• 정보과학회 논문지
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• 제44권1호
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• pp.78-83
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• 2017

최대 밀도 부분 그래프는 소셜 네트워크에서 사용자들이 속한 특정 커뮤니티나 사용자들의 공통 관심사를 나타내기에, 최대 밀도 부분 그래프를 찾는 연구가 다수 있었다. 그러나 기존의 연구들은 단일한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는다는 문제점이 있었다. 이 연구에서는 주어진 노드에서 시작하여, 인접하는 노드 중에 연결수(degree)가 가장 높은 노드를 추가하는 방식을 사용한 최고 밀도 부분 그래프를 찾는 상향식 휴리스틱 알고리즘을 제안한다. 이에 따라, 병렬 처리에 용이하게 하였고, 이를 맵리듀스 프레임 워크 상에서 병렬 알고리즘으로 구현하였다. 다양한 그래프 데이터로 실험결과 이전 연구와 비교하여 조기에 최고 밀도 부분 그래프를 찾아냄을 보였다. 또한 다양한 다수의 노드가 주어졌을 때에도 효과적으로 동작함을 보였다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권5호
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• pp.179-186
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• 2014

소셜 네트워크, 웹 페이지 링크, 교통 네트워크 등과 같은 최근의 네트워크들은 노드와 에지의 수가 방대한 빅 데이터이다. 소셜 네트워크 서비스나 네비게이션 서비스와 같이 이와 같은 네트워크를 이용하는 애플리케이션이 많아지고 있다. 대용량 네트워크는 전체를 메모리에 적재할 수 없어, 기존의 네트워크 분석 기술을 활용할 수 없다. 최근 대용량 그래프의 효율적 탐색을 제공하는 RDB 기반 연산자들이 프레임워크(Frontier-expand-merge framework, FEM)로 제안되었다. FEM은 효율적인 최단 경로 탐색을 위해 부분 최단 경로를 저장하는 RDB 기반의 인덱스 테이블을 구축하였다. 그러나 FEM의 인덱스 테이블은 최단 경로에 포함될 확률보다 인덱스의 거리에 의해 결정되기 때문에 인덱스 테이블 참조율이 떨어진다. 본 논문에서는 효율적인 최단 경로 탐색을 지원하는 인덱스 참조율이 높은 차수가 큰 노드들을 이용한 인덱스 테이블 구축 기법을 제안한다. 실험을 통하여 제안하는 인덱스 테이블 구축 기법이 실세계 데이터 셋에서 효율적인 최단 경로 탐색을 지원함을 보인다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.633-640
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• 2021

교육과 관련된 이슈는 다양한 집단과 상황이 서로 복잡하게 연계된 사회문제로 교육과 관련된 현상을 분석하여 이슈와 문제를 구체적으로 발견하는 것은 쉽지 않은 일이다. 한국어 기반 텍스트 분석은 정량적인 형태로 분석이 가능하고, 텍스트 분석기법의 발전에 따라 연구적인 성과를 내고 있어 교육과 관련된 이슈를 한국어 텍스트로 된 데이터에서 도출하는데 충분히 활용할 수 있다. 본 연구는 청와대 국민청원 홈페이지 게시판의 육아/교육 분야의 청원글을 수집하고 텍스트 분석방법을 활용하여 교육계의 이슈와 문제를 도출하고자 하였다. 분석은 토픽 모델링 기법 중 잠재 디리클레 할당(LDA)을 통해 6개 토픽을 도출하였고, 주요 키워드의 연관규칙을 분석하여 그래프로 시각화하였다. 기존의 설문을 통한 교육의 이슈를 도출하는 방법 이외에 추가로 텍스트 기반의 분석방법을 통해 이슈를 충분히 발견할 수 있다는 점에서 향후 연구의 방향과 정책에 시사점을 제공할 수 있다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권5호
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• pp.177-188
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• 2018

최근 웹, 소셜 네트워크 서비스, 모바일, 사물인터넷 등의 ICT 기술의 발전으로 인해 처리 및 분석이 필요한 그래프 데이터의 규모가 급속하게 증가하였다. 이러한 대규모 그래프 데이터는 단일 기기에서의 처리가 어렵기 때문에 여러 기기에 나누어 분산/병렬 처리하는 것이 필요하다. 기존 그래프 처리 알고리즘들은 단일 메모리 환경을 기반으로 연구되어 분산/병렬 처리환경에 적용되기 힘들다. 이에 대규모 그래프의 보다 효과적인 분산/병렬 처리를 위해 정점 중심 방식의 그래프 처리 시스템들과, 정점 중심 방식의 단점을 보완한 블록 중심 방식의 그래프 처리 시스템들이 등장하였다. 이러한 시스템들은 초기 그래프 분할 상태가 전체 처리 성능에 상당한 영향을 미친다. 한 번에 최적의 상태로 그래프를 분할하는 것은 매우 어려운 문제이므로, 그래프 처리 시간에 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선하는 여러 로드 밸런싱 기법들이 연구되었다. 그러나 기존 기법들은 대부분 정점 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 하여 블록 중심 그래프 처리 시스템에 적용이 어렵다. 본 논문에서는 블록 중심 그래프 처리 시스템을 대상으로 적용 가능한 로드 밸런싱 기법을 제안한다. 제안 기법은 동적으로 블록을 재배치하여 점진적으로 그래프 분할 상태를 개선시키며, 해를 찾아나가는 과정에서 지역 최적해를 벗어나기 위한 블록 분할 전략을 함께 제시한다.

• 비교문화연구
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• 제48권
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• pp.325-359
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• 2017

영문학자 프랑코 모레티(Franco Moretti)의 연구는 문학의 여러 방면에서 두드러진다. 교양소설 혹은 성장소설에 관한 독특한 해석, 세계문학을 보는 새로운 시각, 디지털 아카이브를 구축하여 문학사를 다시 읽는 방법, 또한 그러한 거시적인 방법을 통해 던지는 사회비평 등등, 폭 넓은 시야와 심도 있는 분석으로 다방면에 족적을 남겼다. 본 논문은 모레티의 세계문학론을, 그가 제안한 '멀리서 읽기'(distant reading)라는 거시적 방법론과 그 사례들을 살피며 타진해보고자 한다. 그의 방법론은 문학사에서 잊힌 비정전을 포함하여 거시적인 아카이브를 구성하고, 그 안에서 반복적으로 등장하는 현상을 하나의 계열로 묶어, 그 패턴의 형태적 의미를 파악하는 방식이다. 이 방법이 구체적으로 적용된 사례가 "그래프, 지도, 나무"(Graphs, Maps, Trees)라는 책이다. 이에 본 논문은 그 책에 초점을 맞추어 그가 제시한 형태론적 세계문학을 비판적으로 이해한다. 비판의 시각은 매체론, 특히 한국문학의 매체론적 관점이다. 신문과 잡지와 같은 매체에 대한 관심은 괴테가 세계문학론을 제창했을 때부터 있었고, 특히 미국의 영문학에서는 최근 정기간행물 연구(periodical studies)라는 영역이 새롭게 개척되어 다시금 주목받고 있다. 또한 한국문학에서는 서구 문예 수입, 장르의 형성, 문학의 사상화(思想化), 출판시장의 분화, 작가 등단 제도 등 근대문학 형성에 있어서 신문과 잡지와 같은 정기간행물, 혹은 매체의 역할은 따로 떼어놓고 생각할 수 없다. 따라서 본 논문은 모레티의 세계문학론과 세계문학 연구를 위한 방법으로 제시된 '멀리서 읽기'를, 매체론의 한 사례인 한국 근대문학의 입장에서 바라보고, 그가 간과하고 있는 측면(문학지식의 계열화에 수반되는 물적 토대)에 근거하여 몇 가지 문제제기를 하려 한다.

• 지능정보연구
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• 제20권4호
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• pp.89-105
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• 2014

Web2.0의 등장과 함께 급속히 발전해온 온라인 포럼, 블로그, 트위터, 페이스북과 같은 소셜 미디어 서비스는 소비자와 소비자간의 의사소통을 넘어 이제 기업과 소비자 사이의 새로운 커뮤니케이션 매체로도 인식되고 있다. 때문에 기업뿐만 아니라 수많은 기관, 조직 등에서도 소셜미디어를 활용하여 소비자와 적극적인 의사소통을 전개하고 있으며, 나아가 소셜 미디어 콘텐츠에 담겨있는 소비자 고객들의 의견, 관심, 불만, 평판 등을 분석하고 이해하며 비즈니스에 적용하기 위해 이를 적극 분석하는 단계로 진화하고 있다. 이러한 연구의 한 분야로서 비정형 텍스트 콘텐츠와 같은 빅 데이터에서 저자의 감성이나 의견 등을 추출하는 오피니언 마이닝과 감성분석 기법이 소셜미디어 콘텐츠 분석에도 활발히 이용되고 있으며, 이미 여러 연구에서 이를 위한 방법론, 테크닉, 툴 등을 제시하고 있다. 그러나 아직 대량의 소셜미디어 데이터를 수집하여 언어처리를 거치고 의미를 해석하여 비즈니스 인사이트를 도출하는 전반의 과정을 제시한 연구가 많지 않으며, 그 결과를 의사결정자들이 쉽게 이해할 수 있는 시각화 기법으로 풀어내는 것 또한 드문 실정이다. 그러므로 본 연구에서는 소셜미디어 콘텐츠의 오피니언 마이닝을 위한 실무적인 분석방법을 제시하고 이를 통해 기업의사결정을 지원할 수 있는 시각화된 결과물을 제시하고자 하였다. 이를 위해 한국 인스턴트 식품 1위 기업의 대표 상품인 N-라면을 사례 연구의 대상으로 실제 블로그 데이터와 뉴스를 수집/분석하고 결과를 도출하였다. 또한 이런 과정에서 프리웨어 오픈 소스 R을 이용함으로써 비용부담 없이 어떤 조직에서도 적용할 수 있는 레퍼런스를 구현하였다. 그러므로 저자들은 본 연구의 분석방법과 결과물들이 식품산업뿐만 아니라 타 산업에서도 바로 적용 가능한 실용적 가이드와 참조자료가 될 것으로 기대한다.

• 한국지역지리학회지
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• 제9권2호
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• pp.153-168
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• 2003

해방 이후 남북한 지리 교과서는 정치체제의 차이에 기인하여 각기 상이하게 발달하였다. 본 연구는 남한의 6차 교육과정의 중학교 사회와 고등학교 한국지리 및 세계지리 교과서 그리고 북한의 1995년 발간 지리 교과서를 자료로 남북한 교과서를 비교하고 분석하였다. 분석 결과, 남한 교과서는 탐구활동을 유도하는 학습자료, 표, 그래프, 사진 등을 수록한 반면에, 북한 교과서는 단순히 주제를 설명하는 내용과 스케치 및 다이어그램이 풍부하게 수록되어 있음을 알 수 있었다. 그리고 남한의 지리교과서는 인문지리와 지시 내용을, 북한의 지리교과서는 자연지리, 경제지리, 지도 학습을 강조하고 있다. 또한 지리 용어에서 남한 교과서는 한자어와 영미식 용어를 많이 사용하는 반면에, 북한 교과서는 상대적으로 순우리말로 된 용어를 많이 사용하고 있다. 통일 후 지리교육을 대비하기 위해서는 지리 교과서의 기술 체계와 내용 및 용어의 통일을 위하여 남북한 지리학자들과 지리교육자들의 접촉이 활발해져야 할 것이다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.396-407
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• 2013

입소문효과의 극대화를 위한 유력자의 역할은 트위터 네트워크에서도 매우 중요하다고 볼 수 있다. 본 논문에서는 기업 마케팅의 관점에서 트위터 유력자를 파악하고자 하였다. 기업의 마케팅 메시지가 가능한 한 많은 사람들에게 노출되기 위해서는 특정인의 팔로어 수뿐만 아니라 계속적인 리트윗을 통해 입소문이 많이 확산되어야 할 것이다. 즉, 팔로어 수는 많은데 리트윗되지 않거나 리트윗은 많이 되는데 소수자에게 주로 리트윗된다면 전체적인 노출의 정도는 미약하게 될 것이다. 트위터의 특정 검색네트워크 데이터를 이용한 그래프 비교를 통해 다음과 같은 사실을 확인할 수 있었다. 첫째, 리트윗이 없는 팔로어 유력자에 비하여 팔로어 유력자의 리트윗을 받는 상대적인 소수자들의 노출도가 크다는 것을 알 수 있었다. 둘째, 리트윗 유력자중에서도 팔로어 유력자에 의하여 리트윗을 받지 못하는 사용자의 노출도는 매우 미미하다는 것을 알 수 있었다. 위와 같은 사실은 노출도를 높이기 위해서는 실제 유력자도 중요하지만 그런 유력자의 리트윗을 유도하는 사용자의 파악이 더 중요하다는 점을 시사해준다고 볼 수 있다. 이와 함께 노출도의 경우 대부분의 중앙성 척도와 고른 상관관계를 유지하고 있어 노출도가 높은 이용자일수록 네트워크구조상에서도 중심적인 위상을 차지한다는 점도 살펴볼 수 있었다.

• 대한지리학회지
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• 제44권3호
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• pp.410-427
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• 2009

본 연구는 도해력의 의미를 점검하고 도해력의 발달수준을 판단할 수 있는 기준에 대해 검토한 후, 2005${\sim}$2007년까지 의 학업성취도 문항중 그래픽 자료를 활용한 문항을 중심으로 학교급별로 기대되는 도해력의 수준과 실제 숙달 수준을 분석하는 데 그 목적이 있다. 그 결과를 정리하면 다음과 같다. 첫째, 학교급이 올라갈수록 그래픽 자료를 읽는 데 명시적 정보추출능력보다는 함축적 정보추출능력과 개념적 정보추출능력이 많이 요구된다. 둘째, 전체 문항 중 숙달 수준에 해당하는 문항의 비율은 학교급이 올라갈수록 낮아진다. 셋째, 학교급별 숙달 수준은 초등학교의 경우 단순한 지도에 명시된 정보나 등고선, 단순한 지도, 기본적인 선 그래프 등에 함축된 정보를 읽을 수 있는 수준이고, 중학교의 경우 제시된 자료를 활용해 지도와 그래프에 나타난 지리적 현상의 직접적인 인과관계를 추론할 수 있는 수준이며, 고등학교의 경우 일상생활의 경험을 통해 습득한 지식을 적용해 그래픽 자료를 읽을 수 있는 수준이다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제11권1호
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• pp.85-102
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• 2010

본 논문에서는 동영상의 등장인물 간의 상황을 기초로 배역간의 관계를 정의한 Character-Net을 구축하는 방법과 이를 이용하여 동영상으로부터 주요배역을 추출하는 방법을 제안한다. 인터넷의 발전과 함께 디지털화된 동영상의 수가 기하급수적으로 증가하여 왔고 원하는 동영상을 검색하거나 축약하기 위해 동영상으로부터 의미정보를 추출하려는 다양한 시도가 있어왔다. 상업용 영화나 TV 드라마와 같이 이야기 구조를 가진 대부분의 동영상은 그 속에 존재하는 등장인물들에 의해 이야기 전개가 이루어지게 되므로, 동영상 분석을 위해 인물 간의 관계와 상황을 체계적으로 정리하고 주요배역을 추출하여 동영상 검색이나 축약을 위한 정보로 활용할 필요가 있다. Character-Net은 영상의 그룹 단위에 등장하는 인물들을 찾아 화자와 청자를 분류하여 등장인물 기반의 그래프로 표현하고 이 그래프를 누적하여 전체 동영상의 등장인물들 간의 관계를 묘사한 네트워크다. 그리고 이 네트워크에서 연결정도 중심성 분석을 통해 주요배역을 추출할 수 있다. 이를 위해 본 논문에서는 Character-Net을 구축하고 주요배역을 추출하는 실험을 진행 하였다.