• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제20권12호
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• pp.700-705
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• 2014

애너그램은 주어진 문자들을 재배열하여 숨겨진 단어를 찾아내는 철자바꾸기 놀이로, 문제를 빨리 풀어내는 사람들은 제약 만족 네트워크의 병렬적 탐색에 의해 문제를 해결한다. 본 연구에서는 이러한 인지적 현상을 모델링한 분자 애너그램 풀이 알고리즘을 제시하였다. 문자를 DNA 서열로 인코딩하고, 문자 DNA 가닥을 연결하여 바이그램과 단어 서열을 만들었다. DNA 혼성화, 연결, 젤 전기영동, 추출 연산을 수행해 문자와 바이그램 집합으로부터 답을 찾는 데 필요한 바이그램을 추출한 후, 추출한 바이그램과 단어 집합으로부터 다시 네 가지 DNA 연산을 반복하여 답을 찾는다. 분자 실험 결과 분자 컴퓨터는 정답인 단어와 오답인 단어를 구분해낼 수 있었다. 이를 통해 인간의 병렬적 사고과정을 분자 컴퓨터로 모델링할 수 있는 가능성을 보였다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권6호
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• pp.290-295
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• 2016

최근 사용자들이 협동적으로 이미지 주석인 태그를 만들고 활용하는 폭소노미 기반의 이미지 공유 사이트들이 많은 인기를 얻고 있다. 이러한 사이트는 사용자 질의에 대해 단순한 텍스트 매칭 기반의 검색을 수행하고 매칭되는 결과 이미지들을 포토 스트림 형태로 나열하여 보여 준다. 하지만 이러한 태그들은 매우 개인적이고 주관적이며, 이미지 역시 카테고리로 분류되어 있지 않기 때문에 검색의 정확도나 사용자 만족도가 떨어진다는 문제점이 있다. 본 연구에서는 태그를 기반으로 하는 이미지 검색에서 검색의 정확도를 높일 수 있는 폭소노미 이미지의 카테고리화 기법을 제안하고, 폭소노미 환경에서 생성된 태그와 이미지 정보를 모두 이용하며 의미적으로 유사한 이미지들끼리 분류된 검색 결과를 생성한다. 제안하는 기법의 성능 평가를 위해 폭소노미 이미지를 수집하고 텍스트, 이미지 특성에 따른 카테고리 분류를 수행하여 기존 검색 기법과 이미지 검색의 정확도를 비교한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제27권
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• pp.215-228
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• 1994

This study is to analyze the background and circumstances of the bibliographical description method appearing in the Hong-ssi Tok-so-rok, or an annotated classified bibliography of Korean and Chinese books edited for the Hongs and their clan. The conclusions are as follows. Each entries of the bibliography are entered under titles, and generally followed by bibliographic elements of volumes, written age, author's name, functional word of authorship, and annotation. The written age is stated by the dynasty name for the first authors within each classes. However some anonymous works and government compiled works are recorded the king's shrine name or the reign title. Entries of the bibliography are arranged by the chronological order in each classes. The writer's name is generally described by 'surname + given name'. However it is sometimes also recorded in the one of the following forms; Appellation (hao, 호) or posthumous title + surname + given name. Sumame + appellation or posthumous title + given name. Appellation ( (hao, 호) or posthumous title + sumame + Sonsaeng (선행) + given name. Sumame + government position title + given name. Appellation (hao, 호) + surname + cha(자, master). surname + ssi(씨). ect. Married women's names are stated by her husband's surname followed by the Chinese character 부 or 절부 which signifies wife or virtuous women, and then her given name. The works written or compiled by King's order (명찬서) are generally described in the form of 명제신+ functional word of authorship. Names of government agencies are occasionally stated as the authors' for the government publications or government compiled works. The functional words of authorship are described in the phrase of 소작야, 소편야 instead of 저, 찬, ect. It is more noticeable that in the case of the collections of individual writers' works the wording of 지문야, 지시야 is written after the name of the author. More complicated descriptive forms are seen in the entries of works for the shared authorship and mixed responsibility. Two or more than two monographic works of the same author classed in the same class are annotated all together.

• 정보처리학회논문지D
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• 제10D권1호
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• pp.57-66
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• 2003

컴퓨터의 발전과 인터넷의 급속한 발전으로 정보의 양이 폭발적으로 증가하게 되었고 이러한 방대한 양의 정보들은 대부분 문서 형태로 관리되고 있으며, 문서 단위별 표현된 많은 정보들을 효과적으로 관리하고 검색하기 위한 방법의 연구가 필요하게 되었다. 문서 클러스터링은 문서간의 유사도를 바탕으로 서로 연관된 문서들을 군집화하여 문서들을 주제별로 통합하는 방법으로 대용량의 문서들을 자동으로 분류하고, 검색하는 데 있어서 검색의 정확성을 증대시킬 수 있다. 본 논문에서는 새로운 문서의 추가나 기존문서의 삭제로 인하여 군집화 대상이 되는 문서 집합이 점진적으로 변화하는 환경을 위한 점진적 문서 클러스터링 알고리즘을 제안한다. 점진적 문서 클러스터링 알고리즘은 새로운 문서가 추가되었을 경우 문서 전체를 다시 클러스터링하지 않고, 이미 생성된 클러스터들의 구조를 적극적으로 변화시킴으로써 높은 효율성을 제공할 수 있다. 또한, 문서 클러스터링의 정확도를 높이기 위하여 통계적인 기법으로 불용어를 판별하여 제거하는 알고리즘을 제안하고, 문서 클러스터링에서 정확한 단어가중치 산출을 위해 TF$\times$IDF 공식을 수정한 TF$\times$NIDF 공식을 제안한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제17권2호
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• pp.135-144
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• 2017

감성 분석은 글을 통해 작성자의 주관적인 생각이나 느낌을 분석하는 방법으로 효과적인 감성 분석을 위해서는 감성 단어 극성 사전 구축이 필수적이다. 본 논문은 효율적인 한국어 극성 사전 구축을 위해 우리가 개발한 크라우드소싱 기반 게임을 소개한다. 먼저, 크롤러를 이용해 인터넷 커뮤니티에서 말뭉치들을 수집했고, Twitter 형태소를 이용해 수집한 말뭉치를 형태소별로 분류하고 단어화했다. 이 단어들은 모바일 플랫폼 기반 태깅 게임 형태로 제공되어 게임플레이를 통해 플레이어들이 자발적으로 단어들의 극성을 선택하고 결과가 데이터 베이스에 축적되도록 게임이 설계되었다. 현재까지 약 1200여개의 단어들의 극성을 태깅하였으며, 향후 좀 더 많은 감성 단어 데이터들을 축적함으로써 특히 게임 도메인에서 한국어 감성 분석 연구에 기여할 것으로 기대한다.

• 대한안전경영과학회지
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• 제13권3호
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• pp.29-35
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• 2011

Safety and health related information for the proper use and handling of pesticides is usually printed on the surface of the pesticide products (bottle type or bag type) in the form of texts. But, the guidelines or standards for the appropriate presentation of the texts for the pesticide products are most vague or not practical. Thus, this study aimed to provide the preliminary guidelines for the text sizes based on the legibility experiments. Total twenty subjects from two age groups (young: n=10, old: n=10, five males and five females in each group) participated in the experiment. First, subjects read the text cards presented in the distance of 50cm from the eyes of the subjects. Eight different text card sets were prepared for different font type(thick gothic-type and fine gothic-type), thickness of font(plain and bold), and number of syllables (2 and 3 syllables). When subjects read the cards, the correctness of reading (correct or wrong) was recorded and the degree of discomfort (from 1: no discomfort at all to 4: can't read at all) was also evaluated for all the text sizes. Results showed that the character size should be 4 pt or larger for the young subjects to read at least one word correctly in all the text conditions. For the old subjects to read at least one word correctly, the character size should be five pt or larder. The average of the minimum character sizes for 100% correct answer is 6.1 pt for young subjects and 10.5 pt for old subjects, respectively.

• 응용통계연구
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• 제34권3호
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• pp.295-308
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• 2021

최근 들어 많은 사람들이 자신의 관심사를 SNS에 게시하거나 인터넷과 컴퓨터의 기술 발달로 디지털 형태의 문서 저장이 가능하게 됨으로써 생성되는 텍스트 자료의 양이 폭발적으로 증가하게 되었다. 이에 따라 수많은 문서 자료로부터 가치 있는 정보를 창출하기 위한 기술의 요구 또한 증가하고 있다. 본 연구에서는 대통령 연설 기록문과 신문기사 공공데이터를 활용하여 한글 단어들이 시간에 따라 어떻게 의미가 변화되어 가는지를 통계적 기법을 통해 발굴하였다. 이를 이용하여 한글의 통시적 변화 연구에 활용할 수 있는 방안을 제시한다. 기존 언어학자나 원어민의 직관에 의해 연구되던 한글의 이론적 언어 현상 연구에서 벗어나 누구나 사용할 수 있는 공공문서를 통해 수치화된 값을 도출하고 단어의 의미변화 현상을 설명하고자 한다.

• Journal of Korea Trade
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• 제23권4호
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• pp.58-79
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• 2019

Purpose - This study focused on the effect of mobile app information system quality on re-use intention in the medical service trade, and examined how the Chinese, currently the main consumer of Korea's medical service trade, obtained information through mobile apps, and the status of satisfaction felt by experiencing medical services. Design/methodology - The survey period was from November 2018 to January 2019, and was conducted on Chinese who voluntarily experienced medical services. The collected data verified causality of the study model through the statistical program, SPSS.24. The results showed that the most popular medical institution through the medical service mobile app is dermatology, and the quality of the app's information system plays a mediating role in influencing re-use intention. Findings - Overall, the current trade in medical services is first accessed and acquired through mobile apps, and as a result, consumers revisit medical institutions according to the reliability of information. Comments and likes, another new form of the word of mouth that has greatly influenced revisiting in the past, are seen to be spreading through the app's medical information. Originality/value - The previous market for the medical services trade was formed by very conservative word of mouth, but now we believe that the app's information system actively influences the revisit effect. This means that apps can be used in diverse areas in the medical service trade market. In addition, the medical service market needs to further develop a mobile app environment that can reflect consumers' diverse needs, behaviors, and culture from time to time in order to revitalize the service trade. Such an app environment development will have tremendous promotional effects on the trade market and provide directions for expanding trade in medical services.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권5호
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• pp.451-460
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• 2021

Background and objective: The prolonged COVID-19 pandemic has had significant impacts on mental health, which has emerged as a major public health issue around the world. This study aimed to analyze trends and network structure of 'grow-your-own (GYO)' through Instagram, one of the most influential social media platforms, to encourage and sustain home gardening activities for promotion of emotional support and physical health. Methods: A total of 6,388 posts including keyword hashtags '#gyo' and '#growyourown' on Instagram from June 13, 2020 to April 13, 2021 were collected. Word embedding was performed using Word2Vec library, and 7 clusters were identified with K-means clustering: GYO, garden and gardening, allotment, kitchen garden, sustainability, urban gardening, etc. Moreover, we conducted social network analysis to determine the centrality of related words and visualized the results using Gephi 0.9.2. Results: The analysis showed that various combinations of words, such as #growourrownfood, #growourrownveggies, and #growwhatyoueat revealed preference and interest of users in GYO, and appeared to encourage their activities on Instagram. In particular, #gardeningtips, #greenfingers, #goodlife, #gardeninglife, #gardensofinstagram were found to express positive emotions and pride as a gardener by sharing their daily gardening lives. Users were participating in urban gardening through #allotment, #raisedbeds, #kitchengarden and we could identify trends toward self-sufficiency and sustainable living. Conclusion: Based on these findings, it is expected that the trend data of GYO, which is a form of urban gardening, can be used as the basic data to establish urban gardening plans considering each characteristic, such as the emotions and identity of participants as well as their dispositions.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제27권1호
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• pp.41-46
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• 2023

최근, 빅데이터 분석은 기계학습의 발전에 따른 다양한 기법들을 이용할 수 있다. 현실에서 수집된 빅데이터는 단어 간의 관계성에 대한 의미적 분석을 바탕으로 같거나 유사한 용어에 대한 자동화된 정제기법이 부족하다. 빅데이터는 일반적인 문장으로 기술되어 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 문장의 형태소 분석과 의미를 이해해야 할 필요가 있다. 이에 자연어를 분석하기 위한 기법인 NLP는 단어의 관계성과 문장을 이해할 수 있다. 본 논문에서는 빅데이터에서 추출된 문장에서 단어를 추출하여 단어 간의 연관 관계를 생성하는 방법을 연구한다. 이에 트랜스포머 기술을 이용한다.