• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.219-240
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• 2018

감성사전은 감성 어휘에 대한 사전으로 감성 분석(Sentiment Analysis)을 위한 기초 자료로 활용된다. 이와 같은 감성사전을 구성하는 감성 어휘는 특정 도메인에 따라 감성의 종류나 정도가 달라질 수 있다. 예를 들면, '슬프다'라는 감성 어휘는 일반적으로 부정의 의미를 나타내지만 영화 도메인에 적용되었을 경우 부정의 의미를 나타내지 않는다. 그렇기 때문에 정확한 감성 분석을 수행하기 위해서는 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하는 것이 중요하다. 최근 특정 도메인에 알맞은 감성사전을 구축하기 위해 범용 감성 사전인 오픈한글, SentiWordNet 등을 활용한 연구가 진행되어 왔으나 오픈한글은 현재 서비스가 종료되어 활용이 불가능하며, SentiWordNet은 번역 간에 한국 감성 어휘들의 특징이 잘 반영되지 않는다는 문제점으로 인해 특정 도메인의 감성사전 구축을 위한 기초 자료로써 제약이 존재한다. 이 논문에서는 기존의 범용 감성사전의 문제점을 해결하기 위해 한국어 기반의 새로운 범용 감성사전을 구축하고 이를 KNU 한국어 감성사전이라 명명한다. KNU 한국어 감성사전은 표준국어대사전의 뜻풀이의 감성을 Bi-LSTM을 활용하여 89.45%의 정확도로 분류하였으며 긍정으로 분류된 뜻풀이에서는 긍정에 대한 감성 어휘를, 부정으로 분류된 뜻풀이에서는 부정에 대한 감성 어휘를 1-gram, 2-gram, 어구 그리고 문형 등 다양한 형태로 추출한다. 또한 다양한 외부 소스(SentiWordNet, SenticNet, 감정동사, 감성사전0603)를 활용하여 감성 어휘를 확장하였으며 온라인 텍스트 데이터에서 사용되는 신조어, 이모티콘에 대한 감성 어휘도 포함하고 있다. 이 논문에서 구축한 KNU 한국어 감성사전은 특정 도메인에 영향을 받지 않는 14,843개의 감성 어휘로 구성되어 있으며 특정 도메인에 대한 감성사전을 효율적이고 빠르게 구축하기 위한 기초 자료로 활용될 수 있다. 또한 딥러닝의 성능을 높이기 위한 입력 자질로써 활용될 수 있으며, 기본적인 감성 분석의 수행이나 기계 학습을 위한 대량의 학습 데이터 세트를 빠르게 구축에 활용될 수 있다.

• 유통과학연구
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• 제8권4호
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• pp.5-15
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• 2010

본 연구에서는 한국유통과학회가 발행하고 있는 유통과학연구에 게재된 논문의 연구 동향을 분석하고 학회지의 질적 향상을 위한 시사점을 제시하고자 하였다. 즉, 유통분야의 학문체계를 분류하여 연구동향을 분석하고, 유통 관련 다른 학회지와 비교한 후 유통과학연구의 질적 향상을 위한 시사점을 도출하고자 하였다. 특히, 한국유통과학회는 1999년 「유통과학연구」 제1권 제1호 창간을 시작으로 2010년 9월 제8권 제3호까지 총 109편의 논문을 게재하였다. 109편의 논문을 대상으로 연구주제, 연구 주체, 연구 참여자의 수, 연구방법론, 국문 및 영문논문 빈도, 내국인 및 외국인 참여빈도, 참고문헌 활용 등에 대하여 분석하였다. 추가적으로 유통을 연구대상으로 하는 한국유통학회의 유통연구 및 한국유통경영학회의 유통경영학회지와 유통과학연구를 비교 분석하여 발전방안을 모색하고자 한다. 결론적으로 유통과학연구의 연구동향 및 유사 학회지의 비교 분석을 바탕으로 다음과 같은 시사점을 제시하고자 한다. 먼저, 유통과학연구가 SSCI를 준비하기 위해서는 해외 투고자를 적극 유치해야한다. 또한, 영문논문의 비중을 대폭 늘려야 할 것이다. 셋째, 학술지의 질 향상을 위한 다양한 연구방법론 수용을 해야할 것이다. 넷째, 유통과학연구의 피인용율울 확대하기 위하여 학술지의 해외 공급을 원활하게 할 수 있도록 구글 등 웹검색 기능을 보강해야 할 것이다. 이상의 시사점을 통한 개선을 한다면 국내 뿐 아니라 해외에서도 인정받는 세계적인 학술지 반열에 올라설 수 있을 것이다.

• 기록학연구
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• 제25호
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• pp.3-46
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• 2010

전자기록관리는 수많은 사회적 기술적 요소가 상호작용하는 하나의 시스템이다. 신뢰받는 상태를 계속 유지하기 위해 전자기록관리기관은 감사와 인증의 정규적인 수행이 필요할 것이다. 이에 따라 개별 전자기록관리기관에서는 스스로의 신뢰도를 지속적으로 평가해보는 도구로 사용할 수 있고 스스로의 환경과 시스템을 자체 평가하여 부족한 부분도 파악할 수 있게 하는 도구의 필요성이 생겼다. 본 연구의 목적은 OAIS 참조모형(ISO 14721)과 영국 UKDA와 TNA의 자가진단보고서, TRAC 및 DRAMBORA 등 4개 표준과 국제모범사례를 분석하고, MoReq2와 현행 국내 법령 및 표준 등을 종합, 분석하여 자체인증도구를 개발하고자 하는 것이었다. 본 연구에서는 이 인증도구의 개발과정과 전체적인 틀을 기술함으로써, 타 기관에서도 기관의 특성에 따라 이러한 도구를 개발하고 자체적으로 활용할 수 있는 개발방법론을 제시하고자 하였다. 본 연구의 진행 결과, (기관) 운영관리, 분류체계 및 기준정보 관리, 입수, 등록 기술, 저장 보존, 처분, 서비스, 검색도구 제공, 시스템 관리, 접근통제 보안, 모니터링 감사증적 통계, 위험관리 등 총 12개 영역으로 진단영역이 확정되었다. 설정된 12개 영역 각각에 대해 각 영역별로 프로세스 맵 또는 기능차트 등을 만들고 업무기능을 분석한 후, 영역별 주요 업무기능 단위를 중심으로 구성된 54개의 '평가지표'가 도출되었다. 각 평가지표 별로 실제 자가진단을 시행할 수 있는 측정 가능하고 증빙이 가능하도록 작성한 208개의 '평가세부지표'를 도출하였다. 본 연구의 결과물로 생성된 이 지표는 전자기록관리기관의 감사인증도구로 사용될 수 있어, 기관 스스로 정기적으로 자가진단을 실행하는 데에 활용함으로써, 발견된 미비점을 보완하고 향후 기관의 발전 전략에 반영할 수 있다.

• 한국산림과학회지
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• 제42권1호
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• pp.39-54
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• 1979

우리나라에서는 치산(治山) 치수(治水) 이수사업(利水事業)의 계획(計劃)과 시행(施行)에 있어서 정부(政府) 각(各) 부처간(部處間)에 유기성이 결여되어 있으므로 합리적(合理的)인 유역관리계획면(流域管理計劃面)에서 비효율성(非効率性)을 내포하고 있는 것이다. 본(本) 연구(硏究)에서는 안양천상류유역(安養川上流流域)(약 12,600ha) 내(內)의 배수밀도(排水密度)를 15개(個) 소유역단위(小流域單位)로 조사(調査) 분석(分析)하였는데, 이 연구결과(硏究結果)는 장래 유역관리계획수립(流域管理計劃樹立)에 주요한 기초자료(基礎資料)가 될 것이다. 1. 안양천상류유역(安養川上統流域)은 13개 준용하천(準用河川)(수암천(秀岩川), 삼성천(三聖川), 삼막천(三幕川), 학의천(鶴儀川), 내손천(內蓀川), 호계천(虎溪川), 당정천(堂井川), 산본천(山本川), 오전천(五全川), 왕곡천(旺谷川), 갈현천(葛峴川), 청계사천(淸溪寺川), 학현천(鶴峴川), 소하천(小河川)(세찬(細川), 소천(小川), 중천(中川)), 그리고 계곡으로 주배수조직(主排水組織)을 이루고 있다. 2. 조사유역내(調査流域內)의 하천대장상(河川臺帳上)의 총하천(總河川) 연장(延長)은 71.2km이며 새마을하천표상(河川表上)의 소하천(小河川)의 총연장(總延長)은 43,010m인데, 소하천(小河川)에 있어서는 약 43,410m나 누락(漏落)되었음이 조사(調査)되었다. 그리고 계곡(溪谷)(계류(溪流))는 모두 91개(個)로서 총연장(總延長)은 71,900m에 달(達)한다. 3. 소유역단위(小流域單位)의 배수밀도(排水密度)의 범위는 계곡연장(溪谷延長)을 총연장(總延長)에 포함할 경우에 14.79~24.10(m/ha)이며, 조사유역전체(調査流域全體)의 평균배수밀도(平均排水密度)는 18.21이었다. 그러나 계류(溪流)를 포함하지 않을 때에는 12.50으로 저하되었다. 4. 합리적(合理的)인 치산치수사업(治山治水事業)을 수행하기 위한 유역관리계획(流域管理計劃)을 수립(樹立)하기 위해서는 "하천(河川)", "소하천(小河川)", "야계(野溪)" 및 "계류(溪流)"를 포함하는 모든 배수조직(排水組織)에 대한 일관성 있는 유로분류기준(流路分類基準)이 확립(確立)되어야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.123-132
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• 2013

최근 스마트 폰에 다양한 센서를 내장할 수 있게 되었고 스마트폰에 내장된 센서를 이용항 동작 인지에 관한 연구가 활발히 진행되고 있다. 스마트폰을 이용한 동작 인지는 노인 복지 지원이나 운동량 측정. 생활 패턴 분석, 운동 패턴 분석 등 다양한 분야에 활용될 수 있다. 하지만 스마트 폰에 내장된 센서를 이용하여 동작 인지를 하는 방법은 사용되는 센서의 수에 따라 단일 센서를 이용한 동작인지와 다중 센서를 이용한 동작인지로 나눌 수 있다. 단일 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서를 이용하기 때문에 배터리 부담은 줄지만 다양한 동작을 인지할 때에 특징(feature) 추출의 어려움과 동작 인지 정확도가 낮다는 문제점이 있다. 그리고 다중 센서를 이용하는 경우 대부분 가속도 센서와 중력센서를 사용하고 필요에 따라 다른 센서를 추가하여 동작인지를 수행하며 다양한 동작을 보다 높은 정확도로 인지할 수 있지만 다수의 센서를 사용하기 때문에 배터리 부담이 증가한다는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 문제를 해결하기 위해 스마트 폰에 내장된 가속도 센서를 이용하여 다양한 동작을 높은 정확도로 인지하는 방법을 제안한다. 서로 다른 10가지의 동작을 높을 정확도로 인지하기 위해 원시 데이터로부터 17가지 특징을 추출하고 각 동작을 분류하기 위해 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하였다. Ensemble of Nested Dichotomies 분류기는 다중 클래스 문제를 다수의 이진 분류 문제로 변형하여 다중 클래스 문제를 해결하는 방법으로 서로 다른 Nested Dichotomy 분류기의 분류 결과를 통해 다중 클래스 문제를 해결하는 기법이다. Nested Dichotomy 분류기 학습에는 Random Forest 분류기를 사용하였다. 성능 평가를 위해 Decision Tree, k-Nearest Neighbors, Support Vector Machine과 비교 실험을 한 결과 Ensemble of Nested Dichotomies 분류기를 사용하여 동작 인지를 수행하는 것이 가장 높은 정확도를 보였다.

• 지능정보연구
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• 제25권1호
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• pp.163-177
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• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.