• 한국도서관정보학회:학술대회논문집
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• 한국도서관정보학회 2001년도 하계학술발표대회
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• pp.13-28
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• 2001

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.405-413
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• 2009

태깅 시스템은 인터넷 사용자로 하여금 태그라고 불리는 메타데이터를 글, 사진, 동영상 등에 부여하도록 하여서 컨텐츠의 검색 및 브라우징을 편리하게 하는 시스템이다. 컨텐츠의 브라우징을 위해서 태그 클라우드라는 시각적 인터페이스가 널리 쓰이고 있다. 태그 클라우드는 가장 빈도수가 높은 태그들을 알파벳 순으로 보여주고 폰트의 크기로 그 태그들의 빈도수를 반영한다. 하지만 기존의 태그 선택 방법은 몇 가지 단점들이 알려져 있다. 그래서 이 논문은 참신한 컨텐츠들을 찾을 수 있도록 Freshness라는 태그 클라우드를 위한 새로운 태그 선택 방법을 정의하였다. Freshness는 태그 동시 발생 확률 분포(tag co-occurrence probability distribution)가 동적으로 변화하는 것을 Kullback-Leibler divergence로 평균한 값이다. Allblog, Eolin, Technorati 등 세 개의 웹사이트로부터 실제 태그 데이터를 수집하여 우리의 태그 클라우드를 생성하는 시스템, 'Fresh Tag Cloud'를 구축하였다. 이 태그 클라우드를 Allblog에서 수집한 데이터에서 전통적인 태그 클라우드와 비교했을 때 중복평균이 87.5% 감소하여서 성능이 더 향상된 것을 확인할 수 있다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2011년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.41-42
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• 2011

DataCite 메타데이터 요소를 분석하여 OpenURL 학술 서비스 유형을 기술하기 위한 메타태그를 Key/Encoded-Value (KEV) 형식으로 확장 제안하였다. 학술 서비스 유형 분석을 위해 Scopus와 Web of Science, NDSL 서비스를 비교 검토하여 8개의 학술서비스 유형을 도출하였다. 또한 과학데이터 기술을 위한 DataCite 컨소시엄의 메타데이터 요소를 집중적으로 분석하여 9개의 대표속성을 도출 하였다.

• 지능정보연구
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• 제29권1호
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• pp.27-40
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• 2023

스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제44권1호
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• pp.117-135
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• 2010

본 연구는 이미지의 시맨틱 검색을 위해서 동등어, 동의어 및 관련어를 질의 확장시에 사용하여 태그를 통제한 구조화된 폭소노미 시스템의 모형을 제안하였다. 그런 다음 제안한 시스템의 효율성을 평가하기 위해서 실험을 통해서 이 시스템을 태그를 전혀 통제하지 않은 태그 기반 시스템과 검색 효율성(재현율과 정확률)과 만족도 측면에서 비교해 보았다. 이외에 검색 효율성이 질의 확장 방식에 따라서 어떤 차이를 보이는지 조사해 보았다. 실험 결과, 제안된 구조화된 폭소노미 시스템이 태그 기반 시스템 보다 재현율, 정확률 및 만족도에서 더 높게 나타났으며 그 차이도 통계적으로 유의미한 것으로 나타났다. 한편 질의 확장 방식에 따라서 재현율은 차이가 없었지만 정확률은 부분적으로 차이가 있는 것으로 나타났다. 본 연구 결과는 라이브러리 2.0 시대의 디지털 도서관 시스템에 적용되어 디지털 자원에 대한 접근성을 향상시킬 수 있을 것이다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제33권2호
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• pp.235-258
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• 2002

최초의 웹 페이지가 인터넷 상에 올려진 1991년 이래, 인터넷 상의 무수한 웹 사이트 정보검색은 전통적 색인작성 방법과는 상이한 새로운 방법을 개발하고 있다. 본고는 새롭게 발전하는 웹 색인작성에 관한 기초연구로서, 그의 기초가 되는 삽입색인을 살펴보고, 웹 사이트의 정보제공을 위해 필수적인 메타 태그와 웹 색인을 위한 그들의 작성방법을 검토하고, 웹 색인작성에 관한 주요사항을 비교적 상세하게 연구검토하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2001년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1411-1414
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• 2001

사용자의 주변환경은 일정한 형태의 정보가 아닌 이질적인 형태의 정보들이 혼재되어 있다. 이동컴퓨팅에서 사용자는 다양한 경로를 통하여 여러 가지 다른 형태의 정보들을 획득하고, 다양한 방법으로 이를 처리하게 된다. 실생활의 정보는 디지털환경에서 처리하기 위하여 다양한 방법을 적용하여 디지털정보로 표현되어야 한다. 디지털정보는 표현방법에 따라서 다양한 포맷형식을 갖게되며, 적절한 응용프로그램과 연결되어 실행된다. 본 논문에서는 이동컴퓨팅환경에서 태그를 기반으로 하여 사용자에게 일관되고, 추상화된 정보획득방법을 제시한다. 또한, 태그를 실제 데이터를 표현하는 메타데이터에 대응시키며, 데이터를 처리할 수 있는 적절한 프로그램과 연결하는 과정을 내부적으로 처리하는 태그기반 이동정보서비스를 구현하였다. 제안된 방법론은 이동사용자에게 입 출력의 간편성을 제공하고, 주변환경에 대한 적응성을 향상시킬 것이다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.133-141
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• 2008

소셜웹은 정보를 공유하고 사용자간 연결 정도를 높이기 위해 현재의 웹을 소셜 플랫폼으로 변화시키고 있다. 본 논문은 여러 소셜웹 사이트에 산재되어 있는 소셜 데이터를 중재하고 연결하는 방법을 제공하기 위해 딜리셔스, 플리커, 유튜브와 같은 대표적인 소셜 태깅 사이트의 태깅 데이터를 분석한다. 그 결과로 서로 다른 태깅 데이터를 통합하고 서로 다른 소셜 메타데이터를 연결하기 위한 태그 온톨로지를 제안한다. 또한 태깅 데이터의 기계 학습을 통하여 유사 태그 그룹과 사용자 그룹 정보를 획득한 후 태그 온톨로지를 학습한다. 이의 활용 방안으로는 학습된 태그 온톨로지를 이용하여 모델링한 추천 시스템도 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2001년도 봄 학술발표논문집 Vol.28 No.1 (B)
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• pp.94-96
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• 2001

웹 기반의 분산 환경에서 데이터를 공유, 사용하려는 노력은 끊임 없이 계속되어 왔다. 기존의 HTML 문서를 이용할 경우에는 그 언어자체가 가지고 있는 한계성 때문에 효과적으로 문서를 공유하기가 어렵다. 이에 대한 대안으로 XML을 이용한 문서 교환 방법이 제시되고 있다. 하지만 서로 다른 DTD를 기반으로 작성된 XML문서를 교환할 경우에는 문제가 발생하게 된다. DTD가 서로 다른 사용자에 의해서 작성되었기 때문에 XML 문서 내의 태그 뿐만 아니라 문서가 가지고 있는 그 구조 또한 서로 상이하게 된다. 본 논문에서는 상이한 DTD를 기반으로 작성된 XML문서를 교환할 경우에 고려 해야 하는 XML 문서의 구조적 상이성의 예를 보여주고 이에 대한 해결 알고리즘을 제시한다. 문서 구조의 상이성은 적절한 매핑 테이블과 트리 구조를 이용한 태그 변환 방법을 이용하여 해결할 수 있다. 데이터 레지스트리와 본 논문에서 제안한 문서의 구조와 태그 변환 방법을 사용하면 XML 문서를 효과적으로 교환 할 수 있다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2021년도 추계학술대회
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• pp.281-283
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• 2021

국내 OTT(Over-the-top media service) 시장의 추천 서비스에서 거론되는 대표 업체는 Youtube와 Netflix이다. Youtube는 여러 방법을 거쳐 2016년부터 이용자의 시청 시간을 기록하여 이용하는 알고리즘을 머신러닝에 도입하면서 개인화된 추천을 본격화하였고, Netflix는 사용자의 선택한 영상, 시청 시간대, 영상 시청 기기 등 정보 수집을 통해 이용자를 분류하고 비슷한 시청 패턴을 가진 사람들을 같은 그룹에 묶는 방식과 영상을 직접 시청 후 사람이 태그(메타데이터)를 직접 기록하여 사용자로부터 수집한 정보와 영상에 붙은 태그 정보를 이용한다. 본 논문에서는 수기로 작성하던 영상 미디어의 메타데이터를 자동으로 생성하여 영상미디어의 추천을 개선하기 위한 방법을 제안하고자 한다.