• Journal of Oral Medicine and Pain
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• 제31권3호
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• pp.199-210
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• 2006

구강내과에 내원하는 환자에 대한 역학 연구가 1970년대 이후로 계속 이루어져 왔으며, 대부분이 대학병원내의 구강내과를 중심으로 이루어져 왓다. 구강내과가 개설한 이후에 많은 전문인력이 배출되었으며, 치과의 각계 각층에서 활발한 활동을 보여주고 있다. 치과병원이 대형화되어가는 추세에 있어 대학병원급이 아닌 2차 진료기관에서의 구강내과의 역할이 새삼 부각되고 있다. 이렇듯 대형치과병원이나 종합병원내의 치과병원에 구강내과가 개설됨에 따라 2차 진료기관에서의 구강내과 환자의 내원 분석이나 환자의 특성, 환자의 구성 등에 대한 연구가 전무함에 이에 대한 연구가 필요하리라 생각하여 대전 선병원 구강내과에 내원하는 환자 100명에게 설문지 작성을 통한 역학 조사를 실시하여 다음의 결과를 얻었다. 1. 썬병원 구강내과 환자의 평균나이는 $29.21{\pm}11.31$(n=100)세 였으며, 여자 71명(평균나이 $29.63{\pm}11.29$세) 남자 29명(평균나이 $28.17{\pm}11.48$세)였으며, 최종학력은 고등졸 이상이 78%로 고학력을 지니고 있었다..현재 불편해 하는 증상은 턱관절 통증이 65%으로 제일 많았으며 내원하게 된 동기는 인터넷 검색 11%, 방송매체 10% 주변사람의 소개가 38% 였으며, 같은 불편감으로 다른 병원을 내원한 경험이 있는경우가 56%이었다. 본병원에 가도록 의뢰한 다른 병원은 치과의원은 20%를 나타내었으며, 현재의 불편감이 구강내과에서 진료받아야 하는 지 사전에 인지하고 있는 경우는 38%, 그렇지 않은 경우는 62%였으며 응답한 대상자의 51%가 한달 안쪽에 그 사실을 알게 되었다고 응답하였다. 2. 두경부에의 동통은 58%에서 호소 하였으며, 이러한 통증으로 인하여 일상 생활에 지장이있다고 대답한 경우는 22%였다. 지속적인 통증은 14% 간헐적인 통증은 68%에서 나타났으며, 통증의 성질은 둔한 통증이 23%였다. 3. 사회재적응 평가 척도를 이용한 생활 변화량의 비교에서는 3년이내의 변화량에서 두경부 동통이 있는군과 없는 군사이에 유의성을 보였으며 6개월이내의 변화량에서는 유의성을 보이지 않았다. 4. 일주일간 겪었던 일에 대한 설문에서는 동통이 있는 군과 아닌 군의비교에서 일주일동안 긴장감을 지닌 날의 수와 예전부터 즐겨 하던 일의감소, 갑작스런 공포를 느낌 항목에서 유의성을 보였으며, 기분이 즐겁고 들뜨다 항목과 외모에의 관심 감소항목에서는 유의한 차이를 보이지는 않았으나 유의함에 근접하였다 5. 조급함을 평가하는 설문지에서는 동통군이 비록 약간 더 상승을 보였으나 통계학적으로 유의한 차이를 나타내지는 않았다. 6. 스트레스로 인한 증상 발현은 잇몸에 근질거리는 감각이나 이가솟는 듯한 느낌의 잇몸 증상과 뒷머리가 당기거나 목덜미가 뻣뻣하다의 항목 에서 두경부 동통군과 비동통군 사이에 유의한 차이를 보였으며 볼안쪽이나 잇몸에 껍질이 벗겨지면서 피가 남의 항목과 스트레스시 여드름 뾰로지, 두통의 항목에서 유의성은 보이지 않았으나 유의수준에 근접하였다.

• 지능정보연구
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• 제23권3호
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• pp.1-27
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• 2017

경제주체들의 경기상황에 대한 판단 및 전망은 경기변동에 영향을 미치므로 경기심리지수와 거시경제지표들 간에는 밀접한 관련성을 나타내는 것으로 알려져 있다. 경기선행지표로 국내에서 많이 사용되는 경기심리지수에는 소비자동향조사, 기업경기조사, 경제심리지수가 있다. 그러나 설문조사를 통해 생성된 지수는 자료의 성격상 속보성이 떨어지는 문제가 있다. 본 연구에서는 이러한 정형데이터의 한계를 보완할 수 있도록 비정형데이터에서 정보를 추출해 경기심리지수를 생성하고, 경제분석에서의 활용 가능성을 검토하였다. 민간소비와 관련된 실물지표에는 소매판매업지수와 서비스업생산지수를 사용하였고, 고용지표에는 고용률과 실업률을, 가격지표에는 소비자물가상승률과 가계의 대출금리를 사용하여 지표들 간의 추이 분석 및 시차구조 파악을 위한 교차상관분석을 수행하였다. 마지막으로 이들 지표들에 대한 예측 가능성을 점검하였다. 분석결과, 다른 지표들의 선행지수로 많이 사용되는 소비자심리지수와 비교해 선택 지표들과 높은 상관관계를 보이며, 1~2개월 선행한 것으로 나타났다. 예측력 또한 향상되어 텍스트데이터에서 생성한 소비자 경기심리지수의 유용성이 확인되었다. 온라인에서 생성되는 뉴스기사나 소셜 SNS 등의 텍스트 데이터는 속보성이 뛰어나고, 커버리지가 넓어 특정 경제적 이슈가 발생할 경우 이것이 경제에 미치는 영향을 빠르게 파악할 수 있다는 점에서 경기판단지표로써의 잠재적 가능성이 클 것으로 보인다. 경제분석에서 비정형데이터를 활용한 국내연구는 초기 단계지만 데이터의 유용성이 확인되면 그 활용도가 크게 높아질 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제20권1호
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• pp.49-65
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• 2014

구전(WOM: Word of Mouth)는 주변 사람들에게 상품에 대한 경험을 입에서 입으로 전달하는 현상을 말하며 소셜 미디어의 발전으로 온라인 구전(eWOM: Electronic Word of Mouth) 형태로 발전하였다. 구전 효과의 중요성으로 인해서 대부분의 기업들의 자사의 상품이나 서비스에 대한 온라인 구전에 촉각을 세우고 있으며, 특히 영화와 같은 경험재의 경우에는 그 영향력이 더욱 크다. 본 연구에서는 영화 커뮤니티에 대한 사회 네트워크 분석을 통해서 영화 흥행성과 지표인 매출에 미치는 영향요인을 규명하고자 한다. 영화 흥행성과 연구들에서 주요하게 다루어진 영화에 대한 구전의 크기(volume)와 방향성(valence)과 같은 구전 요인들을 추가하여, 구전 네트워크의 중심성 척도를 영향 요인에 고려하였다. 구전의 크기, 방향성, 그리고 3가지 중심성 척도(연결 중심성, 매개 중심성, 근접 중심성)의 최종 영화 매출에 영향 관계를 가설로 설정하였다. 제시한 연구 모형을 검증하기 위하여 대표적인 온라인 영화 커뮤니티 사이트인 IMDb(Internet Movie Database)에서 영화 구전 데이터를 수집하였고, Box-Office-Mojo사이트에서 영화 매출 데이터를 수집하였다. 2012년 9월부터 1년 동안, 주간 Top-10에 포함된 적이 있는 영화들을 대상으로 하였으며, 총 103개의 영화가 선정되어 이 영화들에 대한 메타 데이터와 커뮤니티 데이터가 수집되었다. 영화 커뮤니티 네트워크는 평가자들간의 댓글 관계를 기초로 구축하였다. 본 연구에서 사용한 3가지 중심성 척도는 사회 네트워크 분석 도구인 NodeXL을 사용하여 계산되었으며, 각 영화별 커뮤니티 참여자들의 중심성 척도의 평균값을 활용하였다. 가설 검증의 사전 분석을 위한 상관관계 분석에서는 3가지 중심성 척도간에 상관 관계가 높은 것으로 파악되어서, 각각에 대하여 별도로 회귀분석을 수행하였다. 분석 결과, 기존 연구와 일관성 있게 구전의 크기와 방향성은 영화 성과지표인 최종 매출에 긍정적인 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 또한 구전 네트워크 내의 참여자 매개중심성 평균은 영화의 최종 매출에 영향을 미치는 것으로 파악되었다. 하지만 연결중심성과 근접중심성은 최종 매출에 영향을 주지 못하는 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제25권4호
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• pp.141-154
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• 2019

인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 한국산업보건학회지
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• 제5권1호
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• pp.8-15
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• 1995

사람의 독성 영향을 평가하는데는 생체 시료중 금속의 분석이 중요한 역할을 한다. 우리 나라는 최근에 산업보건 분야에서 이 문제의 필요성이 제기되어 법적인 정도관리 제도를 도입하였다. 연은 특수건강 진단과 산업위생 정도관리 프로그램에서 표준적인 금속으로 이용된다. 과거 20 여년 동안 연중독은 중금속 중독증 발생율이 가장 높았으며 따라서 산업보건 전문기관들은 혈중연 분석의 능력은 필수적인 것으로 되어 왔다. 또한 혈중연은 연 폭로를 평가하는데 가장 중요한 지표이므로 신뢰성과 정확한 분석이 항상 요구된다. 따라서 본 연구는 우리 나라에서 비교적 잘 알려진 산업보건기관에서 혈중연 분석의 실험실간 측정치의 변동을 평가하기 위하여 축전지 제조공장의 68명 연폭로 근로자로부터 2 ml씩 2개의 시료를 채취하여 그 하나는 순천향대 산업의학연구소(SIIM)에서 분석하고 40개의 시료는 C 대학 산업의학연구소(CIIM), 그리고 나머지 28개의 시료는 일본 K 노동위생기술쎈타(JOHC)에서 분석하여 비교하였으며, 한편 일본 전국노동위생연합회(JFOHO)에서 정도관리용 우혈을 농도별로 6종을 구입하여 우리나라 정도관리 프로그램에 참여하고 있는 C 대학 산업의학연구소, 일본 K 노동위생기술쎈타, Y 대학 산업의학연구소, S 대 환경보건과, D 연구소등 6개 기관에서 분석한 결과를 비교하여 다음과 같은 결과를 얻었다. 1. 순천향대 산업의학연구소와 국내 C 대학 산업의학연구소간 혈중연 농도별 분석결과는 평균값에서 유의한 차이가 없었으며 상대표준편차도 3% 미만인 것으로 나타났으며, 일본 K 노동위생기술쎈타와는 평균값에서 역시 유의한 차가 없었으며 상대표준편차는 최고 6.84% 였다. 2. 순천향대 산업의학연구소와 국내 C 대학 산업 의학연구소간 혈중연 농도별 분석결과가 15% 이하의 차이를 나타낸 시료의 수는 40개중 35개로 87.5%의 일치율을 나타내었으며, 일본 K 노동위생기술쎈타와는 28개 시료중 22개로 78.6%의 일치율을 나타내었다. 3. 순천향대 산업의학연구소의 결과를 종속변수로 그리고 국내 C 대학 산업의학연구소간의 분석치를 독립변수로 하였을 때 단순회귀식은 순천향 = 2.19 + 0.9243 C 대학(p=0.0001), 상관계수는 r = 975(p =0.0001)였으며, 일본 기관과는 순천향 = 1.91 + 0.9794 K 일본(p=0.0001), 상관계수 r = 0.965(p=0.0001)였다. 4. 일본 정도관리시료의 공인 값과 본 연구에서 이들 시료를 분석한 기관들 간의 분석치에 대한 단순회귀식의 설명력(R2)은 모두 0.99 이상이었으며 일본 정도관리 시료의 공인 값을 종속변수로 하고 국내 및 일본 기관들의 정도관리 시료 분석치를 독립변수로 하였을 때 기울기는 0.972에서 1.153으로 정체적으로 양호한 일치율을 나타내었다.

• 한국유통학회지:유통연구
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• 제15권4호
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• pp.61-85
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• 2010

본 연구에서는 국내 대형할인점의 확산을 효과적으로 설명하기 위해 기업의 정보와 구매자의 구전으로 확산을 설명하는 Bass모형에 제3의 요소로 공간적 영향력을 고려하였다. 국내 대형할인점의 확산은 확산중심지인 서울경인지역에서 저차중심지인 4개 지역권역으로 확산되는 형태를 보임에 따라 공간적 영향이 중요하게 작용할 것으로 기대된다. 본 연구에서 공간적으로 구분된 시장 A(확산중심지)가 시장 B(저차중심지)에 미치는 영향이 완전히 통제되지 못하는 상황에서 시장 A가 시장 B에 미치는 공간적 영향을 다국가확산모형(multinational diffusion model)을 확장한 공간확산모형(spatial diffusion model)을 이용하여 정의하였다. Bass모형과 공간확산모형의 모수추정을 통해 두 가지 정보전달경로와 관련된 혁신계수와 모방계수로 확산을 설명하는 Bass모형보다 공간확산모형이 국내 대형할인점 확산을 더욱 효과적으로 설명하는 것으로 나타났다. 또한 혁신중심지인 서울경인과 4개 지역권역의 소매환경을 나타내는 개념적 거리에 따라 공간확산모형에서 공간적요인의 영향력이 달라질 것이 기대되어 공간확산계수와 소매환경변수간의 상관관계를 살펴보았고, 연구결과 확산중심지에서 저차중심지에 대한 공간적 영향력은 저차중심지의 소매환경이 확산중심지의 소매환경과 유사할수록 크다는 것을 밝혀내었다.

• 한국기록관리학회지
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• 제2권2호
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• pp.1-38
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• 2002

이 연구는 기록물관리법의 제정과 관련하여 한국의 공공기관 및 기록관리학계 그 실무단체들의 기록관리 활동현황과 그 발전방향에 대하여, '1)정부기관 기록관리의 활동현황과 발전방향, 2)민간차원 기록관리의 활동현황과 발전방향'으로 2구분하고, 이를 각각 고찰한 것이다. 그 결과, 1) <정부기록보존소>는 국가 중앙기록물관리기관의 기능과 사명을 완수하기 위하여, <정부기록보존소>가 현재 추진하고 있는 전문서고의 신축 문제와, 이 신축서고에 국가의 상징시설로서의 <대통령기록관>을 입주시키는 문제, 향후 <정부기록보존소>의 위상(位相) 정립 문제를 가장 중점적(重點的)으로 완결(完結)하여야 할 것을 논술하였다. 그러기 위하여 현재의 <정부기록보존소>는, 이 기관이 장차 국가 중앙기록물관리기관으로서 장관급 또는 최소한 차관급 이상(以上)이 관장(管掌)하는 청(廳)단위 이상의 독립국가기관 예컨데 <국가기록관리청(國家記錄管理廳)> 등의 명칭으로 그 위상이 제고(提高)되도록 조처(措處)하여야 할 것임을 주장하였다. 그리하여 이 기관이 대통령 지속기구 등으로 편입되면서 그 업무의 독립성과 자율성이 보장되어야 하는 방안이 가장 바람직할 것임을 주장하였다. 2) <한국기록관리협회>는 1)종래의 기록매체인 종이기록물의 보존관리에 관한 문제, 2)컴퓨터를 비롯한 뉴미디어에 의한 기록물의 관리보존문제, 3)기록물 관리 보존의 시설 및 장비의 문제, 4)기록보존 관리의 전문인력 교육 양성 문제, 5)기록관리의 제도 및 정책의 문제 등의 방향으로 그 발전에 지속적으로 매진하여야 할 것이다. 이러한 점에서 <한국기록관리협회>는 그 개인회원과 기업체회원 등이 합심하여 우리나라 기록보존의 발전에 밑거름이 되어야 할 것임을 강조하였다. 3) <한국기록관리학회>가 주최한 3차에 걸친 국제학술대회의 의의와 그 실적에 대한 분석 등을 고찰하였다. <한국기록관리학회>는 '제1회 국제학술대회'에서 한 중 일 동양삼국의 기록관리활동의 현황을 파악하고 이에 기록관리학의 연구 및 교육과정 등 한국기록관리학이 나아가야 할 방향의 설정하였다. '제2회 국제학술대회'에서 "지식경영과 메터데이터의 활용"이라는 심포지움을 개최하여 지식기반정보사회에서 기록관리학과 문헌정보학의 소임과 역할을 다짐하였다. '제3회 국제학술대회'에서는 미국을 위시한 독일과 네덜란드 등 서구(西歐)의 디지털(전자)기록물의 보존관리 등 세계적인 첨단 기록관리학의 발전동향을 우선적으로 소개 파악하기 위하여 전자기록물의 관리 보존에 관하여 중점적으로 고찰하였다. 아울러 동양 삼국 기록관리학 미래의 발전방향을 조명(照明)하였다. 그리하여 <한국기록관리학회>는 장차 한국기록관리학의 발전과 관련한 여러 이론적 연구와 그 실무활동에 대한 근거를 꾸준하게 제시하여 주어야 함과, 우수한 기록관리 전문인력을 배출할 수 있는 합리적인 교육과정 등을 연구 제시하여야 함도 파악하였다. 4) 한국기록관리학회지 수록논문의 분석에서는, 기록관리학의 각 영역을 6구분하고, 학회지에 수록된 논문들을 분석하였다. 그 결과, 특기할만한 사항으로는 (1)'기록관리학의 제도와 정책'에서 차후 <지방기록보존소> 및 <자료관> 설립과 관련한 연구가 필요함을 파악하였다. 본 분석에서는 이들 <자료관>등을 설립할 때에는 그 지방의 역사와 특성을 고려하여 가장 강점(强點)이 있는 주제의 기록물들을 특성화(特性化)시키는 방안이 가장 바람직할 것임을 주장하였다. (2)'기록관리학 전문 교과과정 및 인력제도'에서, 석사학위 이상의 기록물관리 전문요원은 기록관리의 현장에서 차후 관리직으로 나아가야 함을 지적하고, 오히려 기록관리학 학부를 졸업하고 기록물관리 현장에서 직접 그 업무를 수행할 수 있는 실무전공자가 절실하게 요구되는 현실임을 주장하였다. 따라서 문헌정보학전공을 개설하고 있는 대학교에서 기록관리학전공을 신설하고, 이에 따라 기록관리학 학사를 배출함으로써 이 분야의 국가적인 수요에 부응할 필요가 절실함을 주장하였다. 또한 기록관리전문요원의 자격은 완화되어야 함을 주장하였다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제27권3호
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• pp.95-112
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• 2021

대학 교육에 있어서 전공과목의 선택은 학생들의 진로에 중요한 역할을 한다. 하지만, 산업의 변화에 발맞춰 대학 교육도 학과별 전공과목의 분야가 다양해지고 그 수가 많아지고 있다. 이에 학생들은 본인의 진로에 맞게 수업을 선택하여 수강하는 것에 어려움을 겪고 있다. 본 연구는 대학 전공과목 추천 모델을 제시함으로써 개인 맞춤형 교육을 실현하고 학생들의 교육만족도를 제고하고자 한다. 모델 연구에는 대학교 학부생들의 2015년~2017년 수강 이력 데이터를 활용하였으며, 메타데이터로는 학생과 수업의 전공 명을 사용했다. 수강 이력 데이터는 컨텐츠 소비 여부만을 나타낸 암시적 피드백 데이터로, 수업에 대한 선호도를 반영한 것이 아니다. 따라서 학생과 수업의 특성을 나타내는 임베딩 벡터를 도출했을 시, 표현력이 낮다. 본 연구는 이러한 문제점에 착안하여, 네트워크 분석을 통해 학생, 수업의 벡터를 생성하고 이를 모델의 입력 값으로 활용하는 Net-NeuMF 모델을 제시한다. 모델은 암시적 피드백을 가진 데이터를 이용한 대표적인 모델인 원핫 벡터를 이용하는 NeuMF의 구조를 기반으로 하였다. 모델의 입력 벡터는 네트워크 분석을 통해 학생과 수업의 특성을 나타낼 수 있도록 생성하였다. 학생을 표현하는 벡터를 생성하기 위해, 각 학생을 노드로 설정하고 엣지는 두 학생이 같은 수업을 수강한 경우 가중치를 가지고 연결되도록 설계했다. 마찬가지로 수업을 표현하는 벡터를 생성하기 위해 각 수업을 노드로 설정하고 엣지는 공통으로 수강한 학생이 있는 경우 연결시켰다. 이에 각 노드의 특성을 수치화 하는 표현 학습방법론인 Node2Vec을 이용하였다. 모델의 평가를 위해 추천 시스템에서 주로 활용하는 지표 4가지를 사용하였고, 임베딩 차원이 모델에 미치는 영향을 분석하기 위해 3가지 다른 차원에 대한 실험을 진행하였다. 그 결과 기존 NeuMF 구조에서 원-핫 벡터를 이용하였을 때보다 차원과 관계없이 평가지표에서 좋은 성능을 보였다. 이에 본 연구는 학생(사용자)와 수업(아이템)의 네트워크를 이용해 기존 원-핫 임베딩 보다 표현력을 높였다는 점, 모델을 구성하는 각 구조의 특성에 맞도록 임베딩 벡터를 활용하였다는 점, 그리고 기존의 방법론에 비해 다양한 종류의 평가지표에서 좋은 성능을 보였다는 점을 기여점으로 가지고 있다.