• 한국재난정보학회 논문집
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• 제20권1호
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• pp.13-19
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• 2024

연구목적: 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 유형별 건설재해의 원인을 도출하여 중대재해 사고의 예방대책 마련을 위한 주요 요소를 파악하는 것을 목적으로 한다. 연구방법: 국내 건설분야의 중대재해 사례를 분석한 데이터베이스를 기반으로 예방대책과 원인을 텍스트 마이닝 기법으로 분석하고, 분석 내용을 시각적으로 표현하였다. 연구결과: 이 시각적 데이터는 중요도에 따라 공종별 중대 재해 예방에 필요한 요소의 파악을 용이하게 한다. 결론: 본 연구의 결과는 건설현장 중대재해와 관련하여 예방대책 마련 시 고려되어야 할 요소 및 요소간 명확한 상관관계의 파악에 기여할 것으로 사료된다.

• 융합보안논문지
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• 제22권5호
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• pp.11-20
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• 2022

인터넷과 웹 기술이 모바일 장치 중심으로 발전하면서 이미지 데이터는 사람, 텍스트, 공간 등 다양한 유형의 민감정보를 담고 있다. 이러한 특성과 더불어 SNS 사용이 증가하면서 온라인 상의 개인정보가 노출되고 악용되는 피해 규모가 커지고 있다. 그러나 개인정보보호를 위한 다중 유형 객체 탐지 기반의 비식별화 기술에 관한 연구는 미흡한 상황이다. 이에 본 논문은 기존의 단일 유형 객체 탐지 모델을 병렬적으로 이용하여 다중 유형의 객체를 탐지 및 비식별화하는 인공지능 모델을 제안한다. Cutmix 기법을 통해 사람과 텍스트 객체가 함께 존재하는 이미지를 생성하여 학습 데이터로 구성하고, 사람과 텍스트라는 다른 특징을 가진 객체에 대한 탐지 및 비식별화를 수행하였다. 제안하는 모델은 두 가지 객체가 동시에 존재할 때 0.724의 precision과 0.745의 mAP@.5 를 달성한다. 또한, 비식별화 수행 후 전체 객체에 대해 mAP@.5 가 0.224로, 0.4 이상의 감소폭을 보였다.

• 대한토목학회논문집
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• 제43권1호
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• pp.91-98
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• 2023

건설프로젝트에서 발생되는 리스크는 공기지연 및 비용증가에 큰 영향을 끼치기 때문에 다양한 리스크를 파악하기 위한 노력이 이루어지고 있다. 그러나 시공단계의 리스크 분석은 공종 및 수행단계에 국한되거나, 경험 의존적 의사결정이 주로 수행되고 있다. 데이터 기반의 분석도 일부 사례에 적용되고 있을 뿐이다. 따라서 본 연구에서는 시공사 또는 발주처에 중요한 요인들이 포함되어 있을 것으로 판단되는 수발신공문을 대상으로 군집분석과 Word2Vec 알고리즘을 적용하였다. 군집분석을 통해 6개 유형으로 1차 분류를 수행하였으며, Word2Vec을 통해 157개의 공문 발생 유형을 도출하였다. 도출된 연관어의 속성별 분석을 위하여 새로운 5개의 범주를 적용하였으며, 이를 통해 공문 발생 유형이 잠재적인 건설 리스크 요인으로 발전 가능한지 검토하였다. 텍스트 마이닝을 통한 3단계의 공문 발생 유형 분석 결과는 건설현장의 공정관리를 위한 기초 자료로써 도움 될 것으로 판단된다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권6호
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• pp.21-29
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• 2018

4차 산업혁명 시대의 도래와 함께 스마트 팩토리의 개념이 대두되면서 설비가동률과 생산성에 악영향을 미치는 설비 오류의 발생을 데이터 분석 기법을 통해 예측하고자 하는 노력이 이루어지고 있다. 데이터 분석 기법을 활용하여 설비 오류를 예측하기 위해서는 설비 오류가 발생한 상황과 설비 오류 유형을 명시한 데이터인 설비 오류 이력이 필요하다. 하지만 많은 제조 현장에서는 설비 오류 유형이 정확하게 정의/분류가 되지 않아 설비를 운영하는 작업자가 자신의 경험적 판단에 의거하여 정형화되지 않은 텍스트의 형태로 설비 오류 유형을 작성하고, 이에 따라 데이터 분석 기법의 적용이 어렵다. 따라서 본 논문에서는 수기로 작성된 설비 오류 이력을 활용하여 설비 오류 유형을 파악하고 구조화하기 위한 구절 네트워크 구축 방법을 제안하고자 한다. 구체적으로, 단어를 쓰임새에 따라 분류한 용도 딕셔너리를 활용하여 비정형의 텍스트 데이터로부터 설비 오류 유형을 의미하는 구절을 추출하고, 추출된 구절 간의 유사도를 계산하여 네트워크를 구축한다. 제안하는 방법의 성능을 실제 제조 기업의 설비 오류 이력 데이터를 활용하여 검증하였으며, 본 연구의 결과는 텍스트 데이터에 기반한 설비 오류 유형 구조화와 나아가서는 설비 오류 발생 예측에 이용할 수 있을 것을 기대한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.73-77
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• 2014

문장을 대상으로 특정 응용 분야에 필요한 요소를 자동으로 추출하는 정보 추출(information extraction) 과제는 자연어 처리 및 텍스트 마이닝의 중요한 과제 중 하나이다. 특히 추출해야할 요소가 한 단어가 아닌 여러 단어로 구성된 경우 추출 과정에서 고려되어야할 부분이 크게 증가한다. 또한 추출 대상이 되는 요소의 유형 또한 여러 가지인데, 감정 분석 분야를 예로 들면 화자, 객체, 속성 등 여러 유형의 요소에 대한 분석이 필요하며, 비교 마이닝 분야를 예로 들면 비교 주체, 비교 상대, 비교 술어 등의 요소에 대한 분석이 필요하다. 본 논문에서는 각각 여러 단어로 구성될 수 있는 여러 유형의 요소를 동시에 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법은 구현이 매우 간단하다는 장점을 가지는데, 필요한 과정은 형태소 부착과 변환 기반 학습(transformation-based learning) 두 가지이며, 파싱 혹은 청킹 같은 별도의 전처리 과정도 거치지 않는다. 평가를 위해 제안 방법을 적용하여 비교 마이닝을 수행하였는데, 비교 문장으로부터 각자 여러 단어로 구성될 수 있는 세 가지 유형의 비교 요소를 자동 추출하였으며, 실험 결과 정확도 84.33%의 우수한 성능을 산출하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권3호
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• pp.205-214
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• 2006

이미지에 포함된 텍스트는 이미지의 내용을 함축적이고 구체적으로 표현하는 정보로서 이러한 정보를 실시간에 찾아내서 인식한다면 다양한 응용에 활용할 수 있다. 본 논문에서는 카메라로 취득한 다양한 종류의 이미지로부터 텍스트를 추출하는 방법과 추출된 영역에서 텍스트를 분리하는 방법을 새롭게 제안한다. 텍스트 영역 추출을 위해서 RGB 색 공간에서 색 분산을 특징으로 제안하며, 텍스트 영역 분리를 위해서 RGB 색 공간에서 개선된 K-means 병합을 제안한다. 실험은 디지털 카메라와 핸드폰 카메라로 취득한 다양한 종류의 문서유형 이미지와 실내외의 일반적인 자연이미지를 사용하였으며, ICDAR 콘테스트[1] 이미지의 일부도 사용하였다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제22권1호
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• pp.3-18
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• 2022

본 연구는 디지털 게임에 나타난 이스터에그의 트랜스텍스트성과 이스터에그와 게임 리플레이어빌리티의 상관관계를 분석했다. 기본적으로 디지털 게임의 이스터에그를 게임의 구성 요소에 따라 다섯 가지 유형으로 분류하고, 기반적 서사를 강조한 게임 네 편을 연구 대상으로 선정한 뒤 제라르 주네트의 트랜스텍스트 이론을 적용해 분석했다. 세부적으로는 인터텍스트의 인용과 암시, 파라텍스트의 주석을 중심으로 이스터에그의 기능과 의미를 분석했다. 결과적으로 트랜스텍스트로서의 이스터에그는 게임의 안과 밖, 개발자와 플레이어를 연결해 게임 의식을 형성하며 이를 통해 디지털 게임의 리플레이어빌리티를 향상시키고 게임의 서사를 확장한다.

• 문화기술의 융합
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• 제10권1호
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• pp.609-615
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• 2024

건설업의 사고사망자 수는 402명으로 전체 산업의 약 46%이다. 이 중 50억원 미만의 건설현장이 약 69%를 차지하고 있어 중소규모 건설현장의 안전관리 강화가 요구된다. 본 연구에서는 웹 스크래핑을 이용하여 19,511건의 사고조사자료를 수집하였다. 수집된 정형 데이터에 대한 통계분석, 비정형 데이터에 대한 텍스트마이닝 분석을 통해 50억원 미만의 현장의 공사금액별 사고유형과 사고원인 분석을 진행하였다. 그 결과 공사금액별로 사고유형과 원인에 차이가 있음이 확인되었다. 본 연구의 결과가 중소규모 건설현장 맞춤형 안전관리에 활용되기를 기대한다.

• 정보관리학회지
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• 제31권4호
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• pp.49-68
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• 2014

본 연구의 목적은 국내 학술논문 데이터베이스에서 검색한 언어 네트워크 분석 관련 53편의 국내 학술논문들을 대상으로 하는 내용분석을 통해, 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 파악하기 위한 것이다. 내용분석의 범주는 분석대상의 언어 텍스트 유형, 키워드 선정 방법, 동시출현관계의 파악 방법, 네트워크의 구성 방법, 네트워크 분석도구와 분석지표의 유형이다. 분석결과로 나타난 주요 특성은 다음과 같다. 첫째, 학술논문과 인터뷰 자료를 분석대상의 언어 텍스트로 많이 사용하고 있다. 둘째, 키워드는 주로 텍스트의 본문에서 추출한 단어의 출현빈도를 사용하여 선정하고 있다. 셋째, 키워드 간 관계의 파악은 거의 동시출현빈도를 사용하고 있다. 넷째, 언어 네트워크는 단수의 네트워크보다 복수의 네트워크를 구성하고 있다. 다섯째, 네트워크 분석을 위해 NetMiner, UCINET/NetDraw, NodeXL, Pajek 등을 사용하고 있다. 여섯째, 밀도, 중심성, 하위 네트워크 등 다양한 분석지표들을 사용하고 있다. 이러한 특성들은 언어 네트워크 분석 방법의 기초적인 체계를 구성하는 데 활용할 수 있을 것이다.

• 인지과학
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• 제13권3호
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• pp.47-60
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• 2002

본 연구에서는 멀티미디어 환경에서 정보제시 유형과 인지부하가 정보 처리에 미치는 영향에 대해 알아보고자 하였다. 실험 1에서는 초등학생을 대상으로 하여 텍스트와 나래이션을 제시한 조건(NT조건), 텍스트와 애니메이션을 제시한 조건(AT조건), 애니메이션과 나래이션을 제시한 조건(AN조건)에 따라 학습 정도가 어떻게 달라지는지를 알아보았다. 그 결과 AT조건과 AN조건이 NT조건에 비해 더 좋은 수행 결과를 보였으며, AT조건보다는 AN조건에서 더 나은 수행을 보였다. 실험 2에서는 대학생을 대상으로 텍스트와 애니메이션을 제시하는 조건(AT조건), 나래이션과 애니메이션을 제시한 조건(AN조건), 텍스트, 나래이션과 애니메이션을 제시한 조건(ANT조건)간의 수행차이를 알아보았다. 그 결과 AN조건이 다른 조건에 비해 더 좋은 수행을 보였다. 이러한 결과는 단일 미디어(텍스트)로 정보를 제시하는 것보다는 멀티미디어(텍스트, 애니메이션)로 정보를 제시하는 것이 학습에 좋으며, 학습자가 단일양식(시각)보다는 다중양식(시청각)으로 정보를 처리할 수 있도록 제시하는 것이 학습에 효과적임을 보여준다. 본 연구결과는 이중부호이론과 인지부하이론을 지지해 준다.