• 경영정보학연구
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• 제2권2호
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• pp.245-253
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• 2000

The paper presents methodology and techniques for design and implementation of the SENKOV System based on the validation of set membership and dictionaries. And it performs verb concept classification available for establishing the selectional restriction relationships among adverbs and verbs. The paper is important in that it has made the first attempt at classifying Korean verb concepts for the semantic analysis. We select about 600 Korean verbs which are commonly used in the daily life, and implements the SENKOV System. According to results of the experiments, SENKOV has 44 top nodes and depth of average 2.35, and that it can be utilized to classify Korean verb concept for the selectional restrictions among adverbs and verbs.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제25권1호
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• pp.32-41
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• 2024

건설산업은 안전사고뿐 아니라 공기지연, 원가상승, 환경오염 등의 여러 복합적인 리스크가 발생하며 이를 해결하기 위한 관리기술이 필요하다. 그 중에서 프로젝트에 직접적인 영향을 미치는 공정리스크의 관리는 그 중요성에 비해 관련정보가 부족한 실정이다. 본 연구는 각 프로젝트마다 상이한 분류체계 사용으로 인한 리스크 정보검색의 어려움을 해소하기 위하여 MATM 터널 공정리스크분류체계를 개발하고자 하였다. 리스크수집은 기존 문헌검토와 Experience Mining 기법을 사용하였고 DB구축은 자연어처리 개념을 활용하였다. 분류체계의 구조는 자료의 호환성을 고려하여 기존 WBS 구조를 채택하였고, WBS의 공종과 연결된 RBS를 구축하였다. 연구결과 공종별 리스크를 쉽게 파악하고 리스크에 연결된 리스크특성과 리스크요인이 직관적으로 드러나는 리스크분류체계가 완성되었다. 구축된 분류체계의 활용성 검증결과 사용자의 키워드 입력으로 공종별 리스크와 리스크요인이 쉽게 식별되어 분류체계는 유효한 것으로 나타났다. 본 연구를 통해 NATM터널 계획 및 설계 시 작업공종에 따르는 리스크를 미리 식별하고 그 요인에 맞는 대응방안을 수립하여 비용과 공사기간의 증가를 방지하는데 기여할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.15-28
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• 2022

최근 의류 등의 특정 쇼핑몰의 온라인 시장이 크게 확대되면서, 사용자의 리뷰를 활용하는 것이 주요한 마케팅 방안이 되었다. 이를 이용한 감성분석에 대한 연구들도 많이 진행되고 있다. 감성분석은 사용자의 리뷰를 긍정과 부정 그리고 필요에 따라서 중립으로 분류하는 방법이다. 이 방법은 크게 머신러닝 기반의 감성분석과 사전기반의 감성분석으로 나눌 수 있다. 머신러닝 기반의 감성분석은 사용자의 리뷰 데이터와 그에 대응하는 감성 라벨을 이용해서 분류 모델을 학습하는 방법이다. 감성분석 분야의 연구가 발전하면서 리뷰와 함께 제공되는 이미지나 영상 데이터 등을 함께 고려하여 학습하는 멀티모달 방식의 모델들이 연구되고 있다. 리뷰 데이터에서 제품의 카테고리와 사용자별로 사용되는 단어 등의 특징이 다르다. 따라서 본 논문에서는 리뷰데이터와 제품 정보를 동시에 고려하여 감성분석을 진행한다. 리뷰를 분류하는 모델로는 기본 순환신경망 구조에서 Gate 방식을 도입한 Gated Recurrent Unit(GRU), Long Short-Term Memory(LSTM) 그리고 Self Attention 기반의 Multi-head Attention 모델, Bidirectional Encoder Representation from Transformer(BERT)를 사용해서 각각 성능을 비교하였다. 제품 정보는 모두 동일한 Multi-Layer Perceptron(MLP) 모델을 이용하였다. 본 논문에서는 사용자 리뷰를 활용한 Baseline Classifier의 정보와 제품 정보를 활용한 MLP모델의 결과를 결합하는 방법을 제안하며 실제 데이터를 통해 성능의 우수함을 보인다.

• Journal of Preventive Medicine and Public Health
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• 제38권3호
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• pp.298-306
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• 2005

Objectives : To develop measurement scales of Internet addiction, and propose a Korean Internet Addiction Index (K-IAI) and classification criteria for Internet addiction from the threshold scores developed. Methods : The identification of the concept of 'Internet addiction' was based on the literature review. To select the scales, an exploratory factor analysis was applied. A construct validation was tested by a confirmatory factor analysis (CFA) with a structured equation model (SEM). In testing the validity of the classification criteria, ANOVA and non-recursive models with SEM were applied. Results : Out of 1,080 questionnaires distributed, 1,037 were returned,; a response rate of 96%. The Cronbach-$\alpha$ of all items was over 0.75. Using an exploratory factor analysis in the condition of a 6 factor constrain as the study model proposed, 23 of the initial 28 items were identified. In testing the discriminant and convergent validity of the selected 23 scales using CFA with SEM, the Internet addiction model explained about 93% of all variances of the data collected, and all the latent variables significantly explained the designated scales. A K-IAI was proposed using the T-scores of the sum of all factor averages. In the classification of users, the basic concept was a twostandard deviation approach of the K-IAI as the criteria of MMPI. The addiction group had a score ${\geq}70$ in the K-IAI, the pre-addiction group between ${\geq}50$ and <70, and the average user group <50. The Internet use times of the classified groups were statistically different in the ANOVA and multiple comparisons. Conclusions : The K-IAI is a reliable and valid instrument for measuring Internet addiction. Moreover, the taxonomy of the groups was also verified using various methods.

• 한국비블리아학회지
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• 제26권2호
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• pp.217-239
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• 2015

올바른 독서치료를 위해서 이용자는 자신의 상황과 증상에 대한 자가판단과 함께 치유서의 올바른 선정및 접근이 필요하다. 이용자는 독서치료 독서목록의 상황별 카테고리를 이용해서 치유서에 접근하지만, 독서치료를 원하는 이용자가 자신의 복잡한 상황 및 증상을 간략하게 정리하여 하나의 단어 혹은 키워드로 정의하는 것은 어렵다. 국내 독서치료 독서목록은 연령별 카테고리를 제외한 1개 혹은 최대 2개의 상황별 카테고리를 제공하며, 이로 치유서를 분류하고 있다. 이용자가 복잡한 상황을 가지고 카테고리에 접근하는 만큼, 이용자의 접근 효율성과 용이성을 높이기 위해서는 1개의 카테고리 보다는 복수의 카테고리 제공이 필요하다. 이에 본 연구에서는 독서치료를 원하는 이용자가 원하는 치유서에 보다 효율적으로 접근할 수 있도록, 기초 연구로서 국내의 독서치료 독서목록과 치유서의 관계에 대해 분석하였다. 국내 대표 독서치료 독서목록을 이용하여 카테고리간의 매핑과 크로스워크를 실시하였고, 독서치료 독서목록의 전반적인 조사를 통해서 국내 독서치료 독서목록 카테고리를 분석하였다.

• 한국IT서비스학회지
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• 제19권4호
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• pp.85-107
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• 2020

The Internet of Things market, a technology that connects the Internet to various things, is growing day by day. Besides, various smart home services using IoT and AI (Artificial Intelligence) are being launched in homes. Related to this, existing smart home-related studies focus primarily on ICT technology, not on what service improvements should be made in customer positions. In this study, we will use smart home application customer review data to classify functional and design elements of smart home usability value and examine the ways customers think of service improvement. For this, LG Electronics and Samsung Electronics" Smart Home application, the main provider of Smart Home in Korea, customer reviews were crawled to conduct a comparative analysis between them. In this study, the review of IoT home-applications was analyzed to find service improvement insights from customer perspective, and related analysis of text mining, social network analysis and Doc2vec was used to efficiently analyze data equivalent to about 16,000 user reviews. Through this research, we hope that related companies effectively seek ways to improve smart home services that reflect customer needs and are expected to help them establish competitive strategies by identifying weaknesses and strengths among competitors.

• 스마트미디어저널
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• 제10권2호
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• pp.76-83
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• 2021

스마트폰과 태블릿과 같은 스마트 기기의 발달과 사용이 증가함에 따라, 모바일 기기를 기반으로 한 모바일 어플리케이션 시장이 급속도로 커지고 있다. 모바일 어플리케이션 사용자는 어플리케이션을 사용 경험을 공유하고자 리뷰를 남기는데, 이를 분석하면 소비자들의 다양한 니즈를 파악할 수 있고 어플리케이션 개발자들은 소비자들이 작성한 리뷰를 통해 애플리케이션의 개선을 위한 유용한 피드백을 받을 수 있다. 그러나 소비자들의 남기는 많은 양의 리뷰를 수작업으로 분석하기 위해서는 많은 시간과 비용을 지불해야하기 때문에 이를 최소화 할 방안을 마련할 필요성이 존재한다. 이에 본 연구에서는 구글 플레이스토어(Google PlayStore)의 배달 어플리케이션 사용자 리뷰를 수집한 후 머신러닝과 딥러닝 기법을 활용하여 어플리케이션 기능 장점, 단점, 기능 개선 요청, 버그 보고의 4가지 범주로 분류하는 방법을 제안한다. 연구 결과, Hugging Face의 pretrain된 BERT기반 Transformer모델의 성능의 경우 위의 4개의 범주에 대한 f1 score값은 차례대로 0.93, 0.51, 0.76, 0.83으로 LSTM, GRU보다 뛰어난 성능을 보인 것을 확인할 수 있었다.

• 지능정보연구
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• 제27권2호
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• pp.1-15
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• 2021

추천시스템은 사용자의 기호를 파악하여 물품 구매 결정을 도와주는 역할을 할 뿐만 아니라, 비즈니스 전략의 관점에서도 중요한 역할을 하기에 많은 기업과 기관에서 관심을 갖고 있다. 최근에는 다양한 추천시스템 연구 중에서도 NLP와 딥러닝 등을 결합한 하이브리드 추천시스템 연구가 증가하고 있다. NLP를 이용한 감성분석은 사용자 리뷰 데이터가 증가함에 따라 2000년대 중반부터 활용되기 시작하였지만, 기계학습 기반 텍스트 분류를 통해서는 텍스트의 특성을 완전히 고려하기 어렵기 때문에 리뷰의 정보를 식별하기 어려운 단점을 갖고 있다. 본 연구에서는 기계학습의 단점을 보완하기 위하여 BERT 기반 감성분석을 활용한 추천시스템을 제안하고자 한다. 비교 모형은 Naive-CF(collaborative filtering), SVD(singular value decomposition)-CF, MF(matrix factorization)-CF, BPR-MF(Bayesian personalized ranking matrix factorization)-CF, LSTM, CNN-LSTM, GRU(Gated Recurrent Units)를 기반으로 하는 추천 모형이며, 실제 데이터에 대한 분석 결과, BERT를 기반으로 하는 추천시스템의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.

• 경영정보학연구
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• 제8권1호
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• pp.181-201
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• 2006

오늘날 인터넷이 확산되어감에 따라, e-CRM에 대한 관심이 증대되고 있다. 그 중에서도 특히 '추천시스템'은 e-CRM의 여러 응용분야 중에서도 실무적으로 그리고 학문적으로 가장 활발하게 연구되고 있는 분야 중 하나다. 추천을 위한 여러가지 방법들 중에서, 지금까지 주류를 이뤄온 방법들은 협동 필터링(Collaborative Filtering) 기법과 내용 기반(Content-Based) 접근법이다. 그러나 이러한 기존 방법들은 몇 가지 태생적인 한계점으로 인해 고객의 구매 이력이 많지 않은 중소형 인터넷 쇼핑몰에 적용하기 어렵다는 단점이 있다. 이에, 본 연구에서는 고객의 인구통계 및 구매정보에 2가지 데이터마이닝 기법들(연관 관계 기법과 분류 기법)을 적용하고, 이 결과를 조정 에이전트를 통해 결합하는 형태의 새로운 추천 시스템의 모형과 시스템 구조 체계를 제안한다. 제안된 연구 모형의 유용성을 검증하기 위해, 본 연구에서는 실제 사례에 적용한 웹 기반 프로토타입을 개발, 활용하였다. 프로토타입의 유용성을 실제 사용자들로부터 설문을 통해 조사해 본 결과, 본 연구에서 제안한 추천모형이 생성한 맞춤 정보가 사용자들에게 매우 유익하게 인지됨을 확인하였다.

• 감성과학
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• 제12권1호
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• pp.1-10
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• 2009

본 연구는 사용자들이 웹 페이지에서 기본적으로 느끼는 감성을 분석한 후 감성척도(Image Scale)를 구성하여, 웹사이트 디자인과 감성의 관계를 분석하기 위한 연구이다. 웹사이트 감성유형 분류 및 감성척도 연구방법은 다음과 같다. 감성유형 분류는 문헌연구와 설문조사로 이루어 졌으며, 언어전문가 검증과 요인분석으로 이루어졌다. 감성척도 연구는 감성유형 분류 결과를 다차원척도 분석을 통해 이루어졌다. 또한, 웹사이트 디자인과 감성의 관계를 분석하기 위해서는 웹사이트 사용자 감성평가 설문을 통해, 감성유형에 따른 웹사이트 표본을 추출하였다. 추출된 표본을 감성척도 공간에 배치하여 감성과 웹사이트 디자인 관계를 분석하였다. 연구 결과는 다음과 같다. 웹페이지 대표 감성유형은 '상쾌함', '차분함', '고급스러움', '강렬함', '젊음', '독특함', '미래적임' 이다. 다차원척도로 형용사간의 유사성을 분석한 결과 '무겁다-가볍다'와 '부드럽다-딱딱하다'의 축으로 구성된 웹사이트 감성척도 공간을 구성하였다. 또한, 웹사이트 디자인 요소와 감성의 관계는 '딱딱하다-부드럽다' 느낌에서는 색채와 레이아웃의 영향이 가장 두드러졌으며, '가벼운-무거운' 느낌에서는 명도와 색상의 영향을 많이 받는 것으로 나타났다.