• 경영정보학연구
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• 제23권4호
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• pp.127-146
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• 2021

가짜 뉴스는 정보화 시대라는 현대사회의 특성에 의해 진위 여부의 검증과는 상관없이 빠른 속도로 확대, 재생산되어 퍼진다. 전체 뉴스의 1%를 가짜라고 가정했을 경우 우리사회에 미치는 경제적 비용이 30조 원에 달한다고 하니 가짜 뉴스는 사회적, 경제적으로 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 뉴스의 진위 여부를 신속하고 정확하게 확인하고자 자동화된 가짜 뉴스 탐지 모델을 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크롤링(crawling)을 통해 진위 여부가 밝혀진 뉴스 기사를 수집하였고, 워드 임베딩(Word2Vec, Fasttext)과 딥러닝 기법(LSTM, BiLSTM)을 이용하여 가짜 뉴스 예측 모델을 개발하였다. 실험 결과, Word2Vec과 BiLSTM의 조합이 가장 높은 84%의 정확도를 보였다.

• 한국산업정보학회:학술대회논문집
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• 한국산업정보학회 2003년도 추계공동학술대회
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• pp.721-727
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• 2003

This study designed and implemented a system to extract of vowel from a word. The system is comprised of a voice feature extraction module and a neutral network module. The voice feature extraction module use a LPC(Linear Prediction Coefficient) model to extract a voice feature from a word. The neutral network module is comprised of a learning module and voice recognition module. The learning module sets up a learning pattern and builds up a neutral network to learn. Using the information of a learned neutral network, a voice recognition module extracts a vowel from a word. A neutral network was made to learn selected vowels(a, eo, o, e, i) to test the performance of a implemented vowel extraction recognition machine. Through this experiment, could confirm that speech recognition module extract of vowel from 4 words.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제14권10호
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• pp.3972-3988
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• 2020

Existing methods always rely on statistical features to extract local words for microblog user geolocation. There are many non-local words in extracted words, which makes geolocation accuracy lower. Considering the statistical and semantic features of local words, this paper proposes a microblog user geolocation method by extracting local words based on word clustering and wrapper feature selection. First, ordinary words without positional indications are initially filtered based on statistical features. Second, a word clustering algorithm based on word vectors is proposed. The remaining semantically similar words are clustered together based on the distance of word vectors with semantic meanings. Next, a wrapper feature selection algorithm based on sequential backward subset search is proposed. The cluster subset with the best geolocation effect is selected. Words in selected cluster subset are extracted as local words. Finally, the Naive Bayes classifier is trained based on local words to geolocate the microblog user. The proposed method is validated based on two different types of microblog data - Twitter and Weibo. The results show that the proposed method outperforms existing two typical methods based on statistical features in terms of accuracy, precision, recall, and F1-score.

• 보건행정학회지
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• 제30권1호
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• pp.15-25
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• 2020

While healthcare data sets include extensive information about patients, many researchers have limitations in analyzing them due to their intrinsic characteristics such as heterogeneity, longitudinal irregularity, and noise. In particular, since the majority of medical history information is recorded in text codes, the use of such information has been limited due to the high dimensionality of explanatory variables. To address this problem, recent studies applied word embedding techniques, originally developed for natural language processing, and derived positive results in terms of dimensional reduction and accuracy of the prediction model. This paper reviews the deep learning-based natural language processing techniques (word embedding) and summarizes research cases that have used those techniques in the health care field. Then we finally propose a research framework for applying deep learning-based natural language process in the analysis of domestic health insurance data.

• 디지털융복합연구
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• 제19권9호
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• pp.181-188
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• 2021

일반인에게 난해한 법률분야를 이해하기 쉽고 예측 가능 할 수 있도록 인공지능을 적용한 법률 서비스에 대한 연구의 중요성이 대두되고 있다. 본 연구에서는 조세심판원의 결정정보를 수집하고 데이터 처리와 자체 학습을 통한 모델을 구축하여 사용자의 질의에 맞는 답변을 예측하기 위한 시스템을 제안한다. 제안 모델은 웹크롤링을 통해서 조세 결정문의 정보 수집 및 자연어 처리과정을 통하여 유용한 데이터를 추출하고, 최적화된 산출물을 Word2Vec의 Fast Text 알고리즘을 적용하여 단어의 벡터를 생성하였다. 2017년부터 2019년까지 총 11,103건의 정보를 수집하고 분류하였으며 RNN 기술의 BiLSTM을 적용하여 자체학습을 통한 결과 예측 프로그램을 구축하여 70%정확도로 실증하였다. 향후 다양한 법률시스템으로 활용성을 기대할 수 있으며 보다 효율적인 적용을 위한 연구와 정확도 향상을 위한 연구가 계속되어야 한다.

• 응용통계연구
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• 제29권7호
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• pp.1257-1270
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• 2016

본 연구는 영화 흥행의 척도로서 총 관객수의 예측을 다루었다. 의사결정나무, MLP 신경망모형, 다항로짓모형, support vector machine과 같은 데이터마이닝 분류 기법들을 사용하여 개봉 전, 개봉 일, 개봉 1주 후, 그리고 개봉 2주 후 시점 별로 예측이 이루어진다. 국적, 등급, 개봉 월, 개봉 계절, 감독, 배우, 배급사, 관객수, 그리고 스크린 수와 같은 영화의 내재적인 속성을 나타내는 변수 뿐만 아니라 포털의 평점과 평가자 수, 블로그 수, 뉴스 수와 같은 온라인 구전 변수들이 예측변수로 사용되었다. 10-중 교차 검증에서 신경망모형의 정확도는 개봉 전 시점에서도 90% 이상의 높은 예측력을 보였다. 또한 최종 온라인 구전 변수의 추정치를 예측변수로 추가함으로서 예측의 정확도가 더 높아짐을 볼 수 있다.

• 지질공학
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• 제31권3호
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• pp.307-319
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• 2021

최근 드론 및 빅데이터, 인공지능 등 디지털 기술을 활용한 비탈면 연구를 수행하고 있으나 다소 미흡한 실정이며, 여전히 비탈면 붕괴 대비에 취약하다. 이러한 이유로 비탈면 붕괴에 효과적으로 대처하기 위해 디지털 기술을 활용한 비탈면 붕괴 예측 및 분석 연구에 대한 발전방향을 제시하는 것이 필연적이며, 이를 위해 비탈면 붕괴 예측 및 분석에 관한 이해가 선제되어야 한다. 본 연구는 비탈면 붕괴 예측 및 분석 연구의 지적구조를 규명하여 연구방향을 제시하기 위해 2016년 1월 1일부터 2020년 12월 31일까지의 5년간의 Web of Science 기반으로 문헌 데이터를 수집하고 이를 동시출현단어를 활용하여 분석하였다. 네트워크 분석을 통하여 세부 주제 영역을 밝히고, 키워드 간의 지적 관계를 시각화하여 관계, 중심성 분석을 통한 전역 및 지역 중심성이 높은 키워드를 도출하였다. 또한 군집분석을 실시하여 형성된 군집을 다차원축적지도에 표시하였으며, 각 키워드들 간의 상관관계에 따른 지적구조를 제시하였다. 이러한 연구의 결과는 비탈면 붕괴 분석 및 예측 연구의 지적구조를 밝히고, 향후 연구 방향을 찾는데 도움이 될 것으로 기대한다.

• 한국전자거래학회지
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• 제27권1호
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• pp.63-79
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• 2022

최근 머신러닝 및 딥러닝 기법을 활용한 주식 가격 예측 연구가 다양하게 이루어지고 있다. 그 중에서도 최근에는 주식 매수 및 매도 주문 정보를 담고 있는 호가창을 이용하여 주가를 예측하려는 연구가 시도되고 있다. 하지만 호가창을 활용한 연구는 대부분 가장 최근 일정 기간 동안의 호가창 추이만을 고려하며, 호가창의 중기 추이와 단기 추이를 같이 고려하는 연구는 거의 진행되지 않았다. 이에 본 논문에서는 호가창의 중기와 단기 추이를 모두 고려하여 주가 등락을 보다 정확히 예측하는 딥러닝 기반 예측 모델을 제안한다. 더욱이 본 논문에서 제안하는 모델은 중단기 호가창 정보 외에도 해당 종목에 대한 동기간 뉴스 헤드라인까지 고려하여 기업의 정성적 상황까지 주가 예측에 반영한다. 본 논문에서 제안하는 딥러닝 기반 예측 모델은 호가창 변화의 특징을 합성곱 신경망으로 추출하고 뉴스 헤드라인의 특징을 Word2vec을 이용하여 추출한 뒤, 이들 정보를 결합하여 특정 기업 주식의 다음 날 등락 여부를 예측한다. 실제 NASDAQ 호가창 데이터와 뉴스 헤드라인 데이터를 사용하여 제안 모델로 5개 종목(Amazon, Apple, Facebook, Google, Tesla)의 일일 주가 등락을 예측한 결과, 제안 모델은 기존 모델에 비해 정확도를 최대 17.66%p, 평균 14.47%p 향상시켰다. 또한 해당 모델로 모의 투자를 수행한 결과, 21 영업일 동안 종목에 따라 최소 $492.46, 최대 $2,840.83의 수익을 얻었다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제20권3호
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• pp.471-476
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• 2016

본 논문에서는 음성 특성 지표를 이용한 음성 인식 성능 예측 실험의 내용을 소개한다. 선행 실험에서 효과적인 음성 인식 성능 예측을 위해 대표적인 음성 인식 성능 지표인 단어 오인식률과 상관도가 높은 여러 가지 특성 지표들을 조합하여 새로운 성능 지표를 제안하였다. 제안한 지표는 각 음성 특성 지표를 단독으로 사용할 때 보다 단어 오인식률과 높은 상관도를 나타내 음성 인식 성능을 예측하는데 효과적임을 보였다. 본 실험에서는 이 결과를 근거하여 조합에 사용된 음성 특성 지표를 채택하여 4차원 특징 벡터를 생성하고 GMM 기반의 음성 인식 성능 예측기를 구축한다. 가우시안 요소를 증가시키며 실험한 결과 제안된 시스템은 babble 잡음, 자동차 잡음에서 모두 SNR이 낮을수록 단어 오인식률을 높은 확률로 예측함을 확인하였다.

• 한국음향학회지
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• 제27권8호
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• pp.435-442
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• 2008

n-gram 모델은 영어와 같이 어순이 문법적으로 제약을 받는 언어에 적합하다. 그러나 어순이 비교적 자유로운 한국어에는 적합하지 않다. 기존 연구는 어절 간 어순의 고려가 어려운 한국어의 특성을 반영한 twoply HMM을 제안했으나, 인접 어절 간 어순 구조를 반영하지 못하였다. 본 논문에서는 용언형태소 사이에 나타나는 인접 어절 간에 어순 특성을 반영하기 위해 두 어절을 결합하는 세그먼트 단위를 정의하고, 제안한 세그먼트 단위에서 문맥에 따라 확률을 달리 추정하는 two-path 언어모델을 제안한다. 그 결과 기존 한국어 언어모델에 비해 제안하는 two-path 언어모델은 기존 연구보다 25.68% 혼잡도를 줄였으며, 어절 간에 결합이 일어나는 경계인 용언형태소에서는 94.03%의 혼잡도를 줄였다.