• 복식문화연구
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• 제30권5호
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• pp.766-778
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• 2022

Image-oriented information is becoming increasingly important on social networking services (SNS); the background of this trend is the popularity of selfies. Currently, camera applications using augmented reality (AR) and artificial intelligence (AI) technologies are gaining traction. An AR camera app is a smartphone application that converts selfies into various interesting forms using filters. In this study, we investigated the change of keywords according to the time flow of selfies in Goolgle News articles through semantic network analysis. Additionally, we examined the effects of using an AR camera app on appearance satisfaction and self-esteem when taking a selfie. Semantic network analysis revealed that in 2013, postings of specific people were the most prominent selfie-related keywords. In 2019, keywords appeared regarding the launch of a new smartphone with a rear-facing camera for selfies; in 2020, keywords related to communication through selfies appeared. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on appearance satisfaction, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's interest in appearance. As a result of examining the effect of the degree of use of the AR camera app on self-esteem, it was found that the higher the degree of use, the higher the user's negative self-esteem.

• 한국의류학회지
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• 제46권6호
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• pp.1058-1073
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• 2022

Big data analytics and social media have shifted the way fashion trends are dictated. Fashion as a medium for expressing gender has created new concepts of masculinity in popular culture, where men are increasingly depicted in a softer style. In this study, we analyzed 2,879 menswear collections over a 10-year period from Vogue US to uncover key menswear trends. Using Semantic Network Analysis (SNA) on Orange3, we were able to quantitatively analyze how contemporary menswear designers interpreted diversified trends of masculinity on the runway. Frequency and degree centrality were measured to weigh the significance of trend keywords. "Jacket (f = 3056; DC = 0.80), shirt (f = 1912; DC = 0.60) and pant (f = 1618; DC = 0.53)" were among the most prominent keywords. Our results showed that soft masculine keywords, e.g., "lace, floral, and pink" also appeared, but with the majority scoring DC = < 0.10. The findings provide an insight into key menswear trends through frequency, degree centrality measurements, time-series analysis, egocentric, and visual semantic networks. This also demonstrates the feasibility of using text analytics to visualize design trends, concepts, and patterns for application as an ideation tool for academic researchers, designers, and fashion retailers.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.533-543
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• 2012

본 연구에서는 한의 온톨로지를 이용한 시맨틱 검색 시스템을 제안한다. 시맨틱 검색은 사용자의 검색어가 어떤 개념에 속하는지 인식하고 온톨로지에서 검색어와 연관된 정보들을 보여주는 기능을 제공하는 장점이 있다. 본 연구에서 구현한 시맨틱 검색 시스템 또한 이와 같은 시맨틱 검색 기능을 구현하였다. 뿐만아니라 한의 온톨로지의 시맨틱을 분석해서 한의학적으로 의미 있는 검색 시나리오를 정의하고 이 시나리오를 수행하는 프로세스 및 사용자 인터페이스를 구현하였다. 이를 통해 단순히 온톨로지에서 연결된 정보를 검색해주는 것 뿐만 아니라 보다 의미 있는 검색 결과를 제공함으로써 한의 정보를 검색하는 사용자들이 유용한 검색 결과를 얻을 수 있도록 하였다.

• 한국언어정보학회지:언어와정보
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• 제14권1호
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• pp.165-196
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• 2010

The primary goal of this paper is to propose methods of enriching two heterogeneous ontologies: Sejong Semantic Classes (SJSC) and KorLexNoun 1.5 (KLN). In order to achieve this goal, this study introduces the pros and cons of two ontologies, and analyzes the error patterns found during the fine-grained manual mapping processes between them. Error patterns can be classified into four types: (1) structural defectives involved in node branching, (2) errors in assigning the semantic classes, (3) deficiency in providing linguistic information, and (4) lack of the lexical units representing specific concepts. According to these error patterns, we propose different solutions in order to correct the node branching defectives and the semantic class assignment, to complement the deficiency of linguistic information, and to increase the number of lexical units suitably allotted to their corresponding concepts. Using the results of this study, we can obtain more enriched ontologies by correcting the defects and errors in each ontology, which will lead to the enhancement of practicality for syntactic and semantic analysis.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제5권9호
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• pp.2361-2368
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• 1998

본 논문에서는 한국어대화체를 분석하고 의미패턴에 기반한 대화체 한영 기계번역 시스템에 대하여 기술한다. 한영 기계번역에서 구문정보를 이용한 한국어 모호성은 의미패턴을 이용하여 해결할 수 있다. 따라서 대화체 번역을 위하여 한국어 스케쥴링 도메인으로부터 추출된 의미패턴에 기반한 시스템을 구성한다. 번역의 강건함을 위하여 한국어 문장 분석시 음절을 건너뛰어 분석할 수 있도록 하였으며, 패턴수를 줄이기 위하여 의미패턴에 옵션을 부가하였다. 실험을 위하여 사용된 데이터는 스케쥴링 도메인으로 실험결과 88%의 번역율을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제15권10호
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• pp.636-646
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• 2015

정보사회에 문서 복제나 표절의 검출에 대한 필요성이 증대되고 있다. 그 필요성에 따라 많은 연구가 이루어지고 있으나 자연어 처리의 문제가 유사 문서 판별의 질 향상에 제약이 되었다. 최근 구문의미분석의 기술을 접목하여 유사문서 판별의 성능을 향상을 시도하였으나 구문의미분석의 결과인 구문의미트리를 비교하는 어려움이 있었다. 본 논문은 구문의미트리의 유사도를 계산하는 구문의미트리 비교기를 개발하고 이를 이용하여 유사문서를 판별하는 시스템을 설계, 구현한다. 본 시스템의 성능을 실험하기 위하여 휴먼 판별과 제안한 시스템의 판별과의 상관계수를 분석하였다. 실험결과, 구문의미트리 비교기를 이용한 유사문서 판별기의 성능을 검증할 수 있었다. 앞으로 문서 유형을 정의하고 각 유형에 맞는 판별 기법을 개발할 필요가 있다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제9권7호
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• pp.2633-2648
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• 2015

The problem of visual words' synonymy and ambiguity always exist in the conventional bag of visual words (BoVW) model based object category methods. Besides, the noisy visual words, so-called "visual stop-words" will degrade the semantic resolution of visual dictionary. In view of this, a novel bag of visual words method based on PLSA and chi-square model for object category is proposed. Firstly, Probabilistic Latent Semantic Analysis (PLSA) is used to analyze the semantic co-occurrence probability of visual words, infer the latent semantic topics in images, and get the latent topic distributions induced by the words. Secondly, the KL divergence is adopt to measure the semantic distance between visual words, which can get semantically related homoionym. Then, adaptive soft-assignment strategy is combined to realize the soft mapping between SIFT features and some homoionym. Finally, the chi-square model is introduced to eliminate the "visual stop-words" and reconstruct the visual vocabulary histograms. Moreover, SVM (Support Vector Machine) is applied to accomplish object classification. Experimental results indicated that the synonymy and ambiguity problems of visual words can be overcome effectively. The distinguish ability of visual semantic resolution as well as the object classification performance are substantially boosted compared with the traditional methods.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권3호
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• pp.1-8
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• 2009

본 논문에서는 퍼지 논리 기반의 유전자 알고리즘(GA)과 의미 벡터 확장 기술을 이용한 문서 클러스터링 시스템을 제안한다. GA에 관련된 여러 논문에서 이미 알려졌듯이 GA알고리즘의 성공 여부는 군체의 다양성과 수렴하는 능력에 따라 결정된다. 이러한 두 인자 사이의 영향력을 조절하기 위하여 우리는 퍼지 논리 기반의 연산자를 사용한다. 전통적인 문서 클러스터링 알고리즘에서 문서를 나타내기 위한 가장 일반적이고 직선적인 방법은 벡터 공간 모델이다. 그러나 이 방법은 다차원 특징 공간의 원인이 될 뿐만 아니라, 클러스터링의 정확성에 영향을 미칠 수 있는, 단어 간의 의미상 관계성을 무시한다. 본 논문에서는 LSA를 사용하여 문서를 관련되는 의미상의 벡터 개념으로 확장시킨다. 또한 이것은 벡터의 크기를 크게 줄일 수 있다. 본 논문에서 제안한 클러스터링 알고리즘을 테스트하기 위하여 20개의 뉴스 그룹과 로이터 데이터를 사용했다. 제안된 방법은 문서를 표현하는 다양한 환경에서 일반적인 GA보다 더 나은 결과를 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제8권8호
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• pp.274-284
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• 2008

XBRL은 재무 보고를 비롯한 다양한 비즈니스 보고에서 활용되고 있는 XML 기반 언어로서, 응용 분야의 개념들과 이들간의 관계를 정의하여 유연하게 활용할 수 있다. 이러한 비즈니스 보고 프로세스에서, 보고 내용의 일치성과 완전성을 문법적이고 의미적인 수준에서 검증하는 것은 XBRL 문서를 제출하는 측이나, 제출받아 이용하는 측 모두에게 매우 중요하다. 이와 같은 의미제약을 응용 프로그램 코드로 직접 표현하고 검증하는 것이 기본적인 방법이지만, 이것은 의미제약의 표현과 변경, 그리고 공유를 어렵게 한다. XML 문서의 의미제약을 일반적으로 표현할 수 있는 XSLT, Schematron 등의 언어는 XML을 이용한 의미제약의 명시적인 표현과 공유가 가능하나, XBRL 의미제약을 효율적이고 효과적으로 표현하기 어렵다. 이 논문에서는 현재 활발히 논의가 진행되고 있는 XBRL Formula의 의미제약 표현 방법에 대하여 검토하고, 사례 분석을 통해서 표현 능력과 문제점을 토의하고자 한다. 구체적인 분석 사례로서는 재무보고 분야의 재무제표를 이용한다.

• 지능정보연구
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• 제10권2호
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• pp.111-131
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• 2004

소프트웨어 유지보수 단계에서는 고객니즈, 마케팅 정책, 법, 제도의 변화 등으로 인한 다양한 시스템 변경 요구를 수용하여야 한다. 그러나, 소프트웨어의 비가시성문제로 인해 새로운 변경 요구사항 발생 시 수정 대상 모듈을 발견하는데 지대한 시간이 요구될 뿐 아니라 모듈의 재 사용을 어렵게 만들어 중복 모듈이 양산 됨으로써 향후 장애의 근원이 되는 악순환이 전개된다. 이에 본 연구에서는 시맨틱 웹(Semantic Web) 기술을 활용하여 이동통신사의 과금/청구 도메인의 관리자와 개발자들이 공유하고 있는 개념과 개념간 관계를 명시적으로 표현하고 이를 이용하여 변경대상 모듈을 쉽게 발견 할 뿐 아니라, 발견된 모듈에 대해 구조적 호출 및 조립 관계를 분석하도록 지원하는 온톨로지 기반 변경 영향 분석 시스템(OntCIA; Ontology based Change Impact Analysis System)을 제시한다. OntCIA는 스트링 매칭과는 근본적으로 다른 의미적 모듈검색을 지원하며 잦은 변경이 요구되는 호출 및 조립 구조 정보는 데이터 베이스에서 관리하고 도메인 지식은 온톨로지로 관리함으로써 유지 보수가 용이한 구조를 가진다.