• 한국정보통신학회논문지
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• 제13권8호
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• pp.1637-1646
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• 2009

현재 데이터 통합을 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 연구된 통합 방법들 중 메타데이터저장소를 이용하는 방안과 데이터 간의 관계성을 파악한 토픽맵이 있다. 본 논문은 메타데이터와 토픽맵 기술을 적용하여 검색 키워드에 대한 토픽맵 생성을 위한 메타-토픽맵을 제안하고, 메타-토픽맵과 레거시 시스템의 메타데이터를 연계하기 위한 방안으로 XMDR을 제안한다. 메타-토픽맵은 레거시 시스템에서 키워드에 대한 의미적 연관성을 고려하여 토픽맵 형식을 제공하여 키워드에 대한 토픽맵을 생성한다. XMDR은 레거시 시스템의 메타데이터 간의 이질성을 해결하여 구조적 통합을 수행한다. 제안된 시스템은 레거시 시스템에 구축된 기존의 관계데이터베이스간의 상호운용과 검색 효율을 높이고, 시스템 확장에 효율적이다.

• 정보관리학회지
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• 제24권3호
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• pp.201-218
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• 2007

이 연구에서는 TRBC이 제시한 토픽 검색의 정의에 따라 질의에 적합한 웹 사이트를 검색하는 효과적인 토픽 검색 알고리즘을 제안하고 실험을 통해 그 성능을 평가하였다. 이 연구의 토픽 검색 알고리즘은 먼저 질의에 대한 웹 페이지 검색 결과로부터 적합한 웹 사이트를 선정한 다음, 선정된 사이트의 구조를 이용하여 질의에 대한 적합성 점수를 산출한다. TREC의 .GOV 실험 문헌 집단과 TREC-2004 실험의 질의 및 적합문헌 리스트를 이용한 검색 실험 결과 이 토픽 검색 알고리즘은 상위 10위 안에 최소 2개 이상의 적합 사이트를 검색하여 비교적 높은 수준의 성능을 보였다. 또한 TREC-2004의 적합문헌 리스트 분석을 통해 적합문헌 선정에 토픽 검색의 정의가 엄격하게 적용되지 않은 경우가 있음을 확인하고, 수정된 적합문헌 리스트를 이용하여 토픽 검색 성능을 재평가한 결과 이 연구에서 제안한 토픽 검색 알고리즘의 성능이 월등히 향상되었다.

• 정보관리학회지
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• 제32권1호
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• pp.153-169
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• 2015

이 연구에서는 토픽 모델링 결과 해석의 용이성을 위하여, 동적 인용 네트워크를 활용하여 LDA 기반 토픽 모델링의 토픽 수를 설정하고 중복 배치된 주요 키워드를 자아 중심 네트워크 분석을 통해 재배치하여 제시하는 방법을 제안하였다. 'White LED' 두 분야의 논문 데이터를 이용하여 분석한 결과, 동적 인용 네트워크 분석을 통해 형성된 분석대상 문헌집단에 혼잡도에 따른 토픽수를 사용하고 중복 분류된 토픽 내 주요 키워드를 자아중심 네트워크 분석 기법을 적용하여 재배치한 결과가 토픽 간의 중복도가 가장 낮은 것으로 나타났다. 따라서 동적 인용 네트워크 및 자아 중심 네트워크 분석을 적용함으로써 토픽모델링에 의한 분석 결과를 보완하는 다면적인 연구 동향 분석이 가능할 것으로 보인다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권7호
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• pp.9-18
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• 2020

본 논문의 연구목표는 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 모델을 적용하여 국가연구개발사업을 통해 수행되고 있는 ICT(Information and Communication Technology) 분야의 연구과제에 대한 주요 연구 토픽과 동향을 탐색하는데 있다. 연구방법에는 NTIS(National Science and Technology Information Service)로부터 최근 5년간 국가연구개발사업의 전체 연구과제 정보를 다운로드받고 이를 정보통신기획평가원(IITP)의 EZone 시스템과 매칭하여 ICT 분야 연구과제 5,200건을 확보하고, 토픽모델링 기법중 하나인 LDA 모델을 적용하여 연구토픽과 연구동향을 조사하였다. 실험결과로, ICT분야 연구과제에 대한 연구토픽은 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷(Internet of Things)과 같은 지능정보기술로 확인되었고 연구동향에는 초실감미디어에 관한 연구가 활발히 진행되고 있음을 확인하였다. 끝으로 본 논문에서 진행된 국가연구개발사업에 대한 토픽모델링 결과는 향후 ICT분야 연구개발 계획 및 전략수립, 정책, 과제기획 등 중요한 정보로 활용될 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권5호
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• pp.75-87
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• 2020

본 연구는 국내의 인공지능과 관련된 기사들을 LDA 알고리즘에 기반한 토픽모델링 기법으로 분석하여 인공지능 관련 주요 이슈들을 도출하고 세부적으로 분석함으로써 인공지능 기술이 전(全) 산업 분야와 융합을 통해 창출할 수 있는 새로운 가치를 통찰하고, 인공지능 기술을 지식 경영에 적용할 수 있는 분야를 도출하는데 유용한 정보를 생산하고자 하였다. 본 연구에서는 '인공지능'을 검색어로 하여 추출된 11개의 중앙지와 8개의 경제지, 주요 방송사의 2016년부터 2019년까지 3,889건의 기사를 대상으로 오픈 소프트웨어인 R을 활용한 토픽모델링 기법을 사용하여 토픽 별 키워드들을 추출하였다. 각 토픽의 키워드 간 연관성을 나타내는 PMI(Pointwise Mutual Information) 측도를 높이도록 relevance 파라미터 λ를 최적화하여 토픽 별 키워드를 추출하였으며, 키워드들로부터 타당한 근거를 바탕으로 토픽명을 추론하였다. 추출된 토픽들은 인공지능 기술의 응용 분야와 사회, 경제, 산업, 문화 전반에서 일어나고 있는 변화 및 정부의 지원 정책과 비전을 폭 넓게 나타냈다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권2호
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• pp.83-88
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• 2016

서브토픽 마이닝은 입력 질의에서 나타날 수 있는 검색 의도들의 중의성 해소 및 보다 명확한 의도 전달을 위해 관련 서브토픽들을 연관성, 선호도, 다양성을 고려하여 추출 및 순위화하는 것을 말한다. 본 논문은 웹 자원의 활용에 대한 기존 연구의 한계점을 명시하고, 이를 극복하기 위해 계층적 검색 의도와 웹 자원을 기반으로 한 2계층 구조의 서브토픽 마이닝 방법론을 제안한다. 우리는 서브토픽 마이닝 평가 대회에서 제공한 웹 문서 및 각 자원의 특성을 고려하여 제 2계층 서브토픽들을 추출, 확장 및 재순위화하고, 넓은 검색 의도를 가진 서브토픽 내의 단어들은 제 1계층 서브토픽들을 구성하는데 활용하였다. 본 방법론은 관련 평가 대회에서 최고 성능을 보인 기존 연구들의 결과들과 비교했을 때, 대부분의 평가 척도에서 높은 성능을 보였다.

• 산업융합연구
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• 제18권1호
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• pp.73-78
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• 2020

이 연구에서는 블록체인 기술의 활용과 관련된 주요 토픽을 분석하기 위해 신문기사에 나타난 '블록체인 기술 활용' 빅데이터를 토픽 모델링기법을 적용하였다. 이를 위해 2013년부터 2019년까지, 21개의 신문사로부터 15,617건을 대상으로 토픽을 추출하고 주요 트렌트를 시기별로 구분하여 분석하였다. 분석결과 블록체인기술 활용과 관련된 기사는 2015년부터 기하급수적으로 증가하였으며 IT_과학 분야와 경제 분야에 집중되었다. 기간에 따라 차이는 있지만 암호화폐, 비트코인, 가상화폐와 관련된 키워드의 가중치가 높았다. 금융거래에 집중되었던 블록체인기술은 빅데이터, 사물인터넷, 인공지능으로 점차 확대되었다. 이에 따라 기업의 토픽 변화도 함께 이루어져 금융거래를 위한 은행에서 다양한 분야로 확대되면서 대기업과 글로벌기업으로 집중되었다. 이 연구를 통해 블록체인기술의 활용과 관련한 신문기사의 주요 토픽과 함께 이러한 토픽들이 어떠한 변화추이를 보이고 있는지에 대해 확인할 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권5호
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• pp.981-993
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• 2018

스마트 헬스케어는 ICT 분야와 의료서비스 분야가 융 복합 된 분야로 다양한 분야에서 학제 간 융 복합 연구가 활발히 이루어지고 있다. 본 연구는 토픽모델링(Topic Modeling)과 에고 네트워크 분석(Ego Network Analysis)을 활용하여 스마트 헬스케어 연구동향을 살피는데 그 목적이 있다. 이를 위해 2001년부터 2018년 4월까지 Scopus에 게재된 2,690편을 대상으로 텍스트 분석, 각 기간별 빈도분석, 토픽모델링, 워드 클라우드, 에고 네트워크 분석을 수행하였다. 토픽 모델링 분석 결과 8개의 주요 연구토픽이 도출되었다. 8개 주요 연구토픽은 "AI in healthcare", " Smart hospital", "Healthcare platform", " blockchain in healthcare", "Smart health data", "Mobile healthcare", "Wellness care", "Cognitive healthcare" 순으로 나타났다. 토픽모델링 결과를 보다 심도 있게 살펴보기 위해 연구토픽별 에고 네트워크 분석을 하였다. 이를 통해 스마트 헬스케어 연구동향을 파악하고, 향후 연구의 방향성을 수립하는데 시사점을 제시하고자 한다.

• 디지털융복합연구
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• 제18권9호
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• pp.17-27
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• 2020

사회적 의제 설정 영향력을 지닌 미디어인 언론 기사와 블로그 포스트에서 농촌태양광이 어떻게 다루어지고 있는지 분석하기 위해 텍스트 마이닝 방법을 활용하였다. 농촌태양광을 키워드로 웹스크래핑을 통해 기사와 블로그 포스트의 텍스트 자료를 수집하고, 이에 대해 감성분석과 토픽모델 기법을 적용하여 연구를 수행했다. 감성분석 결과 농촌태양광에 대한 텍스트에서 두 매체 모두 긍정적인 입장을 가지는 비율이 높았는데, 블로그의 경우 기사에 비해 부정적인 내용을 담은 텍스트의 비중이 훨씬 낮은 것을 확인할 수 있었다. 그리고 토픽모델링 결과로 긍정 기사는 정부의 보급계획 관련 토픽들의 비중이 컸고, 부정 기사는 다양한 토픽들의 비중이 고르게 분포하였다. 블로그는 긍정 포스트의 경우 농촌 지역 설치 관련 토픽들이, 부정 포스트는 환경 피해 관련 토픽들이 가장 큰 부분을 차지했다. 기존에 별개로 이루어지던 감성분석과 토픽모델링을 결합하는 연구 방식을 제시함으로써 농촌태양광에 대한 이슈를 효과적으로 파악할 수 있었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제16권1호
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• pp.175-193
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• 2016

토픽맵은 방대한 양의 정보를 의미론적 연관관계에 따라 분류, 조직하여 탐색할 수 있도록 효율적인 검색을 제공하기 위해 제안된 도구이다. 본 연구는 대학의 교직원들이 학사행정 대학기록물 검색시 의미기반 검색을 통해 보다 적합한 검색결과를 제공받을 수 있도록 토픽맵 기반 대학기록물 검색시스템을 설계한 것이고 그 과정을 보여준다. 본 연구를 위해 D대학의 2년간 학사행정 기록물들이 사용되었고 의미관계를 구조화하기 위해 대학의 업무 기능 분류표를 참조하였다. 온토피아 옴니게이트를 사용하여 토픽맵을 구축하였다. 대학의 학사행정 관련 기록물의 토픽은 총 626개로 나타났고, 토픽 타입은 학사업무, 교직원, 학적, 대학, 학생, 기타로 구성하였다. 관계는 토픽들간의 연관으로 6개 유형이 나타났고, 어커런스 타입은 등록구분, 등록번호, 등록일, 수신자, 제목, 기안자, 분류번호 등의 7개로 정의하였다. 본 연구에서 설계된 토픽맵 기반의 검색시스템의 관계적 속성은 대규모 기록물을 쉽게 탐색하고 지식의 우연한 발견을 가능하게 할 것으로 기대된다.