• 디지털융복합연구
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• 제19권6호
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• pp.251-258
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• 2021

본 논문에서는 U-Net 기반의 semantic segmentation 방법에서 정확도를 향상시키기 위해 residual learning을 활용한 인코더-디코더 구조의 모델을 제안하였다. U-Net은 딥러닝 기반의 semantic segmentation 방법이며 자율주행 자동차, 의료 영상 분석과 같은 응용 분야에서 주로 사용된다. 기존 U-Net은 인코더의 얕은 구조로 인해 특징 압축 과정에서 손실이 발생한다. 특징 손실은 객체의 클래스 분류에 필요한 context 정보 부족을 초래하고 segmentation 정확도를 감소시키는 문제가 있다. 이를 개선하기 위해 제안하는 방법은 기존 U-Net에 특징 손실과 기울기 소실 문제를 방지하는데 효과적인 residual learning을 활용한 인코더를 통해 context 정보를 효율적으로 추출하였다. 또한, 인코더에서 down-sampling 연산을 줄여 특징맵에 포함된 공간 정보의 손실을 개선하였다. 제안하는 방법은 Cityscapes 데이터셋 실험에서 기존 U-Net 방법에 비해 segmentation 결과가 약 12% 향상되었다.

• 정보처리학회논문지A
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• 제12A권6호
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• pp.539-546
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• 2005

최근 인터넷 사용자가 급증하면서 원격교육의 발전과 함께 평가에서도 원격을 이용한 방법이 많이 사용되고 있다. 하지만 현재까지는 자연언어처리의 어려움으로 객관식이나 단답식 평가가 주류를 이루고 있다. 본 논문에서는 서술형 주관식 문제의 빠르고 공정한 지능형 채점을 위하여, 다양한 언어 지식을 활용하였다. 이를 위하여, 가공되지 않은 말뭉치에서 의미커널을 구축하고, 수험자가 작성한 답안과 이미 구축된 정답을 벡터로 구성하여 이 답안간의 유사도를 의미커널을 통해 계산하여 정답여부를 자동으로 판단하도록 하였다. 의미커널을 구축하기 위하여 벡터 공간 모델에 기반한 은닉 의미 분석을 이용하였으며, 또한 한글 워드넷을 이용하여 답안의 정보부족 문제를 줄여보고자 하였다. 실험을 위하여 3000 문항의 주관식 문제를 구축하였으며, 의미커널의 구축을 위하여 38,727개의 신문기사를 모아 말뭉치로 구성하고 75,175개의 색인어를 추출하였다. 의미커널에 기반한 자동 채점 시스템으로 실제 수험자에 의하여 작성된 답안을 채점한 결과, 출제자가 실제로 채점한 결과를 기준으로 하여 최고 0.894의 상관관계를 얻을 수 있었다

• 한국조리학회지
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• 제24권3호
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• pp.167-176
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• 2018

In this study, Big Data was used to collect the information related to 'Cooking Academy' keywords. After collecting all the data, we calculated the frequency through the text mining and selected the main words for future data analysis. Data collection was conducted from Google Web and News during the period from January 1, 2013 to December 31, 2017. The selected 64 words were analyzed by using UCINET 6.0 program, and the analysis results were visualized with NetDraw in order to present the relationship of main words. As a result, it was found that the most important goal for the students from cooking school is to work as a cook, likewise to have practical classes. In addition, we obtained the result that SNS marketing system that the social sites, such as Facebook, Twitter, and Instagram are actively utilized as a marketing strategy of the institute. Therefore, the results can be helpful in searching for the method of utilizing big data and can bring brand-new ideas for the follow-up studies. In practical terms, it will be remarkable material about the future marketing directions and various programs that are improved by the detailed curriculums through semantic network of cooking school by using big data.

• International Journal of Contents
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• 제15권1호
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• pp.10-24
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• 2019

This study applied network agenda-setting theory to analyze the impact of the agenda-setting function of the media on certain issues by focusing on the agenda at the center of controversy, 'Creative Economy'. To this end, the study extracted the data referred to creative economy in the media and SNS from 1 January 2008 to 31 December 2014, and analyzed the data using the network analysis program UCINET and the Korean language analysis program Textom. The results of the present study show that, during the period under former President Lee (2008-2011), the media's creative economy agenda-setting function did not exert a significant impact on the agenda-setting within SNS. However, from 2012 when the government of former President Park Geun-hye had started, the agenda-setting function of the media starts to show increasingly strong influence on the agenda cognition in SNS. The central words and sub-words configuration forming the center of the semantic network moved in the direction of a high correlation, in addition to the gradually increasing correlation based on QAP correlation analysis. In 2014, the semantic networks of the media and SNS bore a close resemblance to each other, while the shape of networks and sub-words structure also had a high level of similarity.

• 대한건축학회연합논문집
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• 제21권5호
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• pp.109-116
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• 2019

The Seoul city recommended that old apartments be preserved, and as part of that, it decided to preserve some of the buildings for Jamsil Jugong, which was built in 1977, and Gaepo Jugong, which was constructed in 1981. The purpose of this study was to compare and review newspaper articles with two perspectives positive and negative about how the social perception of 'apartment trace remaining' was being constructed. By looking at the meaning of keywords delivered by newspaper articles and the interaction structure between keywords through the analysis of semantic networks, we analyzed how the media is pursuing an issue on the topic of preservation of architectural cultural heritage. The analysis results confirmed that there was a clear difference between positive and negative newspaper. Positive articles dealt with utilization from the point of view of keywords linked to preservation, and negative articles showed that keywords related to the property and backlash of residents linked to the policy of the Seoul Metropolitan Government were linked, leading to high negative public opinion.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제23권9호
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• pp.120-128
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• 2023

In this work, we have presented ATSA, a hierarchical attention deep learning model for Arabic sentiment analysis. ATSA was proposed by addressing several challenges and limitations that arise when applying the classical models to perform opinion mining in Arabic. Arabic-specific challenges including the morphological complexity and language sparsity were addressed by modeling semantic composition at the Arabic morphological analysis after performing tokenization. ATSA proposed to perform phrase-chunks sentiment embedding to provide a broader set of features that cover syntactic, semantic, and sentiment information. We used phrase structure parser to generate syntactic parse trees that are used as a reference for ATSA. This allowed modeling semantic and sentiment composition following the natural order in which words and phrase-chunks are combined in a sentence. The proposed model was evaluated on three Arabic corpora that correspond to different genres (newswire, online comments, and tweets) and different writing styles (MSA and dialectal Arabic). Experiments showed that each of the proposed contributions in ATSA was able to achieve significant improvement. The combination of all contributions, which makes up for the complete ATSA model, was able to improve the classification accuracy by 3% and 2% on Tweets and Hotel reviews datasets, respectively, compared to the existing models.

• Journal of Information Technology Applications and Management
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• 제30권5호
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• pp.1-19
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• 2023

This study examines Korean users' attitudes and emotions toward Melon and Spotify, which lead the music streaming market. We used Text Mining, Semantic Network Analysis, TF-IDF, Centrality, CONCOR, and Word2Vec analysis. As a result of the study, MelOn was used in a user's daily life. Based on Melon's advantages of providing various contents, the advantage is judged to have considerable competitiveness beyond the limits of the streaming app. However, the MelOn users had negative emotions such as anger, repulsion, and pressure. On the contrary, in the case of Spotify, users were highly interested in the music content. In particular, interest in foreign music was high, and users were also interested in stock investment. In addition, positive emotions such as interest and pleasure were higher than MelOn users, which could be interpreted as providing attractive services to Korean users. While previous studies have mainly focused on technical or personal factors, this study focuses on consumer reactions (online reviews) according to corporate strategies, and this point is the differentiation from others.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.173-194
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• 2009

최근 특정 도메인의 개념에 대한 정확한 정의, 계층적 관계나 추론규칙을 정형화된 어휘로 기술된 온톨로지 지식을 기반하는 시맨틱 탐색기법이 정보검색시스템에 응용됨에 따라 이용자는 보다 쉽게 지식기반을 항해할 수 있다. 본 연구의 목적은 의미적 애매성을 줄여주고, 의미적 관계성을 제시해 줌으로서 이용자가 보다 정확하고 쉽게 정보를 검색할 수 있게 해주는 온톨로지 기반의 정보검색 인터페이스를 개발하는 것이다. 이를 위해서 본 연구는 연구자정보 기술요소들의 클래스의 계층관계, 데이터의 계층관계 및 속성, 관계 연계성을 정의하였고 이를 기반으로 하여 구조화된 온톨로지를 기반으로 기술된 연구자정보를 검색할 수 있는 검색 인터페이스를 제안하였다. 이용자는 연구자들의 연구결과물, 개인적 데이터, 학력 또는 경력과 같은 개인정보를 검색할 수 있을 뿐만 아니라, 연구자의 사회적 연결 즉 같은 주제의 연구나 강의를 수행하는 연구자들 또는 같은 분야의 지적 커뮤니케이션에 속하는 연구자들을 브라우징 할 수 있다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권1호
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• pp.1-6
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• 2019

본 연구는 <네이버 영화> 페이지의 리뷰 데이터를 수집하여, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 영화 관람객의 반응을 시각화하는 작업을 수행하였다. 이를 위해 총 6편의 영화를 선정하여 데이터 수집 및 정제과정을 거쳤으며, 의미연결망 분석(Semantic network analysis)을 활용하여 단어 간 관계성을 파악하고자 하였다. 데이터 시각화 작업에는 UCINET과 함께 패키지화된 NetDraw가 사용되었다. 본 연구의 시사점은 문장으로 작성된 영화 관람객의 리뷰를 키워드 중심으로 시각화하여, 소비자들의 반응을 한 눈에 확인하는 리뷰 인터페이스 구현이 가능한지 탐색하였다는 점이다. 본 연구를 통해 영화 리뷰를 구성하는 키워드를 시각화하고, 리뷰 내용에서 영화별 특성의 차이를 확인하였다는 점에서 본 연구가 의미를 가진다고 하겠다. 후속 연구는 보다 많은 영화의 리뷰를 활용할 필요성이 제기되며, 각 영화별 리뷰의 수도 비슷한 양으로 맞추어 연구에 활용해야 할 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제30권1호
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• pp.181-207
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• 2019

본 연구는 언어네트워크 분석기법을 활용하여 언론 보도자료에 나타난 대통령기록물 관련 사회적 이슈를 분석하였다. 이를 위해 국내 주요 언론사 5종(조선일보, 중앙일보, 동아일보, 한겨레, 경향신문)을 대상으로, 주제어인 "대통령기록물"을 포함하는 관련 기사를 수집하고, 시기에 따른 핵심 키워드와 관련 이슈들을 분석하였다. 또한 매체의 성향에 따라 인물, 개체, 행위의 세부 키워드를 비교 분석하여 대통령기록물 관련 이슈 보도 특성을 파악하였다. 그 결과 대통령기록물 관련 이슈의 보도 양태 및 이슈의 구성요소를 파악할 수 있었으며, 매체 성향에 따른 보도 특성의 차이를 도출하였다.