• 한국통신학회논문지
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• 제36권12B호
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• pp.1450-1458
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• 2011

연구망에서 융합망이란 의료, 바이오, 항공우주, e-Science 분야 등의 응용 연구자들에게 슈퍼컴퓨터, 클러스터 등의 컴퓨팅 자원을 네트워크 자원과 동시에 동적으로 제공해 줄 수 있는 환경을 의미한다. 한국을 대표하는 연구망인 KREONET은 2008년도부터 융합망 프로젝트를 통해 다음과 같은 기술을 개발하고 있다. 먼저 이기종 네트워크 환경에서 동적으로 연결 지향형 네트워크를 구성 할 수 있는 제어평면 기술을 제공하고 있으며, 그와 더불어 사용자가 원하는 시간 때에 컴퓨팅 자원 및 네트워크 자원을 예약, 할당해 줄 수 있는 통합자원관리시스템 기술을 개발하고 있다. 본 논문에서는 개발되어진 통합자원관리시스템을 이용허여 네트워크 자원의 예약 및 할당이 가능한 테스트베드 네트워크를 소개한다. 사용자로부터 제공 되어진 예약정보를 받아 GRS와 NRM 간에, NRM와 라우터 간에 각각 GNSI, GUNI 인터페이스 메시지를 통해 네트워크 자원을 예약 할당 할 수 있다. 예약 시각의 시작시점에 NRM으로부터 GUNI 인터페이스 메시지가 각 라우터에 전달되어지고 할당된 LSP (Label Switched Path) 경로를 통해 트래픽이 전송됨을 확인하였다.

• 전자공학회논문지CI
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• 제47권3호
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• pp.11-21
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• 2010

최근 웹페이지의 생성 및 웹이 가진 정보량이 기하급수적으로 늘면서 사용자의 검색 목적을 파악하여 효율을 높이기 위한 다양한 방법이 연구되고 있으며, 태깅 시스템이 하나의 대안으로 떠오르고 있다. 태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 함으로써 콘텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 이처럼 태그는 해당 페이지의 대표 키워드를 의미하므로 콘텐츠 분류의 기준을 마련할 수 있으나, 사용자에 의해 직접 입력되어야 하는 수고가 필요하고, 또한 무분별한 태깅으로 인해 오히려 분류에 방해가 되는 등의 문제점들이 있다. 본 논문에서는 이러한 태깅의 문제를 해결하기 위한 방법으로 얼굴인식 알고리즘을 활용한 영상콘텐츠 내에서의 다중 얼굴 태깅 자동화 방법을 제시한다. 이를 위해 먼저 여러 얼굴검출 방법 중 Haar-like features와 AdaBoost 알고리즘을 이용하여 빠른 속도와 높은 정확도로 영상콘텐츠 내에서 얼굴 영역을 검출한다. 이후 PCA와 고유얼굴을 이용하여, 검출해 낸 얼굴을 데이터베이스에 미리 저장해 놓은 프로필 사진과 비교, 인식해냄으로써 해당 인물에 대한 정보를 불러와서 자동으로 태깅하는 시스템을 구현하였다. 이러한 새로운 방식의 태깅 기술은 현존하는 사진공유, 쇼핑, 검색 등의 수많은 웹서비스에 적용이 가능하며, 특히 소셜네트워크서비스에서의 사진 관리나 인물검색 등에서 활용할 때 큰 효과를 보일 것으로 기대된다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제18권12호
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• pp.103-111
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• 2013

현재 우리나라의 각종 뉴스는 인터넷에서도 가장 중요한 콘텐츠 일뿐 아니라 언론홍보로써의 중요성도 날로 더해가고 있다. 기업의 각종 뉴스는 신문이나 방송매체를 통하여 보도자료로써 일반인에게 제공되고 있다. 이러한 뉴스가 보도자료화 되기 위해서 기업은 뉴스를 제공할 때 기자를 직접 찾아가거나, 우편, 팩스, 퀵 서비스, 이메일 등의 방법을 이용하는데 이러한 방법들은 시간, 인력, 비용 그리고 파일이 손상되는 문제점을 가지고 있다. 또한 기업측에서는 보도자료가 어떤 내용으로 기사화되었는지 확인하는 절차가 번거롭고, 언론사 측에서는 취재하고 싶은 기업에 대해 취재 요청과 기사 내용에 대해서도 수시로 기업측과 연락을 해야 하는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 이와 같은 문제점들을 해결하기 위해서 기업측은 언론사측에 보도자료를 배포하고 기사화한 내용을 쉽게 확인할 수 있으며, 언론사측은 기업측에 취재 요청을 간단하게 수행할 수 있는 배포시스템과 언론사나 포털 기사들 속에서 기업의 보도자료를 수집하는 수집로봇을 설계하고 구현하고자 한다.

• 서비스연구
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• 제12권1호
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• pp.25-35
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• 2022

2020년 1월 국내 최초 환자가 발생한 코로나19(COVID 19)는 다양한 분야에 영향을 끼쳤다. 그중에서도 가장 타격을 받은 곳은 관광 분야라 하겠다. 특히 강원도 지역은 관광 기반의 산업 구조가 지역의 근간을 이루고 있고 관광산업이 소상공인 및 소기업의 주요 소득원이므로 그 피해가 크다. 이와 같은 피해 상황 및 정도를 확인하고자 강원권 지역 중에서 대중적 접근성이 가장 편리하며 서울 및 수도권 등에서 대중교통을 이용하여 당일 관광이 가능하고, 일반적인 이미지가 적은 비용을 사용한 관광이 가능하다고 인식되고 있는 춘천 지역을 대상으로 데이터 분석을 통하여 실증분석을 하였다. 이를 위하여 관광지식정보시스템에서 제공하는 춘천의 방문객 데이터를 기준으로 일반적인 지역 현황을 확인하였고 코로나 이전인 2019년도와 이후인 2020년도의 관심도 확인을 위하여 키워드 수집 전문 기업인 (주)바이브컴퍼니의 웹서비스 썸트랜드에서 수집한 키워드와 차량용 내비게이션 서비스와 통신 서비스 제공을 병행하는 SK텔레콤의 T맵 검색지 데이터를 함께 비교해 봄으로써 춘천에 대한 일반적인 지역 이미지를 분석하였다. 또한 키워드와 T맵 검색지 데이터를 적용한 관광 인기도 지수를 개발하여 2개 연도의 데이터를 비교해 봄으로써 코로나 상황이 춘천 지역 방문객들의 관심도가 실제 방문으로 이어지는 것에 얼마나 영향을 미쳤는지를 데이터 분석적인 접근 방법으로 고찰하였다. 데이터 마트 설계를 거친 후 관광인기도 지수를 적용한 빅데이터 분석 결과를 확인한 바에 의하면, 코로나19 상황은 강원도 춘천 지역 관광 인기도에 미치는 영향이 크지 않다는 것을 확인하였고, 해당 지역이 가지고 있는 지역별 특수성에 기반한 관광지 이미지 등을 확인하였다. 이와 같은 연구 분석 결과가 관광경제정책 입안에 유용한 참고 자료로 활용될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
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• 제24권2호
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• pp.85-109
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• 2018

추천시스템은 사용자의 과거 구매행동을 통해 향후 구매할 것이라고 예상되는 제품을 자동으로 검색하여 추천해준다. 특히 전자상거래 기업의 상품추천시스템은 일대일 마케팅의 대표적 실현수단으로 가치가 있다. 하지만, 전통적인 추천시스템, 특히 학계 및 산업계에서 가장 널리 사용되고 있는 전통적인 협업필터링 기법은 단일차원의 '종합 평점'만을 고려하여 추천결과를 생성하도록 설계되어 있어, 사용자들의 정확한 니즈를 이해하고 대응하는데 근본적인 한계가 있다. 최근에는 전자 상거래 기업들도 고객들로부터 보다 다각화된, 다기준 방식으로 피드백을 받고 있다. 특히 다기준 평점은 정량적으로 입력되는 정보이므로 상대적으로 분석 및 처리가 용이하다는 장점이 있다. 그러나 다기준 평점 역시 사전에 정해진 기준에 대해서만 사용자의 피드백이 이루어지기 때문에, 보다 상세하게 사용자의 의견을 이해하여 추천에 반영하는 데에는 한계가 있다. 이에 본 연구는 다기준 평점 정보와 선택적 협업필터링의 서로 다른 접근방법을 통해 도출된 추천결과를 종합하여, 최종적으로 추천 대상리스트를 산출할 수 있는 하이브리드 기술을 제안한다. 본 연구에서 제안한 연구모형의 유용성을 검증하기 위해, 식음료점(식당, 카페 등)에 대한 실제 이용자를 대상으로 온라인 설문을 통해 종합 평점과 다기준 평점을 수집하였으며, 데이터를 학습용과 검증용으로 구분하여 학습시키고 성과를 평가하였다. 이 기법은 결합 함수 기반 접근법과 사용자마다 구매의사결정의 체계가 다르다는 전제하에, 사용자들을 유형화하고, 유형에 따라 정보원을 선택적으로 활용하는 협업필터링 알고리즘을 활용했다. 실험결과, 제안 알고리즘을 통한 추천 방법이 단일 차원을 고려하는 전통적인 협업필터링과 비교해 더 우수한 예측정확도를 나타냄을 확인했다. 아울러, 본 연구가 제안하는 다기준 평점과 선택적 협업필터링 알고리즘을 종합하여 추천하는 방법이, 단순히 다기준 평점을 고려했을 때 보다 통계적으로 유의한 수준의 정확도의 개선이 이루어짐을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권3호
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• pp.154-166
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• 2009

기업 운영에서 발생하는 데이타의 수집과 통합에서부터 의사결정을 위한 정보의 분석 및 그 결과로의 접근을 제공하기 위한 BI 환경에서 최종 사용자들을 위한 프론트-엔드 툴로서는 데이터베이스 쿼리 및 리포팅 툴, OLAP 툴, 데이타 마이닝 툴이 대표적이다. 데이타베이스 쿼리 및 리포팅 툴은 SQL 쿼리 결과 셋을 반영하는 워드프로세서가 생성하는 문서 수준의 정교한 동적 문서의 생성과 웹 환경을 통한 문서 배포 능력이 장점이지만 데이타 소스가 RDBMS로 제한되어 있다. 반면, OLAP 툴과 데이타 마이닝 툴은 각기 고유한 방식으로 데이타를 분석할 수 있는 능력은 강력하지만 차트와 표 등의 제한적인 컴포넌트들만으로 분석 결과를 제공할 수 있다는 한계를 가지고 있다. 본 논문에서는 상호 보완적으로 사용될 수 있는 BI 환경을 위한 프론트-엔드 툴들을 통합하였다. 본 논문에서 제안하는 리포팅 툴은 RDBMS에서 데이타를 추출하기 위한 SQL 기반의 쿼리 편집기만을 내장한 기존의 리포팅 툴과 달리 OLAP과 데이타 마이닝을 위한 쿼리 편집기를 추가하여 OLAP과 데이타 마이닝 서버로부터도 데이터를 추출할 수 있다. 그리고 기존의 리포팅 툴은 동일한 문서를 다수의 사용자들이 조회하는 상황에서 반복된 문서 생성을 피하기 위하여 서버 측에서 문서를 생성하는 구조를 갖지만 이 시스템은 다수의 사용자들을 위한 문서배포 목적이 아닌 사용자들이 데이타 분석 목적으로 서로 다른 문서를 생성하는 상황에 적합하도록 서버 측에 비해 제한된 리소스 환경을 갖는 클라이언트 측에서 동작하는 리포트 뷰어에서 대량의 데이타를 포함하는 문서를 생성할 수 있는 구조와 처리방식을 갖고 있다. 또한 이 시스템에서 접근하는 세가지 종류의 데이타 소스에서 추출한 데이타들을 연계하여 하나의 문서에서 통합할 수 있도록 하는 자료구조를 갖추고 있다. 마지막으로 이 시스템은 특정 벤더의 OLAP과 데이타 마이닝 서버에 종속적으로 동작하지 않기 위하여 웹 서비스 기반의 XMLA를 이들 서버와의 통신 프로토콜로써 선택하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.47-63
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• 2015

지식경영전략은 코드화(Codification) 전략과 대인화(Personalization) 전략으로 대별할 수 있으며(Hansen et al., 1999), 성공적인 지식경영의 도입과 활용을 위한 두 전략의 운영 방안에 대한 연구가 계속되어 왔다. 그리고 지식경영 시스템에 대한 기존 연구는 주로 대기업의 일부 조직에서 활용한 사례를 대상으로 하고 있어, 중소 규모의 기업 전체를 대상으로 하는 연구는 미비한 실정이다. 본 논문은 중소 규모의 기업에 적합한 지식경영 시스템으로 기업용 마이크로블로그를 특정하고, 기업용 마이크로블로그를 활용한 중소기업의 지식경영전략을 코드화 전략과 대인화 전략의 관점에서 검토한다. 지식경영전략과 기업용 마이크로블로그에 대한 선행연구를 통하여 "기업의 성장에 따라 기업용 마이크로블로그의 활용은 코드화 전략에서 대인화 전략 중심으로 변화한다"는 가설을 설정하였다. 이 가설을 확인하기 위하여 창업 초기부터 현재까지 '야머'(Yammer)라는 기업용 마이크로블로그를 사용하고 있는 소규모 기업을 대상으로 사례연구를 진행하였다. 사례연구는 기업용 마이크로블로그의 사용 기간을 창업 '초기', 현재의 조직 형태를 갖추게 된 '중기', 그리고 연구가 진행된 '현재' 등 세 시점으로 나누고 콘텐츠를 분석하는 종단 분석을 실시하였다. 그리고 각 시점별 야머에 등록된 콘텐츠의 커뮤니케이션 유형을 분석하여 사례기업의 기업용 마이크로블로그 사용행태를 분석하고, 지식경영전략의 변화를 확인하는 방법을 사용하였다. 연구의 결과로 소규모 기업에서 지식경영전략의 운영과 그에 적합한 지식경영 시스템의 활용에 대한 실질적인 시사점을 제시하고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.143-159
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• 2015

불확실한 환경변화에 대처하고 장기적 전략수립을 위해 기업에게 있어서 IT 트렌드에 대한 예측은 오랫동안 중요한 주제였다. IT 트렌드에 대한 예측을 기반으로 새로운 시대에 대한 인식을 하고 예산을 배정하여 빠르게 변화하는 기술의 추세에 대비할 수 있기 때문이다. 해마다 유수의 컨설팅업체들과 조사기관에서 차년도 IT 트렌드에 대해서 발표되고는 있지만, 이러한 예측이 실제로 차년도 비즈니스 현실세계에서 나타났는지에 대한 연구는 거의 없었다. 본 연구는 현존하는 빅데이터 기술을 활용하여 서울지역을 중심으로 지난 8개월동안(2013년 5월1일부터 2013년12월31까지) 정보통신산업진흥원과 한국정보화진흥원에서 2012년 말에 발표한 IT 트렌드 토픽이 언급된 21,589개의 트윗 데이터를 수집하여 분석하였다. 또한 2013년에 나라장터에 올라온 프로젝트들이 IT트렌드 토픽과 관련이 있는지 상관관계분석을 실시하였다. 연구결과, 빅데이터, 클라우드, HTML5, 스마트홈, 테블릿PC, UI/UX와 같은 IT토픽은 시간이 지날수록 매우 빈번하게 언급되어졌으며, 이 같은 토픽들은 2013년 나라장터 공고 프로젝트 데이터와도 매우 유의한 상관관계를 가지고 있는 것을 확인할 수 있었다. 이는 전년도(2012년)에 예측한 트렌드들이 차년도(2013년)에 실제로 트위터와 한국정부의 공공조달사업에 반영되어 나타나고 있는 것을 의미한다. 본 연구는 최신 빅데이터툴을 사용하여, 유수기관의 IT트렌드 예측이 실제로 트위터와 같은 소셜미디에서 생성되는 트윗데이터에서 얼마나 언급되어 나타나는지 추적했다는 점에서 중요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 트랜드의 변화를 효율적으로 추적하기에 유용한 도구임을 확인하고자 할 수 있었다.

• 마케팅과학연구
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• 제20권1호
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• pp.15-26
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• 2010

由于生产的全球化以及国家之间的文化交流, 东方元素越来越吸引世界的眼球. 在时装界, 一个时装设计师的文化背景往往可以催生新颖的设计理念, 使他卓尔不群. 人们对于东方元素的喜爱, 给传统时装市场带来了巨大的商机, 并且把基于文化的业务拓展到全球时装市场. 然而, 包含韩国传统文化的国际品牌还有待开发. 为了发展有韩国特色的国际品牌, 韩国人首先要在国内服装市场上认同本国文化, 然后才能进军国外市场. 便服非常适合采纳韩国元素, 因为这种衣服有很多用途, 很容易被广泛接受和使用. 而且, 多用途便服和时尚内衣的市场需求越来越大. 尽管便服市场在快速发展, 但是对便服的专门研究尚不多见, 目前在对发展中的现代化传统服装、时尚产品和品牌的研究中, 并不包括对便服的研究. 因此, 本论文调查了韩国的便服市场, 研究了消费者对含有韩国传统时装设计特色的便服的评价. 分析了对于韩国传统时装设计元素有购买意向的先例之间的关系, 并且比较了不同生活群体的消费目标. 产品质量, 零售服务质量, 感受价值以及对拥有韩国传统设计元素的便服的喜好被作为购买意向的先决条件. 同时, 本文设计了一个结构方程模型, 用于探讨它们之间的关系以及它们对购买意图的影响. 产品质量和市场营销中的零售服务质量结合在一起, 成为影响人们对韩国特色便服的偏好和价值感知的因素. 而且, 偏好和价值感知对购买意向的影响可以用同一模型来检验. 通过网上调查系统由女性消费者完成了一共357份的自填式问卷, 并制定了一份调查样本人群的生活方式、对于产品和销售服务的标准、对于韩国特色便服的价值感知、偏好以及购买意向的调查问卷. 此外, 问卷还将调查便服的采购和使用行为, 以便检验韩国便服的市场地位. 并且使用描述性分析, 因素分析, 聚类分析来分析数据, 以及使用AMOS 7.0.来进行方差分析和建立结构方程模型. 对于韩国便服市场地位的调查结果显示, 在我们的样本人群中大多数消费者都购买了便服. 便服在目前被认为是在家里穿的衣服, 是消费者比较而言投入较低的衣服. 在调查中显示, 大多数消费者每年仅仅购买2到3次便服, 花费在10美元以下. 购买便服的消费者们的生活方式共有四类: 传统价值导向的生活方式, 品牌影响的生活方式, 追求休闲的生活方式以及健康导向的生活方式, 这四类共计有12个项目. 基于这些生活方式要素, 便服消费者们又可以分为两类: 安乐派和保守派. 文章估量了对含有韩国传统时尚设计元素的便服的购买行为各组成部分之间的关系, 产品质量和零售服务质量都会影响到购买便服的偏好和价值感知. 这个研究结论证明, 高质量的产品和零售服务会对便服形成积极的优先效应. 价值感知和对便服的偏好会对购买意图产生积极的影响. 这个结果表明, 对便服所含有的韩国传统时尚设计因素的强烈偏好和价值感知能增强购买意图. 在两种不同生活方式的群体(即安乐派和保守派)的模型比较中, 结果显示产品质量和零售服务质量对安乐派群体的偏好和感知价值都有积极影响. 然而, 对保守派来说, 只有零售服务质量对偏好和购买意图有积极的影响. 由于安乐派对购买意图显示出更重大的影响, 包含韩国传统时尚设计因素的便服品牌应该关注安乐派的这些特征. 然而, 保守派对包含韩国传统时尚设计因素的便服在偏好和购买意图的关系中显得更强. 因此对包含韩国传统时尚设计因素的便服品牌来说, 它应该把重点放在如何激发保守群体消费者对便服的积极偏爱上. 这些结果提供了关于韩国便服消费者生活方式的信息, 也对那些计划进入韩国便服市场的时尚品牌, 尤其是那些与现行研究样本相似的, 目标为女性消费者的时尚品牌提供了有用的信息. 这一研究也为便服品牌和那些打算创造含有韩国传统时尚因素的高价值品牌提供了策略和市场洞察力. 考虑到不同生活方式群体的类型和便服或传统时尚商品之间的关系, 品牌设计者和市场策划人员可以运用这一研究成果作为市场定位, 目标设定, 以及市场销售策略的一个参考.

• 한국전자거래학회지
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• 제8권3호
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• pp.177-195
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• 2003

전통적인 고객지원방법에서는 콜 센터와 서비스 센터가 고객의 질문과 요구 사항을 접수하고 응대하는 기능을 담당해왔다. 최근 인터넷의 급속한 확산에 따라 전화, 우편, 방문 등의 전통적인 고객과의 의사소통수단이 전자우편과 인터넷 게시판과 같은 웹기반의 고객지원시스템으로 전환되고 있다. 인터넷 게시판은 기본적으로 고객의 질문에 관리자가 응답하는 시스템이므로 고객이 응답을 받는데 시간이 걸리는 제약이 있다. 이러한 시간적 제약을 해결하기 위하여 고객이 인터넷을 통하여 고객지원시스템에 접속하여 미리 구축된 지식 데이터베이스로부터 원격에서 질문에 대한 응답을 받을 수 있도록 공통적인 질문과 응답을 FAQ와 같은 형태를 제공한다. 그리고, 인터넷 게시판에 다양한 내용과 형태의 질문이 혼재되어 사용됨으로써 응답과 관리상의 어려움이 많다. 따라서 질문들을 체계적으로 분류하여 FAQ를 만들고, 인터넷 게시판의 관리작업을 지원하기 위한 도구의 필요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 키워드와 키워드들간의 친밀도를 이용하여 벡터형태로 표현한 질문들간의 유사 도를 계산하여 질문들을 클러스터링 하는 방법을 제안한다. 제안한 방법은 기본적으로 자동으로 질문들을 분류하지만, 내용이 애매모호한 질문의 경우 사용자가 상호작용을 통하여 사용자의 판단을 받아들일 수 있도록 개발되었다. 그리고, 제안한 방법의 성능을 평가하기 위하여 프로토타입 시스템을 개발하고 제한된 상황하에서 실험을 수행하였다.