• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 대한핵의학회지
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• 제38권6호
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• pp.486-491
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• 2004

목적: 요소분석법. 독립성분분석법 등이 PET을 이용하여 심근혈류를 비침습적으로 측정하기 위하여 사용되어 왔다. 이론적으로 뛰어나고 새로운 방법인 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET데이터의 정량분석방법을 개발하였다. 이 연구에서 사용한 앙상블 독려성분분석법을 이용하여 환자의 혈류를 정량화 하였다. 대상 및 방법: 관동맥질환이 의심되어 관류 SPECT를 시행한 환자 20명을 대상으로 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET을 시행한 후 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 심근 독립성분영상을 추출하였으며, 좌심실영역과 심근영역에 대한 영상대조도를 조사하였다. 앙상블 학습은 독립성분과 가중치 행렬에 대한 확률분포를 가정하고 베이지안 이론에 의해서 혼합자료에 대한 확률분포를 추정한다. 이렇게 추정한 혼합자료의 확률분포와 실제 분포간의 차이인 Kullback-Leibler 발산치가 최소가 되도록 독립성분과 가중치 행렬을 순차적으로 변화시켜가며 최종 해를 찾는 방식이다. 이 연구에서 사후확률분포는 동적 핵의학 영상에 적합한 비음성제약조건과 함께 수정된 가우시안 분포를 이용하여 최적화 하였다. 혈류량은 심첨부, 중벽 네 부분, 하벽 네 부분의 9개 영역으로 나누어 측정하였으며, 측정결과에 대해 관류 SPECT 소견과 관동맥조영술의 소견과 비교하였다. 결과: 전체 20명의 휴식기 및 부하기 영상에서 5명을 제외한 15명의 데이터에 대해 심근혈류를 측정할 수 있었다. $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET에서 앙상블 독립성분분석법을 이용하여 정량화한 휴식기 혈류량은 $1.2{\pm}0.40$ ml/min/g, 부하기 혈류량은 $1.85{\pm}1.12$ml/min/g이었다. 같은 영역에 대해 두 번 측정했을 때 측정된 심근혈류값의 상관계수는 0.99로 재현성이 높았다. 분리된 독립성분영상에서 영상대조도는 좌심실에 대한 심근영역의 비는 평균 1:2.7이었다. 관동맥 조영술을 시행한 9명에서 협착이 없는 분절과 협착이 있는 분절의 혈류예비능에 유의한 차이가 있었다(P<0.01). 또한, 관동맥조영술에서 협착이 확인된 66분절의 심근관류 SPECT 소견에서 가역적 혈류감소를 보인 분절의 혈류예비능이 더 많이 감소되는 경향을 보였으나 통계적 유의성을 보이지는 않았다. 결론: 앙상블 학습을 이용한 독립성분분석방법을 이용하여 심근혈류가 측정이 되었다. 앙상블 독립성분분석법을 이용한 $H_2^{15}O$ 동적 심근 PET 분석방법이 관상동맥 질환의 분석 및 동적 핵의학 영상 데이터의 연구에 도움이 될 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.119-142
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• 2015

사용자의 취향과 선호도를 고려하여 정보를 제공하는 추천 시스템의 중요성이 높아졌다. 이를 위해 다양한 기법들이 제안되었는데, 비교적 도메인의 제약이 적은 협업 필터링이 널리 사용되고 있다. 협업 필터링의 한 종류인 모델 기반 협업 필터링은 기계학습이나 데이터 마이닝 모델을 협업 필터링에 접목한 방법이다. 이는 희박성 문제와 확장성 문제 등의 협업 필터링의 근본적인 한계를 개선하지만, 모델 생성 비용이 높고 성능/확장성 트레이드오프가 발생한다는 한계점을 갖는다. 성능/확장성 트레이드오프는 희박성 문제의 일종인 적용범위 감소 문제를 발생시킨다. 또한, 높은 모델 생성 비용은 도메인 환경 변화의 누적으로 인한 성능 불안정의 원인이 된다. 본 연구에서는 이 문제를 해결하기 위해, 군집화 기반 협업 필터링에 마르코프 전이확률모델과 퍼지 군집화의 개념을 접목하여, 적용범위 감소 문제와 성능 불안정성 문제를 해결한 예측적 군집화 기반 협업 필터링 기법을 제안한다. 이 기법은 첫째, 사용자 기호(Preference)의 변화를 추적하여 정적인 모델과 동적인 사용자간의 괴리 해소를 통해 성능 불안정 문제를 개선한다. 둘째, 전이확률과 군집 소속 확률에 기반한 적용범위 확장으로 적용범위 감소 문제를 개선한다. 제안하는 기법의 검증은 각각 성능 불안정성 문제와 확장성/성능 트레이드오프 문제에 대한 강건성(robustness)시험을 통해 이뤄졌다. 제안하는 기법은 기존 기법들에 비해 성능의 향상 폭은 미미하다. 또한 데이터의 변동 정도를 나타내는 지표인 표준 편차의 측면에서도 의미 있는 개선을 보이지 못하였다. 하지만, 성능의 변동 폭을 나타내는 범위의 측면에서는 기존 기법들에 비해 개선을 보였다. 첫 번째 실험에서는 모델 생성 전후의 성능 변동폭에서 51.31%의 개선을, 두 번째 실험에서는 군집 수 변화에 따른 성능 변동폭에서 36.05%의 개선을 보였다. 이는 제안하는 기법이 성능의 향상을 보여주지는 못하지만, 성능 안정성의 측면에서는 기존의 기법들을 개선하고 있음을 의미한다.