• 유통과학연구
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• 제18권4호
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• pp.87-96
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• 2020

Purpose: In this paper, we provide an illustration of Indonesian youth Social Networking Service (SNS) behavior and its relation to their culinary activity. Specifically, their behavior of culinary activity preferences and also the factors affecting their action of spending their money. Data and methodology: We gathered primary data from stratified random questionnaire survey (406 youth). The gathered data was analyzed using text data mining and statistics using R statistical computing language. Results: 1) We found out why our respondents are interested in following the accounts of SNS food influencers: i.e. visually attracted to the posts, as their reference to find places to dine out, as their reference to try new food menu and to get nostalgic feeling about the food. 2) The respondents decide to actually go to the recommended culinary places because of several factors, specifically, its description (visual and text), location, word of mouth (WoM), the experience of being to that place and price. 3) Important factors affecting culinary spent are income, number of following food influencer account, SNS usage time and their interest when looking at WoM. Conclusions: SNS behavior influences Indonesian youth culinary activity preferences and spent.

• International Journal of Contents
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• 제14권3호
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• pp.27-31
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• 2018

Social network service (SNS) data related to green tourism were used to estimate preferred tour sites and users' interests. Keywords related with green tour activities were employed to search the SNS data. SNS data were collected from Korean blogs such as Naver and Daum from June $1^{st}$ to August $31^{st}$ between 2015 and 2017 using text-mining solution. During the study period, seven hundred and five posts were analyzed. Associated words that frequently co-occurred with keywords were classified into different categories depending on the nature of associated words. Associated words included swimming pools and camping sites (location); experience and swimming pools (attribute); and water play and culture (culture/leisure). Our data suggest that SNS users with experience of green tourism in Korea exhibited interest in green tourism with swimming pools, camping sites, experience, water play and/or culture rather than particular popular sites. Based on the findings, it is recommended that preferred facilities such as swimming pools should be provided at green tourism sites to meet the users' needs and to facilitate green tourism.

• 정보관리연구
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• 제30권1호
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• pp.11-28
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• 1999

STN(The Scientific & Technical Information Network)은 과학 기술, 산업 및 특허 분야의 200여종의 데이터베이스를 검색할 수 있는 상용 온라인 데이터뱅크이다. 이러한 STN의 데이터 베이스중 이용도가 높은 59개의 데이터베이스를 인터넷의 웹상에서 편리하게 검색할 수 있고, 서지 사항이나 초록뿐만 아니라, 특허의 도면이나 비즈니스 정보의 전문 기사 출력 및 화학물질의 3차원 표시도 가능한 STN Easy(http://stneasy.cas.org)의 특징과 기능에 대해 알아보았다. 또한 이렇게 검색한 결과를 ACS(American Chemical Society)를 비롯하여 총 9개 출판사의 웹사이트로 링크하여 전자화된 원문을 얻을 수 있는 ChemPort(http://www.chemfort.org)를 소개하였다.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제17권4호
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• pp.103-108
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• 2021

Knowledge graph is a technology that improves search results by using semantic information based on various resources. Therefore, due to these advantages, the knowledge graph is being defined as one of the core research technologies to provide AI-based services recently. However, in the case of the knowledge graph, since the form of knowledge collected from various service domains is defined as plain text, it is very important to be able to analyze the text and understand its meaning. Recently, various lexical dictionaries have been proposed together with the knowledge graph, but since most lexical dictionaries are defined in a language other than Korean, there is a problem in that the corresponding language dictionary cannot be used when providing a Korean knowledge service. To solve this problem, this paper proposes an ontology based on the parts of speech of Korean. The proposed ontology uses 9 parts of speech in Korean to enable the interpretation of words and their semantic meaning through a semantic connection between word class and word class. We also studied various scenarios to apply the proposed ontology to vehicle services.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제19권1호
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• pp.67-73
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• 2018

최근 대규모 복합화된 형태로 나타나는 재난을 효과적으로 관리하기 위하여 기존 재난관리 담당자들이 재난 상황관리를 위해 참조하고 있는 재난 메뉴얼, 관련 법규 등의 비정형 텍스트 형태의 재난정보와 재난 유관기관 시스템에 구축되어 있는 정형의 다양한 재난정보의 상호 연동 체계를 구축하고, 이를 통해 재난 관련 유관기관 간 공동활용이 가능한 재난정보 공유시스템 구축 방법론을 제안하고자 한다. 특히 최근 들어 경주, 포항 등 발생 빈도가 급격하게 늘어나고 있는 지진을 중심으로 지진 메뉴얼, 지진 화산재해대책법 등 비정형 정보와 지진 관련 유관시스템 내 정형 지진정보를 대상으로 정형 비정형 정보 연계를 수행하고 최종적으로는 연계된 정보를 기반으로 지진 상황관리에 필요한 정보를 제공하는 서비스를 제안하였다. 구축된 서비스를 통해 업무담당자는 비정형 정형 정보가 융합된 범부처 및 기관의 지진정보를 획득하여 효과적인 지진 상황관리를 수행할 것으로 기대된다.

• 스마트미디어저널
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• 제5권3호
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• pp.54-61
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• 2016

다양한 스마트 디바이스의 발전에 따라 거리, 공간의 제약 없이 실시간으로 의사소통, 정보공유 등이 가능한 SNS(Social Network Service)를 즐기는 사용자(User)가 증가하고 있다. 의사소통, 관계 형성에 중점을 두었던 SNS 사용자들이 정보공유의 기능으로 SNS를 활용하는 추세이다. 본 논문에서는 사용자의 SNS 게시글을 이용하여 카테고리를 추출하고 정보제공자(Information provider)를 팔로잉 추천해주는 방법을 기술한다. 게시글의 텍스트에서 단어를 분류하고 빈도수를 측정하며, 머신 러닝 기법 중 하나인 CNN(Convolutional Neural Network)을 바탕으로 구축한 Inception-v3 모델을 이용하여 이미지를 단어로 분류한다. 텍스트와 이미지에서 분류한 단어를 DMOZ 기준으로 카테고리 분류하여 정보제공자 DB를 구축한다. 정보제공자 DB의 카테고리와 게시글에서 분류한 사용자의 카테고리를 비교한다. 카테고리가 일치할 경우 카테고리에 분류되어 있는 정보 제공자들를 대상으로 유사도를 측정하여 가장 비슷한 정보제공자의 계정을 추천해주는 방법에 대해 제안한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제22권12호
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• pp.1604-1610
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• 2018

음성인식 서비스는 청각장애인에게 화자의 음성을 텍스트로 변환하여 시각화함으로써 의사소통의 보조적인 수단으로 사용되고 있다. 하지만 강의실 및 회의실과 같은 개방된 환경에서는 다수의 청각장애인에게 음성인식 서비스를 제공하기 힘들다. 이를 위해 주변 환경에 따라 음성 인식 서비스를 효율적으로 제공하기 위한 방법이 필요하다. 본 논문에서는 화자의 음성을 인식하여 변환된 텍스트를 다수의 청각장애인에게 메시지로 전달하는 시스템을 제안한다. 제안하는 시스템은 다수의 사용자에게 동시에 메시지를 전달하기 위해 MQTT 프로토콜을 사용한다. MQTT 프로토콜의 QoS level 설정에 따른 제안 시스템의 서비스 지연을 확인하기 위해 종단 간 지연을 측정하였다. 측정 결과 가장 신뢰성이 높은 QoS level 2와 0간의 지연이 111ms로 대화 인식에 큰 영향을 끼치지 않음을 확인하였다.

• 기록학연구
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• 제50호
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• pp.351-388
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• 2016

정부 3.0의 원문정보공개서비스의 대상인 전자기록물이 기록학적인 관점에서 체계적이고 효율적으로 활용되고 있는지를 파악하고자 공공기관의 정보공개담당자들을 대상으로 관련 설문을 조사 분석하였다. 이를 위해 InterPARES의 전자기록물 구성요소에 대하여 기록물의 4대 원칙인 진본성, 신뢰성, 무결성, 이용가능성을 지표로 하는 전자기록물의 구성요소를 분석하였다. 이러한 분석을 통하여 원문정보공개서비스에서 전자기록구성요소에 따라 관리하며 향상시킬 수 있는 요인을 찾아 개선해야 할 점을 밝혔다. 그 결과를 바탕으로 원문정보공개서비스 시 전자기록물의 요소들의 개선과 기능보완, 특성에 맞는 서비스 등을 제시하였다.

• 한국인공지능학회지
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• 제11권4호
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• pp.9-13
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• 2023

In this study, we explored the potential of integrating interactive AI callbot technology into the medical consultation domain as part of a broader service development initiative. Aimed at enhancing patient satisfaction, the AI callbot was designed to efficiently address queries from hospitals' primary users, especially the elderly and those using phone services. By incorporating an AI-driven callbot into the hospital's customer service center, routine tasks such as appointment modifications and cancellations were efficiently managed by the AI Callbot Agent. On the other hand, tasks requiring more detailed attention or specialization were addressed by Human Agents, ensuring a balanced and collaborative approach. The deep learning model for voice recognition for this study was based on the Transformer model and fine-tuned to fit the medical field using a pre-trained model. Existing recording files were converted into learning data to perform SSL(self-supervised learning) Model was implemented. The ANN (Artificial neural network) neural network model was used to analyze voice signals and interpret them as text, and after actual application, the intent was enriched through reinforcement learning to continuously improve accuracy. In the case of TTS(Text To Speech), the Transformer model was applied to Text Analysis, Acoustic model, and Vocoder, and Google's Natural Language API was applied to recognize intent. As the research progresses, there are challenges to solve, such as interconnection issues between various EMR providers, problems with doctor's time slots, problems with two or more hospital appointments, and problems with patient use. However, there are specialized problems that are easy to make reservations. Implementation of the callbot service in hospitals appears to be applicable immediately.

• 아태비즈니스연구
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• 제14권3호
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• pp.241-250
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• 2023

Purpose - The purpose of this study was to investigate the perception of 'unmanned cafes' on the network through big data analysis, and to identify the latest trends in rapidly changing consumer perception. Based on this, I would like to suggest that it can be used as basic data for the revitalization of unmanned cafes and differentiated marketing strategies. Design/methodology/approach - This study collected documents containing unmanned cafe keywords for about three years, and the data collected using text mining techniques were analyzed using methods such as keyword frequency analysis, centrality analysis, and keyword network analysis. Findings - First, the top 10 words with a high frequency of appearance were identified in the order of unmanned cafes, unmanned cafes, start-up, operation, coffee, time, coffee machine, franchise, and robot cafes. Second, visualization of the semantic network confirmed that the key keyword "unmanned cafe" was at the center of the keyword cluster. Research implications or Originality - Using big data to collect and analyze keywords with high web visibility, we tried to identify new issues or trends in unmanned cafe recognition, which consists of keywords related to start-ups, mainly deals with topics related to start-ups when unmanned cafes are mentioned on the network.