• 경영정보학연구
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• 제22권1호
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• pp.17-31
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• 2020

4차 산업혁명 시대의 시작과 함께 다양한 분야의 기술들이 서로 융합하며 새로운 형태의 기술과 제품들이 개발되고 있으며, 이와 더불어 그것들에 대한 시장 지배력을 갖기 위한 지식 재산권의 행사나 특허등록의 중요성이 높아지고 있어 국내는 물론 해외에서의 특허출원이 증가하고 있다. 이에 따라, 심사관 1인당 처리해야 할 특허 처리 건수가 해마다 많아지고 있어 선행기술조사에 소비되는 시간과 비용이 점점 증가하고 있는 실정이다. 본 연구는 다수의 해외특허 우선권 주장 시 동일 우선권 주장 특허문서 간 유사도를 계산하여 심사관 및 특허 출원인이 유사문서를 우선 검토 할 수 있도록 함으로써 심사 시간과 비용을 줄이고자 하였다. 이를 위해, 본 연구에서는 비정형 특허 문서의 데이터를 전처리 후 LDA 토픽 모델링과 Word2vec을 활용하여 특허 문서 간 유사도를 구하고, 이 유사도 점수가 높은 순으로 검토 문서를 우선 추천하는 유사 특허 추천 모델을 제안하였다. 3단계의 모델 생성과정을 통해 만들어진 모델을 사용하여 재현율 95%로 높은 결과를 보였다. 본 연구에서 제안한 모델을 통해, 심사관은 효율적으로 선행기술에 대한 조사가 가능해지며, 심사 수행 중 유사하다고 판단된 특허문서에 대한 심사 이력을 신속하게 참고할 수 있어 업무 부담감을 줄이고 심사풀질을 향상시킬 수 있을 것으로 기대된다.

• 경영정보학연구
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• 제20권2호
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• pp.139-161
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• 2018

한국이 빠르게 고령화 사회에서 고령사회로 진입함에 따라 성공적인 노화, 노후 생활이 개인뿐만 아니라 사회적으로도 관심을 받고 있다. 이에 본 연구는 노인의 행복과 불행 관련된 신문 기사를 통해 전체적인 이해와 더불어 제안을 하기 위한 목적으로 연구를 진행했다. 노인의 행복과 불행에 관련된 기존 연구는 연구대상의 특성상 인터뷰 혹은 인터뷰를 동반한 설문조사의 방법론을 사용해 영향요인을 재확인하거나, 단일효과를 검증하는데 머물렀다. 또한 노인의 행복과 불행에 영향을 미치는 중요한 요인 파악과 더불어 정부, 기업, 가정 및 기타 사회 복지기관으로 분류하여 실증적인 행복 증진, 불행 경감 방안을 제시한 연구가 이루어지지 않았다. 따라서 본 연구는 Alderfer의 ERG 이론을 기반으로 검색어를 선정해 18년간(수집 기간: 2001. 08~2018. 02) 온라인 신문기사를 총 211,309건(행복: 200,246건, 불행: 11,063건)을 수집하여 연구를 진행했다. 분석결과 행복 관련 토픽은 연금, 사회 인프라, 건강, 공동체, 복지, 문화생활, 성공적인 노후, 봉사, 종교, 귀농으로 도출되었고, 불행 관련 토픽은 노인 우울, 복지 부족, 종교 의지, 질병, 은퇴 후 소득, 문화, 봉사, 역사적 사건, 예술, 가족 단절로 나타났다. 추가로 토픽 네트워크 분석을 통하여 각 토픽의 키워드 사이의 네트워크를 시각화했다. 따라서 본 연구는 결과를 통한 실현 가능한 제안을 했다는 점을 시사한다.

• 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.

• 지능정보연구
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• 제26권2호
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• pp.57-78
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• 2020

인터넷의 발달로, 소비자들은 이커머스에서 손쉽게 상품 정보를 확인한다. 이때 활용되는 상품 리뷰는 사용자 경험을 토대로 작성되어 구매의사결정의 효율성을 높일 뿐만 아니라 상품 개발에 도움을 주기도 한다. 하지만, 방대한 양의 상품 리뷰에서 관심있는 평가차원의 세부내용을 파악하는 데에는 많은 시간과 노력이 소비된다. 예를 들어, 노트북을 구매하려는 소비자들은 성능, 무게, 디자인과 같은 평가차원에 대해 각 차원별로 비교 상품의 평가를 확인하고자 한다. 따라서 본 논문에서는 상품 리뷰에서 다차원 상품평가 점수를 자동적으로 생성하는 방안을 제안하고자 한다. 본 연구에서 제시하는 방안은 크게 2단계로 구성된다. 사전준비 단계와 개별상품평가 단계로, 대분류 상품군 리뷰를 토대로 사전에 생성된 차원분류모델과 감성분석모델이 개별상품의 리뷰를 분석하게 된다. 차원분류모델은 워드임베딩과 연관분석을 결합함으로써 기존 연구에서 차원과 단어들의 관련성을 찾기 위한 워드임베딩 방식이 문장 내 단어의 위치만을 본다는 한계를 보완한다. 감성분석모델은 정확한 극성 판단을 위해 구(phrase) 단위로 긍부정이 태깅된 학습데이터를 구성하여 CNN 모델을 생성한다. 이를 통해, 개별상품평가 단계에서는 구 단위의 리뷰에 준비된 모델들을 적용하고 평가차원별로 종합함으로써 다차원 평가점수를 얻을 수 있다. 본 논문의 실험에서는 대분류 상품군 리뷰 약 260,000건으로 평가모델을 구성하고, S사와 L사의 노트북 리뷰 각 1,011건과 1,062건을 실험데이터로 활용한다. 차원분류모델은 구로 분해한 개별상품 리뷰를 6개 평가차원으로 분류했고, 기존 워드임베딩 방식보다 연관분석을 결합한 모델의 정확도가 13.7% 증가했음을 볼 수 있었다. 감성분석모델은 문장보다 구 단위로 학습한 모델이 평가차원을 면밀히 분석함으로써 29.4% 더 높은 정확도를 보임을 확인했다. 본 연구를 통해 판매자, 소비자 모두가 상품의 다차원적 비교가 가능하다는 점에서 구매 및 상품 개발에 효율적인 의사결정을 기대할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제22권3호
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• pp.71-89
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• 2016

누구나 본인이 사용한 제품이나, 이용한 서비스에 대한 후기를 자유롭게 인터넷에 작성할 수 있고, 이러한 데이터의 양은 점점 더 많아지고 있다. 감성분석은 사용자가 생성한 온라인 텍스트 속에 내포된 감성 및 감정을 식별하기 위해 사용된다. 본 연구는 다양한 데이터 도메인 중 영화 리뷰를 분석 대상으로 한다. 영화 리뷰를 이용한 기존 연구에서는 종종 리뷰 평점을 관객의 감성으로 동일시하여 감성분석에 이용한다. 그러나 리뷰 내용과 평점의 실제적 극성 정도가 항상 일치하는 것은 아니기 때문에 연구의 정확성에 한계가 발생할 수 있다. 이에 본 연구에서는 기계학습 기반의 감성 분류기를 구축하고, 이를 통해 리뷰의 감성점수를 산출하여 리뷰에서 나타나는 감성의 수치화를 목표로 한다. 나아가 산출된 감성점수를 이용하여 리뷰와 영화 흥행 간의 연관성을 살펴보았다. 감성분석 모델은 지지벡터 분류기와 신경망을 이용해 구축되었고, 총 1만 건의 영화 리뷰를 학습용 데이터로 하였다. 감성분석은 총 175편의 영화에 대한 1,258,538개의 리뷰에 적용하였다. 리뷰의 평점과 흥행, 그리고 감성점수와 흥행과의 연관성은 상관분석을 통해 살펴보았고, t-검정으로 두 지표의 평균차를 비교하여 감성점수의 활용성을 검증하였다. 연구 결과, 본 연구에서 제시하는 모델 구축 방법은 나이브 베이즈 분류기로 구축한 모델보다 높은 정확성을 보였다. 상관분석 결과로는, 영화의 주간 평균 평점과 관객 수 간의 유의미한 양의 상관관계가 나타났고, 감성점수와 관객 수 간의 상관분석에서도 유사한 결과가 도출되었다. 이에 두 지표간의 평균을 이용한 t-검정을 수행하고, 이를 바탕으로 산출한 감성점수를 리뷰 평점의 역할을 할 수 있는 지표로써 활용 가능함을 검증하였다. 나아가 검증된 결론을 근거로, 트위터에서 영화를 언급한 트윗을 수집하여 감성분석을 적용한 결과를 살펴봄으로써 감성분석 모델의 활용 방안을 모색하였다. 전체적 실험 및 검증의 과정을 통해 본 연구는 감성분석 연구에 있어 개선된 감성 분류 방법을 제시할 수 있음을 보였고, 이러한 점에서 연구의 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.49-67
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• 2015

최근 다양한 분야에서 빅데이터의 활용과 분석에 대한 중요성이 대두됨에 따라, 뉴스기사와 댓글과 같은 비정형 데이터의 자연어 처리 기술에 기반한 감성 분석에 대한 관심이 높아지고 있다. 하지만, 한국어는 영어와는 달리 자연어 처리가 어려운 교착어로써 정보화나 정보시스템에의 활용이 미흡한 실정이다. 이에 본 연구는 감성 분석에 활용이 가능한 감성어 사전을 집단지성으로 구축하였고, 누구나 연구와 실무에 사용하도록 API서비스 플랫폼을 개방하였다(www.openhangul.com). 집단지성의 활용을 위해 국내 최대 대학생 소셜네트워크 사이트에서 대학생들을 대상으로 단어마다 긍정, 중립, 부정에 대한 투표를 진행하였다. 그리고 집단지성의 효율성을 높이기 위해 감성을 '정의'가 아닌 '분류'하는 방식인 폭소노미의 '사람들에 의한 분류법'이라는 개념을 적용하였다. 총 517,178(+)의 국어사전 단어 중 불용어 형태를 제외한 후 감성 표현이 가능한 명사, 형용사, 동사, 부사를 우선 순위로 하여, 현재까지 총 35,000(+)번의 단어에 대한 투표를 진행하였다. 본 연구의 감성어 사전은 집단지성의 참여자가 누적됨에 따라 신뢰도가 높아지도록 설계하여, 시간을 축으로 사람들이 단어에 대해 인지하는 감성의 변화도 섬세하게 반영하는 장점이 있다. 따라서 본 연구는 앞으로도 감성어 사전 구축을 위한 투표를 계속 진행할 예정이며, 현재 제공하고 있는 감성어 사전, 기본형 추출, 카테고리 추출 외에도 다양한 자연어 처리에 응용이 가능한 API들도 제공할 계획이다. 기존의 연구들이 감성 분석이나 감성어 사전의 구축과 활용에 대한 방안을 제안하는 것에만 한정되어 있는 것과는 달리, 본 연구는 집단지성을 실제로 활용하여 연구와 실무에 활용이 가능한 자원을 구축하여 개방하여 공유한다는 차별성을 가지고 있다. 더 나아가, 집단지성과 폭소노미의 특성을 결합하여 한글 감성어 사전을 구축한 새로운 시도가 향후 한글 자연어 처리의 발전에 있어 다양한 분야들의 융합적인 연구와 실무적인 참여를 이끌어 개방적 협업의 새로운 방향과 시사점을 제시 할 수 있을 것이라 기대한다.

• 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.

• 경영정보학연구
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• 제15권3호
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• pp.1-37
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• 2013

본 연구는 모바일 러닝의 활성화를 위한 서비스 융합의 가능성을 보고자 하였다. 이를 위해 모바일 러닝의 유형 및 특성을 분석 하였다. 먼저 현재 모바일 러닝 서비스는 어떤 서비스를 중심으로 활성화되고 있으며, 이러한 서비스를 중심으로 사용자의 활용도가 높은 서비스는 무엇인지 알아 보았다. 두 번째로는 모바일에서 주로 이뤄지고 있는 서비스와 이러닝에서 주로 이뤄지고 있는 서비스의 복합적 융합가능성을 살펴 보았다. 세 번째로는 모바일에서의 서비스와 이러닝에서의 공통된 서비스를 중심으로 앞으로 융합이 활성화 될 가능성을 살펴보았다. 분석을 위하여 포털 사이트에서 관련 웹페이지를 통하여 변수를 추출하였으며, 사회 네트워크 분석과 연관성 분석을 사용하였다. 이는 웹페이지마다 변수의 종류와 수가 다르기 때문에 전체적인 웹 상에서 각각의 변수들의 위치와 네트워크상에서의 복잡한 연결 정도를 살펴보기 힘들다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 사회 네트워크 분석을 하였으며, 변수들 간의 연관규칙을 발견하고자 연관성 분석을 하였다. 규칙의 해석을 위해서는 사회 네트워크 분석 결과와 연관규칙을 함께 고려하여 살펴보았다. 분석 결과, 모바일에서 제공되는 서비스와 이러닝에서 제공되고 있는 공통된 서비스 중에서 빈도수가 높은 서비스로는 게임과 SNS로 나타났으며, 이외 결제, 광고, 메일, 이벤트, 동영상, 클라우드, 전자책, 증강현실, 취업 등으로 발견되었다. 이러한 서비스를 중심으로 이러닝의 다양한 서비스와 융합하여 이뤄지고 있음을 알 수 있었다. 공통된 서비스와 함께 모바일에서는 검색, 뉴스, GPS 등의 서비스가 활성화 되고 있으며, 이러닝에서는 시뮬레이션, 교양, 공교육 등의 서비스가 활성화 되고 있음을 알 수 있었다. 모바일과 이러닝의 공통된 변수를 기반으로 각각의 서비스의 융합이 높게 나타난 변수로는 모바일에서는 게임과 SNS, 게임과 스포츠, SNS와 광고, 게임과 이벤트, SNS와 전자책, 게임과 커뮤니티가 융합이 높게 나타났으며, 이러닝에서는 게임, 동영상, 상담, 전자책을 전항으로 하여 시뮬레이션, 말하기, 공교육, 출결관리 등의 서비스의 융합정도가 높게 나타난 것을 알 수 있었다. 다음으로 모바일서비스와 이러닝서비스의 공통된 서비스중에서, 모바일 러닝 서비스에서 활성화가 높은 서비스와 사용자를 기반한 모바일 러닝 서비스의 활성화가 높은 서비스인 게임, SNS, 전자책을 기준으로 서비스 융합 활성화 가능성을 예측했다. 본 연구결과를 통해 모바일을 활용한 이러닝 서비스의 관련 서비스 융합으로, 모바일 러닝의 활성화에 대한 전략적 방향성을 제안할 수 있을 것이다.

• 한국산림과학회지
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• 제108권4호
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• pp.469-483
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• 2019

북한은 1970년대부터 이어진 산림황폐화로 인해 매년 홍수와 산지토사재해가 발생하고 있다. 북한의 산지토사재해 피해저감과 통일 이후의 국토관리를 위해서는 북한 내 산림복구와 사방사업 관련 기술 및 동향을 파악하는 것이 무엇보다 우선적이다. 이 연구에서는 북한에서 발행된 사방공학 관련 논문 146편을 분석대상으로 하였으며, 문헌학적 특성과 논문의 통계적 분석을 실시하였다. 이후 VOSviewer 프로그램을 이용하여 연구영역을 구분하였으며, 이상의 연구결과를 토대로 시간적 변화에 따라 연구동향을 파악하였다. 그 결과, 1990년대부터 관련 논문이 꾸준히 증가하였다. 관련 연구주제는 (i) 토양침식 및 유실, 산지토사재해 위험지 평가, (ii) 산림의 수리·수문학적 이해, (iii) 사방구조물의 합리적인 시공, (iv) 사방사업 효과 및 관리방안으로 구분되었다. 특히, 김일성 집권시기에는 (ii) 산림의 수리·수문학적 이해에 관한 연구영역의 점유비율이 높았으나, 김정일과 김정은 집권시기에는 (i) 토양침식 및 유실, 산지토사재해 위험지 평가에 관한 연구영역의 점유비율이 증가하였다. 이러한 결과를 통해 사방공학에 대한 북한의 관심과 필요성이 꾸준히 증가하고 있는 것을 유추할 수 있었다. 이 연구의 결과가 북한의 사방공학 분야를 올바르게 이해하는 기초자료로써 본격적인 남북 산림협력을 대비하기 위한 발판이 될 수 있을 것으로 판단된다.

• 통상정보연구
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• 제13권4호
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• pp.177-201
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• 2011

미얀마는 2011년에 들어 역사상 두 번째 총선거로 신정부가 출범하게 되었으며 경제 특구법 발표, 2009년 한 해에만 190억 달러에 달한 외국인 투자 유입, 사회기반 인프라 구축 프로젝트, 50년 만에 노동조합과 노동자들의 파업권 허용 등 미얀마 정치경제에 큰 변화가 일어나고 있다. 한국의 대 미얀마의 투자 및 교역도 과거와 달리 최근 들어 많이 활발해지고 있지만 아직은 다양하고 많은 분야에서 투자가 이루어지지 않고 있다. 이런 맥락에서 본 연구는 최신 미얀마 통계자료 및 국내외 연구 중심의 조사 방법을 통하여 미얀마의 경제 거시적 변화에 따른 한국의 투자 및 진출에 관한 시사점을 고찰하고자 한다. 연구한 결과는 최근 미얀마는 초기 발전 단계에 있으며 많은 사회 기반 시설에 관련 프로젝트로 철도, 도로, 통신, 건설업 등에 대한 수요가 많아지지만 비교적 투자 규모가 크다. 한편으로 섬유, 봉제 분야는 비교적 투자 규모도 적고 수출촉진, 제3국 수출 확대, 저 임금 노동력 등을 활용할 수 있을 것이다. 다만 수출촉진이나 저임금 노동력 활용을 위해서 미얀마 시장 진출한 기업은 향후 미얀마 내수시장 확보 어려움을 겪을 수도 있다는 점을 유의해야한다. 경기 성장 초기 과정에서 발생하는 수요로 교역이 많아짐으로 무역 분야에 대한 진출도 가능하지만 미얀마는 아직 교통 및 유통 시장에 관한 인프라 부족으로 선정된 품목이나 상품에 대한 유통 비용에 대한 사전 조사가 필요할 것이다. 진출 전략에 대해서 미얀마 수출 지향적 산업, 수입대체산업, 노동집약산업 등에 무게를 두고 있으며 의미는 단순 노동을 가공하여 대량 생산과 수출이 가능한 품목이나 제품에 대한 우선순위를 두고 있다는 것이다. 진출 기업의 목적에 따라 다르다는데 단순한 노동집약적 산업 투자할 경우 합작 투자가 유리한 반면에 기업의 기술력을 바탕으로 진출 할 경우 단독 투자가 적당하다고 본다.