• Smart Structures and Systems
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• 제29권1호
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• pp.221-235
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• 2022

Manual inspection of steel box girders on long span bridges is time-consuming and labor-intensive. The quality of inspection relies on the subjective judgements of the inspectors. This study proposes an automated approach to detect and segment cracks in high-resolution images. An end-to-end cascaded framework is proposed to first detect the existence of cracks using a deep convolutional neural network (CNN) and then segment the crack using a modified U-Net encoder-decoder architecture. A Naïve Bayes data fusion scheme is proposed to reduce the false positives and false negatives effectively. To generate the binary crack mask, first, the original images are divided into 448 × 448 overlapping image patches where these image patches are classified as cracks versus non-cracks using a deep CNN. Next, a modified U-Net is trained from scratch using only the crack patches for segmentation. A customized loss function that consists of binary cross entropy loss and the Dice loss is introduced to enhance the segmentation performance. Additionally, a Naïve Bayes fusion strategy is employed to integrate the crack score maps from different overlapping crack patches and to decide whether a pixel is crack or not. Comprehensive experiments have demonstrated that the proposed approach achieves an 81.71% mean intersection over union (mIoU) score across 5 different training/test splits, which is 7.29% higher than the baseline reference implemented with the original U-Net.

• 여성건강간호학회지
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• 제29권2호
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• pp.128-136
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• 2023

Purpose: Topic modeling is a text mining technique that extracts concepts from textual data and uncovers semantic structures and potential knowledge frameworks within context. This study aimed to identify major keywords and network structures for each major topic to discern research trends in women's health nursing published in the Korean Journal of Women Health Nursing (KJWHN) using text network analysis and topic modeling. Methods: The study targeted papers with English abstracts among 373 articles published in KJWHN from January 2011 to December 2021. Text network analysis and topic modeling were employed, and the analysis consisted of five steps: (1) data collection, (2) word extraction and refinement, (3) extraction of keywords and creation of networks, (4) network centrality analysis and key topic selection, and (5) topic modeling. Results: Six major keywords, each corresponding to a topic, were extracted through topic modeling analysis: "gynecologic neoplasms," "menopausal health," "health behavior," "infertility," "women's health in transition," and "nursing education for women." Conclusion: The latent topics from the target studies primarily focused on the health of women across all age groups. Research related to women's health is evolving with changing times and warrants further progress in the future. Future research on women's health nursing should explore various topics that reflect changes in social trends, and research methods should be diversified accordingly.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2023년도 제67차 동계학술대회논문집 31권1호
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• pp.437-438
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• 2023

This paper takes the Pingjiang historical and cultural district of Suzhou city as an example, collects 1439 visitor review data from Ctrip.com with the help of Python technology, and uses web text analysis to conduct research on high-frequency words, semantic networks and emotional tendencies to comprehensively assess the tourist perception of the Grand Canal heritage. The study found that: natural and humanistic landscape, historical and cultural accumulation, and the style of Jiangnan Canal are fully reflected in the tourists' perception of Pingjiang historical and cultural district; tourists hold strong positive emotion towards Pingjiang Road, however, there is still more room for renovation and improvement of the historical and cultural district. Finally, countermeasure suggestions for improving the tourist perception of the Grand Canal heritage are given in terms of protection first, cultural integration and innovative utilization.

• International journal of advanced smart convergence
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• 제13권1호
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• pp.108-113
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• 2024

The purpose of this study is to analyze user perceptions of tourism platforms through big data. Data were collected from Naver, Daum, and Google as big data analysis channels. Using semantic network analysis with the keyword 'tourism platform,' a total of 29,265 words were collected. The collection period was set for two years, from August 31, 2021, to August 31, 2023. Keywords were analyzed for connected networks using TexTom and Ucinet programs for social network analysis. Keywords perceived by tourism platform users include 'travel,' 'diverse,' 'online,' 'service,' 'tourists,' 'reservation,' 'provision,' and 'region.' CONCOR analysis revealed four groups: 'platform information,' 'tourism information and products,' 'activation strategies for tourism platforms,' and 'tourism destination market.' This study aims to expand and activate services that meet the needs and preferences of users in the tourism field, as well as platforms tailored to the changing market, based on user perception, current status, and trend data on tourism platforms.

• 지능정보연구
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• 제27권1호
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• pp.47-64
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• 2021

전 세계적으로 퍼진 코로나 19 상황은 우리의 일상생활의 많은 부분에 영향을 끼쳤을 뿐만 아니라, 경제·사회 등 많은 부분에 걸쳐 막대한 영향력을 미치고 있다. 확진자와 사망자 수가 증가함에 따라 의료진과 대중은 불안, 우울, 스트레스 등 심리적인 문제를 겪고 있다고 한다. 장기적인 부정적인 감정은 사람들의 면역력을 감소시키고 신체적인 균형을 파괴할 수도 있으므로 코로나 19로 인한 심리적인 상태를 이해하는 것이 필수적인 상황이다. 본 연구에서는 코로나 19 감정과 관련된 뉴스 데이터를 수집하여, 텍스트 마이닝을 통해 키워드를 분류하고, 키워드 사이의 의미 네트워크 분석을 통해 단어들의 관계를 시각화하였다. 코로나 감정과 관련된 기사의 키워드에 나타난 단어들의 빈도수를 확인하고 이를 워드 클라우드로 분석하였다. 키워드 빈도 분석 결과 코로나 19 감정과 관련하여 '중국', '불안', '상황', '마음', '사회', '건강'과 같은 단어의 빈도가 높게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 각 데이터 간 연결 중심성을 분석한 결과 키워드 중심성 네트워크에서 가장 중심적인 핵심어는 '심리'와 '코로나 19', '블루', '불안'이라는 단어가 높은 연결 중심성을 가지는 것을 확인할 수 있었다. 기사의 헤드라인에 나타난 주요 핵심어 사이의 동시 출현 빈도 네트워크를 그래프로 시각화한 결과, '코로나-블루' 쌍이 가장 굵게 표시되었고, '코로나-감정', '코로나-불안' 쌍이 비교적 굵은 선으로 표시된 것을 알 수 있었다. 코로나와 관련된 '블루'는 우울증을 의미하는 단어로, 코로나와 우울증은 이제 관심을 가져야 할 키워드임을 확인할 수 있었다. 본 연구에서는 장기화한 코로나 19 상황에서 신체적인 방역뿐만 아니라 심리적인 방역에도 힘써야 할 이 시기에 보건 정책담당자가 빠르고 복잡한 의사결정 과정에 도움이 되고자 미디어 뉴스를 모니터링 함으로써, 더욱더 쉬운 소셜 미디어 네트워크 분석 방법을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.119-134
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• 2018

저장 및 관리하는 지식의 분류체계로서의 의미를 갖는 지식지도는, 문제해결을 위하여 지식을 조회 및 선택하는 사용자의 활동을 지원하고 보완할 수 있는 구조를 갖추어야 한다. 계층형 구조를 갖는 기존의 지식지도는, 관리하는 지식을 체계적으로 정리하는 데에는 이점이 있으나, 지식 사용자가 갖는 인지 및 활용의 논리를 반영하지 못할 뿐만 아니라 지식을 조회 및 추출하는 사용자의 활동을 지원하지 못한다. 본 연구는, 내용적 관련성을 갖는 연관지식을 연쇄적으로 조회 및 추출하는 사용자의 지식활용 패턴을 반영하는, 키워드 기반 네트워크형 지식지도를 구축하는 방법론을 제시한다. 즉, 지식 간 내용적 연관성을 파악하기 위하여 키워드를 추출하고 공통된 키워드를 갖는 지식 간 링크를 해당 키워드를 이용하여 정의한다. 키워드는 해당 지식의 내용을 대변하므로, 키워드를 기반으로 정의된 링크는 내용적으로 관련성이 있는 지식 간에 형성되며, 이를 종합하면 내용적 연관성을 지식 간의 네트워크, 즉 네트워크형 지식지도가 완성된다. 제시된 방법론의 적용 타당성을 검토하기 위해 50개의 연구논문을 이용하여 이들 간의 내용적 연관성을 표현하는 네트워크형 지식지도를 구현하였으며, 검토 결과 만족할만한 수준의 정밀도와 재현율을 보였다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제31권3호
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• pp.73-90
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• 2019

이 연구는 인구 문제에 대한 남녀 학생들의 인식의 차이를 규명하여 인구교육의 시사점을 도출하기 위한 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 J 대학교의 인구교육 강좌인 ｢인구와 사회｣수업을 수강한 학생이 개인별로 최종 제출한 보고서를 분석 자료로 활용하였다. 분석 자료는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 성별에 따라 인구 문제에 대한 인식에 차이가 있는 가를 분석하였다. 우선, 출현 빈도가 높은 단어를 중심으로 성별에 따른 차이를 확인하고, 핵심단어를 추출하여 의미연결망 분석을 하고 시각화를 실시하였다. 분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 상위 출현 빈도 단어 100개를 기준으로 살펴본 결과, 10위까지의 단어는 '인구', '교육', '문제', '결혼', '사회', '출산', '심각', '사람', '우리' 등으로 남녀가 동일하였다. 또 출현 빈도, 연관분석에 따라 핵심단어를 추출한 후, 의미 연결망을 시각화한 결과, 출현 빈도를 기준으로 한 경우, 의미 연결망 중앙에 위치하는 단어에 남녀 차이가 없었다. 둘째, 연관분석에 따라 추출된 핵심 단어와 바이그램 단위로 추출한 핵심 단어는 성별에 따라 큰 차이를 보였다. 즉, 여학생의 단어의 의미 연결망에서 '생활'-'결혼'-'출산'-'임신'의 연결망이 독립적으로 나타나서, 인구 문제에 대해 분리된 객관적 연결망을 보이는 남학생과 구별되었다. 따라서 남학생과 여학생은 인구 문제에 대해 다른 인식 구조를 갖는 이질적인 집단으로 봐야 하고, 인구 교육에 있어 내용과 방법을 성별에 따라 다르게 접근해야 할 것이라는 시사점을 도출하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제57권1호
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• pp.93-114
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• 2023

정보추출은 문헌 내에 존재하는 개체명을 인식함과 동시에 이들 간의 의미적 관계까지도 식별하여 최종적으로 문헌 내에 포함된 의미적 트리플을 자동으로 추출하여 활용할 수 있으므로 문헌에 대한 심층적인 분석과 이해에 많은 도움을 줄 수 있다. 그러나 지금까지 대부분의 정보추출에 대한 연구는 개체명 인식과 관계추출이 개별 연구로 각각 분리되어 진행되었으며, 그 결과 입력 문헌에 대한 정보추출의 최종 출력인 의미적 트리플 추출 성능에 대한 객관적이고 정확한 평가가 제대로 이루어지지 않았다. 이에 본 논문에서는 진료 기록 문헌에 나타나는 개체명과 그들 간의 관계를 트리플 형태로 직접 추출할 수 있는 종단형 정보추출의 2가지 모델인 파이프라인 및 결합형 모델을 구축하는 구체적인 방법론을 제시하고 성능 비교 실험을 진행하였다. 우선 파이프라인 모델은 양방향 GRU-CRFs를 활용한 개체명 인식 모듈과 다중 인코딩 기반 관계추출 모듈로 구현되었고, 결합형 모델을 위해서는 다중 헤드 레이블링 기반의 양방향 GRU-CRFs이 적용되었다. 두 가지 시스템을 바탕으로 진료기록 문헌 내의 개체명과 관계를 모두 태깅하여 구축된 i2b2/VA 2010 데이터셋을 활용한 비교 실험에서 파이프라인 모델의 성능이 5.5%(F-measure) 더 높게 나타났다. 추가적으로, 대규모 신경망 언어모델과 수작업으로 구축된 자질 정보를 활용한 최고 수준의 기존 시스템과의 비교 실험을 통해, 본 논문에서 구현한 종단형 모델의 객관적인 성능 수준을 파악할 수 있었다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권6호
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• pp.205-214
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• 2016

최근 소셜 네트워크, 시맨틱 웹, 바이오 인포매틱스 등 여러 응용 분야에서 그래프 구조를 갖는 대용량 데이터들에 활용됨에 따라 이런 데이터들에 대한 키워드 기반 검색 방법이 많은 관심을 받고 있다. 본 논문에서는 그래프 구조 데이터에 대한 키워드 질의에 대해 질의와 연관성이 높으면서 구조적인 중복성을 갖지 않는 top-k 결과 집합을 효율적으로 검색하는 방법을 제안한다. 키워드 질의에 대한 비-중복적인 결과 트리 구조와 그것의 연관도 척도를 정의하고, 그래프 내에 포함된 유용한 경로 정보들에 대한 효과적인 인덱싱 방법을 제안한다. 그리고 기 생성된 인덱스를 활용하여 주어진 키워드 질의에 대해 비-중복적이면서 연관도가 큰 top-k 결과 집합을 생성하는 효율적인 질의 처리 알고리즘을 제시한다. 실 데이터를 이용한 실험을 통해 제안한 방법의 효과와 성능을 기존 방법과 비교 분석한다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권8호
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• pp.3168-3186
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• 2020

Automatic topic essay generation (TEG) is a controllable text generation task that aims to generate informative, diverse, and topic-consistent essays based on multiple topics. To make the generated essays of high quality, a reasonable method should consider both diversity and topic-consistency. Another essential issue is the intrinsic link of the topics, which contributes to making the essays closely surround the semantics of provided topics. However, it remains challenging for TEG to fill the semantic gap between source topic words and target output, and a more powerful model is needed to capture the semantics of given topics. To this end, we propose a pretraining-based contextual self-attention (PC-SAN) model that is built upon the seq2seq framework. For the encoder of our model, we employ a dynamic weight sum of layers from BERT to fully utilize the semantics of topics, which is of great help to fill the gap and improve the quality of the generated essays. In the decoding phase, we also transform the target-side contextual history information into the query layers to alleviate the lack of context in typical self-attention networks (SANs). Experimental results on large-scale paragraph-level Chinese corpora verify that our model is capable of generating diverse, topic-consistent text and essentially makes improvements as compare to strong baselines. Furthermore, extensive analysis validates the effectiveness of contextual embeddings from BERT and contextual history information in SANs.