• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.53-65
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• 2019

영상 기반의 보안 시스템의 증가함에 따라 각 용도마다 다른 다양한 객체들에 대한 처리들이 중요해지고 있다. 객체 추적은 객체 인식, 검출과 같은 작업들과 함께 필수적인 작업으로 다뤄진다. 이 객체 추적을 달성하기 위해서 다양한 머신러닝이 적용될 수 있다. 성공적인 분류기로써 전체 에러율 최소화(total-error-rate minimization) 기반의 방법론이 사용될 수 있다. 이 전체 에러율 최소화 기반의 방법론은 오프라인 학습을 기반으로 하고 있다. 객체 추적은 실시간으로 처리하며 갱신해야하는 것이 필수적이므로 온라인 학습(online learning)을 기반으로 하는 것이 적합하다. 온라인 전체 에러율 최소화 방법론이 개발되었지만 점근적으로 재가중되는(approximately reweighted) 작업이 포함되어 에러를 누적시킬 수 있다는 단점이 있다. 본 논문에서는 정확하게 재가중되는(exactly reweighted) 방법론을 제안하면서 온라인 전체 에러율 최소화가 달성되었다. 이 제안된 온라인 학습 방법론을 객체 추적에 적용하여 총 8개의 데이터베이스에서 다른 추적 방법론들 보다 좋은 성능이 달성되었다.

• 시큐리티연구
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• 제42호
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• pp.393-422
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• 2015

학교는 학생의 효과적인 학업성취와 지적능력 개발을 위해 공교육을 실현하는 거점임과 동시에 최전선의 위치를 담당하고 있다. 비단 학업뿐만 아니라 사회의 한 구성원으로써 타인과 함께 하기위한 배려와 이해의 폭을 넓혀주는 공간이기도 하다. 그러나 우리나라 학교교육의 현실은 타인을 배려하고 책임감을 느끼는 삶의 태도와 관련된 인성교육에 대해서는 부족한 면이 많다는 지적을 받고 있다. 한 개인이 성인으로 성장해 나가는 데에는 지적능력뿐만 아니라 정서적인 측면이 반드시 필요하고, 학교에서는 그와 관련된 다양한 방법을 가르치는 것이 의무화되어 있다. 그럼에도 불구하고 우리나라 중등교육은 교사들의 과도한 행정업무를 비롯한 기타 업무로 인해 인성교육의 과정이 소홀해 지거나 형식적인 활동을 벗어나지 못하고 있다. 이러한 영향으로 학생들의 문제적 행동을 개선하지 못하는 결과를 가져왔으며, 결국 학교폭력과 같이 타인에게 직접적인 피해를 주는 심각한 사회문제를 야기한 측면이 있다. 따라서 이 연구는 교육학과 범죄학의 청소년비행 행위에 기초하여 인성의 개념을 구체화하고 학교폭력과의 관계를 경험적 연구를 통해 검증하고자 하였다. 이에 따라 2013년 7월 1일부터 2013년 9월 31일 까지 전국 277개교에 재학 중인 고등학교 3학년 학생들 중 경기도에 소재한 K대학의 입학설명회 및 모의전형에 참여한 학생들 중 무응답과 분석에 사용할 수 없다고 판단된 자료를 제외하고 최종분석에서 총 1045명의 자료가 활용되었다. 그 결과 학교폭력 피해경험이 많고, 남자학생일 수 록 학교폭력의 가해 경험이 많을 것으로 나타났다. 또한 건강한 학생일수 록 학교폭력의 가해경험이 많고, 분노조절과 공감, 배려의식이 낮은 학생이 학교폭력의 가해경험이 많은 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제28권2호
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• pp.207-235
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• 2022

지식과 정보산업이 경제의 주축인 지식기반 사회에 있어 지식의 공유와 확산 및 체계적인 관리는 국가 경쟁력 향상뿐만 아니라 지속 가능한 사회 발전의 필수 전략으로 인식되고 있다. 정보기술과 경영의 융합이 다양한 방식으로 일어나고 있는 정보시스템(Information Systems: IS) 연구분야에서, 연구자들이 서로 협력하여 오래된 지식을 과학적 지식네트워크의 관점에서 새로운 지식으로 만들어 낼 때 비로소 지식의 진화가 일어난다. 특히, 인용과 공저, 키워드와 같은 네트워크 기반의 학제적 접목을 통해 해당 연구분야의 관심 주제와 적용된 방법론, 연구동향 등을 파악함으로써 새로운 통찰을 이끌어낼 수 있다. 선행연구에서는 연구주제와 방법론, 공동저자 등의 관계를 밝혀 해당 커뮤니티의 지식체계 구조와 연구동향을 파악하려는 다양한 시도가 있어 왔으나, 두 개 이상의 저널을 일부 기간으로 한정해서 비교한 연구가 대부분을 차지하였으며, IS 연구의 전 역사를 아우르면서 연구동향을 살펴본 연구는 부족한 실정이다. 이에 본 연구에서는 IS 연구분야에서 관련 지식을 넓히는 데 주도적인 역할을 수행하고 있는 MIS Quarterly (MISQ) 저널을 중심으로 창간호(1977년)부터 최근(2022년 1분기)까지 게재된 모든 논문으로부터 (1) 키워드를 추출하고, (2) 추출된 키워드를 연구주제와 방법론, 이론 등으로 각각 구분한 후, (3) 토픽모델링과 키워드 네트워크 분석을 활용하여 IS 연구분야의 태동부터 현재까지의 변화 양상을 연대기적으로 파악하였다. 본 연구를 통해 MISQ에 게재된 IS 연구의 변화 양상을 살펴봄으로써, IS 연구분야의 발전 방향을 예측하고, IS 분야의 연구자들에게 새로운 연구방향을 제시하여 미래 지향적인 연구를 진행하는 데 실질적인 도움을 줄 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제18권4호
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• pp.117-127
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• 2012

최근 온라인 소셜 네트워크 서비스(SNS)의 사용자가 크게 늘어나고 있으며 다양한 분야에서 SNS의 사용자 관계 구조 및 메시지를 분석하기 위한 연구를 진행하고 있다. 그러나 대부분의 소셜 네트워크 분석 방법들은 노드 사이의 최단 거리를 기초로 하고 있으므로 계산 시간이 오래 걸린다. 이는 점차 대형화 되어가는 SNS의 데이터를 여러 분야에서 활용하는데 걸림돌이 되고 있다. 이에 따라 본 논문에서는 SNS의 사용자 그래프에서 사용자간 최단거리를 빠르게 찾기 위한 휴리스틱 기반의 최단 경로 탐색 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 1) 트리로 표현된 소셜 네트워크에서 시작 노드와 목표 노드를 설정한다. 그리고 2) 만약 목표 노드가 경사 트리의 단말에 있다면 경사 트리가 시작하는 노드를 임시 골 노드로 설정한다. 마지막으로 3) 연결의 차수를 평가값으로 하는 휴리스틱 기반 최단거리 탐색을 수행한다. 이렇게 최단거리를 탐색한 후 매개 중심성 분석(Betweenness Centrality) 및 근접 중심성(Closeness Centrality)를 계산한다. 제안하는 방법을 사용하면 소셜 네트워크 분석에서 가장 많은 시간이 필요한 최단거리 탐색을 빠르게 수행할 수 있으므로 소셜 네트워크 분석의 효율성을 기대할 수 있다. 본 논문에서 제안하는 방법을 검증하기 위하여 약 16만 명으로 구성된 SNS에서의 실제 데이터를 이용하여 매개 중심성 분석과 근접 중심성 분석을 수행하였다. 실험 결과, 제안하는 방법은 전통적 방식에 비하여 매개 중심성, 근접 중심성의 계산 시간이 각각 6.8배, 1.8배 더 빠른 결과를 보였다. 본 논문에서 제안한 방법은 소셜 네트워크 분석의 시간을 향상시켜 여러 분야에서 사회 현상 및 동향을 분석하는데 유용하게 활용될 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.109-122
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• 2014

현재 우리는 소셜 네트워크 서비스(Social Network Service, 이하 SNS) 상에서 수많은 데이터를 만들어 내고 있다. 특히, 모바일 기기와 SNS의 결합은 과거와는 비교할 수 없는 대량의 데이터를 생성하면서 사회적으로도 큰 영향을 미치고 있다. 이렇게 방대한 SNS 데이터 안에서 사람들이 많이 이야기하는 이슈를 찾아낼 수 있다면 이 정보는 사회 전반에 걸쳐 새로운 가치 창출을 위한 중요한 원천으로 활용될 수 있다. 본 연구는 이러한 SNS 빅데이터 분석에 대한 요구에 부응하기 위해, 트위터 데이터를 활용하여 트위터 상에서 어떤 이슈가 있었는지 추출하고 이를 웹 상에서 시각화 하는 트위터이슈 트래킹 시스템 TITS(Twitter Issue Tracking System)를 설계하고 구축 하였다. TITS는 1) 일별 순위에 따른 토픽 키워드 집합 제공 2) 토픽의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화 3) 토픽으로서의 중요도를 점수와 빈도수에 따라 Treemap으로 제공 4) 키워드 검색을 통한 키워드의 한달 간 일별 시계열 그래프 시각화의 기능을 갖는다. 본 연구는 SNS 상에서 실시간으로 발생하는 빅데이터를 Open Source인 Hadoop과 MongoDB를 활용하여 분석하였고, 이는 빅데이터의 실시간 처리가 점점 중요해지고 있는 현재 매우 주요한 방법론을 제시한다. 둘째, 문헌정보학 분야뿐만 아니라 다양한 연구 영역에서 사용하고 있는 토픽 모델링 기법을 실제 트위터 데이터에 적용하여 스토리텔링과 시계열 분석 측면에서 유용성을 확인할 수 있었다. 셋째, 연구 실험을 바탕으로 시각화와 웹 시스템 구축을 통해 실제 사용 가능한 시스템으로 구현하였다. 이를 통해 소셜미디어에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝하여 데이터 분석을 통한 의미 있는 정보를 제공하는 실제적인 방법을 제시할 수 있었다는 점에서 주요한 의의를 갖는다. 본 연구는 JSON(JavaScript Object Notation) 파일 포맷의 1억 5천만개 가량의 2013년 3월 한국어 트위터 데이터를 실험 대상으로 한다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.127-147
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• 2020

세계는 신형 코로나바이러스 감염증(COVID-19)으로 수 많은 인명 피해와 경제적 손실을 기록하고 있는 상황이다. 우리나라 정부는 연구개발(Research & Development)을 통해 국가 감염병 위기를 극복하려는 전략을 수립하고 실행하기 위한 투자방향을 수립하였다. 기존 기술분류나 과학기술 표준분류에 따른 통계를 활용하면 특정 R&D 분야의 특이점 및 변화를 발견하기 어렵다는 한계가 존재해왔다. 최근 우리나라 감염병 연구개발 과제를 대상으로 수요자의 목적에 맞게 분류체계를 수립하고 연구비 비교 분석을 통해 투자가 요구되는 연구 분야를 제시하는 연구들이 진행되었다. 하지만 현재 국가 보건 안보와 신성장 산업육성이라는 목표를 달성하기 위한 실행방안으로 요구되고 있는 전염병 연구분야의 국가간 협력전략 수립에 필요한 정보를 체계적으로 제공하고 있지 못한 상황이다. 따라서 국가 공동 연구개발 전략 수립을 위한 분류체계와 분류모델기반의 정보서비스에 대한 연구가 요구되고 있다. 우선 감염병관련 NTIS 과제데이터를 기반으로 정성분석을 통해 7개의 분류체계를 도출하였다. 스코퍼스(Scopus) 데이터와 양방향 RNN모델을 사용하여, 분류체계 모델을 학습시켰다. 최종적인 모델의 분류 성능은 90%이상의 높은 정확도와 강건성을 확보하였다. 실증연구를 위해 주요 국가의 코로나바이러스 연구개발 과제를 대상으로 전염병 분류체계를 적용하였다. 주요 국가의 감염병(코로나바이러스) 연구개발 과제를 분류체계별로 분석한 결과, 세계적으로 유행하는 바이러스의 예상치 못한 창궐이 확산되는 속도에 비해 백신과 치료제 개발이 제대로 이뤄지지 않는 원인의 배경을 간접적으로 확인할 수 있었다. 국가별 비교분석을 통해 미국과 일본은 상대적으로 모든 영역에 골고루 연구개발 투자를 하고 있는 것으로 나타난 반면, 유럽은 상대적으로 특정 연구분야에 많은 투자를 하는 집중화 전략을 취하는 것으로 나타났다. 동시에 주요 국가의 코로나 바이러스 주요 연구조직에 대한 정보를 분류체계별로 제공하여 국제 공동R&D 전략의 기초정보를 제공하였다. 본 연구 결과를 통해 세 가지 정책적 의미를 도출할 수 있다. 첫째, 데이터기반 과학기술정책 관점에서 수요자 관심분야에 대한 국가 R&D사업의 정보를 글로벌 기준으로 문서를 분류하는 방안을 제시하였다. 둘째, 감염병관련 국가 R&D사업 영역에 대한 정보분석 서비스 기획의 기반을 마련하였다. 마지막으로 국가 감염병 R&D 분류체계 수립을 통해 분류 체계의 궁극적 목표인 산업, 기업, 정책 정보를 제공할 수 있는 기반을 마련한 것이다.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.57-79
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• 2016

최근 소셜 네트워크 서비스는 소비자와의 관계 마케팅 확산 및 확장을 위한 중요한 채널로 인식되며 많은 관심을 받고 있다. 기업이 온라인 환경에서 성공하기 위해서는 기업과 고객 사이의 관계 구축뿐만 아니라 고객들 간의 관계에 초점을 맞출 필요가 있다. 본 연구에서는 페이스북 팬 페이지에 참여하는 사용자들 사이의 네트워크를 분석하여 기업의 비즈니스 성과에 고객 간 네트워크의 구조적 특성이 미치는 영향을 실증적으로 분석하였다. 이를 위해 네트워크 데이터는 코스피 상장 기업 가운데 페이스북 팬 페이지에 100개 이상의 게시글을 올린 54개 기업으로부터 수집하였으며, 수집된 네트워크 데이터는 각 사용자를 노드로 하고 동일한 마케팅 활동에 대해 참여한 사용자간의 관계를 링크로 한 원모드 비방향 이진 네트워크(one-mode undirected binary network)이다. 본 연구에서는 이러한 네트워크 데이터를 핸들링하여 사용자들 간의 활동 관계를 분석할 수 있는 네트워크 지표(밀도, 글로벌 클러스터링 계수, 최단거리평균, 직경)를 도출하였으며, 이러한 고객 간 네트워크의 구조적 특징을 파악할 수 있는 지표와 기업의 과거실적(순이익), 그리고 미래 예측성과(토빈의 Q) 간의 관계를 분석하였다. 본 연구는 학문적 관점에서 소셜 미디어 채널을 비즈니스 관점에서 연구하려는 연구자들에게 소셜네트워크분석 방법을 통한 새로운 접근법을 제시한다. 실무적인 관점에서 본 연구는 소셜미디어를 통해 마케팅 활동을 수행하려는 기업의 관리자들에게 네트워크의 지표를 이용한 지능형 마케팅 서비스를 수행할 수 있는 토대를 제공할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제27권4호
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• pp.73-95
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• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.