• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제22권5호
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• pp.246-251
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• 2016

최근에 SNS와 온라인 매체의 영향력이 커지면서 이를 이용한 마케팅에 대한 관심이 증가하고 있다. 블로그 마케팅은 대형 포털 사이트의 키워드 검색 결과에 따라 상위 노출을 함으로서 비교적 저렴한 비용으로 마케팅의 파급효과와 정보 전달력을 높일 수 있다. 그러나 일부 특정 키워드의 검색 결과의 경우 상위에 노출되려는 경쟁이 과열될 수 있기 때문에, 블로그를 상위에 노출하기 위해서는 장기적이고 적극적인 노력이 필요하다. 따라서 본 연구에서는 블로그의 상위 노출 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천하는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 먼저 타겟 키워드의 검색 결과에 포함된 블로그 문서들을 수집하여 단어의 빈번도와 위치정보를 고려하여 연관성이 높은 키워드를 추출하고 필터링한다. 다음에 각 연관 키워드를 타겟 키워드와 비교하여 그들의 연관성, 월간 연관 키워드 검색 량, 검색에 포함된 블로그의 개수, 블로그의 평균 작성 일을 고려하여 상위 노출의 가능성이 높은 연관 키워드 그룹을 추천한다. 본 연구에서 실험을 통하여 제안된 방법이 연관성이 높은 키워드 그룹을 추천함을 보인다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제14권6호
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• pp.139-150
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• 2020

본 연구의 자료처리는 텍스톰(textom)과 소셜미디어의 단어를 중심으로 3가지 영역인 '코로나 19와 프로야구', '코로나 19와 프로야구 무관중', '코로나 19와 프로스포츠'에 대해 웹 환경에서 데이터 수집과 정제작업을 실시한 후 일괄 처리하였으며, 이를 시각화하기 위해 Ucinet6프로그램을 활용하였다. 구체적으로 웹 환경의 수집은 네이버, 다음, 구글의 채널을 활용하였고, 추출된 단어들 중 전문가회의를 통해 30개의 단어로 요약 정리하여 최종 연구에 활용하였다. 30개의 추출된 단어를 매트릭스를 통해 시각화하였으며, 단어의 유사성과 공통성의 군집을 파악하기 위해 CONCOR분석을 실시하였다. 분석결과 코로나 19와 프로야구에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었고 코로나 19여파에 따른 프로야구 개막과 관련된 내용을 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로야구 무관중에 관련된 군집은 1개의 중심 클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19에 따른 프로야구 경기와 관련된 프로야구 입장의 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 코로나 19와 프로스포츠에 관련된 군집은 1개의 중심클러스터와 5개의 주변클러스터로 구성되었으며, 코로나 19의 여파에 따른 프로스포츠 시작과 관련된 키워드를 주로 검색하고 있는 것으로 나타났다. 이를 종합해보면 포스트 코로나 시대의 프로야구는 많은 변화가 있을 것이라 예상된다. 특히 응원문화는 관중들이 원하는 정도의 만족감은 없겠지만 관중들이 누릴 수 있는 직접관람의 기회를 누리기 위해 야구장에서도 코로나 19를 극복하기 위한 하나의 일상으로의 행동강령이 잘 유지되어야 할 것이다. 관람문화 또한 라이브커머스, AR/VR, O4O(Online for Offline)등의 4차 산업혁명의 기술도입으로 현장감 있는 쌍방향 소통이 가능한 인터렉티브 소통의 디지털이 구현돼야 할 것이다. 포스트 코로나 시대는 프로스포츠에도 새로운 형태의 패러다임이 구축될 것이다. 랜선 응원, SNS를 활용한 응원, 실시간 동시시청, 라이브 채팅응원, 편파중계 등 다양한 형태의 응원문화가 새로운 창작 콘텐츠 형태로 진화할 것이며, 팬들의 욕구를 충족할 수 있는 새로운 형태의 패러다임이 구축돼야 하겠다.

• 정보관리학회지
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• 제31권3호
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• pp.293-311
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• 2014

이 연구에서는 계량정보학적 기법을 사용하여 국내 트위터 관련 연구의 동향을 분석하고자 하였다. 이를 위해 KCI에서 검색된 2009년부터 2014년 4월까지의 트위터 관련 논문 539편에서 제목, 초록, 키워드를 추출하여 분석 자료로 삼았다. 프로파일링 기법을 이용해 트위터 관련 연구가 수행된 학문 분야와 저널을 분석하였고, 동시출현단어 분석을 통해 트위터 관련 연구의 세부 주제 영역을 파악하였다. 그 결과, 국내 트위터 관련 연구는 53개 학문분야에서 다양하게 다루어지고 있으며 핵심 분야는 신문방송학, 경영학, 컴퓨터학 분야로 나타났다. 세부 주제로는 선거를 비롯한 정치 관련 이슈가 가장 많이 다루어졌으며, 기업/구매 관련 이슈도 활발히 연구되었음을 확인할 수 있었다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제30권3_4호
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• pp.259-267
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• 2003

단순 베이지언 분류모형은 구현이 간단하고 효율적이기 때문에 실용적으로 사용하기에 적합하다. 그러나 이 분류모형은 많은 기계학습 도메인에서 우수한 성능을 보임에도 불구하고 문서분류에 적용되었을 경우에는 그 성능이 매우 낮은 것으로 알려져왔다. 본 논문에서는 단순 베이지언 분류모형중 가장 성능이 우수한 것으로 알려진 다항 시행접근 단순 베이지언 분류모형을 개선하는 세가지 방법을 제안한다. 첫 번째는 범주에 대한 단어의 확률추정방법을 문서모델에 기반하여 개선하는 것이고, 두 번째는 문서의 길이에 따라 범주와의 관련성이 선형적으로 증가하는 것을 억제하기 위해 길이에 대한 정규화를 수행하는 것이며, 마지막으로 범주판정에 중요한 역할을 하는 단어들의 영향력을 높여주기 위하여 상호정보가중 단순 베이지언 분류방법을 사용하는 것이다. 제안하는 방법들은 문서분류기의 성능 평가를 위한 벤치마크 문서집합인 Reuters21578과 20Newsgroup에서 기존의 방범에 비해 상당한 성능향상을 가져옴을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.115-125
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• 2006

개념 계층은 지식을 그룹화하여 다단계로 표현하며, 이는 자료의 분류, 저장 및 검색을 효율적으로 지원해 준다. 일반적으로 도메인 전문가의 수작업을 통해 개념 계층이 생성되었으며, 이는 생성과 유지에 많은 비용이 소요되면서도 일관성 유지가 어려운 단점이 있다. 본 논문은 미리 정의된 상위어 관계를 이용하여 문자형 자료의 개념 계층을 자동으로 생성하는 방법에 대한 연구이다. 개념 계층의 자동 생성을 위해서는, 다중 의미로 사용되는 단어에서 적절한 의미를 찾아 내어 모호성을 제거해야 하며, 외부 정보를 이용하여 모호성이 제거된 단어를 그룹화하고 계층을 생성하는 작업이 필요하다. 우리는 워드넷 (WordNet)의 다중 의미에 대한 설명 및 상위어 관계를 이용하여 모호성을 제거하고 개념 계층을 생성하는 방법을 제안 한다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제29권10호
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• pp.747-754
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• 2002

본 논문에서는 문서의 내용을 대표할 수 있는 주제어를 추출하는데 있어 다변량 통계 분석 기법 중의 하나인 주성분 분석을 이용하는 모델을 제안한다. 제안한 모델은 고유값과 고유벡터를 이용하여 문서 자체내의 단어의 흐름을 파악한 후 주제어를 추출하는 방법이다. 제안한 모델을 문서 요약에 적용하여 그 성능을 평가하였다. 신문기사를 대상으로 실험한 결과 제안한 모델이 단어의 출현 빈도를 고려하는 방법, 시소러스를 이용하는 방법 모두에 비해 더 좋은 성능을 보였다. 제안한 모델은 정보검색, 정보추출, 문서요약 등에 이용될 수 있으리라 기대된다.

• 서비스연구
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• 제1권1호
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• pp.113-122
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• 2011

본 연구에서는 Smart Phone에서 사용하는 영어학습용 어플리케이션으로서, 기존의 제품에 대비하여 음성지원 프로그램과 검색창 등을 제공하는 것으로 차별성을 두어, 보다 편리하고 실용적인 서비스 모듈을 스마트폰 운영체제인 안드로이드 기반에서 작동하는 앱으로서 개발하였다. 서비스 모듈 구현을 위해서 분석, 설계 및 구현과정을 거쳐서 작성된 문서 산출물과, 실제 구현 화면 등을 포함한 일부 코딩 내용을 제시하였다. 본 연구결과를 통해서 보다 효율적인 영어단어 암기 학습효과를 기대할 수 있다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2006년도 제18회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.273-278
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• 2006

이 논문에서 통계기반의 정렬기법을 이용한 한영/영한 양방향 명사구 기계번역 시스템을 설계하고 구현한다. 정렬기법을 이용한 기계번역 시스템을 구축하기 위해서는 않은 양의 병렬말뭉치(Corpus)가 필요하다. 이 논문에서는 병렬 말뭉치를 구축하기 위해서 웹으로부터 한영 대역쌍을 수집하였으며 수집된 병렬 말뭉치와 단어 정렬 도구인 GIZA++ 그리고 번역기(decoder)인 PARAOH(Koehn, 2004), RAMSES(Patry et al., 2002), MARIE(Crego et at., 2005)를 사용하여 한영/영한 양방향 명사구 번역 시스템을 구현하였다. 약 4만 개의 명사구 병렬 말뭉치를 학습 말뭉치와 평가 말뭉치로 분리하여 구현된 시스템을 평가하였다. 그 결과 한영/영한 모두 약 37% BLEU를 보였으나, 영한 번역의 성공도가 좀더 높았다. 앞으로 좀더 많은 양의 병렬 말뭉치를 구축하여 시스템의 성능을 향상시켜야 할 것이며, 지속적으로 병렬 말뭉치를 구축할 수 있는 텍스트 마이닝 기법이 개발되어야 할 것이다. 무엇보다도 한국어 특성에 적합한 단어 정렬 모델이 연구되어야 할 것이다. 또한 개발된 시스템을 다국어 정보검색 시스템에 직접 적용해서 그 효용성을 평가해보아야 할 것이다.

• 정보관리연구
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• 제41권2호
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• pp.31-46
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• 2010

오늘날 정보 추출의 한 단계로서 개체명 인식은 정보검색 분야 뿐 아니라 질의응답과 요약 분야에서 매우 유용하게 사용되고 있다. 개체명은 일반 단어와 달리 다양한 문서에서 꾸준히 생성되고 변화되고 있다. 이와 같은 개체명의 특성 때문에 여러 응용 시스템에서 미등록어 문제가 야기된다. 본 논문에서는 이런 미등록어 문제를 해결하기 위해 기계학습 기반 개체명 인식 시스템을 위한 새로운 자질 생성 방법을 제안한다. 일반적으로 기계학습 기반 개체명 인식 시스템은 단어 단위의 자질을 사용하므로 구절 단위의 개체명을 그대로 자질로 사용할 수 없다. 이 문제를 해결하기 위해 본 논문에서는 새로운 구절 단위의 정보를 단어 단위의 자질로 변환하는 자질 생성 방법을 제안하였다. 이 방법으로 개체명 사전과 WordNet을 개체명 인식의 자질로 사용할 수 있었다. 그 결과 영어 개체명 시스템은 F1 점수의 약 6%가 향상되었고 오류의 약 38%가 줄어들었다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.285-292
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• 2014

개체명 인식은 정보검색 시스템, 질의응답 시스템, 기계번역 시스템 등의 성능을 향상시키기 위하여 사용된다. 개체명 인식은 일반적으로 PLOs(인명, 지명, 기관명)을 대상으로 하며, 주로 미등록어와 고유명사로 이루어져 있기 때문에 고유명사나 미등록어는 중요한 개체명 후보로 쓰일 수 있다. 하지만 도서명, 영화명, 음악명, TV프로그램명과 같은 제목 개체명은 PLO와는 달리 단어부터 문장까지 매우 다양한 형태를 지니고 있어서 개체명 인식이 쉽지 않다. 본 논문에서는 뉴스 기사문을 이용하여 제목 개체명을 빠르게 인식하고 자동으로 사전을 구축하는 방법을 제안한다. 먼저 특수기호로 묶인 어절을 추출하고, 주변 문맥 단어 및 단어 거리를 이용하여 SVM으로 제목 후보들을 추출하였다. 이렇게 추출된 제목 후보들은 상호 정보량을 가중치로 SVM을 이용해 제목 유형을 분류하였다.