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텍스트마이닝을 활용한 "잊힐 권리"의 토픽 분석 (Topic Analysis of the "Right to be Forgotten" Using Text Mining)

  • 이소현;구본진
    • 정보관리학회지
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    • 제39권2호
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    • pp.275-298
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    • 2022
  • 본 연구는 잊힐 권리와 관련한 뉴스 기사와 학술지 게재 논문을 대상으로 텍스트마이닝 분석을 활용해 각 문서 내에 나타난 논점과 특성을 살펴보았다. 분석을 위해 '잊힐 권리'와 '잊혀질 권리' 키워드를 검색어로 하여 2010년부터 2020년까지의 데이터를 수집하였다. 수집된 데이터를 대상으로 키워드 분석과 토픽모델링 분석을 수행한 결과, 지난 10년간 뉴스 기사와 학술지 논문에서 다루어진 쟁점은 크게 다르지 않으며, 접근방법 또한 유사한 것으로 나타났다. 다만 뉴스 기사와 학술지 논문 간 비교를 통해 이들 간 공통적으로 나타나는 쟁점과 부분적인 쟁점의 차이가 있음을 확인하였다. 따라서 본 연구에서 도출된 쟁점을 중심으로 기록관리학 분야에서도 적극적인 논의가 이루어져야 할 필요가 있으며, 공통적인 쟁점들을 우선적으로 고려하되, 쟁점상 이견이 존재하는 경우, 이를 다각적으로 논의하는 것이 필요하다고 볼 수 있다. 본 연구는 국내 기록관리학계에서 잊힐 권리와 관련된 논의가 이루어지고 있지 않은 현재의 상황에서 기록관리학 분야에서 잊힐 권리의 의미와 향후 발생할 수 있는 이슈를 도출해볼 수 있었다는데 의의가 있으며, 본 연구의 결과를 중심으로 기록관리학 분야에서 잊힐 권리에 대한 다양한 논의가 이루어지기를 기대한다.

한국과 중국의 블렌디드 러닝 분야의 연구동향 비교 (Comparison of Research Trends in Blended Learning in Korea and China)

  • 현진용;박한우
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제22권9호
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    • pp.339-348
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    • 2022
  • 블렌디드 러닝은 능동적 학습을 촉진하고 학생의 학습 효과를 향상하기 위해 교육에서 가장 많이 사용되는 방법의 하나로 꼽히며 대학이 학습자를 유치하는 가장 효과적인 방법의 하나로 간주한다. 이 논문은 문화차원 이론을 바탕으로 문화적으로 유사하면서도 차이점을 보유하고 있는 한중 양국에서 블렌디드 러닝이 이루어지는 연구 동향을 분석한다. 연구 방법은 키워드 분석 및 시각화를 이용하였고 데이터는 WoS, KISS, CNKI에서 1990년부터 2022년 6월까지 게재된 블렌디드 러닝 관련 논문을 수집하여 분석을 진행했다. 연구 결과에 따르면, 보편화된 연구주제였던 블렌디드 러닝이 코로나 발생 이후부터 다양한 연구 분야 클러스터가 형성되어 세분되고 있다. 한국과 중국도 글로벌 연구 동향과 흡사하면서 각자 색다른 연구 동향이 보인다. 문화차원이론으로 분석하면 특히 절제와 장기지향적인 공통된 패턴이 보인다. 이 연구의 기대효과는 국가 문화가 교육과 연구의 패턴을 형성하는데 어떤 역할을 하는지에 대해 파악할 수 있다는 것이다. 또한 다문화 교육환경 속에서 효과적인 학습효과를 지닌 블렌디드 러닝을 개발하는데 유의미한 시사점을 제시할 수 있다.

Concept-based Question Answering System

  • Kang Yu-Hwan;Shin Seung-Eun;Ahn Young-Min;Seo Young-Hoon
    • International Journal of Contents
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    • 제2권1호
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    • pp.17-21
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    • 2006
  • In this paper, we describe a concept-based question-answering system in which concept rather than keyword itself makes an important role on both question analysis and answer extraction. Our idea is that concepts occurred in same type of questions are similar, and if a question is analyzed according to those concepts then we can extract more accurate answer because we know the semantic role of each word or phrase in question. Concept frame is defined for each type of question, and it is composed of important concepts in that question type. Currently the number of question type is 79 including 34 types for person, 14 types for location, and so on. We experiment this concept-based approach about questions which require person s name as their answer. Experimental results show that our system has high accuracy in answer extraction. Also, this concept-based approach can be used in combination with conventional approaches.

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Does the Rise of the Korean Wave Lead to Cosmetics Export?

  • Park, Young-Seaon
    • The Journal of Asian Finance, Economics and Business
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    • 제2권4호
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    • pp.13-20
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    • 2015
  • The purpose of this research is to identify the relation between the Korean wave and Korean cosmetics export. Instead of using UN COMTRADE data as with other researches on the similar studies, this paper adopts Google Trends query index with keyword 'Korean drama'as a proxy variable for cultural trade. With controlling export determining factors such as GDPs of import and export countries, distance, R&D, and FTA, this paper examines whether the Korean wave represented by Google Trends contributes to the explosive increase of Korean cosmetics export in the recent years. Moreover, this study also investigates the possible effects of the Korean wave on export that could vary according to the different trade groups by classifying import countries into two groups: 74 countries worldwide and 9 ASEAN member countries. The results reveal that the Korean wave indeed leads to cosmetics export to ASEAN countries but show weak relation with cosmetics export to worldwide.

2018년부터 2021년까지 대한안전경영과학회지의 주제어에 관한 분석 (An Analysis on Keywords in the Journal of Korean Safety Management Science from 2018 to 2021)

  • 양병학
    • 대한안전경영과학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.1-6
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    • 2023
  • This study tried to analyze the keywords of the papers published in the Korea Safety Management Science by using the social network analysis. In order to extract the keywords, information on journal articles published from 2018 to 2021 was extracted from the SCIENCE ON. Among the keywords extracted from a total of 129 papers, the keywords with similar meanings were standardized. The keywords used in the same paper were visualized by connecting them through a network. Four centrality indicators of the social network analysis were used to analyze the effect of the keyword. Safety, Safety management, Apartment, Fire hose, SMEs, Virtual reality, Machine learning, Waterproof time, R&D capability, and Job crafting were selected as the keywords analyzed with high influence in the four centrality indicators.

적합성 피드백을 통해 결정된 가중치를 갖는 시각적 특성에 기반을 둔 이미지 검색 모델 (A Image Retrieval Model Based on Weighted Visual Features Determined by Relevance Feedback)

  • 송지영;김우철;김승우;박상현
    • 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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    • 제34권3호
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    • pp.193-205
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    • 2007
  • 디지털 이미지의 양이 증가함에 따라 원하는 이미지를 정확하고 빠르게 찾을 수 있는 방법의 필요성이 증가하고 있다. 이미지 검색 방법으로는 이미지의 색상이나 명암과 같은 시각적 특성을 검색 조건으로 이용하는 내용 기반 검색과 이미지를 설명하는 키워드를 검색 조건으로 이용하는 키워드 기반 검색이 있다. 하지만 이러한 방법만으로는 사용자가 원하는 이미지를 정확하게 찾기 힘들다는 문제점이 제기되어 왔다. 따라서 최근에는 검색 도중 사용자의 응답을 받아 사용자의 요구를 파악함으로써 향상된 검색 결과를 제공하는 적합성 피드백에 대한 연구가 많이 진행되고 있다. 하지만 적합성 피드백을 이용하는 방법들도 원하는 결과를 얻기 위해서는 여러 번의 피드백을 필요로 하고 질의 수행이 완료된 후에는 얻어진 피드백 정보를 재사용하지 못한다는 단점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이미지에 키워드를 연결한 후 사용자의 피드백 정보를 반영하여 키워드의 신뢰도를 조절함으로써 키워드 기반 이미지 검색의 정확도를 높일 수 있는 모델을 제안한다. 제안된 모델에서는 사용자로부터 피드백을 받은 이미지뿐만 아니라 긍정적 피드백을 받은 이미지들이 공통적으로 가지는 시각적 특성과 유사한 시각적 특성을 가지는 다른 이미지들까지도 키워드의 신뢰도를 조정함으로써 좀 더 빠른 시간 내에 검색 결과의 정확도를 높이도록 한다. 제안한 방법의 정확성을 검증하기 위한 실험 결과에 따르면, 같은 횟수의 피드백을 받으면서도 재현율과 정확률은 빠른 증가를 보이는 것으로 나타났다.

주변 확률을 고려하지 않는 확률적 흥미도 측도 계열 유사성 측도의 서열화 (A study on the ordering of PIM family similarity measures without marginal probability)

  • 박희창
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권2호
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    • pp.367-376
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    • 2015
  • 데이터마이닝 기법 중의 하나인 군집분석은 다양한 특성을 지닌 관찰대상에 대해 유사성을 바탕으로 동질적인 군집으로 묶은 후, 동일 군집에 속해 있는 공통된 특성을 조사하는데 이용되는 기법이다. 본 논문에서는 주변 확률을 고려하지 않는 확률적 흥미도 측도 기반 유사성 측도인 Yule I과 II, Michael, Digby, Baulieu, 그리고 Dispersion 측도에 대해 상한 및 하한을 설정함으로써 이들의 대소관계를 규명하였다. 그 결과, 세 가지 유형의 대소 관계가 성립한다는 사실을 수식의 증명뿐만 아니라 실제 데이터 및 모의실험 데이터에 의해서도 확인할 수 있었다. 이들 측도들은 각 경계에 있는 측도와는 더욱 더 유사한 값을 가지므로 각 측도의 상한 및 하한은 여러 가지 측도들을 분류하는 도구가 되며, 실제 값의 관점에서 각 측도들의 관계를 알게 되면 주어진 알고리즘의 안정화에 도움이 될 수 있을 것이다.

특허 정보 검색을 위한 대체어 후보 추출 방법 (Extracting Alternative Word Candidates for Patent Information Search)

  • 백종범;김성민;이수원
    • 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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    • 제15권4호
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    • pp.299-303
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    • 2009
  • 특허 정보 검색은 연구 및 기술 개발에 앞서 선행연구의 존재 여부를 확인하기 위한 사전 조사 목적으로 주로 사용된다. 이러한 특히 정보 검색에서 원하는 정보를 얻지 못하는 원인은 다양하다. 그 중에서 본 연구는 키워드 불일치에 의한 정보 누락을 최소화하기 위한 대체어 후보 추출 방법을 제안한다. 본 연구에서 제안하는 대체어 후보 추출 방법은 문장 내에서 함께 쓰이는 단어들이 비슷한 두 단어는 서로 비슷한 의미를 지닐 것이다라는 직관적 가설을 전제로 한다. 이와 같은 가설을 만족하는 대체어를 추출하기 위해서 본 연구에서는 분류별 집중도, 신뢰도를 이용한 연관단어뭉치, 연관단어 뭉치간 코사인 유사도 및 순위 보정 기법을 제안한다. 본 연구에서 제안한 대체어 후보 추출 방법의 성능은 대체어 유형별로 작성된 평가지표를 이용하여 재현율을 측정함으로써 평가하였으며, 제안 방법이 문서 벡터공간 모델의 성능보다 더 우수한 것으로 나타났다.

Generative Adversarial Network를 활용한 Image2Vec기반 이미지 검색 모델 개발 (An Development of Image Retrieval Model based on Image2Vec using GAN)

  • 조재춘;이찬희;이동엽;임희석
    • 디지털융복합연구
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    • 제16권12호
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    • pp.301-307
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    • 2018
  • 검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.

워드프로세서 자격증 시험을 위한 웹 기반 자기 주도적 학습 시스템 설계 및 구현 (Design and Implementation of Web-Based Self-directed Learning System for Word Processor Qualifying Exams)

  • 양윤정;김창석
    • 한국지능시스템학회논문지
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    • 제16권1호
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    • pp.43-48
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    • 2006
  • 인터넷에서 가장 활발하게 사용되고 있는 웹은 특성상 구성주의 학습원리를 실현하는데 적절한 환경을 제공하고 있으며, 교육 시스템의 변화를 가져오고 있다. WBI(Web Based Instruction)는 웹을 매체로 활용하여 원거리에 있는 학습자를 교육시키는 형태로서 교수자와 학습자간 상호작용을 가능하게 하고, 다양한 형태의 학습 자료를 제공하며, 시간과 장소의 제약을 극복할 수 있는 장점이 있다. 본 논문은 문제은행 방식의 모의시험을 제공하는 웹 기반 학습 시스템의 설계 및 구현을 통하여 학습자 중심의 능동적인 학습활동이 이루어 질 수 있는 학습 환경을 구축하고 그 효과를 분석하는데 목적이 있다. 본 논문의 워드프로세서 자격증 시험을 위한 웹 기반 자기 주도적 학습 시스템은 교수자가 매번 새로운 문제를 출제하는 것이 아니라 문제은행에 저장되어 있는 문제를 검색하여 재 사용할 수 있고, 단원별로 원하는 문제 수를 지정하여 시험지를 출제한 수 있도록 구현하여 진정한 의미의 문제은행이라 할 수 있다. 학습자 웹 기반 학습을 하는 과정에 평가를 한 수 있도록 하였으며 즉각적인 피드백의 제공으로 학습자가 자기 주도적인 학습을 하는데 도움을 주었다. 또한, 시험 응시 후 단원별로 유사문제 검색을 할 수 있는 기회를 제공하였고, 학습자 문제은행 초기화면에서 키워드 검색으로 문제를 검색할 수 있게 함으로써 학습 효율을 더욱 증대시켰다.