• 지능정보연구
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• 제21권1호
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• pp.65-82
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• 2015

최근 경제적 사회적 부가가치를 창출할 수 있는 유망분야를 선정하여 국가 전략 및 정책 수립 시 반영하기 위해 미래 핵심 이슈를 발견하고 트렌드를 분석하는 것에 대한 관심이 급증하고 있다. 기존에는 미래의 핵심 기술이나 이슈를 발견하고 트렌드 분석을 통해 미래유망분야를 선정하는 연구를 위해 문헌 조사 또는 전문가 평가와 같은 정성적 연구방법이 사용되어 왔다. 그러나 이 연구방법은 대량의 정보로부터 결과를 도출하는데 많은 시간과 비용이 소요될 뿐만 아니라 전문가의 주관적인 가치가 반영될 가능성이 존재한다. 이와 같은 한계점을 보완하고자 최근 국토교통, 안전, 정보통신기술 등 다양한 분야에서 미래유망분야를 선정하기 위하여 정성적 연구방법에 텍스트 마이닝과 같은 정량적 연구방법을 상호 보완적으로 활용하는 방식으로 트렌드 분석을 수행하는 연구 방법론의 패러다임 변화가 시도되고 있다. 본 연구는 항공산업 전반적인 분야에 빅데이터 분석 방법인 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 항공 분야의 연구동향을 파악하고 미래유망분야를 전망하였다. 텍스트 마이닝 기법 중하나인 토픽 분석을 이용하여 항공산업 전반적인 분야의 문서 집합 내 잠재된 토픽을 추출하고, 연도별로 핵심 토픽의 추이를 분석하였다. 분석 결과 항공산업의 미래유망분야로 항공안전정책, 항공운임(저가항공), 그리고 친환경 고연비 연료가 도출되었다. 본 연구결과는 분석 대상을 논문에 한정하여 수행하였다는 한계점이 존재하나, 항공산업 분야의 핵심 이슈를 도출하기 위하여 텍스트 마이닝 기반의 트렌드 분석에 대한 활용가능성을 제시하고, 미래유망분야를 선정하기 위한 정량적인 분석 방법론의 전형을 마련하였다는 점에서 의의가 있다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.179-200
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• 2019

구전(Word-of-Mouth) 활동은 오래 전부터 기업의 마케팅 과정에서 중요성을 인식하고 특히 마케팅 분야에서 많은 주목을 받아왔다. 최근에는 인터넷의 발달에 따라 온라인 뉴스, 온라인 커뮤니티 등에서 사람들이 지식과 정보를 주고 받는 방식이 다양해지면서 구전은 후기, 평점, 좋아요 등으로 입소문의 양상이 다각화되고 있다. 이러한 현상에 따라 구전에 관한 다양한 연구들이 선행되어왔으나, 이들을 종합적으로 분석한 메타 분석 연구는 부재하다. 본 연구는 학술 빅데이터를 활용해 구전 관련 연구동향을 알아내기 위해서 텍스트 마이닝 기법을 적용하여 주요 연구들을 추출하고 시기별로 연구들의 주요 쟁점을 파악하는 기법을 제안하였다. 이를 위해서 1941년부터 2018년까지 인용 데이터베이스인 Scopus에서 'Word-of-Mouth'라는 키워드로 검색되는 총 4389건의 문헌을 수집하였고, 영어 형태소 분석과 불용어 제거 등 전처리 과정을 통해 데이터를 정제하였다. 본 연구는 학문 분야의 발전 궤적을 추적하는 데 활용되는 주경로 분석기법을 적용해 구전과 관련된 핵심 연구들을 추출하여 연구동향을 거시적 관점에서 제시하였고, 단어동시출현 정보를 추출하여 키워드 간 네트워크를 구축하여 시기별로 구전과 관련된 연관어들이 어떻게 변화되었는지 살펴봄으로써 연구동향을 미시적 관점에서 제시하였다. 수집된 문헌 데이터를 기반으로 인용 네트워크를 구축하고 SPC 가중치를 적용하여 키루트 주경로를 추출한 결과 30개의 문헌으로 구성된 주경로가 추출되었고, 연관어 네트워크 분석을 통해서는 시기별로 온라인 시대, 관광 산업 등 다양한 산업군 등 산업 변화가 반영돼 시대적 변화와 더불어 발전하고 있는 학술적 영역의 변화를 확인할 수 있었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제16권4호
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• pp.39-50
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• 2015

최근 검색엔진을 통한 정보검색 과정에서 특정 시구간 상황에 대응하는 문서를 검색하고자 하는 경우가 있다. 예를 들면, 임진왜란 이전의 시대적 상황과 관련된 문서를 검색하기 위해, 키워드 '임진왜란'으로 검색하면 시간에 관계없이 임진왜란 당시나 전후의 모든 문서가 검색되어 추가적인 작업이 요구된다. 또한, 역사관련 문서의 경우는 문서내용에 대응하는 시간 정보가 문서 생성시간과 일치하지 않는 경우가 대부분이다. 만약 웹 문서의 내용에 대응하는 시간 정보를 추출 할 수 있다면 효과적인 정보검색은 물론 다양한 응용에 적용 가능할 것이다. 따라서 본 논문은 문서 내용에 대응하는 시간정보 추출을 목적으로, 조선시대를 대상으로 한 역사문헌을 활용하여 조선시대 역사관련 문서의 시간추출에 대한 연구를 진행한다. 역사 문헌과 웹으로부터 수집된 역사관련 문서를 바탕으로 역사객체를 정의하고, 이를 기반으로 다양한 기계학습 기법을 활용하여 웹 문서의 시간정보 추출에 대한 가능성을 확인한다. 또한 기계학습 과정에 있어서 객체의 유사도에 기반 한 여과과정을 제안하고 이를 적용한 효율적인 시간정보 추출 및 정확도 향상에 대한 결과를 비교 분석한다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권12호
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• pp.575-584
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• 2013

빅데이터 분석을 위해 활용되는 데이터로는 뉴스, 블로그, SNS, 논문, 특허 그리고 센서로부터 수집된 데이터 등 매우 다양한 유형의 데이터가 있다. 특히, 신뢰성 있는 데이터를 실시간 제공하는 웹 문서의 활용이 점차 확산되고 있다. 그리고 빅데이터의 활용이 다양한 분야로 점차 확산되고 웹 데이터가 매년 기하급수적으로 증가하면서 웹 문서를 자동으로 수집하는 웹 크롤러의 중요성이 더욱 커지고 있다. 하지만, 기존 크롤러들은 일부 사이트에서 수집된 웹 문서에 포함된 URL만을 기반으로 웹 문서를 수집하기 때문에 사이트 전체 웹 문서를 수집할 수 없는 문제를 가진다. 또한, 수집된 웹 문서에 대한 정보를 효율적으로 관리하지 못하기 때문에 중복된 웹 문서를 수집하는 문제를 가진다. 그래서 본 논문에서는 웹 사이트의 RSS와 Google Search API를 통해 기존 웹 크롤러의 문제를 해결하고 RMI와 NIO을 활용해 서버와 클라이언트간 네트워크 연결을 최소화해 빠른 크롤링 기능을 제공하는 분산형 웹 크롤러를 제안한다. 또한, 제안하는 웹 크롤러는 웹 문서를 구성하는 태그들에 대한 키워드 유사도 비교를 통해, 분석에 활용되는 중요 콘텐츠만을 자동 추출하는 기능을 제공한다. 마지막으로, 기존 웹 크롤러와 제안하는 크롤러의 성능 평가 결과를 통해 제안하는 웹 크롤러의 우수성을 입증한다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제34권4호
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• pp.283-303
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• 2007

최근 방대한 양의 음악데이타를 효율적으로 저장하고 검색하기 위한 방법의 필요성이 증대되고 있다. 현재 음악 데이타 검색에서 가장 일반적으로 쓰이는 방법은 텍스트 기반의 검색 방법이다. 그러나 이러한 방법은 사용자가 키워드를 기억하지 못할 경우 검색이 어려울 뿐만 아니라 키워드와 정확하게 일치하는 정보만 검색해 주기 때문에 유사한 내용을 가진 정보를 검색하기에 부적절하다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 내용 기반 인덱싱 방법(Content-Based Indexing Method)을 사용하여 사용자가 부정확한 멜로디(Humming)로 질의하였을 경우라도 원하는 음악을 효율적으로 찾아주는 허밍 질의처리 시스템(Query-By-Humming System)을 설계한다. 이를 위해 방대한 음악 데이타베이스에서 한 음악을 대표하는 의미 있는 멜로디를 추출하여 인덱싱하는 방법을 제안한다. 본 논문에서는 이러한 의미 있는 멜로디를 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 멜로디로서 하나의 음악에서 여러 번 나타나는 반면 멜로디와 긴 쉼표 후에 시작되는 쉼표 단위 멜로디로 정의한다. 실험을 통해 사용자들이 이들 멜로디를 자주 질의한다는 가정을 증명하였다. 본 논문은 성능 향상을 위한 3가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 검색속도를 높이기 위해 인덱스에 저장할 멜로디를 문자열 형태로 변환한다. 이때 사용되는 문자 변환 방법은 허밍에 포함된 에러를 허용한 방법으로써 검색 결과의 정확도를 높일 수 있다. 두 번째는 사용자가 자주 질의할 가능성이 높은 의미 있는 멜로디를 인덱싱 하여 검색 속도를 높이고자 한다. 이를 위해 신뢰도가 높은 의미 있는 멜로디를 생성하는 빈번 멜로디 추출 알고리즘과 쉼표 단위 멜로디 추출 방법을 제안한다. 세 번째로는 정확도를 향상시키기 위한 3단계 검색 방법을 제안한다. 이는 데이타베이스 접근을 최소화하여 정확한 검색 결과를 얻기 위하여 제안되었다. 또한 기존 허밍 질의 처리 시스템의 대표적인 인덱싱 방법으로 제안되었던 N-gram 방법과의 성능 비교를 통해 본 논문이 제안하는 방법의 성능이 보다 더 향상되었음을 검증하였다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제5권1호
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• pp.89-101
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• 2001

한의학에서 진단과 치료의 기본 대상인 경혈.경락의 혈위 식별을 위한 방법으로 기존의 방식은 직류를 인체 피부에 자극하여 저정항 양도점을 식별하고 있다. 그러나 직류를 인체에 인가하면 시간에 따라 전류가 감소하는 현상이 있어서 반복 측정 시에 식별율 및 재현성이 감소되는 식별데이터의 신뢰성이 충분하지 못한 단점이 있으며 세포에 분극현상을 일으켜서 인체의 생리적 상태에 영향을 준다. 또한 직류방식은 식별계측에 시간이 다소 길게 소요되며 전류감쇠현상으로 낮아진 측정 전류량을 얻기 위해서는 전극의 압력이 증가하게 되며 그 전극누름 압력에 의한 통증을 유발시킨다. 이를 개선하기 위하여 전류의 시간적 감소현상과 인체 영향력을 최소화할 수 있는 경혈자극 패턴의 최적 파라메터를 추출하고, 이를 적용한 SPAC(Single Power Alternative Current) 자극방식을 제안하였다. 이는 주파수를 1.28V의 4kHz로 결정하고, 듀티비가 40%인 구형파에 가까운 파형을 추출하였다. 또한 피부 상태에 관계없이 식별이 어려군 부위에서도 식별이 용이하도록 피부 전류량의 절대값과 상대값을 레벨메터에 동시에 표시하고, 측정 전류량을 그래프로 연속 표시하여 식별에 유리한 알고리즘을 제안하였다. 추출된 최적 파라메터와 알고리즘을 적용한 식별시스템을 구현하여 성능을 기존의 직류방식과 비교 검토한 결과, 식별율(경혈과 비경혈의 상대차)은 19.6%, 재현성은 15.1%, 인체영향력은 11.2%, 고전 경혈점과의 부합율은 18.4% 향상되었음을 확인하였다.

• 정보화정책
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• 제23권3호
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• pp.26-42
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• 2016

최근 O2O 시장의 급성장과 더불어 금융과 ICT 기술이 융합된 핀테크가 "금융의 O2O"화를 이끌 혁신으로 주목 받고 있으며, 핀테크 기반의 결제, 인증, 보안 기술 및 관련 서비스가 주목 받고 있다. 핀테크와 같은 신기술 산업에는 기술적인 원천과 더불어 관련 제도 및 규제가 중요한데, 아직은 국내 핀테크 산업의 제도와 기술동향에 관한 심층적인 연구가 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 국내 핀테크 동향을 분석하고, 더 나아가 국내 대표적 모바일 결제서비스인 카카오페이와 삼성페이를 비교하여, 향후 국내 핀테크 산업의 기술과 제도의 방향성에 대한 시사점을 찾고자 한다. 본 연구는 핀테크가 언급된 트윗들을 2014년 8월부터 2016년 6월까지 전수 조사하여, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 네트워크 분석들을 시각화 하였다. 분석한 결과, 2014년에서 2016년 사이에 기술과 제도에서 다양한 주제들이 생성되어 왔음을 확인할 수 있었으며, 카카오톡과 같은 "서비스" 기반의 카카오페이와 갤럭시와 같은 "기기" 기반의 삼성페이의 토픽들 간에도 서로 다른 키워드들과 반응들이 추출되었다. 본 연구는 소셜미디어 마이닝을 이용하여 소셜미디어의 비정형 데이터를 기간 별로 분석하고, 감성분석을 통해 서비스에 대한 소비자들의 기대와 반응을 정량화한 것에 의의가 있다. 이를 통하여 핀테크 관련 실무자들에게 전략적 방향을 제시함으로써 핀테크 산업발전의 기반이 될 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국측량학회지
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• 제32권6호
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• pp.651-659
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• 2014

With the popularization of big data environment, big data have been highlighted as a key information strategy to establish national spatial data infrastructure for a scientific land policy and the extension of the creative economy. Especially interesting from our point of view is the cadastral information is a core national information source that forms the basis of spatial information that leads to people's daily life including the production and consumption of information related to real estate. The purpose of our paper is to suggest the scheme of big data analytics with respect to the articles of cadastral resurvey project in order to approach cadastral information in terms of spatial data integration. As specific research method, the TM (Text Mining) package from R was used to read various formats of news reports as texts, and nouns were extracted by using the KoNLP package. That is, we searched the main keywords regarding cadastral resurvey, performing extraction of compound noun and data mining analysis. And visualization of the results was presented. In addition, new reports related to cadastral resurvey between 2012 and 2014 were searched in newspapers, and nouns were extracted from the searched data for the data mining analysis of cadastral information. Furthermore, the approval rating, reliability, and improvement of rules were presented through correlation analyses among the extracted compound nouns. As a result of the correlation analysis among the most frequently used ones of the extracted nouns, five groups of data consisting of 133 keywords were generated. The most frequently appeared words were "cadastral resurvey," "civil complaint," "dispute," "cadastral survey," "lawsuit," "settlement," "mediation," "discrepant land," and "parcel." In Conclusions, the cadastral resurvey performed in some local governments has been proceeding smoothly as positive results. On the other hands, disputes from owner of land have been provoking a stream of complaints from parcel surveying for the cadastral resurvey. Through such keyword analysis, various public opinion and the types of civil complaints related to the cadastral resurvey project can be identified to prevent them through pre-emptive responses for direct call centre on the cadastral surveying, Electronic civil service and customer counseling, and high quality services about cadastral information can be provided. This study, therefore, provides a stepping stones for developing an account of big data analytics which is able to comprehensively examine and visualize a variety of news report and opinions in cadastral resurvey project promotion. Henceforth, this will contribute to establish the foundation for a framework of the information utilization, enabling scientific decision making with speediness and correctness.

• 지능정보연구
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• 제22권2호
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• pp.13-31
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• 2016

그동안 기업의 사회적 책임(CSR)관련 활동의 결과가 기업 성과에 미치는 단기적 및 장기적 영향에 대한 다양한 연구가 진행되었지만 그 결과는 일관되지 못한데 그 주된 원인은 기업의 사회적책임이라고 하는 개념의 불일치였다. 따라서 본 연구는 온라인 뉴스와 같은 비정형 공개 데이터로부터 기업의 사회적책임에 관련한 키워드를 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 추출하고 그 개념에 대한 통계치와 기업 성과와의 관계성을 이해하려고 했다. 이를 위해 개념과 관련한 키워드는 뉴욕타임즈와 구글 스칼러에서 CSR이라고 하는 단어로 검색한 비정형 데이터로부터 인식하였다. 그런 다음 점검 대상이 되는 기업에 대한 글이 실려 있는 온라인 문서를 수집하여 기업의 사회적 책임과 기업 단기적 및 장기적 성과 사이의 인과관계를 분석하였다. 그 결과, 기업의 사회적 책임에 대한 전문적인 평가 보고서의 도움 없이도 본 연구에서 개발한 기업의 사회적 책임 인덱스만으로 기업의 단기적 성과에는 영향이 없지만 장기적 성과와는 통계적으로 유의하게 정비례관계가 있는 것이 밝혀졌다. 본 연구는 빅데이터 분석을 통해 효율적이고 의미 있는 기업의 사회적 책임 평가 방법을 개발한 첫 번째 시도라는 의미가 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권5호
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• pp.47-55
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• 2021

특정 주제분야에 대한 연구동향 분석은 대부분 논문, 특허 등 문헌정보를 대상으로 한 키워드 추출을 통해 토픽모델링 기법을 적용하여 주요 연구주제와 연도별 추이 등을 살펴보는 방식을 활용하고 있다. 본 논문에서는 국가과학기술지식정보서비스(NTIS)에서 제공하는 인공지능 관련 국가연구개발사업 과제정보를 대상으로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 토픽모델링 기법을 활용하여 연구주제와 관련된 토픽들을 추출·분석하여 국가연구개발사업에 대한 연구주제와 투자방향에 대하여 분석하고자 한다. NTIS는 국가연구개발사업·과제정보를 비롯하여, 논문, 특허, 보고서 등 연구를 통해 생성된 주요 연구개발성과에 이르기까지 방대한 양의 국가R&D 정보를 제공하고 있다. 본 논문에서는 NTIS 통합검색에서 인공지능 키워드와 관련된 분류 검색을 수행하여 검색결과를 확인하고, 최근 3개년 과제정보를 다운로드 받아 기초데이터를 구축하였다. 파이썬에서 제공하는 LDA 토픽모델링 라이브러리를 활용하여 기초데이터 (연구목표, 연구내용, 기대효과, 키워드 등)를 대상으로 관련 토픽과 주제어를 추출하고 분석하여 연구투자방향에 대한 인사이트를 도출하였다.