• 한국융합학회논문지
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• 제12권10호
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• pp.365-372
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• 2021

본 연구의 목적은 자연어처리에 의해 생성된 욕창간호진술문의 특성을 파악하고, 욕창 단계판별 예측정확도를 평가하기 위함이다. 욕창관련 간호기록은 서술통계를 이용하여 분석하였고, 워드클라우드 생성기를 활용하여 욕창예방 간호기록에서 단어의 특성을 파악하였다. 딥러닝을 이용하여 욕창단계판별 정확도(accuracy ratio) 를 구하였다. 연구결과, 욕창의 단계에 대한 기록 중 2단계와 심부조직손상의심단계가 각각 23.1% 와 23.0 % 로 가장 많았고, 빈도수가 높은 핵심단어는 홍반, 수포, 가피, 부위, 크기 등으로 나타났다. 예측의 정확도가 높은 단계는 0단계, 심부조직손상의심단계, 2단계 순으로 나타났다. 따라서, 이를 활용하여 임상적 의사결정지지 시스템으로 개발된다면, 임상간호사의 욕창관리역량 향상 전략 개발에 기초가 될 수 있을 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권9호
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• pp.24-33
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• 2021

본 연구는 대구·경북지역 대학 총장 인사말에 나타난 의미론적 관계와 대학의 방향성을 탐색하였다. 2020년 9월 기준, 각 대학 웹사이트에서 인사말을 수집하였다. 분석 결과, 머리말엔 긍정적인 인상의 '여러분', '환영하다', '방문하다' 등이 자주 사용되었고 본문엔 '대학'과 '교육'이 주요 단어 쌍을 이뤘다. 연결망 중심성 분석에는 '세계'와 '글로벌'이 높은 값을 보였다. 텍스트 내에 존재하는 의미 구조의 하위 차원을 찾기 위해 군집 분석을 실시한 결과, 중심 집단 3개와 보조 집단 3개가 나타났다. 핵심 군집엔 대학의 사회적 책임과 지역발전, 그리고 세계화를 의미하는 단어들이, 보조 군집엔 사업, 꿈, 인사와 관련한 단어들이 출현하였다. 전문대학과 4년제를 비교하면 전문대학은 산업과 기술적 역량에, 4년제는 교육 역량과 학문적 연구 성과에 중점을 뒀다. 본 연구는 학령인구 감소와 변화하는 사회적 환경 속, 대구·경북 대학들이 내세우는 지향점을 파악한다는 점에서 가치를 가진다.

• 한국융합학회논문지
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• 제10권6호
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• pp.41-47
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• 2019

조세 심판에 대한 선결정례는 법원 판례의 경우 유사 심판례를 검색하여 파악하는 것이 매우 중요한 상황이다. 그러나 기존 심판문에 대한 검색은 사용자가 입력하는 키워드를 통하여 검색하는 방법을 사용하고 있으나, 정확한 키워드의 입력이 필요하며, 키워드를 모르는 경우 필요한 문서를 검색하는 것은 불가능하다. 또한 검색된 문서 중에는 내용이 다른 경우도 발생한다. 이에 본 논문에서는 정확한 심판례의 검색을 위하여 문서를 3차원 공간에 벡터화하고, 코사인 유사도를 계산하여, 거리상 가까운 문서를 검색하는 방법의 효율성을 향상시키기 위하여 심판례에서 사용되고 있는 단어들의 유사도를 분석한 후, 최빈값을 추출하여 본문의 텍스트에 삽입하는 방법으로 검색하고자 하는 문서의 코사인 유사도를 향상시키는 방안을 제안한다. 제안 모델을 통하여 조세와 관련된 심판례를 검색하고자 하는 사용자에게 신속하고, 정확한 검색을 제공할 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.187-195
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• 2019

본 연구는 관광협의체가 농촌관광 활성화에 어떠한 영향을 미치는지 알아보기 위해 관광협의체가 구성되어 있는 농촌관광지와 관광협의체가 구성되어 있지 않은 농촌관광지를 대상으로 비교연구를 실시하였다. 비교지표는 관광객 수, 매출규모, 소득수준 등의 통계적 정량지표와 설문조사를 통한 만족도, 재방문, 구전의도의 정성지표로 구분하여 비교하였다. 연구결과 정량적 지표와 정성적 지표의 모든 항목에서 관광협의체가 구성되어 있는 농촌관광지가 활성화되어 있는 것으로 나타났다. 이는 관광협의체를 구성하는 구성원이 행정기관, 전문가, 관광운영자, 전문가 등으로 구성되어 다양한 의견과 독특한 축체 등 전략적 프로그램 등을 꾸준히 개발하고 있는 것에서 기인한다고 할 수 있다. 따라서, 향후 농촌관광 활성화를 위해 관광협의체 구성이 필요하다고 할 수 있으며, 구성시 각 분야의 전문가 및 주민이 고루 참여할 수 있도록 제도적 장치 등이 마련되어야 할 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제8권8호
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• pp.343-348
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• 2019

최근의 문서요약 시스템은 인공신경망을 이용한 End-to-End 방식이 주류를 이루고 있다. 이러한 시스템은 인간의 자질 추출 과정이 필요 없으며 데이터 중심의 접근 방법을 채택한다. 그러나 기존의 관련 연구들은 품사 정보, 개체명 정보, 단어의 빈도 정보와 같은 언어 분석 자질이 중요 문장을 선택하여 요약을 작성하는데 유용함을 보여왔다. 본 연구에서는 기존의 언어 분석 자질을 활용하여 인공신경망을 기반으로 한 단일 문서의 추출 요약 시스템을 제안한다. 언어 분석 자질의 유용성을 보이기 위해 자질을 사용하는 모델과 사용하지 않는 모델을 비교하였다. 실험 결과 자질을 사용하는 모델이 그렇지 않은 모델에 비해 약 0.5점의 Rouge-2 F1점수 향상을 보였다.

• 말소리와 음성과학
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• 제11권3호
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• pp.39-47
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• 2019

본 논문에서는 대량의 음성 데이터를 이용하여 기존의 음소 세트를 확장하여 자유발화 음성인식기의 성능을 향상시키는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 방송 데이터에서 가변 길이의 음소 세그먼트를 추출한 다음 LSTM 구조를 기반으로 고정 길이의 잠복벡터를 얻는다. 그런 다음, k-means 군집화 알고리즘을 사용하여 음향적으로 유사한 세그먼트를 군집시키고, Davies-Bouldin 지수가 가장 낮은 군집 수를 선택하여 새로운 음소 세트를 구축한다. 이후, 음성인식기의 발음사전은 가장 높은 조건부 확률을 가지는 각 단어의 발음 시퀀스를 선택함으로써 업데이트된다. 새로운 음소 세트의 음향적 특성을 분석하기 위하여, 확장된 음소 세트의 스펙트럼 패턴과 세그먼트 지속 시간을 시각화하여 비교한다. 제안된 단위는 자유발화뿐만 아니라, 낭독체 음성인식 작업에서 음소 단위 및 자소 단위보다 더 우수한 성능을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제19권9호
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• pp.646-657
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• 2019

문화콘텐츠가 1990년대 후반 우리 사회에서 새롭게 부상하여 성장한 지 벌써 20년이 되어가고 있다. 그러나 문화콘텐츠 개념 규정 및 독립적인 학문으로 정립하기 위한 노력은 상대적으로 빈약하다. 다양한 이유가 있겠지만 가장 중요한 것으로 '문화콘텐츠'라는 말이 가진 폭넓은 의미의 자장을 포괄하면서도 핵심을 통어하는 주요 개념을 제시하지 못한 것을 들 수 있다. 따라서 본 연구는 문화콘텐츠는 21세기의 놀이학이 되어야 한다는 전제 아래, 놀이에서 문화콘텐츠학을 정초하기 위해 필요한 개념적 자원을 확보할 수 있는 가능성을 검토하였다. 이를 위해 우리가 현재 사용하는 문화콘텐츠의 의미와 관련이 깊다고 판단되는 세 가지 개념적 범주 즉, 모방, 미학, 권력을 중심으로 각각에서 놀이가 어떠한 의미를 획득하고 활용되는지를 살펴보았다. 결과적으로 놀이는 감성, 예술, 지각, 인식, 교육, 우연, 힘, 헤게모니, 계급, 종교, 의례, 육체 등과 같은 다양한 개념들과 연관되어 다채롭게 사용되는 것을 확인하였다. 놀이 개념의 이러한 다양한 활용법은 문화콘텐츠 연구자들에게 일정 부분 놀이의 관점에서 문화콘텐츠를 연구할 수 있는 계기를 제공할 수 있을 것이라 생각한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.237-246
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• 2019

추천 시스템의 등급 예측 정확도를 높이기 위해서는, 사용자 항목 등급 데이터뿐만 아니라 주석, 태그 또는 설명과 같은 항목의 보조 정보도 고려해야만 한다. 기존 접근법에서는 단어 단위에서 bag-of-words 모델을 사용하여 보조 정보를 모델링한다. 그러나 이러한 모델은 보조 정보를 효과적으로 활용할 수 없으므로 보조 정보를 제한적으로 이해하게 된다. 한편, 컨볼루션 신경망(CNN)에서는 보조 정보로부터 특징 벡터를 효과적으로 포착하고 추출할 수 있다. 따라서 본 논문에서는 새로운 추천 모델을 위해 딥 CNN을 행렬 분해에 통합시킨 문자 수준의 딥 컨볼루션 신경망 기반 행렬 분해 (Char-DCNN-MF) 방법을 제안한다. Char-DCNN-MF에서는 보조 정보를 더 심층적으로 이해하고 추천 성능을 더욱 향상시킬 수 있다. 실험은 세 가지 다른 실제 데이터 세트에서 수행되었으며 그 결과는 Char-DCNN-MF가 다른 비교 모델보다 유의적으로 뛰어난 성능을 보여주었다.

• 기록학연구
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• 제34호
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• pp.165-219
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• 2012

민속학과 기록학이 공유할 수 있는 것을 중심에 놓고 양자의 특기(特技)를 수렴하여 전문적인 학문체계로 만들어보고자 하는 것이 '민속기록학'이다. 민속기록학이란 양자를 절충하여 공동체에서 일어나는 생활문화의 기록 보존 활용에 대한 전반적인 지식을 탐구한다. 민속기록학은 가족, 마을, 향토사회, 현대 도시사회의 각종 공동체를 전문적으로 기록하기 위한 전략이다. 그동안 기록학의 일부에서 민간영역이나 공동체 아카이브에 대해 관심을 가졌으나 구체적인 실천방법과 경험을 가지고 있지는 않았다. 반면 민속학에서는 공동체 문화에 대한 현장관찰이나 조사방법에 대해 경험과 지식이 있으나 기록에 대한 이론적 기반과 전략, 마음가짐이 부족하였다. 양자의 장점을 결합할 때 공동체의 기록화와 아카이브 전략은 한층 탄력을 받을 수 있으며 전문성을 강화할 수 있다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제19권1호
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• pp.1-8
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• 2019

대량의 로그 자료로부터 가장 적합한 정보를 추출하기 위한 방법 중 귀납 추리를 이용한 방법이 있다. 본 논문에서는 디지털 포렌식 분석에서 침입 흔적 로그의 순위를 결정하기 위하여 귀납 추리를 이용한 방법 중 분류에 있어서 우수한 SVM(Support Vector Machine)을 이용한다. 이를 위하여, 훈련 로그 집합의 로그 데이터를 침입 흔적 로그와 정상 로그로 분류한다. 분류된 각 집합으로부터 연관 단어를 추출하여 연관 단어 사전을 생성하고, 생성된 사전을 기반으로 각 로그를 벡터로 표현한다. 다음으로, 벡터로 표현된 로그를 SVM을 이용하여 학습하고, 학습된 로그 집합을 기반으로 테스트 로그 집합을 정상 로그와 침입 흔적 로그로 분류한다. 최종적으로, 포렌식 분석가에게 침입 흔적 로그를 추천하기 위하여 침입 흔적 로그의 추천 순위를 결정한다.