• International Journal of Internet, Broadcasting and Communication
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• 제13권4호
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• pp.72-78
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• 2021

Currently, the Korean wave is not limited to popular culture, but has a significant impact not only on Korea's national image but also on the improvement of Korean companies' products and image of Korea. In this study, using Textom to confirm the change in foreign tourists' image of Korea, the data collection period was 1 year of 2020, when COVID 19 occurred, as a collection period for "Korea and foreigner" and related key words, each Hallyu content, and ranked in the top 80 keywords were derived. Centrality analysis for semantic network visualization was performed using UCINET6, and through CONCOR analysis, 7 groups 'K-Quarantine ', 'K-Drama', 'K-Movie', 'K-Beauty', 'K-Shopping', It was clustered into 'K-Tech' and 'K-Pop'. As a result of the analysis, the image of Korea abroad generally recognized the Korean Wave as cultural content, but after the outbreak of COVID 19, it is judged that it has been recognized as a country with a successful case of K-Quarantine.

• 정보관리학회지
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• 제21권1호
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• pp.187-207
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• 2004

최근에 이르러 차세대 웹 아키텍처인 시멘틱 웹에 관한 연구에 대한 관심이 증대되고 있다. 정보학적인 관점에서, 차세대 웹 아키텍처인 시멘틱 웹은 하나의 거대한 메타데이터 조직으로 볼 수 있다 시멘틱 웹을 거대한 메타데이터 조직으로 볼 수 있는 가장 큰 이유는, 시멘틱 웹을 구축 과정에서 가장 중요한 단계 중 하나가 웹 정보자원에 대한 정형화된 메타데이터를 작성하는 것이기 때문이며, 이용자는 메타데이터를 이용하여 보다 쉽게 자신이 원하는 정보를 찾을 수 있다. 본 논문에서는, 시멘틱 웹 환경 하에서 서로 다른 정보체계구조를 지닌 개방형 전자도서관간의 상호 운영성을 제공하기 위하여 새로운 방식의 응용프로화일 메타데이터구조를 개발하였다. 새로운 방식의 응용프로화일 메타데이터구조를 토대로, 개방형도서관모델에서 서로 다른 형태의 대규모메타데이터를 통합하기 위한 통합메타데이터 자동생성 및 통합검색 알고리즘을 개발하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.107-115
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• 2012

최근 정보 환경에서는 다양한 멀티미디어 콘텐츠가 주목받고 있다. 그러나 이러한 콘텐츠는 표현 형식과 내용이 방대하여 사용자가 원하는 콘텐츠를 쉽게 검색하고 활용하기가 어려웠다. 이를 해결하기 위해, 그동안 많은 연구들이 콘텐츠에 메타데이터를 추가하는 표준안을 제시하였고, 이로 인해 콘텐츠에 대한 의미 검색이 가능해졌다. 그러나 여러 가지 메타데이터 표준과 이를 따라 명세된 콘텐츠가 증가하면서 콘텐츠 간 상호운용성이 결여되기 시작했고, 사용자는 다시 검색의 어려움에 직면하게 되었다. 이러한 문제점을 개선하기 위해, 본 연구에서는 메타데이터 표준간의 상호운용성을 지원하고, 이를 구성하는 엘리먼트와 엘리먼트 사이에 표현된 의미 관계를 확장하여 시맨틱 검색이 강화된 TOFIC(The Ontology For Imagery Contents)을 제안한다. TOFIC에서는, MPEG-7과 TV-Anytime 표준 간 의미 관계를 분류하고 확장된 시맨틱을 정의하여 현재 정보 환경에 존재하는 멀티미디어 콘텐츠에 대한 일관된 의미 검색과 강화된 내용-기반 검색을 지원한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제46권3호
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• pp.277-299
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• 2015

본 연구의 목적은 복합학의 특성을 띠는 한국학 분야 연구 논문을 대상으로 의미적 탐색 시스템 구축을 위한 메타데이터를 체계적으로 구조화하기 위한 것이다. 이를 위해 먼저 학술 자료의 내용적 의미 구조를 정리한 기존의 연구들을 비교 분석하고, 이어서 한국학 분야 연구 논문에 수록된 저자키워드의 유형별 범주화 작업을 통해 한국학 분야에서 필요로 하는 연구 논문의 의미적인 구조를 분석하였으며, 두 작업의 결과를 기반으로 한국학 분야 연구 논문의 의미적 탐색 시스템을 구축하기 위한 의미구조 메타데이터 항목 16개를 도출하여 체계화 하였다. 본 연구는 실제 한국학 분야 연구자들이 필요로 하는 학술적 지식을 반영할 수 있는 의미적 메타데이터 구성 방법론을 체계적으로 제시하였으며, 특히 한국학 분야 연구 자료의 내용적 특성을 살펴보는데 있어 실제 연구자들이 부여한 키워드를 유형화하고 분석하여 반영하였다는데 의의가 있다.

• 한국컴퓨터산업학회논문지
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• 제5권2호
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• pp.203-216
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• 2004

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다 또한. 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제9권1호
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• pp.127-137
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• 2006

비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터 베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 자동 인덱싱 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 제안한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제10B권6호
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• pp.687-694
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• 2003

최근 멀티미디어 정보의 양이 매우 빠른 속도로 증가함에 따라 비디오 데이터에 대한 다양한 검색은 더욱 중요한 의미를 가지게 되었다. 비디오 데이터를 효율적으로 처리하기 위해서는 비디오 데이터가 가지고 있는 내용에 대한 정보를 데이터베이스에 저장하고 사용자들의 다양한 질의를 처리할 수 있는 의미기반 검색 기법이 요구된다. 기존의 내용기반 비디오 검색 시스템들은 주석기반 검색 또는 특징기반 검색과 같은 단일 방식으로만 검색을 하므로 검색 효율이 낮을 뿐 아니라 완전한 자동 처리가 되지 않아 시스템 관리자나 주석자의 많은 노력을 요구한다. 본 논문에서는 주석기반 검색과 특징기반 검색을 이용하여 대용량의 비디오 데이터에 대한 사용자의 다양한 의미검색을 지원하는 에이전트 기반에서의 자동화되고 통합된 비디오 의미기반 검색 시스템을 제안한다. 사용자의 기본적인 질의와 질의에 의해 추출된 키 프레임의 이미지를 선택함으로써 에이전트는 추출된 키 프레임의 주석에 대한 의미를 더욱 구체화시킨다. 또한, 사용자에 의해 선택된 키 프레임은 질의 이미지가 되어 제안하는 특징기반 검색기법을 통해 가장 유사한 키 프레임을 검색한다. 따라서 의미기반 검색을 통해 비디오 데이터의 검색의 효율을 높일 수 있도록 시스템을 설계한다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.81-96
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• 2013

웹의 발전과 콘텐츠 산업의 팽창으로 비디오 데이터가 폭발적으로 증가함에 따라 데이터의 정보 검색은 매우 중요한 문제가 되었다. 그동안 비디오 데이터의 정보 검색과 브라우징을 위해 비디오의 프레임(frame)이나 숏(shot)으로부터 색채(color)와 질감(texture), 모양(shape)과 같은 시각적 특징(features)들을 추출하여 비디오의 내용을 표현하고 유사도를 측정하는 내용 기반(content-based)방식의 비디오 분석이 주를 이루었다. 영화는 하위 레벨의 시청각적 정보와 상위 레벨의 스토리 정보를 포함하고 있다. 저차원의 시각적 특징을 통해 내용을 표현하는 내용 기반 분석을 영화에 적용할 경우 내용 기반 분석과 인간이 인지하는 영화의 내용 사이에는 의미적 격차(semantic gap)가 발생한다. 왜냐하면 영화의 스토리는 시간의 진행에 따라 그 내용이 변하고, 관점에 따라 주관적 해석이 가능한 고차원의 의미정보이기 때문이다. 따라서 스토리 차원의 정보 검색을 위해서는 스토리를 모델링하는 정형화된 모형이 필요하다. 최근 들어 소셜 네트워크 개념을 활용한 스토리 기반의 비디오 분석 방법들이 등장하고 있다. 그러나 영화 속 등장인물들의 소셜 네트워크를 통해 스토리를 표현하는 이 방법들은 몇 가지 문제점들을 드러내고 있다. 첫째, 등장인물들의 관계에만 초점이 맞추어져 있으며, 스토리 진행에 따른 등장인물들의 관계 변화를 역동적으로 표현하지 못한다. 둘째, 등장인물의 정체성과 심리상태를 보여주는 감정(emotion)과 같은 심층적 정보를 간과하고 있다. 셋째, 등장인물 이외에 스토리를 구성하는 사건과 배경에 대한 정보들을 반영하지 못하고 있다. 따라서 본 연구는 기존의 스토리 기반의 비디오 분석 방법들의 한계를 살펴보고, 문제 해결을 위해 문학 이론에서 제시하고 있는 서사 구조에 근거하여 스토리 모델링에 필요한 요소들을 인물, 배경, 사건의 세 가지 측면에서 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제37권4호
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• pp.317-322
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• 2010

본 논문은 감정단어(Sentiment Word)의 의미적 특성을 반영하여 한국어 문서 감정분류 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 방법을 제안한다. 감정단어는 감정을 가지는 단어를 의미하며, 감정단어들의 집합은 감정자질(Sentiment Feature)로써 감정분류를 위한 중요한 어휘 자원이다. 감정자질은 일반적으로 사용될 때와 특정 영역(Domain)에서 사용될 때에 그 감정 정도의 차이를 가진다. 감정자질이 일반적으로 사용될 때 그 감정 정도는 검색 엔진을 통해 얻을 수 있는 스니핏(Snippet)을 통해 추정할 수 있으며, 특정 영역에서 사용될 때의 감정 정도는 실험 말뭉치를 이용하여 추정할 수 있다. 이렇게 추정된 감정자질의 감정 정도 수치를 의미지향성이라고 하며, 문서내의 문장의 감정 강도를 추정하기 위해 이용된다. 문장의 감정 강도가 추정되면 문장 감정 강도를 감정자질의 가중치에 반영하게 된다. 본 논문은 지지 벡터 기계(Support Vector Machine)를 이용하여 일반적, 영역 의존적, 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우에 대해 성능을 평가한다. 평가 결과, 앞의 3가지 경우에 모두 성능 향상을 얻었으며 일반적/영역 의존적 의미지향성을 반영한 경우, 일반적인 정보 검색에서 사용하는 내용어(Content Word) 기반의 자질을 사용한 경우보다 3.1%의 성능 향상을 얻을 수 있었다.

• 대한화학회지
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• 제66권5호
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• pp.376-389
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• 2022

이 연구는 과학 수업에서 의미지도 읽기 전략이 고등학생의 과학 텍스트 읽기 능력에 미치는 영향을 알아보는 것을 목적으로 하였다. 이를 위해 중소도시 소재의 과학중점학교 3학년 학생들(40명)을 대상으로 한 학기 동안 사회과학적 이슈와 화학 개념에 대한 8개의 과학 텍스트를 이용하여 의미지도 읽기 전략 수업을 적용하였다. 의미지도 읽기 전략이 과학 텍스트 읽기 능력에 미치는 영향을 알아보기 위해 학생들이 작성한 사전·사후 과학 읽기 능력 검사를 비교 분석하였다. 분석 결과, 의미지도 수업을 적용한 실험집단의 과학 읽기 능력 검사 점수의 평균이 비교집단보다 유의미하게 높았다. 읽기 과제를 해결하기 전에 의미지도를 그리는 것은 학생들이 텍스트에서 정보를 찾고, 의미를 추론하는 것에 효과가 나타났다. 학생들 역시 의미지도가 텍스트의 내용을 시각화하여 개념들 사이의 관계를 파악하기 쉽고, 자신의 배경지식과 텍스트 내용을 연결시킬 수 있어 텍스트의 이해에 도움이 된다고 인식하고 있음을 알 수 있다.