• 만화애니메이션 연구
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• 통권44호
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• pp.285-306
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• 2016

1인 스마트폰 사용으로 웹툰, 웹소설, TV드라마는 생산자에서 소비자에게 직접적으로 소비할 수 있는 Direct-to-Consumer로 전환되고 있다. 특히, 포털사이트의 웹드라마는 새로운 미디어로 급성장하고 있다. '연애세포', '0시의 그녀', '최고의 미래', '우리 옆집에 EXO가 산다' 등을 TV드라마의 시청률처럼 조회수, 유입자, 댓글, 좋아요 등으로 다양한 반응을 분석할 수 있다. 분석 방법은 소셜미디어 빅데이터의 텍스트 마이닝 기법과 오피니언 마이닝 기법으로 작품을 분석했다. 즉, 웹드라마 마다의 특정 키워드를 추출하고, 추출한 키워드의 긍정, 부정, 중립 등 시청자의 감정을 예측할 수도 있다. 주요 인기 웹드라마를 분석한 결과로는 이미 팬을 확보한 K-Pop 아이돌 멤버의 출현과 포털사이트의 편성 회사와의 연관성이 재생수, 유입자, 댓글, 좋아요에 큰 영향을 미치는 것으로 나타났다. 또한 TV 이외의 매체로 '모바일 TV'의 영향력을 증명하였다. 한계점으로는 모바일 특화 콘텐츠 확보와 비즈니스 모델을 정립하는 것이 필요하겠다. 이 부분을 해결한다면, 한국은 웹드라마의 콘텐츠 강국이라는 긍정적 이미지를 보여줄 수 있는 계기가 될 것이다.

• 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.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.16-20
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• 2006

웹문서에 대한 콘텐츠 마이닝에서 레이블이 없는 엔티티 인식과 하위정보 및 추출결과의 정보통합은 중요하다. 본 논문에서는 레이블이 없는 엔티티를 인식하기 위해 베이지언 모델에 기반한 확률 기반 인식 방법을 제안한다. 또한 웹문서에 존재하는 하위링크정보를 이용하고, 추출한 중복된 결과를 통합할 수 있는 방안을 제시한다. 실험결과, 확률기반 엔티티인식과 정보통합을 수행한 방법이 가장 우수한 성능을 보임을 알 수 있다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제11권10호
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• pp.59-68
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• 2011

축구 경기를 분석하고 이를 팀 전략 수립에 활용하는 축구 분석관의 역할이 강조됨에 따라, 방송용 축구 경기에서 주요 이벤트의 탐지와 같은 절차적 기능 이상의 고수준의 해석 방법들이 요구되고 있다. 본 논문에서는 인터넷 기반의 텍스트 방송인 축구 웹 캐스트에서 실시간으로 제공하는 텍스트 정보를 기반으로 텍스트 마이닝을 이용한 축구 경기의 전략 수립이 가능한 고수준의 해석 기법을 제안한다. 제안하는 해석기법은 축구 웹 캐스트의 텍스트 정보와 도메인 지식을 기반으로 축구 경기의 다양한 속성, 동작 그리고 이벤트 등 메타데이터를 추출하고, 인덱싱하고, 텍스트 마이닝의 다양한 해석 기법인 연관 규칙 마이닝, 성장도 분석, 그리고 패스파인더 네트워크 분석 기법 등을 사용함으로써 유용한 지식을 추출한다. 실제 2010년 월드컵의 스페인 팀 경기들을 중계한 웹 캐스트의 텍스트 정보를 대상으로 제안된 기법의 타당성을 실험적으로 검증한다.

• 한국지능시스템학회:학술대회논문집
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• 한국퍼지및지능시스템학회 2007년도 춘계학술대회 학술발표 논문집 제17권 제1호
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• pp.99-102
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• 2007

웹 사용 마이닝은 사용자의 웹 이용 패턴에 대해 분석하여 정보를 찾아내는 분야이다. 사용자에 대한 분석은 웹을 통한 비즈니스의 근간이 되고 있다. 때문에 웹 마이닝 분야에서 주목받고 중요시 되는 기술이 되었다. 그러나 최근에는 공개된 기술의 취약점을 이용해 악의적으로 정보를 교란하는 일이 발생되고 있어 사회적으로 이슈가 되고 있다. 이러한 문제는 특히 단순한 페이지 뷰 횟수에 기반을 둔 정보 추출 방식에 주로 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 이러한 추출 방식의 단순함을 줄이고 사용자의 정보를 더 반영하기 위하여 페이지 이용 시간과 페이지 내의 행동을 분석하여 콘텐츠의 질을 평가하는 방안을 제시한다. 구현 부분에는 사용자의 개인정보 침해 없이 사용자의 행동을 수집하기 위하여 최근 인기를 얻고 있는 Ajax 기술을 사용하였다. 그리고 실시간으로 웹 페이지에 대한 평가를 수행하기 위해 서버에 로그 필터 모듈을 추가하는 수집 기법을 제안하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2018년도 춘계 종합학술대회 논문집
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• pp.361-362
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• 2018

본 연구는 대학 웹페이지의 Q&A(질의응답) 게시판에 게재된 비정형화 된 데이터를 수집한 후 텍스트마이닝과 네트워크 분석을 활용하여 자주 등장하는 키워드 간 연관 패턴을 파악하고자 한다. 분석결과를 바탕으로 FAQ(자주하는 질문) 게시판을 구성한다면 반복적인 질문에 대한 민원을 간소화함으로써 수요자의 편의성과 행정의 효율성 향상에 기여하고 나아가 원활한 양방향 소통이 가능할 것으로 기대한다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.68-79
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• 2011

본 연구에서 제안하는 시스템은 인터넷 상에 존재하는 여러 웹사이트들에 흩어져 있는 웹 콘텐츠에서 사용자 의견 정보들을 자동 추출 및 분석함으로써, 긍정/부정 의견별로 검색 및 통계를 확인할 수 있는 의견 검색 서비스를 제공한다. 그 결과 의견 검색 사용자들은 특정 키워드에 대하여 다른 사용자들의 의견을 손쉽게 한눈에 검색 및 모니터링하는 시스템을 용이하게 사용할 수 있으며, 웹 콘텐츠에서의 의견 추출 및 분석하는 기능을 제공받는다. 제안한 기법들은 다른 기법들과의 비교 실험을 수행하여 실제 성능이 우수함을 증명하였다. 성능 평가는 긍정/부정 의견 정보를 추출하는 기능의 성능 평가, 다국어 정보 검색을 위한 동적 윈도우 기법과 토크나이저 기법을 적용한 성능 평가, 그리고 정확한 다국어 음차표기를 추출 기법에 성능 평가를 실시하였다. 그 적용 사례로 대표적인 영화 리뷰 문장과 위키디피아 실험 데이터를 대상으로 실험하고 그 결과를 분석하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2014년도 추계학술발표대회
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• pp.1050-1053
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• 2014

웹 기반 서비스의 발전과 스마트 기기의 보급으로 사용자들은 다양한 웹 서비스들을 이용할 수 있게 되었고, 소셜 웹과 같은 사람들 간의 관계를 형성함으로써 정보를 주고받는 서비스에 접근하여 자신만의 콘텐츠를 생성, 공유하기가 용이해졌다. 그러나 소셜 웹 사용자들이 증가하고 지식의 양이 늘어남에 따라, 방대한 양의 지식들 중 필요한 정보만을 효율적으로 창출해내고자 하는 연구 또한 시도되어 왔다. 그러나, 기존의 방법은 다수의 서비스 사용자들의 공통적인 관심사가 반영된 결과를 도출해내기에는 부족하다는 단점이 있었다. 그리하여, 본 논문에서는 집단 지성 알고리즘과 의사 결정 나무를 활용하여 소셜 웹을 이용하는 사용자들의 태그와 URL 정보를 토대로 트렌드를 분석, 콘텐츠를 추천하는 방법을 제안하고, 이를 통하여 다수 사용자들의 기호가 반영된 다양한 정보들을 소셜 웹 사용자들에게 제공해줄 수 있음을 보인다.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제34권6호
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• pp.539-548
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• 2007

모바일 콘텐츠 적응화는 데스크탑 PC 용으로 제작되고 표현된 웹 콘텐츠를 크기와 정보량이 제한된 사용자의 무선 모바일 디바이스 환경에 맞게 변환하여 표현해주는 적응화 기술을 말한다. 기존의 웹 콘텐츠 적응화 방법은 대부분 장치 의존적인 접근 방법을 취했다. 또한 소형 장치에 맞게 콘텐츠를 변환하는 작업이 대부분 수동으로 이루어졌고 콘텐츠와 연관된 문맥 정보가 제공되지 않았다. 이 외에도 사용자의 선호도를 반영하지 못하여 모든 사용자에게 동일한 정보를 제공하였다. 이와 같이 기존의 모바일 콘텐츠 적응화 방법은 범용성, 확장성, 사용자 적응성에 문제가 있었고, 그 결과 사용자는 방대한 양의 콘텐츠 중에서 자신이 원하는 정보를 선택하는데 어려움을 겪을 수밖에 없었다. 이러한 문제점을 해결하기 위해 본 논문에서는 모바일 디바이스에 대한 새로운 웹 콘텐츠 적응화 기법을 제시한다. 제안하는 기법의 특징은 모바일 디바이스 적응화와 사용자 적응화를 동시에 적용하는 자동화된 콘텐츠 적응화를 시도하였다는 것이다. 이를 위해 웹 콘텐츠 적응화 과정을 블록 필터링, 블록 제목 추출, 블록 콘텐츠 요약, 학습을 통한 개인화 등의 4 단계로 구성하였다. 이러한 과정을 통해 웹페이지를 블록 단위로 나눠서 불필요한 블록을 제거하고 사용자가 필요로 하는 콘텐츠 블록만을 선별하여 모바일 디바이스에 나타내며, 학습을 통해 사용자가 관심을 가지는 정보를 정보목록의 상위에 놓음으로써 사용자가 선호정보를 편리하게 사용할 수 있도록 하였다. 온라인 뉴스사이트를 서점을 대상으로 한 일련의 실험을 통해 제안하는 모바일 웹 콘텐츠 적응화의 성능을 평가하였으며 디바이스 적응화와 사용자 적응화 모두 만족한 결과를 얻을 수 있었다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제9권2호
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• pp.251-260
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• 2008

인터넷의 전자상거래에서 대규모 정보 저장소에 있는 원하는 정보를 신속하게 검색하기란 어렵다. 대부분의 전자상거래 사이트에 있어서 정보를 제공하는 방법으로는 통계적 분석이나 분류별 지향의 간단한 과정을 통해 생성된다. 그러나 이러한 것은 생성 정보들 사이의 다양한 상호관계를 표현할 수 없고 사용자의 정확한 구매 패턴을 반영하기 어렵다. 본 논문에서는 전자상거래에서 효과적인 클러스터링을 이용한 다양한 관심정보 추출을 위한 효율적인 웹 마이닝을 제안한다. 이러한 방법은 분류별 항목에서 순차 패턴과 상관 규칙을 이용하여 생성 정보들 사이의 보다 적합한 상관관계를 구성하고 제안된 방법을 통해 효율적인 실험 결과를 나타낸다. 그리고 효과적인 클러스터링을 이용하여 신속한 검색을 제안한다.