• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1811-1817
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• 2015

본 논문은 국내에서 수행된 정보보안에 연구 트렌드를 분석하고, 국제적 연구 트렌드와 비교함으로써 향후 국가차원에서 나아가야할 방향에 대해 고찰해보고자 한다. 이는 기존에 수행된 정보보안의 국제 연구 트렌드 분석에 대한 후속작으로, 기존 연구의 결과와 정확한 비교를 위해 동일한 분석 방법을 이용한다. 이를 위해 2001년부터 2014년까지 발표 및 게재된 국내 논문을 활용하며, 보안과 깊이 관련된 기술들 사이의 시간별 연관성을 측정하여 국내 연구 트렌드를 분석하고, 그 결과를 비교한다. 또한 국내외의 미래 기술 시장을 함께 고려함으로써 향후 우리가 나아가야 할 발향을 살펴보고자 한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제19권5호
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• pp.1110-1116
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• 2015

본 논문에서는 정보보안에 대한 글로벌 연구 트렌드에 대한 분석을 다룬다. 정보를 이용하는 모든 분야에서 보안을 필요로 하기 때문에, 새롭게 생성되거나 급격하게 발전하는 분야를 발굴하는 것이 정보보안의 방향을 설정하는 것이 될 수 있다. 이에 본 연구의 목적은 정보보안과 관련한 기술들을 파악하고, 이들을 트렌드 관점에서 해석함으로써 향후를 전망해보고자 한다. 현재의 수준은 거시적 관점에서의 분석을 위한 초기 연구로써, 기술들 사이의 연도별 공기정보를 이용하여 2001년부터 2014년까지의 연관성을 측정하고, 상위 연관 기술 자체의 트렌드와 상호 비교하여 그 의미를 분석하였다. 결론적으로는 안드로이드 플랫폼, 빅데이터, 사물인터넷, 모바일 분야, 클라우드 컴퓨팅이 정보보안에 유망한 기술 분야라 할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2014년도 제26회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.225-227
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• 2014

최근 온라인 뉴스는 대중의 관심사 및 트렌드에 따라서 다양한 종류의 기사들이 작성된다. 이러한 관심사 및 트렌드는 시간의 흐름에 따라 계속 변한다. 본 논문에서는 온라인 뉴스의 기사 제목을 이용하여 시간에 따라 변하는 관심사 및 트렌드와 관련된 단어를 추출하는 방법을 제안한다. 특정 기간 별 출현하는 뉴스들을 하나의 카테고리로 가정하고 자질 선택 방법에서 널리 사용되는 카이제곱 통계량을 이용하여 각 카테고리의 주요 단어를 추출한다. 실험 결과 특정 기간 별 관심사 및 트렌드와 관련된 단어들이 출현하는 것을 확인하였다.

• 프린팅코리아
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• 제13권8호
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• pp.78-81
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• 2014

정보통신산업과 조우한 지식정보산업의 기술변화가 숨가쁘게 이뤄지고 있다. 이와 함께 기술적 트렌드를 반영하는 유행어도 수시로 바뀌고 있다. 2000년대 초까지는 인터넷이 폭풍처럼 몰아치더니 이후에는 클러스터, 유비쿼터스 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅 등이 이를 대변했다. 얼마 전까지는 클라우드가 유행처럼 번지더니 최근에는 빅데이터가 '뜨고' 있다. 지식과 정보를 다루는 인쇄산업의 입장에서 관심이 가는 측면도 있지만, 도대체 얼마나 관련이 있는지 감이 잡히질 않는다. 하지만 메가트렌드의 한 요소라면 분명 짚고 넘어갈 필요가 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1710-1712
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• 2012

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS상에서의 단문 글들을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 추출해 낼 수 있다면, 사용자에게 유용한 정보를 제공하는 것이 가능하다. 본 논문에서는 다량의 Tweet글들에 대한 실시간 분석을 바탕으로 트렌드를 추출하고 연관된 키워드를 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet내에서 영어의 언어적 특성을 활용하여 최근 이슈화된 트렌드 키워드를 추출해낸다. 또한, Tweet 내에서 각 트렌드 키워드간 관계를 분석하여 연관 키워드를 제공하며, 동시에 Wikipedia와 Google에서의 검색을 통하여 다른 형태의 연관 키워드도 추출한다. 이 모든 과정은 제안된 트렌드 추출 알고리즘을 통해 실시간으로 제공된다. 제안된 기법을 바탕으로 시스템을 구현하고 다양한 실험을 통하여 키워드의 유효성 및 처리 속도 면에서 시스템의 성능을 평가한다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2021년도 제63차 동계학술대회논문집 29권1호
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• pp.345-347
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• 2021

본 연구는 최근 Horizon report 2020에서 소개하는 고등교육 분야에 영향을 줄 트렌드와 기술 사례들을 수집하여 고등교육의 미래 동향과 학습 분석적 측면에서 분석하였다. 고등 교육이 교수·학습을 중심으로 영향을 줄 트렌드로는 기술적 트렌드, 고등교육 트렌드, 경제적 트렌드 등이 있으며 기술 사례로는 적응형 학습, 인공지능/머신기능 기술의 교육적 활용, 학업 성취도 분석을 위한 학습 분석, 확장 현실 기술 등이 있다. 이 중 학습 분석 기술은 학습자의 학업 성취도를 높이기 위한 방법으로 사용되는 유용한 기술이기도 하며 고등교육에 영향을 줄 가장 핵심 트렌드이기도 하다. 그러나 현실 학습에 적용하는데는 데이터 격차, 품질 문제, 개인 정보보호에 대한 문제 등 윤리적 문제를 함께 고려해야한다. 본 연구를 기반으로 한 향후 학습 분석 시스템을 개발하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2023년도 제35회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.596-599
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• 2023

본 연구는 브랜드가 시장 트렌드를 파악하고 이를 활용하여 경쟁 우위를 확보하고 성장하는 방법을 탐구하고 있다. 이를 위해 세 가지 핵심 요소를 고려하였다. 첫째, 시장의 트렌드 정보를 파악하기 위해 검색 포털 사이트의 검색어 랭킹 정보를 활용하였다. 둘째, 브랜드 상품과 트렌드의 연관성을 분석하기 위해 상품 타이틀과 리뷰 데이터를 활용하였다. 셋째, 각 상품의 브랜드 중요성을 추정하기 위해 리뷰 수, 리뷰 길이, 표현의 다양성 등을 고려했다. 연구 결과, 브랜드는 시장 트렌드를 더욱 정확하게 이해하고 파악함으로써 경쟁 우위를 확보하고 성장할 수 있는 기회를 제공함을 확인하였다. 더불어, 이를 통해 브랜드는 소비자의 요구를 더욱 효과적으로 충족시키고 고객 경험을 개선하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제36권3호
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• pp.236-243
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• 2009

특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2004년도 가을 학술발표논문집 Vol.31 No.2 (2)
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• pp.118-120
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• 2004

OLAP의 주요 목표는 대용량 데이터를 다차원적으로 분석하여 그 결과를 신속하게 제공함으로써, 사용자의 의사 결정을 지원하는 것이다. 다차원 분석을 용이하게 하기 위해 차원 계층이 사전에 정의되고 표준화된 연산들이 사용되는데, 그러한 연산들로는 롤업, 드릴다운, 슬라이스, 다이스, 피봇을 들 수 있다. 그러나 분석과정에서 기존에 정의된 데이터의 그룹핑 이외의 다른 그룹핑 방식이 필요할 때가 있으며, 그러한 그룹핑으로 전체 데이터를 분석하는 것을 트렌드 분석이라고 한다. 트렌드 분석은 기업의 의사 결정에 매우 중요한 요소이나, 사전에 정의된 계층을 사용하는 것이 아니므로, 질의 처리 시에 트렌드 분석을 신속하게 하기는 어렵다. 본 연구에서는 트렌드 분석을 고속화하기 위한 방안으로 동적 계층 구조 생성을 제안한다. 특정 차원 기준으로 특정 범위 값으로 합산된 범위 합을 구하기 위해, 기존에 연구되었던 프리픽스섬 방식을 분석하여 문제점을 제시하였고 새로운 기법을 제안하였다. 또한 분석 시에 디스크 접근을 효율적으로 하기 위한 큐브 저장 방식을 제안하였다. 본 연구에서 제안한 방식으로 트렌드 분석을 하였을 때 접근해야 하는 디스크 블록 수도 계산하여 제안한 방법의 효율성을 검증하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2011년도 제23회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.15-20
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• 2011

본 논문은 동아, 조선, 중앙, 한겨레 신문의 2000-2009년까지의 신문 자료에서 나타나는 문화 소비 현상의 트렌드에 대한 분석이다. 구체적으로, 명사 '트렌드'와의 공기어(공기 명사) 중에서 10년 동안 꾸준히 증가하는 단어들(일반 명사, 고유 명사)을 살펴보고 이것들의 속성에 따라서 명사를 분류하여 공기어의 증감도를 살펴본다. t-score를 이용하여 공기어를 추출하고 이들의 증감도를 분석하여 매년 공기하여 나타는 정도가 증가하는 단어를 대상으로 연구하였다. 이러한 명사의 빈도 증가를 통해 신문에서 나타나는 사회적 트렌드를 관찰할 수 있다.