• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2010년도 제22회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.179-182
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• 2010

트위터, 페이스북 등의 소설 네트워크가 이슈가 되는 사건에 의견을 표시하는 수단으로 많이 활용되고 있다. 본 논문에서는 이슈 키워드 추출 및 트위터와 유투브에 기반한 실시간 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가장 최근 신문 기사들의 제목과 스니핏을 이용하여 이슈가 되는 키워드를 실시간으로 추출하여 사용자들에게 보여주고 트위터와 유투브 OpenAPI를 이용하여 추출된 키워드에 대한 컨텐츠들을 실시간으로 사용자들에게 보여준다, 본 시스템을 통해서 이슈가 되는 사건에 대한 실시간 반응을 찾을 수 있다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권12호
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• pp.237-243
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• 2016

포털사이트의 실시간 검색키워드는 검색횟수의 순간증가율이 높은 순서대로 나타나므로 짧은 시간에 관심도가 급상승하는 이슈는 쉽게 보여주지만, 포털사이트별로 다른 결과가 도출되고 일정기간에 대한 이슈는 나타내지 못하는 한계가 있다. 따라서, 일정기간 동안의 전체 실시간 검색키워드에서 핵심 이슈를 찾고 각 포털사이트별로 집계한 결과와 이들의 차이를 분석한 결과를 보여주는 것은 이슈를 보다 실제적으로 이해할 수 있는 근거를 제공하고 자주 변화하는 실시간 검색키워드에 대한 일관성을 유지할 수 있게 해준다는 측면에서 의미가 있다. 이를 위해 본 논문에서는 대표적인 두 개의 포털사이트에서 제공하는 실시간 검색키워드의 주간 분석을 통하여 주간 핵심 이슈를 추출하고 이들의 차이를 분석한다. 두 포털사이트의 실시간 검색키워드 중요도 점수에 대한 독립표본 t검정과 실시간 검색키워드 생존함수에 의한 생존분석 결과, 두 포털사이트는 차이가 있다는 것을 보였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권8호
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• pp.253-260
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• 2015

디지털 공간에서 개인과 조직의 활동기록이 축적되면서 활용할 수 있는 정보의 양도 폭발적으로 증가하고 있는 환경에 있어 사용자에게 가장 절실한 요구사항은 '유용한' 정보의 '효율적인' 획득에 있다. 본 논문에서는 실시간 이슈 탐지 기술을 활용하여 국방 정보 서비스로의 접목, 디지털 융복합을 시도한다. 국방 분야와 관련된 웹 상에 공개된 대량의 콘텐츠와 국방 보고서 및 DB를 연계하여 무기체계, 정책 및 훈련, 기관 및 조직 등에 대한 국방 이슈를 실시간으로 탐지하는 특화 기술을 개발하고자 한다. 이를 위해 실시간 국방 이슈 탐지 및 그룹핑 기술에 대한 요구사항을 수렴하고 분석하여 핵심 기능을 도출하고자 한다. 또한 '국방' 분야에 특화된 언어자원을 보강하고 이슈성 지수 자질을 발굴함으로써 도메인 특화 이슈 탐지 방법의 차별화를 꾀한다. 더불어 실제 수집된 웹 뉴스미디어에 기반한 국방 분야 이슈 탐지 결과와 기존 이슈 탐지 결과와 비교함으로써 그 차이를 규명하고자 한다.

• 예술인문사회 융합 멀티미디어 논문지
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• 제7권4호
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• pp.299-314
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• 2017

미디어의 기술 발전은 병렬적으로 사용자의 인식을 확장시켜왔다. 동시에 정보습득의 과정에서 수동적 대상이었던 사용자와의 상호작용을 시도하였으며 이러한 과정에서 등장한 모바일은 종래의 전통적인 미디어 정보 채널의 구조와 내용을 전혀 다른 차원으로 탈바꿈한다. 한국의 모바일 환경은 대형 포털로 사용자가 수렴하고, 그 안에서 재매개를 통해 발산하는 양상으로 발전하고 있으며, 다른 특징은 '실시간 이슈' 서비스를 제공한다는 점이다. 이는 실시간으로 현재 사용자가 가장 관심을 갖는 10개의 이슈를 키워드로 제공하는 방식인데, 다른 나라에는 없는 한국만의 독특한 정보전달방식이다. 본 연구는 사용자의 욕구를 실시간으로 반영하는 실시간 이슈의 높은 지속성이 지닌 의미를 이전의 미디어와의 비교를 통해 언론학적으로 고찰하고, 이를 바탕으로 여러 가지 분석을 진행하였다. 분석을 위해 특정 기간 동안 총 2,199,420개의 다음(Daum)의 실시간 이슈 키워드와 해당 키워드의 맥락을 파악하기 위한 263,487개의 기사를 네이버(Naver)에서 언론사의 구별 없이 수집하였다. 수집한 데이터를 바탕으로 키워드에 대한 정량적 분석과 당시의 실시간 이슈가 지닌 맥락과 관련된 여러 가지의 정성적 분석, 사용자의 이용 패턴 등 다차원적으로 분석을 진행하였다. 이를 통해 실시간 이슈가 지닌 영향력을 조명하고, 나아가 한국 사용자가 지닌 정보 습득에 대한 특성과 욕구를 밝히고자 하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1096-1097
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• 2013

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권12호
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• pp.161-169
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• 2015

포털 사이트의 실시간 검색어는 현재 관심이 급상승하고 있는 이슈를 보여주기 위해 주로 검색횟수가 많은 순서에 따라 몇 초 간격으로 제공되고 있다. 그렇지만 너무 짧은 시간 내에 순위가 바뀌는 실시간 검색어의 특성 때문에 하루의 핵심 이슈를 비켜가는 문제가 발생한다. 본 논문에서 이러한 문제를 보완하기 위해 검색어들 사이의 연관 분석을 통하여 검색어들이 관련된 핵심 이슈를 도출하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 먼저 실시간 검색어를 순위와 상대적 관심도를 기반으로 점수화하여 집단별 기술통계를 통해 최상위 10개의 검색어를 도출한다. 그 다음으로 지지도와 신뢰도를 기반으로 연관 규칙을 추출하고 이를 가시화하는 그래프 결과를 바탕으로 핵심 이슈를 선정한다. 실험 결과는 단일 최상위 실시간 검색어보다 연관분석을 통해 높은 점수로 선정된 핵심 이슈가 더 큰 의미를 갖는다는 것을 보여준다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.556-578
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• 2020

실시간으로 발생하는 뉴스 기사로부터 이슈를 분석하기 위한 다양한 연구가 진행되어 왔다. 하지만 범주에 따라 계층적으로 이슈를 분석하는 연구는 많이 진행되지 않았고, 계층적 이슈 분석을 위한 기존의 연구에서 제안하는 방식 또한 뉴스 기사 증가에 따라 군집화 속도가 느려지는 문제점이 있다. 따라서 본 논문에서는 준 실시간으로 뉴스 기사의 이슈를 분석하는 계층적·점증적 군집화 방식을 제안한다. 제안하는 군집화 방식은 샴 신경망을 이용한 가중 코사인 유사도 측정 모델 기반의 k-평균 알고리즘을 이용한 단어 군집 기반 문서 표현 방식을 통해 뉴스 기사를 문서 벡터로 표현한다. 그리고 문서 벡터로부터 초기 이슈 군집 트리를 생성하고, 새로 발생한 뉴스 기사를 해당 이슈 군집 트리에 추가하는 점증적 군집화 방식을 제안함으로써 뉴스 기사의 계층적 이슈를 준 실시간으로 분석한다. 마지막으로, 본 논문에서 제안하는 방식과 기존 방식들과의 성능평가를 통해 제안하는 군집화 방식이 정확도 측면에서 기존 방식 대비 NMI 지표 기준 0.26 정도 성능이 향상되었고, 속도 측면에서 약 10배 이상의 성능이 향상됨을 입증하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제17권12호
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• pp.255-260
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• 2019

실시간검색어는 실시간으로 관심이 급상승하는 검색어에 대한 것으로 한정될 뿐 아니라 포털사이트마다 순위 차이가 있으므로 지속가능성을 파악하기 힘든 한계를 가지고 있다. 실시간검색어에 대한 지속가능성을 평가하는 것은 이러한 한계를 극복하고 예측가능성을 제공해준다는 측면에서 그 의미가 크다. 특히 한 달 이상 지속되는 장기 지속 검색어의 경우 사회적으로 관심이 오래 지속된 이슈로서 가치가 높다. 따라서 본 논문에서는 실시간검색어 순위에 기반한 관심도와 실시간검색어의 지속주수, 지속일수, 지속시간에 기반을 둔 지속도를 각 포털사이트 및 통합 포털사이트 별로 파악한 다음, 관심도와 지속도가 높은 것을 기준으로 지속가능성을 평가하여, 장기 지속가능성이 높은 실시간이슈를 도출하는 방법을 제시하고자 한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.132-137
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• 2018

뉴스 기반의 실시간 이슈 분석을 위해서는 실시간으로 생성되는 다중 뉴스 기사 집합을 입력으로 받아 점증적으로 군집화 하고, 각 군집별 정보를 자동으로 요약하는 기술이 필요하다. 기존에는 정적인 데이터 기반의 군집화와 요약 각각에 대한 연구는 활발히 진행되고 있지만, 실시간으로 입력되는 대량의 데이터를 위한 점증적인 군집화와 요약에 대한 연구는 매우 부족하다. 따라서 본 논문에서는 실시간으로 입력되는 대량의 뉴스 기사 집합을 분석하기 위한 점증적이고 계층적인 뉴스 군집화 및 다중 문서 요약 방법을 제안한다. 평가를 위해서 2016년 10월, 11월 두 달간의 실제 데이터를 사용 하였으며, 전문 교육을 받은 연구원들이 Precision at k 기반의 정성평가를 진행하였다. 그 결과, 자동으로 생성된 12개의 군집에서 군집 성능은 평균 66% (상위계층 $l_1$: 82%, 하위계층 $l_2$: 43%), 요약 성능은 평균 92%를 얻었다.

• 월간 기계설비
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• 통권250호
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• pp.25-27
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• 2011

서울시는 하도급 대금 부적정 지급(미지급 지연지급 어음지급) 및 근로자 임금체불 등 하도급 불공정 거래 행위를 근본적으로 예방하기 위해 '하도급 대금지급 확인시스템'을 구축한다. 따라서 이르면 올해 안에 온라인으로 하도급 대금이 적정하게 지급됐는지 실시간 확인할 수 있게 됐다.