• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
• /
• 제15권5호
• /
• pp.385-389
• /
• 2009

최근 블로그 사용이 급증하면서 방대한 양의 블로그 자원으로부터 적합한 자원을 추출하여 사용자에게 제공하기 위한 연구들이 시도되었다. 이들 연구 중 OSEM(Ontology-based Semantic Blog Model)은 블로그 공간(Blogosphere) 내 지식베이스를 효과적으로 모델링하기 위해 이를 온톨로지로 정의한 모델이다. OSEM을 시맨틱 웹 환경에서 활용하기 위해 본 논문에서는 매핑 기법을 적용하여 OSEM의 지식베이스를 OWL로 변환하고, OWL로 변환된 온톨로지에 SWRL 추론과 SPARQL 질의를 적용하여 블로그 사용자에게 유용한 관심 커뮤니티를 추천하는 기법을 제안한다. 제안 기법은 OSEM 내 지식베이스를 OWL로 변환함으로써 시맨틱 웹 환경에서의 공유와 재사용을 가능하게 하고, 제안한 추론 기법을 적용하여 사용자 관점의 관심 블로그 커뮤니티 추천을 가능하도록 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제35권4호
• /
• pp.219-233
• /
• 2008

본 논문에서는 계층화된 개념 지식인 온톨로지를 블로그 환경에 적용함으로써 시스템 관리자가 블로그 공간(Blogosphere)을 체계적으로 분석, 관리할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 블로그 모델을 제안한다. 제안 모델에서 시스템 관리자는 온톨로지 용어 사이에 설정된 다양한 관계성 링크를 추적하고 분석함으로써, 블로그 사용자들이 다양한 관점에 따라 유기적으로 원하는 블로그 자원에 접근할 수 있도록 지원한다. 즉, 블로그 들간에 이루어지는 상호작용 활동을 파악하고 상호작용을 기반으로 동적으로 관심커뮤니티를 형성해주며, 시스템은 이를 적절한 사용자들에게 추천 방식으로 제공해 주는 기능을 지원한다. 제안 모델의 지원 기능을 체계화하기 위해 본 논문에서는 1) 블로그 환경에 사용되는 자원과 관련된 정보를 객체와 관계성으로 표현한 뒤 2) 이들을 대상으로 구조적 연산을 지원하는 일련의 연산자 집합 및 이들간의 조합으로 구현되는 시스템 질의 처리 과정을 정형화한다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
• /
• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 1부
• /
• pp.937-944
• /
• 2006

Although people's anxiety about the environmental problem has been getting higher, they are not provided good quality of knowledge about the environment. Based on this situation, Ecoblog can be a new type of online community to educate the public in ecological knowledge. Especially, Ecoblog can be utilized as a method of "preventive education", and it will contribute to reduce great amounts of environmental budget to restore contaminated environment to previous condition. Ecoblog also utilizes the concept of blog which user can create and append their site with chosen themes. A weblog or a blog is a non-commercial webpage regularly updated through the use of a blogging software which allows the user to "publish" kinds of amalgamations of text and graphics to the page as posts. The technology offered in Ecoblog is utilizing the concept of 4D place and game metaphor in order to provide users the sense of participation, interaction and immersion among them and the growing community. Thus, it requires applying the CAAD technology by implementing semantically well-defined building data model as a core database to create a 4D virtual community. This research focuses on defining a 4d spatial framework suitable for developing an online ecological community. Through our study, the state-of-the-art of online community has been studied at the first step. Second, the scenario of using EcoBlog described with content, visualization and navigation are defined based on the critical features derived at the first step. Finally, a 4d spatial framework composed of semantic building data model, content and rule database is constructed to propose factors that are necessary to establish an ecological virtual community. In conclusion, our framework could enhance the comprehension and interaction between users and virtual buildings in the ecological community by integrating the concept of game design, 4D CAD and semantic data model. Such framework can be applied to any online community for an educational purpose.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
• /
• 한국정보과학회 2007년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.34 No.1 (A)
• /
• pp.89-90
• /
• 2007

• Spatial Information Research
• /
• 제20권2호
• /
• pp.129-136
• /
• 2012

최근 ISO/TC211, OGC, INSPIRE 등 국제기구들을 중심으로 시맨틱 기술을 활용한 공간정보의 공유 노력이 진행되고 있다. 또한 스마트폰의 대중화와 소셜 네트워킹 서비스의 활성화로 인해 온라인 소셜 커뮤니티에서 이슈를 추출하기 위한 연구들이 이루어지고 있다. 그러나 응용 수준에서 가용한 공간정보 온톨로지는 부족한 실정이며, 소셜 네트워크 서비스에서의 공간정보 추출 역시 텍스트 마이닝을 통한 지오코딩 부분에 집중되어 있다. 따라서 소셜 미디어 정보에서 공간 현상을 추출하여 시맨틱 공간 지식으로 변환하기 위한 방법은 매우 유용하게 활용될 수 있다. 또한 공간 현상을 단순한 빈발 키워드가 아닌 연관 이슈의 형태로 사용자에게 제공함으로써 공간상에 발생하는 이슈에 대한 이해도를 향상 시킬 수 있을 것이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 서비스의 하나인 마이크로 블로그를 기반으로 데이터를 수집하여 데이터 마이닝 기술을 접목하여 연관 이슈를 추출하고, 이를 시공간 지식으로 변환하기 위한 공간 이슈 온톨로지 모델을 제안하였다. 이를 통해 향후 관련 시스템의 개발을 위한 참조모델 및 공간 온톨로지 구축을 위한 모델로써 유용하게 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제15권1호
• /
• pp.97-111
• /
• 2016

In the creative economy paradigm, motivation of the opportunity based startup is a continuous concern to policy-makers. Recently, bigdata anlalytics challenge traditional methods by providing efficient ways to identify social trend and hidden issues in the public sector. In this study the authors introduce a case study using social bigdata analytics for conducting policy analysis. A semantic network analysis was employed using textual data from social media including online news, blog, and private bulletin board which create buzz on the startup business. Results indicates that each media has been forming different discourses regarding government's policy on the startup business. Furthermore, semantic network structures from private bulletin board reveal unexpected social burden that hiders opening a startup, which has not been found in the traditional survey nor experts interview. Based on these results, the authors found the feasibility of using social bigdata analysis for policy-making. Methodological and practical implications are discussed.

• 한국의류학회지
• /
• 제44권2호
• /
• pp.295-309
• /
• 2020

In 2019, Japan announced trade regulations against Korean products; consequently, the sales of Japanese products in Korea dropped due to a Korean consumers' boycott. This study measured the Korean consumers' political consumption behavior toward Japanese fashion products. Unstructured text data from online media sources and consumer posted sources such as blog and SNS were collected. Text mining techniques and semantic network analysis were used to process unstructured data. This study used text mining techniques and semantic network analysis to process data. The results identified boycotting Japanese fashion products and buycotting alternative products and Korean brands due to consumers' political consumption. Two brand cases were investigated in detail. Online text data before and after the political action were compared and significant changes in consumption as well as emotional expressions were identified. Product related industry sectors were identified in terms of the political consumption of fashion: liquor, automobile and tourism industry sectors were closely linked to the fashion sector in terms of boycotting. More "boycott" and "buycott" fashion brands (reflected in consumer attitudes and feelings) were detected in consumer driven texts than in media driven sources.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제13권5호
• /
• pp.730-739
• /
• 2010

웹2.0환경에서의 핵심적인 기술은 태깅이며, 현재 블로그와 같은 웹 문서에서부터 이미지, 동영상 등과 같은 멀티미디어 데이터에 이르기까지 폭넓게 적용되고 있다. 그러나 태깅에 사용된 태그가 정보 검색에 재사용되어 검색의 효율성을 극대화 시킬 것이라는 기대와는 달리 실제로는 태그가 가지는 근본적인 한계들로 인해 만족스럽지 못한 검색결과가 나타나고 있다. 이에 본 연구에서는 태그 클러스터링을 통한 이미지 검색에 대한 선행연구를 기반으로 의미론적 지식체계인 토픽맵 생성 시스템을 설계 및 구현하였다. 구현 결과 클러스터 내의 태그 정보들은 토픽맵에서의 토픽으로 자동 생성되었으며, 생성된 토픽맵의 토픽들 간에는 WordNet을 적용하여 의미연관관계를 부여하였다. 또한 토픽 쌍에 적합한 어커런스 정보들을 추출하여 토픽들에 부여함으로서 의미론적 지식체계인 토픽맵을 생성하였다. 이와 같이 생성된 토픽맵은 사용자의 정보검색 요구에 대한 시맨틱 내비게이션의 제공을 가능하게 할 뿐만 아니라 풍부한 정보제공이 가능하다.

• 정보과학회 논문지
• /
• 제44권11호
• /
• pp.1236-1243
• /
• 2017

본 논문은 기존의 TextRank 알고리즘에 상호정보량 척도를 결합하여 군집 기반에서 키워드 추출하는 LSI-based ClusterTextRank 기법과 추출된 키워드를 Latent Semantic Indexing(LSI)을 이용한 연관망 구축 기법을 제안한다. 제안 기법은 문서집합을 단어-문서 행렬로 표현하고, 이를 LSI를 이용하여 저차원의 개념 공간으로 차원을 축소한다. 그 다음 k-means 군집화 알고리즘을 이용하여 여러 군집으로 나누고, 각 군집에 포함된 단어들을 최대신장트리 그래프로 표현한 후 이에 근거한 군집 정보량을 고려하여 키워드를 추출한다. 그리고나서 추출된 키워드들 간에 유사도를 LSI 기법을 통해 구한 단어-개념 행렬을 이용하여 계산한 후, 이를 키워드 연관망으로 활용한다. 제안 기법의 성능을 평가하기 위해 여행 관련 블로그 데이터를 이용하였으며, 제안 기법이 기존 TextRank 알고리즘보다 키워드 추출의 정확도가 약 14% 가량 개선됨을 보인다.

• 한국전자거래학회지
• /
• 제12권2호
• /
• pp.269-290
• /
• 2007

RSS는 향후 IT와 관련된 전 분야의 변화를 주도할 것으로 기대되는 웹 2.0의 핵심적인 요소이다. 뉴스, 블로그, 멀티미디어, 의학, 학술 등 다양한 분야에서 웹 콘텐츠의 지속적인 배포를 위해 활발히 사용되고 있으며, 전자상거래에서도 향후 효과적인 마케팅 수단이 될 것으로 예측되고 있다. 본 논문에서는 현재 국내 쇼핑몰에서 활용되고 있는 RSS의 문제점들을 분석하고, 이로부터 RSS의 효과적인 전자상거래 적용을 위한 요구사항들을 제안하였다. 그리고, 요구사항의 구현과 관련된 다양한 이슈들과 해결책을 제시한 후, 이를 기반으로 전자상거래를 위한 지능형 RSS 프레임워크를 제안하였다. 제시된 프레임워크에서 RSS 정보의 의미 해석을 위해서는 RSS 기반의 정보 제공자와 RSS 리더기 사이에 형식적 상호운용성과 의미적 상호운용성이 보장되어야 한다. 본 논문에서는 시맨틱 웹을 이용해 이와 같은 상호운용성을 구현하는 방안을 제시하였다.