• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.177-178
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• 2019

본 연구는 지방교육자치의 가장 핵심인 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들과 그들 간의 관계성을 분석하였다. 본 연구에서는 2009년부터 2018년까지(10년간)의 '교육감' 관련 선행연구 총 93건을 키워드 네트워크 분석 방법론을 활용하여, 주요 핵심어 추출 및 워드 클라우드 제시, 주요 핵심어들 간의 관계성(의미망 네트워크) 분석 등을 진행하였다. 최근 10년간 국내 '교육감' 관련 연구들의 주요 핵심어들은 교육감선거, 주민직선제, 선출제도, 개선방안, 비교연구, 교육자치, 문제점, 지방자치, 교육부장관, 교육위원 등 이었다. 주요 핵심어들(상위 출현빈도)은 높은 밀도와 연결정도를 가지고 상호 네트워크를 형성하고 있었다. 본 연구결과는 향후 진행될 '교육감' 관련 후속연구들의 새로운 연구주제 선정 및 다양한 방향 설정에 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.256-259
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• 2019

최근 대학교는 CQI(Continuous Quality Improvement) 등의 방대한 교육 관련 데이터를 수집하고 있고 이를 분석하여 교육 및 경영에 활용하고 있다. 핵심어는 텍스트의 내용을 간결하게 표현할 수 있는 단어이다. 그래서 CQI 보고서의 의미를 파악하기 위해서는 먼저 핵심어 추출이 필요하다. CQI 보고서에서 핵심어를 추출하면 이후 정보 검색, 인덱싱, 분류, 클러스터링, 필터링 등과 같은 많은 응용 작업을 용이하게 수행할 수 있다. 따라서 방대한 양의 CQI 보고서로부터 핵심어 추출을 자동화한다면 이후 요약 및 의미 파악에 많은 도움이 될 것이다. 이 논문에서는 CQI 보고서 요약을 위해 자동적으로 핵심어를 추출하는 방법을 제안한다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2018.07a
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• pp.244-247
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• 2018

본 연구는 우리나라 중등교사 임용시험의 형태가 개편된 2014년도 이후부터 2018년도 현재까지 진행된 중등교사 임용시험 관련 선행연구들을 언어네트워크 분석 방법론을 활용하여, 그 연구동향을 분석하였다. 본 연구에서는 2014년도 이후 5년간 진행된 중등교사 임용시험 관련 연구 55건을 대상으로 주요 핵심어 추출 및 워드클라우드 제시, 주요 핵심어의 언어네트워크 전체 분석 및 3종 중심성(연결정도, 근접, 매개) 분석, 네트워크 값을 반영한 네트워크 그림 시각화 작업 등을 진행하였다. 중등교사 임용시험 관련 선행연구의 주요 핵심어는 분석, 문항, 출제, 인식, 임용후보자, 교과교육학, 국어과, 선정경쟁시험, 개선, 예비교사, 교과내용학, 기출문항, 임용교사, 제도, 탐색 등이었다. 이들 상위 빈도 핵심어들은 나름 높은 연결정도를 가지고 다른 핵심어들간의 의미연결망을 구축하고 있음을 확인하였다, 이런 연구결과는 중등교사 임용시험 주제 연구 진행을 할 때, 연구주제 선정 및 방향 설정에 도움을 줄 것으로 기대된다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2022.07a
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• pp.365-366
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• 2022

본 연구는 1주기 전문대학혁신지원사업에 참여한 전문대학 중에서 주요 대학의 혁신 사업목표 및 프로그램의 주요 핵심어들을 분석하여 향후 혁신지원사업의 방향과 성관관리 방안을 도출하는 것이다. 2주기 혁신지원사업은 학령인구 급감과 사회변화에 대응하여 대학의 경쟁력을 추진하는데 있다. 본 연구의 대상은 1주기 전문대학혁신지원사업 자율협약형 전문대학들 중 50개 대학의 사업목표 및 프로그램의 핵심어 및 연결성 등을 분석하여 워드클라우드로 제시하였다. 본 연구자는 본 연구결과에 기초하여, 각종 정부재정지원 사업 계획서를 분석하여 그들간의 중복성과 연계성 등에 대한 후속 연구를 진행할 계획이다.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2021.07a
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• pp.369-370
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• 2021

본 연구는 2015년부터 서비스를 진행하고 있는 한국형 온라인 공개강좌 K-MOOC 관련 연구물들의 연구 경향과 그 연구물들의 주요 핵심어들을 실증적으로 분석하여 그 결과를 제시하였다. K-MOOC는 4차 산업혁명 시대의 평생교육 교육지원 서비스로서, 또한 코로나19 상황에서의 대면수업 대체 보완 교수학습 활동 콘텐츠로 주목받고 있다. 본 연구에서는 K-MOOC 관련 등재지(등재후보지 포함) 게재논문 96건을 연도별 발표 경향과 그 연구물들의 핵심어들의 빈도 등을 분석하여 워드클라우드로 제시하였다. 본 연구자는 본 연구결과에 기초하여, K-MOOC 수강생들의 학습성과 향상 방안과 정규 교육과정과의 실제적인 연계 방안 등에 대한 후속 연구를 진행할 계획이다.

• Journal of Korea Multimedia Society
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• v.13 no.11
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• pp.1586-1593
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• 2010

Vocabulary recognition error correction method has probabilistic pattern matting and dynamic pattern matting. In it's a sentences to based on key-word by semantic analysis. Therefore it has problem with key-word not semantic analysis for morphological changes shape. Recognition rate improve of vocabulary unrecognized reduced this paper is propose. In syllable restoration algorithm find out semantic of a phoneme recognized by a phoneme semantic analysis process. Using to sentences restoration that morphological analysis and morphological analysis. Find out error correction rate using phoneme likelihood and confidence for system parse. When vocabulary recognition perform error correction for error proved vocabulary. system performance comparison as a result of recognition improve represent 2.0% by method using error pattern learning and error pattern matting, vocabulary mean pattern base on method.

• Journal of the Korea Society of Computer and Information
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• v.27 no.7
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• pp.115-124
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• 2022

The purpose of this study is to analyze and present keywords, trends, and language networks of keywords for each year of the pedagogical exam of the secondary teacher's employment exam for the 2019~2022 school year. The main research methods were text mining technique and language network analysis method, and analysis programs were KrKwic, Wordcloud Maker, Ucinet6, NetDraw, etc. The research results are as follows; First, keywords such as teacher, student, curriculum, class, and evaluation appeared in the top rankings, and keywords (online, wiki, discussion ceremony, information, etc.) that reflect the recent online class progress in the current COVID-19 situation also tended to appear. The keywords with high frequency of occurrence in the four-year integrated text were student(44), teacher(39), class(27), school(18), curriculum(16), online(10), and discussion method(8). Second, the overall language network of the keywords with high frequency of 4 years showed a significant level of density(0.566), total number of links(492), and average degree of links(16.4). The degree centrality was found in the order of teacher(199.0), class(197.0), student(185.0), and school(150.0). Betweenness centrality was found in the order of teacher(30.859), class(18.956), student(16.054), and school (15.745). It is expected that the results of this study will serve as data to be considered for preparatory teachers, institutions and related persons, and teachers and administrators of secondary school teacher training institutions.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2019.07a
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• pp.185-186
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• 2019

본 연구는 광주고려인마을 나눔방송의 나눔뉴스(2010년부터 2018년까지) 기사제목에 나타난 주요 핵심어와 그들간의 관계성을 탐색하기 위해 텍스트 마이닝(text mining) 방법론을 활용하여 분석하였다. 고려인마을 지원조례 제정(2013년) 후 고려인마을지원종합지원센터 개소(2015년)하면서 이주초기와는 다르게 다양한 나눔방송 뉴스가 생산되고 있다. 본 연구에서는 나눔방송의 나눔뉴스 분석을 1기(2010년부터 2014년), 2기(2015년부터 2018년까지)로 구분하여 그 주요 핵심어의 변화를 탐색하고자 한다.

• The KIPS Transactions:PartB
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• v.10B no.4
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• pp.381-388
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• 2003

This paper presents a method of giving weights to garbage class clustering and Filler model to improve performance of keyword spotting system and a time-saving method of dialogue speech processing system for keyword spotting by calculating keyword transition probability through speech analysis of task domain users. The point of the method is grouping phonemes with phonetic similarities, which is effective in sensing similar phoneme groups rather than individual phonemes, and the paper aims to suggest five groups of phonemes obtained from the analysis of speech sentences in use in Korean morphology and in stock-trading speech processing system. Besides, task-subject Filler model weights are added to the phoneme groups, and keyword transition probability included in consecutive speech sentences is calculated and applied to the system in order to save time for system processing. To evaluate performance of the suggested system, corpus of 4,970 sentences was built to be used in task domains and a test was conducted with subjects of five people in their twenties and thirties. As a result, FOM with the weights on proposed five phoneme groups accounts for 85%, which has better performance than seven phoneme groups of Yapanel [1] with 88.5% and a little bit poorer performance than LVCSR with 89.8%. Even in calculation time, FOM reaches 0.70 seconds than 0.72 of seven phoneme groups. Lastly, it is also confirmed in a time-saving test that time is saved by 0.04 to 0.07 seconds when keyword transition probability is applied.

• Journal of Digital Convergence
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• v.13 no.12
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• pp.161-169
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• 2015

Realtime search words of typical portal sites appear every few seconds in descending order by search frequency in order to show issues increasing rapidly in interest. However, the characteristics of realtime search words reordering within too short a time cause problems that they go over the key issues of the day. This paper proposes a method for deriving a key issue through association analysis of realtime search words. The proposed method first makes scores of realtime search words depending on the ranking and the relative interest, and derives the top 10 search words through descriptive statistics for groups. Then, it extracts association rules depending on 'support' and 'confidence', and chooses the key issue based on the results as a graph visualizing them. The results of experiments show that the key issue through association rules is more meaningful than the first realtime search word.