• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제9권8호
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• pp.272-284
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• 2009

본 논문에서는 텍스트마이닝 기술을 이용하여 온라인 고객리뷰를 분석하기 위한 방법론을 제안하였다. 온라인 고객리뷰를 보다 효율적이고 효과적으로 분석할 수 있도록 시장세분화의 개념을 도입하였다. 즉, 제안한 방법론은 텍스트마이닝 분야에서 시장세분화의 개념에 부응하는 기술들이라 할 수 있는 범주화와 정보추출 기법의 사용을 포함한다. 특히, 통계적으로 보다 견고한 분석결과를 도출할 수 있도록 전통적 통계분석기법중의 하나인 교차분석방법을 제안하는 방법론에 포함하였다. 제안한 방법론의 타당성을 확인하기 위하여 양질의 온라인 고객리뷰가 있는 웹사이트를 선정하여 실제로 온라인 고객리뷰들을 분석하여 보았다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 추계학술발표대회
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• pp.1357-1360
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• 2012

온라인 쇼핑객의 구매 규칙을 예견하기 위해 기업은 데이터 마이닝 기법을 사용하는데, 최대 빈발 패턴은 특정한 고객의 구매 원칙을 드러내기 때문에, 최대 빈발 패턴에 대한 마이닝은 최근 시장 분석에서 핵심적 이슈가 되고 있다. 본 논문에서 우리는 오리지널 데이터세트로부터 널 트랜잭션(Null Transaction)을 제거한 후, 최대 빈발 패턴을 발생시키기 위한 BRE-트리(Bottom-up Row Enumeration Tree)를 적용시켰다. 다음으로 온라인 거래 데이터베이스에서 고객 구매 규칙의 마이닝을 위한 항목들 간의 거리를 계산하기 위해, SCL(Sequence Close Level)의 변형된 버전을 사용하였다. 실험결과는 합리적인 시간 내에 고객의 구매 규칙을 더 정확하게 예견할 수 있음을 보여준다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2015년도 춘계학술대회
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• pp.160-163
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• 2015

현대인들은 필요한 물건들을 직접 구매하러 갈 시간이 부족하기 때문에 온라인 쇼핑몰의 이용 빈도가 늘어가고 있으며 이에 따라 온라인 쇼핑몰이 성행하고 있다. 하지만 온라인 쇼핑몰에서 물건을 구매하는 것은 물건을 눈으로 확인할 수 없다는 문제점이 있기 때문에 상품평은 구매를 결정하는데 많은 영향을 준다. 현재 온라인 쇼핑몰에서 고객이 상품평을 통해 상품에 대한 정보를 파악하기 어렵기 때문에 이를 해결하기 위한 연구들이 진행되고 있다. 이러한 연구들로 상품평의 의견을 분석하기 위한 연구로 오피니언 마이닝이 사용되고 있는 추세이다. 그러나 지금까지의 연구는 문법적인 오류, 신조어와 같이 국어사전에 등재되어 있지 않은 단어들을 감성분석기가 올바르게 판단하지 못하기 때문에 분석의 신뢰도가 떨어진다는 문제점이 있다. 그래서 형태소 분석을 실시하기 전에 신조어 사전을 추가하여 Noisy-channel model을 적용하여 더욱 정확한 감성분석이 가능하도록 하였다. 이러한 과정을 통해 가공된 정보를 바탕으로 상품평을 보다 정확하게 분석할 수 있는 시스템을 제안하고자 한다.

• 디지털콘텐츠
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• 12호통권79호
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• pp.28-29
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• 1999

데이터 마이닝을 통해 기업은 웹사이트상의 패턴을 의미 있는 정보로 종합해내고 인터넷 상의 고객들과 예상치를 이해하고 연관시킬수 있게 된다. 데이터와 웹이 제공하는 방대한 사업지식의 흐름에 근거한 웹 마이닝은 온라인 고객과의 관계를 생성하고 유지시키며 생산성 있는 온라인 상점의 최전선을 구축하는데 있어 결정적 열쇠가 되는 것이다.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제7권5호
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• pp.195-204
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• 2018

본 논문에서는 심층 합성 곱 신경망 모델 기반의 단-단계 물체 탐지기들의 탐지 성능을 향상시킬 수 있는 새로운 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식을 제안한다. 본 논문에서 제안하는 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식은 물체와 배경 간의 학습 데이터 불균형 문제를 해결할 뿐만 아니라, 각 물체의 위치 추정 정확도를 더 개선시킬 수 있다. 따라서 물체 탐지 속도가 빠른 단-단계 물체 탐지기들에 이-단계 물체 탐지기들과 비슷하거나 더 우수한 탐지 성능을 제공할 수 있다. PASCAL VOC 2007 벤치마크 데이터 집합을 이용한 다양한 실험들을 통해, 본 논문에서 제안하는 손실 함수와 온라인 고난도 예 마이닝 방식이 단-단계 물체 탐지기들의 성능 개선에 도움이 된다는 것을 입증해 보인다.

• 한국멀티미디어학회:학술대회논문집
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• 한국멀티미디어학회 2001년도 추계학술발표논문집
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• pp.348-354
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• 2001

웹 상에서 인터넷을 이용한 전자상거래와 관련된 다양한 서비스가 창출되고 있다. 온라인 쇼핑몰에서 발전된 개념인 온라인 경매시스템은 쇼핑몰과는 달리 물품등록, 입찰 및 낙찰, 물품거래의 과정을 거친다 그러나, 대부분의 경매시스템은 입찰 및 낙찰과정에서 거래 당사자간에 신뢰성 있는 가격을 결정짓지 못하고 있다. 따라서, 본 논문에서는 가격 결정 방식에 따른 인터넷 경매의 종류와 유형을 분석한 후 경매 시스템 사용자들에게 사례 유사도와 웹 마이닝을 이용한 가격 정보를 제시하여 객관적인 기준으로 경매 물품의 가치를 평가할 수 있도록 하고, 표준화된 데이터 표현 방법인 XML을 이용한 인터넷 경매 시스템을 설계하고 프로토타입을 구현하고자 한다.

• 경영정보학연구
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• 제16권3호
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• pp.113-134
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• 2014

온라인 리뷰는 네트워크 기술의 발전을 통해 그 영향력이 확대되고 있다. 특히, 사전 정보로 통해 소비가 결정되는 영화는 온라인 리뷰가 소비자들의 영화 결정에도 중요한 영향을 미치고 있다. 이에 본 연구는 영화관련 온라인 리뷰를 영화 소비 후 소비자들의 평가 정보라 가정하고, 이를 활용한 영화 흥행성과 예측모형을 제시하고자 한다. 선행 연구를 통하여 영화관련 온라인 리뷰에 감독, 배우, 스토리, 효과 등의 독립적인 속성 및 종합적인 평가가 있음을 확인하였으며, 본 연구에서는 각 속성을 2개 이상 평가하고 있는 복합형 리뷰 10가지를 추가하여 총 15가지로 온라인 리뷰 분류하였다. 2010년부터 2013년까지 개봉한 한국영화 중 상업영화 209개의 개봉 첫 주 온라인 리뷰를 온라인 리뷰 마이닝을 진행하고, 최종적으로 리뷰 마이닝 결과를 판별분석을 통한 영화 흥행성적 예측모형을 제시한다. 판별분석을 실시한 결과, 온라인 리뷰로부터 도출된 감독, 배우, 효과 및 스토리 관련 평가와 개봉 첫 주 전체 온라인 리뷰 수가 유의미하게 변별하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2002년도 추계학술발표논문집 (하)
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• pp.1709-1712
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• 2002

지식 탐사 연구의 핵심이 되어온 데이터 마이닝은 축적 데이터로부터 쉽게 추출되지 않는 데이터 상호관계나 일정 패턴과 같은 유용한 내재 정보 추출을 주된 목적으로 수행된다. 그러나, 데이터 마이닝은 대용량의 데이터 처리로 인해 빈번한 메모리 공간 제약과 처리 속도 저하 등의 한계성을 드러낸다. 이를 극복하기 위해 많은 마이닝 알고리즘 개발과 기존 알고리즘 개선 방법이 제시되어 왔으나 여전히 궁극적인 해결방안은 대두되지 않고 있다. 따라서, 만약 데이터 전처리 과정을 통해 마이닝 목적에 적합한 부분 데이터집합 추출 및 가공이 선행된다면 보다 효율적인 데이터 마이닝 작업을 유도할 수 있을 것이다. 본 논문은 효과적 데이터 전처리를 위한 필수 기본 연산 기능들을 주어진 데이터집합의 트랜잭션 및 데이터 특성에 기초하여 관계형 대수 형태로 의미를 정립하고, 적용 사례에 의한 상세 설명 및 실제 구현된 온라인 데이터 전처리 시스템을 제안한다.

• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 2010년도 한국컴퓨터종합학술대회논문집 Vol.37 No.1(C)
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• pp.334-338
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• 2010

컴퓨터 기술의 발달 및 웹의 확산으로 인해 개인이 얻을 수 있는 정보의 양이 증가되었지만, 이로 인해 필요한 관련 정보를 탐색하는 것과 다량의 정보로부터 지식을 창출한다는 것이 어렵게 되었고, 고객 또는 사용자에 대한 학습 과정 및 정보의 개인화 등의 문제가 대두되게 되었다. 이러한 문제들을 해소하기 위해 웹으로부터 정보를 얻을 수 있는 자동화된 툴이 필요하게 되었고, 얻은 정보를 이용하여 웹 사용자들의 패턴을 식별할 수 있는 방법 또한 필요하게 되었다. 이러한 관심은 데이터 마이닝을 온라인에서 적용하고자 하는 노력으로 이어졌고, 현재 데이터 마이닝 기술을 온라인에 적용한 웹 마이닝 기술을 사용하고 있다. 웹 마이닝은 웹의 방대한 양의 자료 및 구조를 좀 더 유용하고, 효율적인 정보로 가공하여 사용자에게 제공할 수 있도록 도와주는 기술이다. 본 논문에서는 웹 마이닝의 전반적인 개념과 분류를 소개한다. 또한, 웹 마이닝의 분류 중 웹 구조 마이닝에 초점을 맞추어 개념 및 웹 구조 마이닝의 대표적인 알고리듬을 소개한다.

• 지능정보연구
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• 제29권2호
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• pp.285-301
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• 2023

비대면 교육의 중요성 및 필요에 따른 수요가 증가함에 따라 국내외 온라인 교육 오픈 플랫폼이 활성화되고 있다. 본 플랫폼은 대학 등 교육 전문기관과 달리 학습자의 자율성이 높은 특징을 가지며 이에 따라 개인화된 학습 도구를 지원하기 위한 학습 행동 데이터의 분석 연구가 중요시 되고 있다. 실제적인 학습 행동을 이해하고 패턴을 도출하기 위하여 프로세스 마이닝이 다수 활용되었지만 온라인 교육 플랫폼과 같이 자기 관리형(Self-regulated) 환경에서의 학습 로그를 기반한 사례는 부족하다. 또한, 대부분 프로세스 모델 도출 등의 모델 관점에서의 접근이며 분석 결과의 실제적인 적용을 위한 개별 패턴 및 인스턴스 관점에서의 방법 제시는 미흡하다. 본 연구에서는 온라인 교육 오픈 플랫폼 내 학습 패턴을 파악하기 위하여 프로세스 마이닝을 활용한 분석 방법을 제시한다. 학습 패턴을 다각도로 분석하기 위하여 모델, 패턴, 인스턴스 관점에서의 분석 방법을 제시하며, 프로세스 모델 발견, 적합도 검사, 군집화 기법, 예측 알고리즘 등 다양한 기법을 활용한다. 본 방법은 국내 오픈 교육 플랫폼 내 기계학습 관련 강좌의 학습 로그를 추출하여 분석하였다. 분석 결과 온라인 강의의 특성에 맞게 비구조화된 프로세스 모델을 도출할 수 있었으며 구체적으로 한 개의 표준 학습 패턴과 세 개의 이상 학습 패턴으로 세분화할 수 있었다. 또한, 인스턴스별 패턴 분류 예측 모델을 도출한 결과 전체 흐름 중 초기 30%의 흐름을 바탕으로 예측하였을 때 0.86의 분류 정확도를 보였다. 본 연구는 프로세스 마이닝을 활용하여 학습자의 패턴을 체계적으로 분석한다는 점에서 기여점을 가진다.