• 정보관리학회지
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• 제38권3호
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• pp.141-174
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• 2021

이 연구에서는 COVID-19 발병 전후 대학도서관 홈페이지 실제 이용 데이터를 조사하여 이용자들의 이용행태를 분석하고, 바이러스 발병 이전과 이후의 데이터를 대조하여, 팬데믹 상황에서 대학도서관이 보다 효율적인 정보서비스를 할 수 있도록 개선방안을 제안하고자 한다. 이 연구는 C대학교 홈페이지에서 이루어진 이용자 트래픽을 '구글애널리틱스를 활용하여', COVID-19 바이러스가 발병하기 이전인 2018년 1월부터 2018년 12월까지와 바이러스 발병 이후인 2020년 1월부터 2020년 12월까지를 비교분석하였다. 웹 트래픽 변수는 세션, 사용자, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수, 평균 세션 시간, 이탈률을 측정지표를 기준으로 '이용자 정보', '경로', '사이트 행동' 3가지 특성으로 구분하여 분석하였다. 연구결과를 요약하면, 첫째, COVID-19 발병 이전 1월 1일부터 1월 20일까지의 데이터와 대조했을 때, 2018년 이후 사용자, 신규방문자, 세션 모두 3년 동안 감소하였지만, 2020년은 2019년 대비 사용자, 신규 방문자, 세션 모두 증가하였으며, 2020년 바이러스 발병 이전 상승세를 보였던 사용자당 세션 수, 페이지뷰 수, 세션당 페이지 수가 크게 증가하였다. 둘째, 사회적 거리 두기 2단계로 격상함에 따라 대학도서관 홈페이지 이용 추이에도 변화가 나타났다. 재학생이 가장 적었던 2020년, 2018년 대비 2020년에 페이지뷰가 10만 뷰 더 증가했으며, 세션당 페이지 수 역시 2018년 대비 약 2페이지를 더 조회한 10.46을 기록했다. 이탈률 역시 2018년, 2019년 14.38을 기록한데 반해, 2020년 1% 포인트 가량 감소한 13.05를 기록하여 사회적 거리 두기 단계가 격상한 시점에, 더욱 활발한 홈페이지 이용이 이루어졌다.

• 한국지역지리학회지
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• 제23권2호
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• pp.403-419
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• 2017

본 연구는 1989년에서 2009년까지 대구시의 녹지 변화에 영향을 미친 동인을 분석하였다. 먼저, 녹지의 크기 및 다양성을 측정한 화소 기반 공간메트릭스에 대한 핫스팟 분석을 수행하여 지난 20년간 녹지의 잠식 및 파편화가 나타난 지역을 도출하였다. 다음으로 선행연구를 바탕으로 경사도, 도로와의 거리, 지가, 인구밀도, 용도지역상 주거 상업 공업지역의 비율 등을 동인으로 선정하고 단계적 로지스틱 회귀분석을 이용하여 녹지의 잠식 및 파편화 여부와 이에 영향을 끼친 동인들 간의 관계의 방향을 분석하였다. 마지막으로 지리 탐색기(geographical detector)를 활용하여 지난 20년간 녹지의 잠식 및 파편화에 영향을 준 동인들의 상대적 중요도 및 동인들 간의 상호작용을 분석하였다. 분석 결과, 1989년에서 2009년까지 안심 택지개발지구의 일부 지역에서 녹지의 잠식이 집중적으로 나타났고, 성서 및 안심, 달성군, 칠곡 등의 택지개발지구를 중심으로 녹지의 파편화가 두드러지게 나타났다. 이들 지역에서 녹지의 잠식 및 파편화를 초래한 동인은 행정동 및 집계구 수준에서 상이했으나 경사도, 주거지역의 비율, 공업지역의 비율 등이 공통적으로 유의한 것으로 나타났다. 이들 동인은 녹지의 잠식을 측정한 최대패치지수(LPI)와 정의 상관관계를 보였으나, 녹지의 파편화를 측정한 Shannon의 다양성지수(SHDI)와는 부의 상관관계를 가지고 있었다. 즉, 대구시 녹지의 잠식 및 파편화는 경사도가 낮고 주거 및 공업지역의 비율이 낮은 지역에서 발생하였다. LPI에 대한 동인의 상대적 영향력은 공업지역의 비율, 지가, 상업지역의 비율 등의 순으로 나타났고, SHDI에 대한 동인의 상대적 영향력은 공업지역의 비율, 지가, 도로와의 거리 등의 순으로 나타났다. 또한, LPI와 SHDI에 영향을 미친 동인 간 상호작용은 경사도와 주거지역의 비율 조합에서 가장 크게 나타났다. 지난 20년간 대구시 녹지의 잠식 및 파편화를 설명하는 가장 유의한 개별 동인은 공업지역의 비율이며, 경사도 및 주거지역의 비율 간 상호작용이 개별 동인의 독립적인 영향력 보다 가장 크게 나타났다. 본 연구의 결과는 대구시가 미래에 지속가능한 도시 녹지정책을 수립을 하기 위한 기초자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.197-217
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• 2018

음악은 인간의 감성을 소리로 표현하는 창조적 예술 행위이다. 음악은 사람들의 기분을 우울하게 혹은 기쁘게 변화시킬 수 있다. 따라서 음악을 감상하는 데 있어 감성은 소비자에게 적합한 음악을 찾고 들려주는 데 매우 중요한 요소인데, 다양한 음원 서비스에서 제공하는 추천 알고리즘은 사용자의 기본적인 정보(성별, 나이, 감상 횟수 등)와 사용자의 플레이 기록에 기반한 음악 추천 방식을 주로 사용하고 있다. 본 연구에서는 음악을 감상하는 개인의 감성을 고려하여 각 음원이 가지는 고유의 감성을 기본으로 한 음악 추천 알고리즘을 제안해 보고자 한다. 구체적으로, 사용자들이 자주 듣는 음악과 그렇지 않은 음악을 기준으로 '감정 패턴'을 추출 후 상관관계를 확인하고자 하며, 앞선 결과를 기반으로 사용자들이 원하는 노래에 대한 검색과 사용자 감성 기반 추천 방법을 도출해내보고자 한다. 이를 위해 본 연구에서는 사례기반추론 기법을 이용하여 사람들이 주로 듣는 음악과 비슷한 '감성 패턴'을 갖는 특정한 곡을 추천해주는 알고리즘을 개발하였다. 먼저, 분석에 필요한 감정 형용사를 정리하여 변수화 시키고, 의미 있는 것끼리 묶어 음악 감성지수를 개발하였고, 분석의 대상이 될 음원에 대해 고유의 감성지수 점수를 측정하였다. 마지막으로 도출된 점수의 결과를 통해 유사한 감정 패턴이 나오는 곡들을 유사 곡 리스트로 분류하고 사용자들에게 추천하는 과정을 거친다. 앞선 일련의 과정을 거처 도출된 결과는 음원 추천 시스템뿐만 아니라, 인기 있는 곡과 아닌 곡에 영향을 미치는 변수 도출 및 음원 출시 전, 해당 곡의 스트리밍 수 예측 모형 구축 등 다양한 용도로 사용될 수 있을 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제25권2호
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• pp.141-166
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• 2019

최근 다양한 매체를 통해 생성되는 방대한 양의 텍스트 데이터를 효율적으로 관리 및 활용하기 위한 방안으로써 문서 요약에 대한 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 최근에는 기계 학습 및 인공 지능을 활용하여 객관적이고 효율적으로 요약문을 도출하기 위한 다양한 자동 요약 기법이(Automatic Summarization) 고안되고 있다. 하지만 현재까지 제안된 대부분의 텍스트 자동 요약 기법들은 원문에서 나타난 내용의 분포에 따라 요약문의 내용이 구성되는 방식을 따르며, 이와 같은 방식은 비중이 낮은 주제(Subject), 즉 원문 내에서 언급 빈도가 낮은 주제에 대한 내용이 요약문에 포함되기 어렵다는 한계를 갖고 있다. 본 논문에서는 이러한 한계를 극복하기 위해 저빈도 주제의 누락을 최소화하는 문서 자동 요약 기법을 제안한다. 구체적으로 본 연구에서는 (i) 원문에 포함된 다양한 주제를 식별하고 주제별 대표 용어를 선정한 뒤 워드 임베딩을 통해 주제별 용어 사전을 생성하고, (ii) 원문의 각 문장이 다양한 주제에 대응되는 정도를 파악하고, (iii) 문장을 주제별로 분할한 후 각 주제에 해당하는 문장들의 유사도를 계산한 뒤, (iv) 요약문 내 내용의 중복을 최소화하면서도 원문의 다양한 내용을 최대한 포함할 수 있는 자동적인 문서 요약 기법을 제시한다. 제안 방법론의 평가를 위해 TripAdvisor의 리뷰 50,000건으로부터 용어 사전을 구축하고, 리뷰 23,087건에 대한 요약 실험을 수행한 뒤 기존의 단순 빈도 기반의 요약문과 주제별 분포의 비교를 진행하였다. 실험 결과 제안 방법론에 따른 문서 자동 요약을 통해 원문 내각 주제의 균형을 유지하는 요약문을 도출할 수 있음을 확인하였다.