• 한국전자통신학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.141-146
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• 2018

저자가 작성하는 논문의 저자 키워드는 논문 내용의 특징을 나타내는 가장 중요한 요소이며, 이를 실시간으로 분석하여 사용자에게 제공하게 함으로써, 연구동향을 파악하는 것이 가능하다. 서지로 작성된 논문의 비정형 데이터를 데이터베이스로 구축 하고, 이를 활용하여 실시간 탐색이 가능하도록 색인데이터 구조를 만든다. 특정 키워드가 포함된 논문을 색인데이터 구조에서 탐색하고, 저자키워드를 대상으로 추출, 클러스터링 하여 가중치에 따라 크기별로 나타낼 수 있는 워드클라우드로 사용자에게 제공하여, 연구동향을 가시화 하는 방법을 설계하였다. 또한, 구현된 시스템에서 "바이러스"와 "홍채인식" 키워드를 통하여 연구동향 분석 결과를 제시하였다.

• 융합정보논문지
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• 제7권6호
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• pp.53-59
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• 2017

본 연구는 우울 및 스트레스와 관련된 국내 연구를 파악하기 위해 시도되었다. 분석대상은 2016년 11월 30일을 기준으로 우울, 스트레스 키워드로 검색된 1,875편의 국회도서관 등재 학위논문으로 하였다. 분석방법은 텍스트마이닝 기법의 하나인 워드 클라우드로 비정형 자료를 시각화하였다. 또한, 치료와 대상자를 분류하기 위해서는 잠재디리클레 할당(LDA), R의 LDA패키지를 사용하였다. 분석 결과, 치료 관련 키워드를 가지고 있는 논문은 전체 논문 중 233건(12.4%)이었다. 치료방법의 적용은 미술치료, 음악치료, 원예치료, 인지행동치료, 임상미술치료, 인지치료, 심리치료, 우울증치료, 집단치료, 웃음치료 순으로 나타났다. 연구 대상자는 청소년, 노인, 환자, 어머니, 아동, 여성, 부모, 대학생 순으로 나타났다. 청소년을 대상으로 한 LDA 토픽분석 결과 자아지지, 치료프로그램, 관계효과, 변인연구의 4개의 토픽으로 분류되었다. 본 연구 결과는 우울과 스트레스 관련 향후 연구에서 연구 대상자와 주제의 다양화 및 새로운 치료방법의 적용과 개발을 탐색하는 기초자료로 활용될 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국식생활문화학회지
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• 제38권1호
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• pp.26-37
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• 2023

This study applied the text frequency method to analyze the crops prevalent during the Chosunwangjoshilrok dynasty, and categorized the results by each king. Contemporary perception of grains was observed by examining the staple crop types. Staple species were examined using the word cloud and semantic network analysis. Totally, 101,842 types of crop consumption were recorded during the Chosunwangjoshilrok period. Of these, 51,337 (50.4%) were grains, 50,407 (49.5%) were beans, and 98 (0.1%) were seeds. Rice was the most frequently consumed grain (37.1%), followed by pii (11.9%), millet (11.3%), barley (4.5%), proso (0.8%), wheat (0.6%), buckwheat (0.1%), and adlay (0.05%). Grain chronological frequency in the Choseon dynasty was determined to be 15,520 cases in the 15^th century (30.2%), 11,201 cases in the 18^th century (21.8%), 9,421 cases in the 17^th century (18.4%), 9,113 cases in the 16^th century (17.8%), and 6,082 cases in the 19^th century (11.8%). Interest in grain amongst the 27 kings of Choseon was evaluated based on the frequency of records. The 15^th century King Sejong recorded the maximum interest with 13,363 cases (13.1%), followed by King Jungjo (8,501 cases in the 18^th century; 8.4%), King Sungjong (7,776 cases in the 15^th century; 7.6%).

• International Journal of Advanced Culture Technology
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• 제11권4호
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• pp.279-285
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• 2023

This study provides academic implications by considering trends of domestic research regarding therapy for Mental disorder schizophrenia and psychosocial. For the analysis of this study, text mining with the use of R program and social network analysis method have been used and 65 papers have been collected The result of this study is as follows. First, collected data were visualized through analysis of keywords by using word cloud method. Second, keywords such as intervention, schizophrenia, research, patients, program, effect, society, mind, ability, function were recorded with highest frequency resulted from keyword frequency analysis. Third, LDA (latent Dirichlet allocation) topic modeling result showed that classified into 3 keywords: patient, subjects, intervention of psychosocial, efficacy of interventions. Fourth, the social network analysis results derived connectivity, closeness centrality, betweennes centrality. In conclusion, this study presents significant results as it provided basic rehabilitation data for schizophrenia and psychosocial therapy through new research methods by analyzing with big data method by proposing the results through visualization from seeking research trends of schizophrenia and psychosocial therapy through text mining and social network analysis.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.389-397
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• 2017

최근 시맨틱 웹 문서는 클라우드 기반으로 생성 및 유통되고 문서유형 분류에 따른 쉽고 신속한 정보 검색을 위해 지능형 시맨틱 에이전트를 요구하고 있다. 기존의 웹 문서의 검색은 키워드를 이용하여 해당하는 질의어가 포함된 문서 목록을 결과로 가져오며 사용자의 요구시에 내용을 제시하는 것이 일반적인 형태이다. 이는 웹 문서의 유사도와 시맨틱 관련성을 고려하지 않음으로써 사용자가 내용 검색과 분석에 많은 시간과 노력을 요구한다. 이의 해결을 위해서 빅 데이터 요소 기술인 하둡과 NoSQL을 활용하여 시맨틱 웹 문서에 포함된 키워드 빈도에 기반한 웹 문서의 유형 분류와 유사도를 제시하는 시맨틱 클러스터링 모델을 제안한다. 제안 모델은 실시간 데이터 처리가 요청되는 이종 모델을 가진 공공 데이터와 웹 데이터를 취합하여 일반 사용자가 쉽게 질의할 수 있는 대용량 지식 기반 시스템을 구축하는데 응용 모델로 활용될 수 있다.

• 한국통신학회논문지
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• 제42권2호
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• pp.471-492
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• 2017

최근 데이터의 양 자체가 해결해야 할 문제의 일부분이 되는 빅데이터(Big Data) 분석에 대한 수요와 관심이 급증하고 있다. 빅데이터는 기존의 정형 데이터 뿐 아니라 이미지, 동영상, 로그 등 다양한 형태의 비정형 데이터 또한 포함하는 개념으로 사용되고 있으며, 다양한 유형의 데이터 중 특히 정보의 표현 및 전달을 위한 대표적 수단인 텍스트(Text) 분석에 대한 연구가 활발하게 이루어지고 있다. 텍스트 분석은 일반적으로 문서 수집, 파싱(Parsing) 및 필터링(Filtering), 구조화, 빈도 분석 및 유사도 분석의 순서로 수행되며, 분석의 결과는 워드 클라우드(Word Cloud), 워드 네트워크(Word Network), 토픽 모델링(Topic Modeling), 문서 분류, 감성 분석 등의 형태로 나타나게 된다. 특히 최근 다양한 소셜미디어(Social Media)를 통해 급증하고 있는 텍스트 데이터로부터 주요 토픽을 파악하기 위한 수요가 증가함에 따라, 방대한 양의 비정형 텍스트 문서로부터 주요 토픽을 추출하고 각 토픽별 해당 문서를 묶어서 제공하는 토픽 모델링에 대한 연구 및 적용 사례가 다양한 분야에서 생성되고 있다. 이에 본 논문에서는 텍스트 분석 관련 주요 기술 및 연구 동향을 살펴보고, 토픽 모델링을 활용하여 다양한 분야의 문제를 해결한 연구 사례를 소개한다.

• 디지털융복합연구
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• 제12권2호
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• pp.295-300
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• 2014

정보화 사회에서 디지털이라는 단어와 결합된 컨버전스는 정보통신 분야의 단위기술들의 융합을 통해 등장하는 새로운 제품이나 서비스를 일컫고 있다. 이러한 컨버전스 기술의 파급효과 및 컨버전스 사회의 현상들은 이미 경제, 사회, 문화등 사회의 전 부분에서 가시화되고 있다. 최근 제조생산 현장은 디지털 정보화, 전역 통합화를 통해서 생산 고도화를 향한 새로운 변화에 직면해 있다. 본 논문은 현재 진행 중인 생산정보화 시스템의 구성 및 이슈를 기술하고, MES에서 접근하고 있는 클라우드 서비스 시스템을 구축하기 위한 주요한 이슈 및 해결 요소들을 제시한다. 또한 최적화된 생산 흐름과 소비 시장에 적절히 반응하는 제조생산 정보화시스템을 구축하기 위한 방안을 제안한다.

• 감성과학
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• 제15권4호
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• pp.425-440
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• 2012

인터넷의 규모가 커지면서 주관적인 데이터가 증가하였다. 이에 주관적인 데이터를 자동으로 분류할 필요가 생겼다. 감성 분류는 데이터를 여러 감성 종류에 따라 나누는 것을 말한다. 감성 분류 연구는 크게 자연어 처리와 감성어 사전 구축을 중심으로 이루어져 왔다. 이전의 감성 분류 연구는 자연어 처리 과정에서 형태소 분석이 제대로 이루어지지 않는 문제와 감성어 사전구축 시 등록할 단어를 선별하고 단어의 감성 정도를 정하는 데에 명확한 기준을 정하기 힘든 문제가 있다. 이러한 어려움을 해결하기 위하여 감성 분류에 대용량 데이터와 통계적 접근의 조합을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 방법은 단어의 의미를 찾는 대신 수많은 데이터에서 등장하는 표현들의 통계치를 이용하여 감성 판단을 하는 것이다. 이러한 접근은 자연어 처리 알고리즘에 의존하던 이전 연구와 달리 데이터에 집중한다. 대용량 데이터 처리를 위해 하둡과 맵리듀스를 이용한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.63-88
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• 2019

북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.

• Journal of information and communication convergence engineering
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• 제12권4호
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• pp.252-256
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• 2014

Traditional block cipher Advanced Encryption Standard (AES) is widely used in the field of network security, but it has high overhead on each operation. In the 15th international workshop on information security applications, a novel lightweight and low-power encryption algorithm named low-power encryption algorithm (LEA) was released. This algorithm has certain useful features for hardware and software implementations, that is, simple addition, rotation, exclusive-or (ARX) operations, non-Substitute-BOX architecture, and 32-bit word size. In this study, we further improve the LEA encryptions for cloud computing. The Web-based implementations include JavaScript and assembly codes. Unlike normal implementation, JavaScript does not support unsigned integer and rotation operations; therefore, we present several techniques for resolving this issue. Furthermore, the proposed method yields a speed-optimized result and shows high performance enhancements. Each implementation is tested using various Web browsers, such as Google Chrome, Internet Explorer, and Mozilla Firefox, and on various devices including personal computers and mobile devices. These results extend the use of LEA encryption to any circumstance.