• 한국비블리아학회지
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• 제35권2호
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• pp.65-84
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• 2024

인스타그램 이용자의 증가에 따라 공공도서관에서도 계정을 개설하고 운영하는 추세가 더욱 확대되고 있다. 본 연구의 목적은 활발한 인스타그램 활동을 하는 14개 공공도서관을 대상으로 하여 인스타그램 게시물의 내용을 분류하고 분석하는 것이다. 대분류 7개, 중분류 16개, 소분류 76개로 세분된 분류표를 활용하여, 각 도서관의 인스타그램 계정에서 계정 시작일부터 2023년 12월 31일까지의 게시물 내용을 분석하여 이용 패턴을 파악하였다. 가장 많은 게시물 항목들은 도서자료 추천, 도서관 소개 및 소식, 문학예술프로그램 행사 공지이며 소수의 항목들이 주로 게시되고 있었다. 프로그램 행사 공지와 후기 간, 자료 홍보 및 추천은 이용자 참여형과 청소년 대상 독서프로그램일 때 높은 상관관계를 나타내었다. 이러한 결과를 바탕으로, 인스타그램 게시물은 이용자 중심의 상호작용과 참여를 강화하고 행사기획 시에는 인스타그램을 비롯하여 SNS를 통해 홍보활동을 적극적으로 추진할 것을 제안하였다.

• 기술혁신학회지
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• 제21권1호
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• pp.64-91
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• 2018

이 연구의 목적은 우리나라에서 과학기술정책 연구가 본격적으로 등장한 이래 과학기술을 둘러싼 사회이슈, 학술연구, 과학기술정책이 어떻게 상호작용해 왔는지 탐색하는 데에 있다. 과학기술정책 연구가 시대적 수요를 얼마나 수용해 왔는지, 문제해결을 위해 얼마나 적절하게 대응해 왔는지 분석하였다. 이를 위해 크게 사회이슈, 학술연구, 그리고 과학기술정책의 텍스트에 대한 네트워크분석과 군집분석을 실시하였다. 먼저, 과거 20년 동안 과학기술 관련 언론 기사를 중심으로 사회이슈를 분석하였다. 다음으로, 과학기술정책 연구논문과 정부문서를 각각 분석해봄으로써 사회문제로 제기된 과학기술 관련 정책수요들이 연구를 통해 정부정책으로 이어졌는지 분석하였다. 분석 결과, 과학기술정책 연구는 통합적인 시각보다는 주로 급변하는 기술혁신에 발 빠르게 움직이는 단편적 연구가 많다고 할 수 있다. 그러나 다음 시기에서는 연구주제의 성숙도를 높이면서, 사회적 반응성을 높이는 공진화 경향을 보여 주었다. 이러한 과정에서 삼자간 시차 현상 또한 확인할 수 있었다. 향후 과학기술정책 연구는 기존의 미시수준의 연구에서 중범위와 거시수준으로 확장되어야 할 것이다. 특히 과학기술의 정책과정과 공공관리에 관심을 가져야하며, 사회적 이슈에 대한 민감성을 높이는 정책의제설정 등에 대한 연구가 필요하다는 시사점을 도출하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제14B권1호
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• pp.51-58
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• 2007

본 논문은 갱신이 잦은 콘텐츠의 배급 및 구독을 위해 등장한 시맨틱 웹의 대표적인 기술인 RSS(RDF Site Summary or Really Simple Syndication)와 인터넷에 존재하는 정보를 음성으로 제공하기 위해 제안된 XML 규격의 W3C 표준 마크업 언어인 VoiceXML을 결합한 시스템의 프로토타입을 제시한다. 제안하는 시스템은 인터넷 기반으로 제공되는 콘텐츠를 유무선 전화망을 통해 음성인식 및 합성기술로 제공하기 위한 것으로서, RSS 서비스를 제공하기 위한 기존의 구성을 수정하지 않고 갱신된 콘텐츠의 구독이 손쉬운 RSS의 장점을 VoiceXML에 적용할 수 있는 특징이 있다. 정보 요청자 측면에서는 RSS로 제공되는 콘텐츠 탐색에 인터넷 환경이 아닌 유무선 전화망을 이용하므로 시공간의 제약을 줄일 수 있으며, 정보 제공자 측면에서는 음성인식 및 합성기술을 이용한 콘텐츠의 배급에 최신 정보의 제공을 위한 별도의 구성요소를 필요로 하지 않는 장점이 있다. 제안하는 시스템의 예로 뉴스 서비스를 구현한 결과, 실제 콘텐츠를 구독하고 탐색할 때에 응답 시간과 음성 인식 측면에서 장애 없이 RSS Feed를 이용해 비주얼 환경으로 제공되는 내용과 동일한 내용을 음성으로 제공받을 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.19-29
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• 2011

블로그는 사용자에게 자신의 의견을 표현하고 다른 사람들의 의견을 수렴할 수 있는 자유로운 의사표현 네트워크를 제공한다. 어떤 글은 사회적, 정치적 이슈를 몰고 다니기도 하며 또 어떤 글은 사용자의 관심을 끌지 못하고 지나가기도 한다. 글이 작성된 초기에 향후 얼마나 인기를 얻을지 예측한다는 것은 글의 저자, 블로거, 광고회사 그리고 웹호스팅 모두에게 흥미로울 것이다. 인기를 예측하기 위한 다양한 연구들이 진행되어 왔지만 대부분의 연구들이 사용자간의 상호연관성에 기반하고 있고 정확한 값으로 표현하는데 높은 에러율을 발생하고 있다. 본 논문에서는 블로그에 글이 작성된 초기에 향후 글의 인기를 예측하기 위해 조회수를 사용하여 글의 인기를 4타입(explosion, hot, warm, cold)의 가상 온도로 예측하는 방법을 제안한다. 먼저 글의 포화시점을 정의하고, 초기 조회수와 포화시점 조회수의 관계를 통해 포화시점 조회수를 예측하는 모델링 공식을 유도하였다. 예측된 포화시점 조회수를 이용하여 글의 인기를 4타입의 가상 온도로 표현하였다. 초기 관찰기간에 따라 예측 정확률이 결정되고 있다. 실험결과 30분 이후부터 MAPE(Mean Absolute Percentage Error)가 30%이하로 낮아졌지만, explosive 타입의 경우 초기 조회수로 예측하기 힘들었다. explosive를 제외한 hot, warm, cold 타입에서는 30분후부터 86%이상의 평균 예측 정확률을 보여주며, 70분후부터는 90%이상의 평균 예측 정확률을 보여주고 있었다.

• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.39-58
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• 2014

빅데이터의 중요성에 대한 인식이 확산되고, 관련한 기술이 발전됨에 따라, 최근에는 빅데이터의 처리와 분석의 결과를 어떻게 시각화할 것인지가 매우 관심 받는 주제로 부각되고 있다. 이는 분석된 결과를 보다 명확하고 효과적으로 전달하는 데에 있어서 데이터의 시각화가 매우 효과적인 방법이기 때문이다. 시각화는 분석 시스템과 사용자가 소통하기 위한 하나의 그래픽 사용자 인터페이스(GUI)를 담당하는 역할을 한다. 통상적으로 이러한 GUI 부분은 데이터의 처리나 분석의 결과와 독립될 수록 시스템의 개발과 유지보수가 용이하며, MVC(Model-View-Controller)와 같은 디자인 패턴의 적용을 통해 GUI와 데이터 처리 및 관리 부분 간의 결합도를 최소화하는 것이 중요하다. 한편 빅데이터는 크게 정형 데이터와 비정형 데이터로 구분할 수 있는데 정형 데이터는 시각화가 상대적으로 용이한 반면, 비정형 데이터는 시각화를 구현하기가 복잡하고 다양하다. 그럼에도 불구하고 비정형 데이터에 대한 분석과 활용이 점점 더 확산됨에 따라, 기존의 전통적인 정형 데이터를 위한 시각화 도구들의 한계를 벗어나기 위해 각각의 시스템들의 목적에 따라 고유의 방식으로 시각화 시스템이 구축되는 현실에 직면해 있다. 더욱이나 현재 비정형 데이터 분석의 대상 중 대부분을 차지하고 있는 텍스트 데이터의 경우 언어 분석, 텍스트 마이닝, 소셜 네트워크 분석 등 적용 기술이 매우 다양하여 하나의 시스템에 적용된 시각화 기술을 다른 시스템에 적용하는 것이 용이하지 않다. 이는 현재의 텍스트 분석 결과에 대한 정보 모델이 서로 다른 시스템에 적용될 수 있도록 설계되지 못하는 경우가 많기 때문이다. 본 연구에서는 이러한 문제를 해결하기 위하여 다양한 텍스트 데이터 분석 사례와 시각화 사례들의 공통적 구성 요소들을 식별하여 표준화된 정보 모델인 텍스트 데이터 시각화 모델을 제시하고, 이를 통해 시각화의 GUI 부분과 연결할 수 있는 시스템 모델로서의 시각화 프레임워크인 TexVizu를 제안하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.111-136
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• 2018

지식베이스를 구축하는 작업은 도메인 전문가가 온톨로지 스키마를 이해한 뒤, 직접 지식을 정제하는 수작업이 요구되는 만큼 비용이 많이 드는 활동이다. 이에, 도메인 전문가 없이 다양한 웹 환경으로부터 질의에 대한 답변 정보를 추출하기 위한 자동화된 시스템의 연구개발의 필요성이 제기되고 있다. 기존의 정보 추출 관련 연구들은 웹에 존재하는 다양한 형태의 문서 중 학습데이터와 상이한 형태의 문서에서는 정보를 효과적으로 추출하기 어렵다는 한계점이 존재한다. 또한, 기계 독해와 관련된 연구들은 문서에 정답이 있는 경우를 가정하고 질의에 대한 답변정보를 추출하는 경우로서, 문서의 정답포함 여부를 보장할 수 없는 실제 웹의 비정형 문서로부터의 정보추출에서는 낮은 성능을 보인다는 한계점이 존재한다. 본 연구에서는 지식베이스 확장을 위하여 웹에 존재하는 멀티소스 비정형 문서로부터 질의에 대한 정보를 추출하기 위한 시스템의 개발 방법론을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제안한 방법론은 "주어(Subject)-서술어(Predicate)"로 구분된 질의에 대하여 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 3개 웹 소스로부터 수집된 비정형 문서로부터 관련 정보를 추출하며, 제안된 방법론을 적용한 시스템의 성능평가를 위하여, Wu and Weld(2007)의 모델을 베이스라인 모델로 선정하여 성능을 비교분석 하였다. 연구결과 제안된 모델이 베이스라인 모델에 비해, 위키피디아, 네이버 백과사전, 네이버 뉴스 등 다양한 형태의 문서에서 정보를 효과적으로 추출하는 강건한 모델임을 입증하였다. 본 연구의 결과는 현업 지식베이스 관리자에게 지식베이스 확장을 위한 웹에서 질의에 대한 답변정보를 추출하기 위한 시스템 개발의 지침서로서 실무적인 시사점을 제공함과 동시에, 추후 다양한 형태의 질의응답 시스템 및 정보추출 연구로의 확장에 기여할 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.