• 한국문헌정보학회지
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• 제45권2호
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• pp.61-74
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• 2011

The author analyses the challenging activities of Japanese libraries in this decade by launching two keywords; "product-sharing" and "outcome generation." "Product-sharing" means that libraries share knowledge, skills, and records which are produced as the result of the services or in the process of activities. And "outcome generation" means that libraries generate any efficiency or effectiveness through their services to users. Using these concepts, reported are the current situation and aspects of Japanese libraries which try to make various contributions to the society; research and learning of the people, and education and training for professional librarians, and so on. In the analysis, the author shows some examples of "product-sharing" at first, including the records of reference transaction and the multi-functioned online public access catalogue. Especially, focused is on the various possibility and adoptability of the Collaborative Reference Database System of the National Diet Library of Japan. This system is one of digital reference service in Japan, and the database of reference transaction records is expected to be useful for research and academic studyies as knowledge-base of professional librarians. And the system is also expected to be a platform for LIS education and professional development in the e-learning environment. Secondly, as the examples of "outcome generation", explained are the problem-solving-type activities, and provision of the collection about books on struggling against disease and illness. A few examples of outcome in the problem-solving-type activities are these; increase of sales in the services for shop managers, business persons, and entrepreneurs, contribution to affluent daily life by providing the local information services to residents and neighbourhoods, and etc. And for both the patients with serious cases and their family or those who nurse them, books about other persons' notes or memorandum are the greatest support, and sometime healing. The author discuss the 'raison d'etre' of these activities focusing on public libraries in Japan.

• 산업융합연구
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• 제21권4호
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• pp.73-80
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• 2023

본 연구의 목적은 코로나 팬데믹기간에 온라인 학습 도구 패들랫(Padlet)을 활용하여 대면으로 수업한 교양 과목에 대한 학습자의 인식을 조사하는데 있다. 연구방법은 B대학 재학생 37명을 대상으로 패들렛 활용 수업에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과와 동기에 대해 양적 조사와 질적 조사를 실시하였다. 수집된 설문 자료는 SPSS 19.0 프로그램으로 통계 처리하였고, 개방형 질문은 중심어 위주로 분류하여 데이터를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 패들렛을 활용한 대면 수업에 대해 학습자의 인식은 통계적으로 유의하였다(p< .001). 수업만족도가 제일 높았고, 이어서 학습 효과와 동기 순으로 높았고 반면, 수업 참여도는 제일 낮았다. 둘째, 성별비교에서는 여학생이 참여도를 제외한 만족도, 학습 효과, 동기에서 통계적으로 유의하게 높았다(p< .001). 셋째, 학년 간 비교에서는 1학년과 4학년이 통계적으로 유의하였고(p< .001), 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에서 모두 1학년이 4학년 보다 높았다. 넷째, 개방형 질문에서 패들렛 활용 학습에 대한 만족도, 참여도, 학습 효과, 동기에 대해 학습자들은 긍정적인 데이터를 보였다. 연구결과를 토대로 제언 및 교육적 함의가 논의되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2022년도 추계학술발표대회
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• pp.465-467
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• 2022

Mobile phones have become an essential item nowadays since it provides access to online platform and service fast and easy. Coming to these platforms such as Social Network Service (SNS) for shopping have been a go-to option for many people. However, searching for a specific fashion item in the picture is challenging, where users need to try multiple searches by combining appropriate search keywords. To tackle this problem, we propose a system that could provide immediate access to websites related to fashion items. In the framework, we also propose a deep learning model for an automatic analysis of image contexts using instance segmentation. We use transfer learning by utilizing Deep fashion 2 to maximize our model accuracy. After segmenting all the fashion item objects in the image, the related search information is retrieved when the object is clicked. Furthermore, we successfully deploy our system so that it could be assessable using any web browser. We prove that deep learning could be a promising tool not only for scientific purpose but also applicable to commercial shopping.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권10호
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• pp.97-106
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• 2023

Sentiment analysis using social network platforms such as Twitter has achieved tremendous results. Twitter is an online social networking site that contains a rich amount of data. The platform is known as an information channel corresponding to different sites and categories. Tweets are most often publicly accessible with very few limitations and security options available. Twitter also has powerful tools to enhance the utility of Twitter and a powerful search system to make publicly accessible the recently posted tweets by keyword. As popular social media, Twitter has the potential for interconnectivity of information, reviews, updates, and all of which is important to engage the targeted population. In this work, numerous methods that perform a classification of tweet sentiment in Twitter is discussed. There has been a lot of work in the field of sentiment analysis of Twitter data. This study provides a comprehensive analysis of the most standard and widely applicable techniques for opinion mining that are based on machine learning and lexicon-based along with their metrics. The proposed work is helpful to analyze the information in the tweets where opinions are highly unstructured, heterogeneous, and polarized positive, negative or neutral. In order to validate the performance of the proposed framework, an extensive series of experiments has been performed on the real world twitter dataset that alter to show the effectiveness of the proposed framework. This research effort also highlighted the recent challenges in the field of sentiment analysis along with the future scope of the proposed work.

• 보건의료생명과학 논문지
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• 제10권2호
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• pp.413-421
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• 2022

본 연구는 온라인 설문 플랫폼을 이용하여 한의사를 대상으로 인공지능(artificial intelligence, AI)의 한의학의 진료과목 및 적용분야에 대한 적용가능성 및 그 인식을 분석하였다. 응답자들은 대부분 AI와 관련된 학문적 경험이나 연구 경험에 참여할 기회가 없었지만 향후 학습 및 연구에 참여할 의향이 높았다. AI에 대한 이해도는 대부분 지도학습(supervised learning) 수준으로 이해하고 있었다. AI가 한의학에 도입되었을 때 한약 연구개발(74.60점), 사회정책수립(73.68점)은 한의학 적용분야에 대한 평균 예측 유용도 점수가 적용분야에 비해 높은 것으로 나타났다. 사상체질과(66.61점)와 한방재활의학과(65.91점)는 다른 한의학 진료분야보다 높은 평가를 받았다. 응답자들은 비교적 정형적인 분야에서는 AI의 도입이 현실적으로 유용할 수 있는 반면, 비정형적인 분야에서는 어려울 것이라고 판단했다.

• 대한영상의학회지
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• 제83권6호
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• pp.1259-1272
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• 2022

목적 이러닝 센터의 개선 사업을 위해 회원들에게 현재 이러닝 센터의 만족도 및 개선되어야 할 점에 대해 설문조사를 진행하고자 하였다. 대상과 방법 영상의학과 전문의(454/617명) 및 전공의(163/617명)를 대상으로 이메일로 설문조사를 진행하였다. 설문조사 문항은 근무처 등 기본적인 정보와 현재 이러닝 센터의 이용 빈도, 만족도, 만족/불만족 이유 및 기타 개선되었으면 하는 점 등으로 구성하여 조사하였다. 결과 연회원전용 이러닝의 경우 67%, 전체회원용 이러닝의 경우 42%가 평균 이상의 만족도를 보였다. 한 달에 5회 이상 이러닝을 이용하는 회원은 30% 정도였으며, 특히 전공의의 이용 빈도가 높았다. 원하는 강의를 찾기 어렵거나(연회원전용: n = 28/97, 전체회원용: n = 72/166), 원하는 주제의 강의가 없는 경우(연회원전용: n = 37/97, 전체회원용: n = 58/166)가 있어 이 부분에 대한 개선 요구가 있었으며, 강의가 주기적으로 업데이트되었으면 좋겠다는 의견이 있었다. 또한 이러닝 시스템의 사용 편의성 및 안전성 향상에 대한 의견들이 많았다. 결론 설문조사를 토대로 이러닝 강의의 양뿐만 아니라 질적 향상의 도모, 그리고 시스템의 안전성 및 편의성 증대를 기본 방향으로 이러닝 센터 개선작업을 진행할 계획이다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제11권2호
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• pp.203-216
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• 2010

본 연구는 현재 공급되고 있는 교육용 어플리케이션에 다양한 기준을 적용하여 분석하고, 온라인 또는 원격교육의 특성이 어떻게 적용될 수 있는지에 대한 가능성을 모색하였다. 이를 위해 총 85개의 교육용 어플리케이션을 선정하였고, 콘텐츠 유형, 상호작용 유형, 콘텐츠 유형과 상호작용 유형의 조합을 준거로 분석하였다. 분석결과 콘텐츠 유형에서 반복연습형 및 도구형 등 빈도는 높은 반면, 모의실험과 문제해결형의 빈도는 낮았다. 상호작용에 있어서는 학습자와 콘텐츠 간 상호작용 유형이 대부분을 차지하였는데, 따라서 원활한 학습자간 의사소통의 확장이 이루어지는데 한계가 있었다. 따라서 SNS(Social Network Service) 어플리케이션 등의 특징을 적용하여 학습의 상호작용성을 촉진시키기 위한 목적으로 교육용 어플리케이션이 개발될 필요성이 있음이 발견되었다. 아울러 본 연구 결과를 바탕으로 스마트폰의 교육적 활용에 관한 몇 가지 제언을 하였다.

• 전기학회논문지
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• 제66권7호
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• pp.1083-1091
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• 2017

As big data technologies have been developed and massive data have exploded from users through various channels, CEO of global IT enterprise mentioned core importance of data in next generation business. Therefore various machine learning technologies have been necessary to apply data driven services but especially recommendation has been core technique in viewpoint of directly providing summarized information or exact choice of items to users in information flooding environment. Recently evolved recommendation techniques have been proposed by many researchers and most of service companies with big data tried to apply refined recommendation method on their online business. For example, Amazon used item to item collaborative filtering method on its sales distribution platform. In this paper, we develop a commercial web service for suggesting music contents and implement three representative collaborative filtering methods on the service. We also produce recommendation lists with three methods based on real world sample data and evaluate the usefulness of them by comparison among the produced result. This study is meaningful in terms of suggesting the right direction and practicality when companies and developers want to develop web services by applying big data based recommendation techniques in practical environment.

• 경영정보학연구
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• 제22권3호
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• pp.81-97
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• 2020

최근의 감성분류 연구는 출력변수가 하나인 단일레이블 분류방법을 사용한 연구가 많다. 특히, 이러한 연구는 하나의 극성 값(긍정, 부정)만을 찾는 연구가 많다. 그러나 한 문장 안에는 다중적인 의미가 내포되어 있다. 그 중에서도 감정과 오피니언이 이러한 특징을 갖는다. 본 논문은 두 가지 연구목적을 제시한다. 첫째, 한 문장 안에 다양한 토픽(주제 또는 애스팩트)이 있다는 사실을 기반으로, 해당 문장을 각 애스팩트 별로 감성을 분류하는 애스팩트 마이닝을 수행한다. 둘째, 두개 이상의 종속변수(출력 값)를 한 번에 분석하는 다중레이블 분류방법을 적용한다. 이에 본 연구는 감성분류의 연구가 단일분류기에 의해서만 이루어진 연구를 개선하고자 다중레이블 분류방법에 의한 애스팩트 마이닝을 수행하고자 한다. 이와 같은 연구목적을 달성하기 위해 국내 뮤지컬 데이터를 수집하였다. 분석결과 문장 안에 있는 다양한 애스팩트별 감성을 추출하였고, 유의한 결과를 얻었다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.56-67
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• 2023

최근 데이터 기반 산업계의 오랜 숙원이었던 개인정보 비식별화가 2020년 8월 데이터3법[1]이 개정되어 명시화 되었다. 4차 산업시대의 원유[2]라 불리는 데이터를 산업 분야에서 활성화할 수 있는 기틀이 되었다. 하지만, 일각에서는 비식별개인정보(personally non-identifiable information)가 정보주체의 기본권 침해를 우려하고 있는 실정이다[3]. 이에 개인정보 비식별화 자동화 도구인 Batch De-Identification Tool을 개발 연구를 수행하였다. 본 연구에서는 첫 번째로, 학습용 데이터 구축을 위해 사람 얼굴(눈, 코, 입) 및 다양한 해상도의 자동차 번호판 등을 라벨링하는 이미지 라벨링 도구를 개발하였다. 두 번째로, 객체 인식 모델을 학습하여 객체 인식 모듈을 실행함으로써 개인정보 비식별화를 수행할 수 있도록 하였다. 본 연구의 결과로 개발된 개인정보 비식별화 자동화 도구는 온라인 서비스를 통해 개인정보 침해 요소를 사전에 제거할 수 있는 가능성을 보여주었다. 이러한 결과는 데이터 기반 산업계에서 개인정보 보호와 활용의 균형을 유지하면서도 데이터의 가치를 극대화할 수 있는 가능성을 제시하고 있다