 이용하여 주변의 의약품에 대한 정확한 정보를 획득하고 이를 사용자의 병증에 적용할 수 있는지에 대한 지식을 제공하고 스마트폰의 아바타와 컴퓨터 기반 대화를 진행하여 사용자의 병증에 대한 가진단을 제공하는 Cyber Medicine Guider를 연구하여 스마트폰 플랫폼 기반의 서비스 지향적 지능형 컨텐츠의 가능성을 제시하고자 한다.

• Proceedings of the Korea Contents Association Conference
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• 2014.11a
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• pp.343-344
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• 2014

본 연구는 홍명희의 "임거정(林巨正)"에 나타난 정치성을 연구한 것이다. 주된 논의는 랑시에르의 이론을 원용하여 크게 네 가지 방향에서 이루어졌다. 핵심 키워드는 탈봉건적 민중언어, 평등사상, 서사의 확장, 반시대적 자유인을 들 수 있다. 랑시에르가 지적했듯이 예술을 통한 감성의 분할은 사유의 특권을 가진 집합의 경계를 무너뜨릴 수 있기에, 기존 체제에 '불화'와 '불일치'를 가져온 실존 인물을 다룬 "임거정(林巨正)" 이에 적합한 텍스트로 볼 수 있을 것이다.

• Annual Conference of KIPS
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• 2023.05a
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• pp.434-436
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• 2023

본 연구는 관세 데이터를 BERT 기반 모델을 활용한 개체명 인식(NER)모델을 제안한다. 관세 분야 국내 첫 시도이며, 선행연구들과 달리 개체명 인식에 초점을 맞춘다. 관세 관련 텍스트에서 고유한 의미의 개체를 인식하는 것이 주요 목표이다. 이 연구는 관세 분야의 개체명 인식에 대한 이해도를 높이고 향후 HS 코드 검색 시스템 개발에 대한 기초 연구를 제공한다.

• Journal of the Korean Society of Radiology
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• v.16 no.3
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• pp.343-349
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• 2022

We intend to use topic modeling to identify radiation-themed papers published from 1989 to 2022 and analyze the relevance and weight between topics. This study analyzed topics derived from national subjects for 717 papers published until recently in 2022 to contribute to the revitalization of research in the field of radiation. Through text mining, overall research trends on the subject distribution of the study were analyzed, and five topics were derived through topic modeling. First, among the papers to be analyzed, a total of 1,675 words were frequency-analyzed through the preprocessing process of key words in a total of 717 papers centered on keywords. Second, as a result of analyzing topics based on the association of constituent words for five topics, it was found that studies focused on minimizing dose in the range that does not degrade image quality in the fields of radiation, image, CT clinical. In addition, it was found that various studies were mainly conducted in the MRI, and the study of ultrasound in various areas of disease analysis was actively attempted.

• Journal of the Korea Convergence Society
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• v.12 no.4
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• pp.31-42
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• 2021

The purpose of this study was to explore research topics and examine the trend in COVID19 related research papers. We identified eight topics using latent Dirichlet allocation and found acceptable validity in comparison with the structural topic model. The subtopics have been extracted using k-means clustering and plotted in PCA space. Additionally, we discovered the topics bearing negative tones and warning signs by sentiment analysis. The results flagged up the issues of the topics, Biomedical Related, International Dynamics and Psychological Impact. The findings could serve as a guideline for researchers who explore new research directions and policymakers who need to make decisions about which research projects to support.