• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2007년도 제19회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.76-83
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• 2007

학술정보 분석 서비스는 학술정보 온톨로지를 사용하여 연구과제의 심사자 선정과 연구자의 연구성과 분석에 필요한 정보를 제공해 주는 서비스이다. 연구과제의 심사자 추천 서비스에서는 피심사자와 심사자의 관계, 평가자의 전문도 및 전문 분야가 사용되며, 연구성과 분석 서비스에서는 분야별/기관별 연구성과물 현황, 분야별 전문가 현황, 연구자 네트워크 등이 사용된다. 본 연구에서는 학술정보 분석 서비스를 제공하기 위해 학술정보를 온톨로지로 구축하였고, OntoFrame 기반의 추론 시스템을 적용하여 학술정보를 저장 및 확장한 후 심사자 추천 서비스와 연구성과 분석 서비스에 필요한 정보를 제공하였다. 이 논문에서는 학술정보 온톨로지의 구성과 OntoFrame 기반의 학술정보 시스템의 구성 및 서비스 방법을 제시하였고, 이를 통해 효과적인 학술정보 분석 서비스를 제공하였다.

• 한국지능정보시스템학회:학술대회논문집
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• 한국지능정보시스템학회 1999년도 추계학술대회-지능형 정보기술과 미래조직 Information Technology and Future Organization
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• pp.99-107
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• 1999

인공지능(Artificial Intelligence : AI)이란 인간이 가지고 있는 지각, 인식, 이해, 기억, 판단, 학습, 사고, 발견, 창조 등과 같은 지적인 능력을 기계에 실현하고자 하는 분야이다. 즉 기계에 인간이 가진 지능을 복제하여 우리 인간이 소유하고 있는 추론과 학습 메커니즘 등을 이용하여 신속한 계산을 수행할 수 있도록 컴퓨터의 실제 능력을 향상시키는 것이다. 인공지능 분야는 다양한 분야에 응용되어 왔으며 수많은 기술들이 개발되었다. 석유 분야도 예외는 아니며 석유 지질, 탐사, 매장량 평가, 시추, 생산, 수송, 정제 등 다양한 분야에 걸쳐서 인공지능 분야가 활용되어 많은 문제 해결에 적용되고 있다. 이와 같은 취지에서 본 논문에서는 우선 석유 분야별로 활용되고 있는 인공 지능 분야들을 정리하고 그 후 인공지능 분야별로 실제 해결하고 있는 석유 분야의 문제들을 다시 한번 정리하였다. 그 후 특히 석유 분야가 있어서 실제 개발되어 사용중인 전문가 시스템들을 정리하였다. 마지막으로 향후 석유 분야의 전문가 시스템 발전 방향을 간략히 분석하였다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2011년도 제18회 학술대회 논문집
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• pp.17-22
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• 2011

국내 전력전자분야 연구기관의 공동연구 현황을 분석하기 위해 기관 간 협업현황 및 네트워크 분석을 수행하였다. 네트워크 지도로부터 지역별, 연구기관의 형태별, 학위논문 지도관계별로 공동연구 경향이 나타났으며, 네트워크 중심성 분석으로 기관별 공동연구 참여의 성향을 확인하였다.

• 한국측량학회지
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• 제26권5호
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• pp.475-483
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• 2008

본 연구의 목적은 국내 측량관련 전문학회의 학회지, 석 박사 학위논문을 대상으로 하여 논문분야별, 연도별 분석을 통하여 측량분야의 연구동향을 파악하는데 있다. 본 연구에서는1957년 이후 현재까지의 국내에서 발표된 측량관련 전문학술지 발표논문, 석 박사 학위논문을 취합 정리하였다. 연구 동향을 연도별과 분야별로 그 현황을 분석하였으며 각 연구 분야에 사이의 상관관계를 분석한 결과 원격탐사 분야와 GIS 분야가 매우 높은(약 98%) 상관관계를 가지고 있었으며, 그 다음으로는 GPS와 원격탐사 분야가 높은(약 95%) 상관관계를 가지고 있음을 알 수 있었다. 각 논문분야의 발표연도변화에 따른 회귀분석 결과 측지분야를 제외하면 대부분 추세선이 대부분 3차식에 유의함을 알 수 있었다. 또한, 일반측량, 사진측량, 원격탐사, 토지정보 분야의 논문은 증가하는 것으로 예상되며, GPS, GIS, 수치지도, 측지분야는 감소하는 것으로 예상됨을 알 수 있었다.

• 디자인학연구
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• 제14권
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• pp.43-51
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• 1996

미국의 대표적인 초등학교 미술 교과서 중 하나인 Discover art에 나타난 조형 원리, 색채 및 분야별 디자인에 대한 분석이 다루어졌으며 아동의 발달 및 학습 단계에 딸 연속성을 가지며 각 학년 별로 단원을 구성하고 이를 교육하는가를 중심으로 검토가 이루어졌다. 특히 각 분야에서 새로운 단어 및 개념 소개, 다음 학년에서의 학습 반복, 색채의 수, 디자인 분야별 감상 및 실습을 통한 학습 등을 각 학년별로 조사하였다. 조형 원리는 단계적으로 잘 구성되어 있지만 선과 형태에 관한 부분이 너무 자세하고 반복적으로 전 학년에 학습되는 것으로 분석되었다. 전체적으로 타 분석에 비하여 디자인 교육 부분의 학습 비중이 적으며, 역사를 배우게 되는 5학년에 보조를 맞춘 디자인사의 소개가 이후 지속적인 학습이 이루어지지 않는 점은 개선이 필요한 것으로 분석되었다. 제품 디자인은 4학년 이전에서는 감상만을 위하여 소개되고 4학년에서 일회 실습이 있는 것에 불과하나 고학년에서의 반복 학습이 요망된다.

• 한국전자거래학회:학술대회논문집
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• 한국전자거래학회 2000년도 종합학술대회발표논문집
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• pp.217-234
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• 2000

■ 연구목적 ㆍ 전자상거래의 80% 이상을 차지하는 기업 간(B2B) 전자상거래의 실태를 분석하기 위해 B2B의 최근 현황과 전망을 파악하고 ㆍ 이로부터 B2B의 애로사항 및 활성화 방안을 도출하여 ㆍ B2B를 중심으로 전자상거래 분야의 범 국가적 활성화를 도모하는 것 ■ 연구중점 ㆍ B2B의 수행 기업대상별 관점, 업종별 관점, 국제화 측면, 정부측면(법/제도, 표준), 시스템 및 기술적 측면, 온라인과 오프라인의 연계측면, B2C와의 연계측면 등 7개의 분야별로 구분하여 분석(중략)

• 한국융합학회논문지
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• 제10권11호
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• pp.85-93
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• 2019

한국은 반도체 산업에서의 독보적 우위에도 불구하고, 반도체 장비 분야에서는 두각을 나타내지 못하고 있다. 세정장비는 반도체 장비 중 한 분야로, 반도체 기술의 고도화에 따라 향후 중요성이 더욱 강조되는 분야이다. 본 연구는 특허 정보를 분석하여 한국을 포함한 주요 국가별 세정장비 분야 기술경쟁력을 파악하고 국가별 중점 기술분야를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 최근 10년 간 미국 특허청에 등록된 세정장비 특허를 검색하여, 정량적 특허분석 및 특허 동시분류 네트워크 분석을 실시하였다. 연구 결과, 미국과 일본이 이 분야 기술을 선도하고 있는 것으로 나타났으며, 한국은 이들 선도국에 비해 경쟁력이 크게 뒤쳐짐은 물론, 경쟁국인 대만이나 후발국인 중국에 비해서도 우위에 있다고 보기 어려운 상황이다. 또한 국가별 전문화가 진행되어 있어, 국가 간 협력체제가 원활치 못할 경우 기술장벽으로 작용할 가능성도 없지 않다. 따라서 국내 세정장비 산업의 발전을 위한 적극적인 연구개발과 기술역량 확충이 요구된다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2016년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.337-338
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• 2016

녹색기술정보포털 기사 정보와 회원정보를 이용하여 전체 녹색기술 분야에 대한 패스파인더 네트워크와 최근접 이웃 중심성을 도출하고 분야별 융합 동향을 분석하였다. 분석결과, 전체 녹색기술 분야 중에서 실리콘 태양전지 및 고효율 2차전지 등의 에너지 고효율화 분야에 대해 회원들의 관심이 높은 것으로 나타났으며, 실리콘 태양전지 분야에서 다른 녹색기술과의 융합이 가장 활발하게 이루어지는 것으로 분석되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2015년도 추계학술발표대회
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• pp.1581-1584
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• 2015

최근 소셜 네트워크 서비스상의 데이터를 실시간으로 분석하여 의미있는 정보를 찾아내기 위한 연구가 활발하게 진행되고 있다. 특히, 스마트폰과 같은 스마트 디바이스를 이용하는 많은 사용자들이 실시간으로 발생하는 이벤트를 소셜 네트워크상에 게재하고 서로 공유하면서, 대중들이 관심을 가지는 토픽의 경우 굉장히 빠르게 확산되는 경향을 보이고 있다. 본 논문에서는 이러한 SNS의 특성을 토대로 트위터상의 트윗을 분석하여 여러 분야의 토픽들을 카테고리별로 분류하고, 카테고리별 트렌드를 추출하여 실시간으로 시각화하는 기법을 제안한다. 이를 위해, 트위터를 기반으로 SVM 분류 알고리즘과 Twitter-LDA를 통하여 트윗을 분야별로 분류하고, 각각의 트렌드를 이루는 대표적인 키워드를 선출하여 이를 기반으로 실시간 트렌드를 추출한다. 제안하는 기법의 성능을 평가하기 위해, 분류 특징 선택의 신뢰도를 측정한다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.11-13
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• 2019

대중들에게 정보를 빠르고 정확하게 제공하는 대표 매체인 뉴스 기사는 일 평균 1만 5천 건 이상이 보도되고 있다. 특정 주제 또는 분야에 대한 전반적인 동향을 파악하고자 대량의 텍스트 데이터를 수집하여 텍스트 마이닝(Text mining)과 머신러닝 등을 적용하는 연구들이 활발하게 수행되고 있다. 본 연구에서는 서울시의 이슈 및 문제를 파악하고자 약 5년간 뉴스 기사를 수집하여 키워드 분석 및 토픽 모델링을 적용하였다. 분석 결과 5년간의 뉴스 기사에서 빈번하게 출현하는 키워드들을 도출하였고 연도별로 도출된 키워드들을 비교분석하였다. 또한 토픽 모델링 적용 결과 뉴스 기사를 구성하는 20개의 주제를 도출하였으며 이를 기반으로 서울시의 주요 이슈들을 파악할 수 있다. 본 연구는 연도별, 분야별 세부 내용 및 시계열 분석, 다른 도시들의 이슈 및 문제를 도출하는데 활용될 것으로 기대된다.