• 대한전기학회:학술대회논문집
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• 대한전기학회 2008년도 제39회 하계학술대회
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• pp.1889-1890
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• 2008

본 연구에서는 퍼지 추론 메커니즘에 기반 한 Polynomial RBF Neural Network(p-RBFNN)를 설계하고 얼굴인식 문제로 적용하여 분류기로서의 성능을 분석한다. 제안된 p-RBFNN 구조는 FCM 클러스터링에 기반 한 분할 함수를 활성 함수로 사용하며, 다항식 함수로 구성된 연결가중치를 사용함으로서 기존 신경회로망 분류기의 선형적인 특성을 개선한다. p-RBFNN 구조는 언어적 해석관점에서 "If-then"의 퍼지 규칙으로 표현되며 퍼지 추론 메커니즘에 의해 구동된다. 즉 조건부, 결론부, 추론부 세 가지의 기능적 모듈로 나뉘어 네트워크 구조가 형성된다. 조건부는 FCM 클러스터링을 사용하여 입력 공간을 분할하고, 결론부는 분할된 로컬 영역을 다항식 함수로 표현한다. 마지막으로, 네트워크의 최종출력은 추론부의 퍼지추론에 의한다. 또한 제안된 p-RBFNN을 얼굴인식 문제로 적용하여 성능을 분석한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 춘계학술발표대회
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• pp.630-632
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• 2023

어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크에 결합하여 언어 생성 모델에서 성능을 개선하였고, 이러한 성공은 다양한 신호처리 분야에 응용 및 확장되고 있다. 특정 입력 신호 부분에 선택적으로 집중함으로써, 어텐션 모델은 음성 인식, 이미지와 비디오 처리, 그리고 생체인식 등의 분야에서 더 높은 성능을 보여주고 있다. 어텐션 기반 모델은 심전도 신호를 이용한 개인식별 및 부정맥검출, 뇌파도 신호를 이용한 발작유형분류 및 수면 단계 분류, 근전도 신호를 이용한 제스처 인식 등에 사용되고 있다. 어텐션 메커니즘은 딥 뉴럴네트워크의 해석 가능성과 설명 가능성을 향상시키기 위해 사용되기도 한다. 신호 처리 분야에서의 어텐션 모델 연구는 지속적으로 진행 중이며, 다른 분야에서의 잠재력 탐구에 대한 관심이 높아지고 있다. 따라서 본 논문은 어텐션 메카니즘을 이용한 생체신호처리 연구 동향 분석을 수행한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2012년도 제24회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.47-52
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• 2012

본 논문에서는 소셜 네트워크 서비스에서 사용자가 작성한 텍스트로부터 그 사용자 프로파일 식별하는 문제를 다룬다. 프로파일 식별 관련 기존 연구에서는 개별 텍스트를 하나의 학습 단위로 간주하고 이를 기반으로 학습 모델을 구축한다. 프로파일을 식별하고자 하는 사용자의 텍스트들이 주어지면 각 텍스트마다 프로파일을 식별하고, 식별된 결과들을 합쳐 최종 프로파일로 선택한다. 하지만 SNS 특성상 프로파일을 식별하는 데에 영향을 끼치지 않는 텍스트들이 다수 존재하며, 기존 연구들은 이 텍스트들을 특별한 처리없이 학습 및 테스트에 사용함으로 인해 프로파일 식별 성능이 저하되는 문제점이 있다. 본 논문에서는 다중 인스턴스 학습(Multi-Instance Learning)을 기반으로 사용자 프로파일을 식별한다. 제안한 방법은 사용자가 작성한 텍스트 전체, 즉 텍스트 집합을 학습 단위로 간주하고 다중 인스턴스 학습 문제로 변환하여 프로파일을 식별한다. 다중 인스턴스 학습을 사용함으로써 프로파일 식별에 유의미한 텍스트들만이 고려되고 그 결과 프로파일 식별에 영향을 끼치지 않는 텍스트로부터의 성능 하락을 최소화할 수 있다. 실험을 통해 제안한 방법이 기존 학습 방법보다 성별, 나이, 결혼/연애 상태를 식별함에 있어서 더 좋은 성능을 보인다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 추계학술대회
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• pp.93-96
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• 2018

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

• 과학교육연구지
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• 제45권3호
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• pp.292-303
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• 2021

본 연구에서는 일상생활에서 에너지 용어가 사용되는 맥락을 알아보기 위하여 온라인 과학 기사를 수집하여 언어 네트워크, 토픽 모델링 분석 기법을 활용해 에너지 관련 기사에 사용된 용어의 빈도, 용어 네트워크, 기사의 주제를 분석하였다. 분석에 사용된 자료는 2018.3.1.부터 1년간의 온라인 과학 분야의 기사 중 에너지를 검색어로 하여 10개의 국내 중앙지에서 검색 및 선정된 2,171편이다. 이 기사들을 자연어 처리하여 51,224개의 문장과 507,901개의 단어로 데이터를 구성하였다. R 프로그램을 활용하여 용어 빈도수 분석 및 언어 네트워크 분석을 실시하였고, 에너지 용어 사용의 맥락 탐색을 위해 구조적 토픽 모델링 분석을 적용해 기사의 주제를 도출하였다. 기사에 사용된 용어 중 빈도수가 유난히 높은 용어는 기술, 연구, 개발로 새로운 소식을 알리는 기사의 특성을 반영한 것으로 나타났다. 한편, 기사 2편당 한 번 이상의 빈도로 사용되는 용어에는 산업 관련 용어(산업, 제품, 시스템, 생산, 시장)와 '전기', '환경'과 같이 에너지 관련 용어로 충분히 기대되는 용어들이 있었다. 한편, 에너지 관련 과학 수업에서 자주 사용되는 '태양', '열', '온도', '발전'도 빈도수 상위에 속하는 용어로 드러났다. 용어 네트워크 분석에서는 산업 및 기술과 관련된 용어와 기초과학 및 연구 관련 용어들이 약한 강도이지만 서로 군집을 이루는 것을 확인하였다. 한편, 에너지와 쌍을 이루는 용어의 분석에서는 '에너지 효율'을 비롯해 '에너지 절감', '에너지 소비' 등과 같이 에너지의 사용에 관한 용어들이 다수를 이루고 그 사용 빈도가 가장 높았다. 에너지 용어가 사용되는 맥락은 16개의 주제를 분류한 4가지 영역으로 '첨단산업', '산업', '기초과학', '환경 및 건강'으로 나타났다. 에너지 사용 관련 용어가 상당히 많이 사용된다는 결과는 에너지 수업의 시작점으로 에너지 저급화 개념의 도입이 효과적일 수 있음을 시사한다. 또한, 첨단산업이나 환경 및 건강의 맥락을 에너지 학습에 도입할 필요성도 보여준다. 본 연구에서 드러난 16개 주제에서 보이는 다양한 에너지 용어가 사용되는 맥락을 재구성해 에너지 관련 수업에 활용한다면 학생들이 학교에서의 에너지 학습과 일상적 상황을 통합적으로 인식하는 데 도움이 될 것이다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제11권4호
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• pp.105-116
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• 2011

본 논문에서는 소셜 네트워크 게임에서의 이용자들의 사회적 자본과 주관적 행복감의 변화를 살펴보고자 하였다. 이를 위해 소셜 네트워크 게임 이용자들을 대상으로 포커스그룹인터뷰(FGI)를 진행하고, 네트워크 프로그램을 이용해 언어연결망을 분석하였다. 연구 결과 소셜 네트워크 게임에서 사회적 자본은 감소하거나 지인들 사이에서 미미하게 증가하는 것으로 드러났으며, 주관적 행복감은 사회적 자본을 거치지 않고 독립적으로 성취감, 지속적인 돌보기, NPC와의 인터랙션 등의 요인에 영향을 받아 증가하는 것으로 나타났다. 또한, 사회적 자본의 증가가 주관적 행복감에 영향을 미친다는 것을 밝힌 기존의 연구와 달리 사회적 자본의 증가 없이 주관적 행복감이 증가하는 것을 발견하였다는 데에 연구의 의의가 있다.

• 한국가정과교육학회지
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• 제32권3호
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• pp.179-197
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• 2020

본 연구는 언어 네트워크 분석방법을 활용하여 2000년부터 2019년까지 최근 20년간 KCI 등재 학술지에 게재된 가정과교육 논문의 연구 동향을 분석하였다. 총 501편의 가정과교육 논문을 대상으로, NetMiner 4.4를 활용하여 워드클라우드, 중심성 분석, 토픽모델링을 실시한 결과는 다음과 같다. 첫째, KCI 등재지에 게재된 가정과교육 논문의 수는 2000년대에 186편, 2010년대에 315편으로 점차 증가하는 추세이고, 가정과교육 논문이 게재된 학술지는 2000년대에 16종, 2010년대에 22종으로 더욱 다양해졌다. 전체 논문 수의 60%가 '한국가정과교육학회지'에 게재되었고, 2018년 이후 '학습자중심교과교육연구'에 게재된 논문이 급증한 것으로 나타났다. 둘째, 2000년대와 2010년대에 KCI 등재지에 게재된 가정과교육 연구의 주제는 교과 내용 분석, 수업 개발 및 적용, 교육과정 분석, 인식 조사 및 방향 탐색으로 범주화되었다. 2000년대에는 '가정과교사'가 주요 키워드로 등장하고, 인식 조사 및 방향 탐색 연구가 상대적으로 많이 이루어졌다. 2010년대에는 '개발' 키워드의 영향력이 커지고, 교과 내용 분석 및 수업을 개발하고 적용하는 연구가 상대적으로 많이 이루어진 것으로 나타났다. 본 연구는 분석 대상과 기간을 확대하여 가정과교육 연구 동향을 분석한 것에 의의가 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.19-30
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• 2018

본 연구는 온라인 관광정보의 내용 및 텍스트 네트워크 분석을 주요한 연구목적으로 한다. 이를 위해 본 연구는 한국의 대표 관광지 중 하나인 제주도를 연구대상지로 선정하였으며, 제주 DMO의 공식 관광정보 웹사이트와 중국 소셜네트워크 중 하나인 Sina Weibo 개인 블로그의 제주관련 관광정보를 수집하였다. 분석은 중국어 빅데이터 분석 프로그램 중 하나인 ROST Content Mining System을 이용하여 관광정보의 내용분석과 텍스트 네트워크 분석을 진행하였다. 내용분석 결과 제주 공식 웹사이트의 경우 자연, 지리, 시설자원과 관련된 명사, 자원의 존재가치와 관련된 동사, 자원의 아름다움과 깨끗함, 편리함 등과 연계된 형용사들이 주로 나타났다. 반면, 개인 블로그의 경우 한류, 음식, 지역특산물, 연계관광지, 쇼핑과 관련된 명사, 제주에서의 활동과 느낌에 대한 동사, 제주관련 경험이나 느낌과 연계된 형용사들이 주로 나타나고 있었다. 텍스트 네트워크 분석결과, 공식 웹사이트의 경우 자연성 및 지리적 속성 위주의 다양한 중심성이 확인되었으나, 개인 블로그의 경우 중심성과 연계성이 매우 미약하였다. 이상의 연구결과는 관광목적지의 수요기반 마케팅 전략 수립에 다양하게 활용될 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.166-171
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• 2020

데이터를 저장하고 분석하여 새로운 지식을 얻을 수 있는 빅데이터 처리기술은 사회의 여러 분야에서 중요성이 강조되고 있으며 정보통신기술 분야의 핵심 이슈로 부각되면서 관련 기술에 대한 관심이 증가하고 있다. 이러한 빅데이터를 분석할 수 있는 도구인 R은 통계 기반의 정보 분석을 가능하게 하는 언어와 환경이다. 본 논문에서는 이를 이용하여 성경데이터를 분석한다. 성경 중에서 신약성경의 4복음서의 데이터를 분석한다. 먼저 성경데이터를 수집하고 분석을 위한 필터링을 수행한다. 이후 R을 이용하여 어떠한 텍스트가 분포되어 있는지를 빈도 조사를 수행하며 정확한 데이터의 분석을 위해 한 문장에서 나오는 단어들을 쌍으로 표현하고 단어 간의 관계성을 분석하는 소셜 네트워크 분석을 통해 성경을 분석한다.

• 한국정보처리학회논문지
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• 제1권2호
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• pp.244-253
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• 1994

컴퓨터 네트워크들은 여러 가지 다양한 서비스의 지원이 요구된다. 컴퓨터 네트 워크를 통해서 전송되는 음성, 화상 기타 긴급 전송과 관련된 메시지들은 명확한 전 송제한 시간을 갖는 실시간 통신 기법이 요구된다. 본 논문에서는 예약기법을 이용한 이중-링크 네트워크에서 사용하는 실시간 통신기법을 개선하여, 실시간 메시지 전송시 에 전송제한시간을 기초로하여 메시지 전송순위를 결정하는 스케듈링 기법을 제시한다. 제시된 기법의 성능을 비교 분석을 위해 SLAM II언어를 사용하여 시뮬레이션을 하였다. 시뮬레이션에서는 시스템 부하의 변화에 따른 메시지 상실률을 비교 분석 하였다.