• 한국전자통신학회논문지
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• 제8권12호
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• pp.1911-1916
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• 2013

소셜 태깅 시스템이 직면한 중요한 과제 중 하나는 급격하게 증가하는 태그의 양적 증가와 다양성에 대한 대처방안이다. 구조화된 주석 시스템과는 반대로 태그는 사용자에게 웹 콘텐츠에 주석을 달고 조직화하는 비구조적, 개방적 메커니즘을 제공한다. 본 논문에서는 사용자 정의 태그, URL 키워드, 그리고 분류 폴더 이름을 주요 구성 요소로 하는 폭소노미 기반의 URL 추천 방식을 제안한다. 이 방식은 더욱 개선되어 브라우저의 확장 기능으로 구성될 경우 사용자에게 특정 URL을 분류하는 최상의 방안을 제안할 수 있다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제40권4호
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• pp.381-400
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• 2009

이 연구는 폭소노미에 대한 우리 도서관계의 보다 근원적인 이해를 도모하고, 그를 통해 우리 도서관의 실정에 보다 적합한 폭소노미에 대한 접근 및 수용 방법을 강구해 보고자 하는데 목적이 있다. 구체적으로, 이 연구는 관련 문헌에 대한 조사와 분석에 근거하여, (1) 폭소노미가 등장하게 된 배경과 그에 내재된 철학적 의미를 도서관목록의 전통적 의미에 견주면서 살펴보고, 이어 (2) 폭소노미를 바라보는 북미 문헌정보학계의 관점과 도서관 현장에서의 구체적인 적용 사례를 소개하고, 더불어 (3) 폭소노미의 적용 결과를 둘러싼 북미 도서관 현장에서의 유용성 논의에 대해 분석함으로써, 긍극적으로 (4) 폭소노미의 수용에 앞서 우리 도서관계가 고민해야할 과제와 취해야 할 전략에 대해 논의하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권1호
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• pp.137-150
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• 2009

이 연구에서는 폭소노미를 도입하여 라이브러리 2.0을 구현하고 있는 대학도서관 폭소노미 태그의 일반적인 패턴을 파악하였다. 분석 결과, 평균적으로 하나의 콘텐츠당 약 1.35개의 태그가 사용되었다. 태그의 전형적인 패턴은 사용개수가 증가할수록 사용빈도수가 감소하는 멱함수 분포를 따르며, 전체 79.51%의 태그는 콘텐츠의 주제를 표현하고 있고, 84.61%의 태그는 사회적 동기에 의한 태그이다. 도서관 폭소노미 태그의 집단지성 구현도는 20.83%로 조사되었다. 4분기로 나누어 태그의 증감율을 살펴본 결과 A 대학도서관은 분기별 차이가 큰 반면, B 대학도서관은 분기별 차이가 적었다. 이용자는 평균 5.25개의 태그를 태깅하였고, 태깅 행태에 따라 이용자의 성향을 세그룹으로 구분할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제21권3호
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• pp.53-77
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• 2015

국내에서 출원되는 특허건수는 매년 증가하고 있으나, 이러한 특허들 중 상당수는 활용되지 못하고 사장되고 있다. 2012년 국정감사 자료에 따르면, 우리나라 대학 및 공공연구기관이 보유한 특허의 약 73%가 사회적 가치창출로 연결되지 못하는 휴면특허라고 한다. 즉, 대학/연구소 또는 사업화가 어려운 개인이 소유하고 있는 특허가, 이를 필요로 하는 수요기업에 성공적으로 기술 이전되지 못하는 것을 휴면특허 증가의 주요 문제점으로 생각할 수 있다. 본 연구는 급격히 축적되는 방대한 특허 자원들 속에서, 기업의 관심분야에 적합한 지식재산을, 보다 쉽고, 효과적으로 선별할 수 있도록 하는 소셜태깅 기반의 특허 추천플랫폼을 제안한다. 제안된 시스템은 기존 특허들로부터 핵심적인 내용 및 기술 분야를 추출하여 초기 추천을 수행하고, 이후 사용자들의 태그정보가 축적되면, 사회적 지식 (social knowledge)을 추천에 함께 반영하게 된다. 이러한 연구에는 특허청에서 운영하고 있는 KIPRIS(Korea Industrial Property Rights Information Service) 시스템에서 실제 특허자료 총 1638건을 수집한 후, 현재 특허 데이터에는 존재하지 않는 가상의 태그 정보를 추가한 반가상(semi-virtual) 데이터를 구성하여 활용하였다. 제안된 시스템은 프로그래밍 언어 JAVA를 활용하여 핵심 알고리즘을 구현하였으며, 그래픽사용자 인터페이스(Graphic User Interface)에 대한 프로토타입의 설계를 수행하였다. 또한, 시나리오테스트 방식으로 시스템의 운영타당성 및 추천 효과성을 확인하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.99-108
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• 2012

방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제42권4호
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• pp.95-112
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• 2008

폭소노미는 전통적인 분류체계인 텍소노미에 대칭되는 용어로 사람들에 의한 분류법이란 의미로 해석된다. 인터넷 컨텐츠를 대상으로 개방적으로 조직된 레이블로, 소셜 태깅의 결과로 만들어진 협력형 색인이다. 폭소노미는 다양한 이용자가 다양한 관점에서 생성한 태그를 통해 우연한 접근의 기회를 제공하며, 동일한 관심사를 가진 타인과 소셜 네트워크 형성을 위한 연결 고리가 된다. 본 연구에서는 폭소노미의 의의를 짚어보고, 전통적인 텍소노미 시스템을 어떻게 보완할 수 있는지, 그리고 그 문제점과 한계는 무엇인지 고찰해 본다. 더불어 학술정보서비스에 부여되고 있는 폭소노미 태그를 분석하여 그 특징을 살펴보고 폭소노미 시스템의 운영 방향을 제시한다.

• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제23권9호
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• pp.550-556
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• 2017

사물 인터넷 기술의 발달로 인하여 언제 어디서든지 손쉽게 다양한 기기들의 상태를 조회하거나 제어 할 수 있는 환경으로 발전하고 있다. 그러나 현재의 IoT 관련 시스템을 이용하여 사물을 제어하려면 어플리케이션 실행, 공간 및 사물 선택, 사물 제어 등의 여러 단계에 걸친 복잡한 조작이 필요하기 때문에 손쉽고 빠르게 사물을 제어하거나 사물 제어에 대한 요청을 발송하는 부분에 여전히 많은 한계점을 가지고 있다. 본 논문에서는 보다 효율적인 사물 인터넷 제어를 위하여 IoT 태그 및 소셜 메시지 기반의 IoT 제어 프레임워크를 제안한다. 제안하는 시스템에서는 IoT 태깅을 수행한 사용자의 사물 소유권에 따라 사물을 직접 제어하거나 사물 소유주에게 IoT 메시지 전송을 통하여 간편하게 사물을 제어 할 수 있다. 본 논문에서는 프로토타입 구현을 통하여 IoT 환경에서 보다 직관적이고 효율적인 사물 제어가 가능함을 보였다.

• 정보관리학회지
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• 제26권2호
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• pp.127-147
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• 2009

자연언어에서 유사어의 처리는 사람과 컴퓨터간의 의사소통에 적지 않은 장애가 되어왔고, 이는 사용자의 임의적 단어사용에 기반을 두고 있는 웹 2.0 애플리케이션, 특히 소셜태깅 분야에 있어서 그 장애의 정도가 더 심각해질 수 있다. 본 연구는 한 대표적인 웹 2.0 애플리케이션에서 자동 유사어 추출에 관한 문제를 다루고 있다. 더 구체적으로, 가장 널리 사용되는 소셜북마킹 애플리케이션인 딜리셔스를 기반으로, 유사태그를 추출하는 방법(FolkSim)을 제시하고자 한다. 제시한 방법의 평가를 위하여, 문서유사도의 측정을 위해서 쓰여진 고전적 벡터모델에 의거한 유사태그를 추출하는 방법(CosSim)과 그 결과들을 서로 비교분석하여 보았다. 몇 가지 면에서 FolkSim가 더 나은 결과 산출해내는 증거들이 관찰되어졌다. 또한, FolkSim 방법에 의한 유사태그가 만들어지지 않는 경우에 대비하여, 그 대안 또한 제시하고 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2010년도 추계학술발표대회
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• pp.553-554
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• 2010

무수히 많은 정보가 쏟아져 나오는 시대에 살고 있는 웹 사용자에게 유용한 정보를 제공하기 위한 여과기법의 연구는 큰 중요성을 갖는다. 이런 기법엔 크게 내용 기반 여과방식과 협업적 여과방식 두 가지로 나눌 수 있다. 이들 각각은 서로 장, 단점을 가지고 있으며 따라서 이를 병합한 기법의 연구는 필수적이다. DB 의 WAL 기법과 진화알고리즘을 이용하여 좀 더 사용자에게 최적화된 추천을 가능하게 할 수 있다. 또한 폭소노미에 기반한 태깅기법 및 패턴인식, 온톨로지(ontology) 기법의 연구를 통해 기존의 한계를 보완하여 향후 더욱 개선된 여과 기법을 기대할 수 있다.

• 대한공간정보학회지
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• 제22권4호
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• pp.21-30
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• 2014

최근 소셜 미디어의 활성화로 인해 소셜 네트워크상에서 수많은 자발적 추종자들을 확보한 새로운 형태의 유력자가 대두되고 있다. 소셜 네트워크상에서의 유력자를 탐색하는 연구들이 진행되어 왔고, 관련 서비스가 제공 중에 있으나 이들은 유력자 규명에 있어 위치기반 소셜 네트워크 서비스(LBSNS)가 가지고 있는 위치 정보에 대한 반영이 부족하다는 한계점을 가지고 있었다. 이에 본 연구에서는 공간통계분석기법을 이용하여 LBSNS 데이터를 대상으로 다양한 사회문화적 이슈에 대한 발언에 영향력을 가지는 유력자를 공간적으로 탐색하고, 이를 활용하는 방안을 제시하고자 하였다. 이를 위해 트위터의 지오태깅된 메시지를 분석 데이터로 사용하였으며, 서울시를 공간적 범위로 하여 한 달 동안 총 168,040건의 메시지를 수집하였다. 또한 '정치', '경제', 'IT'를 연구 대상 범주로 설정하고, 데이터 수집 기간 동안 이슈가 되었던 키워드들을 주어진 범주별로 분류하였다. 이를 바탕으로 키워드에 대한 유력자를 파악하기 위한 노출도를 도출하고, 이에 대해 서울시의 행정동을 기준으로 공간결합연산을 실시함으로써 각 키워드에 대한 행정동별 노출도를 산출하였다. 그리고 행정동별로 산출된 노출도의 공간적 의존성을 고려하여 유력지수를 도출하였으며, 키워드별로 상위의 유력지수를 보이는 지역을 유력지역으로 추출하여 이들의 공간적인 분포 특성과 키워드들 간의 공간적 상관성을 분석하였다. 실험 결과, 동일 범주 내에서 키워드 간의 공간적 상관계수는 0.3 이상으로 높은 상관성을 보였으며, 정치범주와 경제범주의 키워드 간 상관계수 역시 평균 0.3으로 비교적 높은 상관성을 보인 반면, 정치범주와 IT범주, 경제범주와 IT범주 키워드 간의 상관계수는 각각 0.18, 0.15로 낮은 상관성을 보였다. 본 연구는 유력자에 대한 연구를 공간 정보의 관점에서 구체화시켰다는 점에서 의의를 가지며, 향후에 gCRM(geographic Customer Relationship Management) 등의 분야에 유용하게 활용될 수 있을 것이다.