• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.91-113
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• 2014

소셜 메타데이터는 이용자의 자발적인 참여를 통해 정보자원에 대한 풍부한 기술사항을 생성한다는 장점을 지니고 있지만, 조직화 된 구조를 적용하기 어렵다는 특성으로 인해 여러 가지 한계 또한 보이고 있다. 이에 본 연구에서는 소셜 메타데이터의 유형 가운데 태그를 중심으로 LibraryThing에서 활용되고 있는 태그의 의미를 분석하고, 이를 기반으로 기술의 대상이 되는 정보자원의 서지적 카테고리를 제공함으로써 태그의 의미적 조직화를 위한 대안적인 방안을 제안하였다. 서지적 카테고리를 구조적으로 제공하고 이를 통해 태그 부여단계에서 태그의 의미적 조직화를 유도하기 위해 소셜 인포메이션 아키텍쳐를 적용하여 태그의 조직화를 위한 소셜 메타데이터 프레임워크를 구축하였다. 이는 소셜 메타데이터의 조직화를 위한 개념적인 기반을 제공함으로써 향후 태그를 자동화 된 방식으로 조직하는데 활용할 수 있는 의미적 기반을 마련해 줄 것으로 기대된다.

• 정보관리연구
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• 제42권3호
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• pp.147-165
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• 2011

여러 소스에 출현하는 관측분야의 과학데이터가 OpenURL 서비스 아키텍처에서 원활하게 유통되도록 하기 위해, OpenURL 소스와 서비스 구성요소간 상호운용성 확보를 할 수 있도록 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 OpenURL 핵심 메타태그를 제안하였다. 현재의 OpenURL은 문헌위주의 학술정보 유통에 그 초점이 맞추어져 있으며, 과학데이터 유통을 위한 메타태그는 제공하지 못하고 있다. 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 기준으로 하고, 더블린 코어의 핵심 메타데이터 요소, 데이터세트와 테이블을 인용하기 위해 OECD에서 만든 메타데이터 요소, 지구관측 분야의 메타데이터 표준인 DIF 메타데이터 요소를 비교, 분석하여 관측분야의 과학데이터를 위한 OpenURL 핵심 메타태그를 도출하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권9호
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• pp.927-935
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• 2010

웹 2.0 시대에는 웹 상의 사용자들이 수많은 멀티미디어 컨텐츠를 생성함에 따라서 멀티미디어 검색이 더욱 중요하게 되었다. URL, 사진, 동영상과 같은 웹 컨텐츠를 설명하는 간단한 키워드인 태그는, 웹 컨텐츠의 메타데이터 역할을 하고 있다. 태그가 달린 데이터의 양이 많아지면 훨씬 풍부한 메타데이터를 포함한 웹 컨텐츠를 대상으로 검색이 가능하기 때문에 태그를 이용한 검색으로 사용자가 원하는 결과를 찾을 수 있는 가능성이 높아지게 된다. 하지만 실제로 태그를 사용하는 사용자의 수는 많지 않다. 태그를 입력하는 과정이 번거롭기 때문이거나 어떠한 태그를 입력하는 것이 다른 사용자들로부터의 접근성을 높일 수 있는지 모르기 때문이다. 이러한 문제를 해결하기 위해서, 사용자의 태그 입력 과정을 도와주는 기법인 태그 추천이 연구되었다. 사용자가 어떠한 웹 컨텐츠를 게재하려고 할 때, 태그 추천 시스템이 해당 웹 컨텐츠에 적절한 태그를 추천하면, 사용자는 적절한 태그를 선택하는 것으로 태그 입력이 이루어진다. 본 연구에서는 이러한 태깅 시스템에서의 다양한 태그 추천 방법론을 분석하고, 분류하였다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2007년도 가을 학술발표논문집 Vol.34 No.2 (C)
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• pp.72-77
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• 2007

웹의 성장에 따른 기하급수적인 정보의 축적으로 인한 정보과다(Information Overload) 현상의 심화를 해결하기 위해 이루어져 온 많은 연구 중 하나인 추천 시스템은 사용자에게 고수준의 편의성을 제공하기 위한 시스템으로써 발전해 왔다. 그러나 과거에 고도로 집중화되어 관리, 구축되어 오던 정보와는 달리 Web2.0라는 새로운 웹 환경의 도래와 함께 태그, 블로그 등 새로운 형태와 특성을 가지는 점보들이 등장하게 되었다. 웹의 컨텐츠에 대한 메타정보를 사용자가 직접 입력한 Web2.0 기반의 태그 데이터론 활용해서 추천 시스템의 성능을 향상시킬 수 있는 기법을 연구하였다. 추천 기법 중 가장 대표적이고 기초적인 협업 필터링 기법에 태그를 활용하며 태그에 사용자에 대한 중요도를 감안한 가중치 부여 기법에 연구한다. 유사한 성향을 가진 사용자를 식별하는데 있어 태그 집합간의 유사도를 비교하는 방법을 사용하며 사용자의 성향을 반영하기 위해서 태그와 사용자의 선호도 정수와의 연관성을 분석해서 이를 태그의 가중치로 환산하는 기법을 제안한다.

• 기록학연구
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• 제67호
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• pp.99-138
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• 2021

빅데이터 시대에 정형데이터 뿐만 아니라 비정형데이터를 분석하는 것이 중요한 과제로 대두되고 있다. 정부기관이 생산하는 공문서도 텍스트 기반의 대형 비정형데이터로 빅데이터 분석의 대상이 된다. 기관 내부의 업무효율, 지식관리, 기록관리 등의 관점에서 공문서 빅데이터를 분석하여 유용한 시사점을 도출해 나가야 할 것이다. 그러나, 현재 공공기관이 보유 중인 공문서의 상당수가 개방포맷이 아니어서 빅데이터 분석을 하려면 비트스트림에서 텍스트를 추출하는 전처리 과정이 요구된다. 또한, 문서파일 내에 맥락 메타데이터가 충분히 저장되어 있지 못하여 품질 높은 분석을 하려면 별도의 메타데이터 확보 노력이 필요하다. 결론적으로 현재의 공문서는 기계가독(machine readable) 수준이 낮아 빅데이터 분석에 비용이 많이 들게 된다. 이 연구에서는 향후 공문서가 기계가독 수준을 높이기 위해서는 공문서의 개방포맷화, 기안문 서식의 표준태그화, 자기 기술(self-descriptive) 메타데이터 확보, 문서 텍스트 태깅 등이 선행될 필요가 있다는 점을 제안한다. 첫째, 문서가 스스로를 설명하기 위해 추가되어야 하는 메타데이터 항목들을 제시하고 이 메타데이터들이 기계가독형이 되도록 문서파일에 저장하는 방법을 제안한다. 둘째, 문서 내용 분석 시 자연어 처리에만 의존하지 않고 행정 맥락에 따라 중요한 키워드를 미리 국제표준 태그로 마킹하여 기계가독형이 되도록 하는 방안을 제안한다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제14권4호
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• pp.401-411
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• 2008

다수의 사용자들의 협력태깅으로 생성되는 폭소노미는 웹 2.0을 이끌고 있는 대표적인 요소이다. 태그는 어떤 웹 문서를 기술하는 웹 메타데이타라고 할 수 있는데, 협력태깅으로 이루어진 태그들 사이의 의미적인 상하위 관계를 밝혀내 이를 시각화한다면, 사용자들이 문서의 메타데이타를 보다 직관적으로 이해하는 데 도움을 줄 수 있다. 이에 본 논문에서는 del.icio.us의 태그들을 대상으로 하여, Wikipedia 텍스트를 이용한 태그들간 상하위 관계 산출 기법을 제안한다. 이를 위해 태그들이 Wikipeida 텍스트상에서 출현하는 빈도수를 기반으로 태그들간 상하위 관계를 산출하는 통계적인 모델링을 제안하였고, 각각의 태그를 그에 상응하는 Wikipedia 텍스트에 매핑시키는 TSD 기법을 제안하였다. 이렇게 산출된 상하위 관계 짝들은 시각화 기법을 통하여 효과적으로 화면에 표현되었다. 실제로 우리가 제안하는 알고리즘이 태그들간의 상하위 관계들을 높은 정확도로 찾아내었음을 실험을 통해 확인하였다.

• 정보관리연구
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• 제42권4호
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• pp.39-58
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• 2011

최신의 학술서비스 유형과 연구데이터 출판 및 서비스를 위한 DataCite 메타데이터 요소를 분석하여 OpenURL 학술서비스 유형을 기술하기 위한 메타태그를 Key/Encoded-Value(KEV) 형식으로 확장제안하였다. 현재의 OpenURL Z39.88 표준의 KEVFormat: Sch-Svc은 문헌중심의 학술서비스 유형 6가지만을 지원하고 있어 연구데이터의 원활한 유통을 위해서는 확장이 필요하다. 본 연구에서는 학술서비스 유형 분석을 위해 Scopus와 Web of Science, NDSL 서비스를 비교 검토하여 8개의 학술서비스 유형을 도출하였다. 또한 연구데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 집중적으로 분석하여 9개의 대표속성을 도출하였다.

• 정보관리학회지
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• 제28권4호
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• pp.161-182
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• 2011

현재 메타데이터와 폭소노미는 정보의 표현과 조직, 검색에 널리 사용되고 있다. 그러나 각각이 지닌 고유한 특성과 장점을 모두 활용하기 위해 이 두 가지 방식을 연결시키기 위한 연구가 많이 수행되고 있다. 본 연구에서는 폭소노미와 메타데이터가 지닌 공통점을 활용해 이 두 가지 방식을 마이크로컨텐츠를 이용해 연결시켜 정보자원의 활용을 극대화하는 방안을 제안하고 있다. 마이크로컨텐츠는 폭소노미의 동적인 특성과 메타데이터의 명확한 체계를 모두 반영한 구조로서, 실질적인 태그나 요소의 값을 갖지 않는 개념적인 구조이다. 이 마이크로컨텐츠를 이용한 접근방법은 폭소노미 태그와 메타데이터 구조에서 제공받은 접근점을 통해 이들 두 가지 방식의 단점을 상호보완하고 장점을 극대화하는데 활용될 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1159-1162
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• 2001

본 연구는 웹 컨텐츠 통합 서비스에 관한 것으로 메타 브라우저, 중계 웹 서버, 포린 페이지 저작기, 포린 페이지 저장기로 구성한다. 메타 브라우저를 통해 사용자가 웹 사이트를 탐색하면서 웹 컨텐츠를 선택하며, 포린 페이지 저작기를 통해 각 사이트의 컨텐츠들로 포린페이지를 저작한다. 중계 웹 서버에서는 포린 페이지에 사용된 컨텐츠를 주기적으로 모니터링하여 컨텐츠 변화 감지시에 해당 컨텐츠로 구성된 포린페이지도 자동으로 갱신한다. 컨텐츠 추출을 위해 뭔 문서로 태그 트리를 구성하고, 그룹 시간 관계를 정의하여 포린 페이지 재생 모델을 제시했으며, 동기화를 위해 종료 제한 시간을 예측한다. 컨텐츠 변화 탐지 및 자동 갱신을 위해 컨텐츠 태그 트리와 웹 문서의 테그 트리간 차이값을 구하여 컨텐츠 변화 감지 방법을 제시한다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제10권10호
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• pp.399-406
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• 2021

콘텐츠 산업의 꾸준한 성장에 따라 수많은 콘텐츠 중에서 개인의 취향에 적합한 콘텐츠를 자동으로 추천하는 연구의 필요성이 증가하고 있다. 콘텐츠 자동 추천의 정확도를 향상시키기 위해서는 콘텐츠에 대한 사용자의 선호 이력을 바탕으로 하는 기존 추천 기법과 더불어 콘텐츠의 메타데이터 및 콘텐츠 자체에서 추출할 수 있는 특징을 융합한 추천 기법이 필요하다. 본 연구에서는 음악의 소리 데이터로부터 태그 정보를 분류하는 LSTM 기반의 모델을 학습하고 분류된 태그 정보를 음악의 메타 데이터로 추가하여, 그래프 임베딩 시 콘텐츠의 특징까지 고려할 수 있는 KPRN 기반의 새로운 콘텐츠 추천 방법을 제안한다. 카카오 아레나 데이터 기반 실험 결과, 본 연구의 제안 방법은 기존의 임베딩 기반 추천 방법보다 우수한 추천 정확도를 보였다.