• 한국과학교육학회지
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• 제32권5호
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• pp.823-840
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• 2012

과학교육과정에서 과학의 본성은 교육의 중심에 있었으며, 특히 과학영재교육에서의 중요성은 더욱 크다고 할 수 있다. 그럼에도 불구하고 과학영재들의 과학의 본성에 대한 개념구조가 어떻게 형성되어있는지의 연구는 많지 않다. 이 연구에서는 언어 네트워크 분석법을 통해 중학교 과학영재의 사실, 가설, 이론, 법칙 그리고 과학적인 것의 의미에 대한 이들의 인식을 탐색하는 것을 목표로 하였다. 연구 목적 달성을 위해 개방형 검사지에서 얻은 응답들을 언어 네트워크 분석법을 통해 분석하였다. 연구 참여자들의 총 110명의 대학부설 과학영재교육원 소속 중학교 과학영재들이 연구에 참여하였으며 이들의 응답에 의해 5가지의 언어 네트워크를 얻었다. 네트워크 분석결과 이들이 인식하고 있는 사실은 증명여부와 실제성 문제, 가설은 잠정성과 불확실성, 이론은 실험에 의해 증명된 가설이라는 통념, 법칙은 절대성과 권위를 상징하는 언어들, 과학적인 것은 사실근거, 증명 가능여부, 정확하고 논리적인 이론체계 동반을 가장 중요한 인식의 핵으로 하고 있었다. 통합네트워크 분석결과, 연구에 참여한 중학교 과학영재들은 절대주의적이고 논리-실증주의적인 과학관을 형성하고 있는 것을 알 수 있었다. 이 연구에 활용된 언어 네트워크 분석법은 학습자의 보이지 않는 특정 내용을 어떤 방식으로 인식하여 개념구조를 형성하고 있는지 시각화하고, 학습자 개개인 및 지식별 통합적 정신모형을 구축하는데 유용할 것으로 기대된다.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제5권10호
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• pp.1698-1711
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• 2011

Knowledge is often represented as a set of rules or a semantic network in intelligent systems. Recently, ontology has been widely used to represent semantic knowledge, because it organizes thesaurus and hierarchal information between concepts in a particular domain. However, it is not easy to collect semantic relationships among concepts. Much time and expense are incurred in ontology construction. Collective intelligence can be a good alternative approach to solve these problems. In this paper, we propose a collective intelligence approach of Games With A Purpose (GWAP) to collect various semantic resources, such as words and word-senses. We detail how to construct the semantic information model or ontology from the collected semantic resources, constructing a system named FunWords. FunWords is a Korean lexical-based semantic resource collection tool. Experiments demonstrated the resources were grouped as common nouns, abstract nouns, adjective and neologism. Finally, we analyzed their characteristics, acquiring the semantic relationships noted above. Common nouns, with structural semantic relationships, such as hypernym and hyponym, are highlighted. Abstract nouns, with descriptive and characteristic semantic relationships, such as synonym and antonym are underlined. Adjectives, with such semantic relationships, as description and status, illustration - for example, color and sound - are expressed more. Last, neologism, with the semantic relationships, such as description and characteristics, are emphasized. Weighting the semantic relationships with these characteristics can help reduce time and cost, because it need not consider unnecessary or slightly related factors. This can improve the expressive power, such as readability, concentrating on the weighted characteristics. Our proposal to collect semantic resources from the collective intelligence approach of GWAP (our FunWords) and to weight their semantic relationship can help construct the semantic information model or ontology would be a more effective and expressive alternative.

• 정보과학회 논문지
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• 제44권12호
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• pp.1282-1289
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• 2017

최근 심층 컨볼루션 신경망을 활용한 이미지 분할과 물체 위치감지 연구가 활발히 진행되고 있다. 특히 네트워크의 최상위 단에서 추출한 특징 지도뿐만 아니라, 중간 은닉 층들에서 추출한 특징 지도를 활용하면 더욱 정확한 물체 감지를 수행할 수 있고 이에 대한 연구 또한 활발하게 진행되고 있다. 이에 밝혀진 경험적 특성 중 하나로 중간 은닉 층마다 추출되는 특징 지도는 각기 다른 특성을 가지고 있다는 것이다. 그러나 모델이 깊어질수록 가능한 중간 연결과 이용할 수 있는 중간 층 특징 지도가 많아지는 반면, 어떠한 중간 층 연결이 물체 분할에 더욱 효과적일지에 대한 연구는 미비한 상황이다. 또한 중간층 연결 방식 및 중간층의 특징 지도에 대한 정확한 분석 또한 부족한 상황이다. 따라서 본 연구에서 최신 깊은 신경망에서 중간층 연결의 특성을 파악하고, 어떠한 중간 층 연결이 물체 감지에 최적의 성능을 보이는지, 그리고 중간 층 연결마다 특징은 어떠한지 밝혀내고자 한다. 그리고 이전 방식에 비해 더 깊은 신경망을 활용하는 물체 분할의 방법과 중간 연결의 방향을 제시한다.

• 지능정보연구
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• 제15권1호
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• pp.87-102
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• 2009

최근 Web 2.0 발달과 더불어 블로그나 온라인 카페 등 웹 상의 네트워크화 된 정보 공간에 사용자가 자신의 개인적인 정보를 자유롭게 게재할 수 있도록 하는 서비스가 증가하면서, 이 사용자들 간의 관계에 초점을 맞춘 소셜 네트워크 분야의 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이와 같은 사용자들은 단순히 사회적인 측면뿐만 아니라 교육, 정치, 경제 등의 다양한 분야의 가상의 커뮤니티를 형성함으로서 현대 사회의 주요한 한 부분으로 자리매김하고 있다. 하지만 많은 소셜 네트워크 서비스가 정보자원을 컴퓨터가 처리할 수 있는 의미적인 정보로 표현하고 있지 않기 때문에 서로 다른 도메인 간에 공유와 재사용이 제대로 이루어지지 않고 있다. 또한 사회적 개체들 간의 관계가 명확하게 정의되어 있지 않아 알려져 있지 않은 의미적 관계를 발견해내는 소셜 네트워크 분석에 어려움이 있다. 본 논문에서는 가상 커뮤니티의 사용자들이 업로드 한 사진 데이터를 이용하여 사진 속의 개체나 소유자들 간의 사회적 관계를 분석하기 위해 시맨틱 웹 기반의 소셜 네트워크 분석 시스템을 제안한다. 온톨로지를 기반으로 사진에서 추출된 얼굴 개체간의 관계와 이미 인맥 관계를 형성하고 있는 사람들의 정보적 연결성을 명확하게 정의하고 도메인 규칙을 활용하여 의미 있는 사회적 연결 관계를 추론한다. 최종적으로 이를 그래프로 시각화하여 사용자에게 제공함으로써 온라인 상에서 형성된 커뮤니티 내에서 효율적인 소셜 네트워크 분석(Social Network Analysis)을 도모하고 이를 기반으로 다양한 응용 분야에 활용하는 방법을 모색한다.

• Journal of Multimedia Information System
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• 제4권3호
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• pp.123-144
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• 2017

Personalized media includes user-targeted and user-generated content (UGC) exchanged through social media and interactive applications. The increased consumption of UGC presents challenges and opportunities to multimedia information systems. We work towards modeling a deep structure for content networks. To gain insights, a hybrid practice with Media Framework (MF) is presented for network creation of personalized media, which leverages the authoring methodology with user-generated semantics. The system's vertical integration allows users to audition their personalized media networks in the context of a global system network. A navigation scheme with dynamic GUI shifts the interaction paradigm for content query and sharing. MF adopts a multimodal architecture anticipating emerging use cases and genres. To model diversification of platforms, information processing is robust across multiple technology configurations. Physical and virtual networks are integrated with distributed services and transactions, IoT, and semantic networks representing media content. MF applies spatiotemporal and semantic signal processing to differentiate action responsiveness and information responsiveness. The extension of multimedia information processing into authoring enables generating interactive and impermanent media on computationally enabled devices. The outcome of this integrated approach with presented methodologies demonstrates a paradigmatic shift of the concept of UGC as personalized media network, which is dynamical and evolvable.

• 문화기술의 융합
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• 제4권1호
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• pp.129-137
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• 2018

본 연구는 그간 학문적, 이슈적 관심에서 간과되었던 "대통령 지시사항"에 대한 분석을 수행하였다. 이러한 분석을 통해 대통령의 행정부처 내에서 진행되었던 정책방향의 차이에 대한 이해를 제고시키고, 시대의 흐름을 이해하는데 기여할 뿐만 아니라 향후 정책발굴에 있어서도 도움이 될 수 있음을 확인할 수 있었다. 본 연구는 대통령 지시사항과 관련한 키워드 네트워크 구조에 대한 패턴변화를 의미연결망 분석을 통해 고찰함으로써 대통령의 정책방향 차이가 대통령의 의지와 제도적 맥락 간의 상호작용에 연동되고 있다는 시사점을 제공하는데 기여하고 있다.

• Architectural research
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• 제24권2호
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• pp.41-52
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• 2022

The purpose of this study is to grasp the understanding of smart cities and to review whether the common perception of smart cities, as people understand it, is changing over time. This study analyzes keywords related to smart cities used in social network services (SNSs) in 2011, 2016, and 2020 respectively through semantic network analysis. Smart city discussions appearing on SNS in 2011 mainly focused on technology, and the results of 2016 were generally similar to those of 2011. We can also find policy or business-oriented characteristics in emerging countries in 2020. We highlight that all the results of 2011, 2016, and 2020 have some correlation with each other through QAP(Quadratic Assignment Procedure) correlation analysis, and among them, the correlation between 2011 and 2016 is analyzed the most. The results of the frequency analysis, centrality analysis, and CONCOR(CONvergence of interaction CORrelation) analysis support these results. The results of this study help establish policies that reflect the needs and opinions of citizens in planning smart cities by identifying trends and paradigm transitions expressed by people in SNS. Furthermore, it is expected to help emerging countries by enhancing the understanding of the essence and trend of smart cities and to contribute by suggesting the direction of more sustainable technology development in future smart city policies for leading countries.

• Journal of Contemporary Eastern Asia
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• 제16권2호
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• pp.110-144
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• 2017

Unlike most languages, written Chinese has no spaces between words. Word segmentation must be performed before semantic network analysis can be conducted. This paper describes how to perform Chinese word segmentation using the Stanford Natural Language Processing group's Stanford Word Segmenter v. 3.8.0, released in June 2017.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권9호
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• pp.317-322
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• 2021

The modern technological era has brought about the Semantic Web. Ontologies are essential to achieve the vision of the Semantic Web. Ontologies enable machines to understand data. The Arabic Language currently does not have a significant presence on the Web. To achieve a comparable level of Arabic access to other important languages, further work is needed to build Arabic ontologies. A goal is to design and create a robust Arabic ontology that represents the concepts from a large and significant subset of Arabic. We use a source of Hadiths (prophet saying and deeds) from Riyadh As-Saliheen. Preliminary results are very promising.

• 한국전자거래학회지
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• 제18권3호
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• pp.93-105
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• 2013

실생활에서 소셜 네트워크 서비스의 사용은 활성화되고 있으나 이를 비즈니스 차원에서 활용하기 위한 이론적이며 실증적인 연구가 부족한 상황이다. 기존의 다양한 데이터로부터 소셜 네트워크를 구축하고, 구축된 소셜 네트워크에서 잠재적 관계를 도출하거나 찾는 등의 유용한 활용 방법에 대한 연구가 요구된다. 본 연구는 소셜 네트워크에서 잠재되어 있는 관계를 인식하여 유용한 관계를 찾기 위한 방안으로서 소셜 네트워크에서 구성원간 관계를 검색하기 위한 랭킹 방법을 제안한다. 본 연구에서는 온톨로지를 기반으로 개체간 의미적 관계를 유추하여 확장하고 이를 바탕으로 다양한 랭킹 기준을 융통성 있게 조합하여 검색하고자 하는 관계를 효율적으로 찾기 위한 랭킹 모델을 제시하였다. 또한 제안한 연구 방법이 유의미한 것을 보이기 위하여 기업과 대학 간 사회적 네트워크에서 임의의 관계를 검색하고 강도를 측정하는 데 연구 모델을 적용하여 보았다. 본 연구에서 제안하는 시맨틱 웹기반 소셜 네트워크에서 임의의 관계를 검색하여 랭킹하는 방법은 빅데이터 시대에 유용한 관계 정보를 편리하게 검색할 수 있는 효과적인 방법으로 활용이 기대된다.