스마트폰의 대중화와 함께 그에 내장된 GPS를 활용하여 컨텐츠를 제공하는 서비스들이 점차 늘어나고 있다. 그러나 이런 컨텐츠를 단지 위도, 경도 좌표 정보만을 기초로 구성하게 되면 실제 그 위치가 가지는 의미적 특성을 제대로 반영하지 못하게 된다. 사용자의 위치를 기반으로 그에 맞는 서비스를 제공하기 위해서는 장소의 토픽을 고려해야한다. 본 논문은 장소에 내재된 토픽을 바탕으로 한 기사 추천 방법을 제안한다. 장소와 관련된 문서로부터 장소의 토픽을 표현하고 그 토픽을 기사 추천에 이용한다. 제안한 방법이 실제로 장소에 내재된 토픽을 잘 반영함을 보이고 또한 이를 바탕으로 장소와 관련된 적합한 기사를 추천하는 것을 보여준다.
현재 데이터 통합을 위한 다양한 방법이 연구되고 있다. 연구된 통합 방법들 중 메타데이터저장소를 이용하는 방안과 데이터 간의 관계성을 파악한 토픽맵이 있다. 본 논문은 메타데이터와 토픽맵 기술을 적용하여 검색 키워드에 대한 토픽맵 생성을 위한 메타-토픽맵을 제안하고, 메타-토픽맵과 레거시 시스템의 메타데이터를 연계하기 위한 방안으로 XMDR을 제안한다. 메타-토픽맵은 레거시 시스템에서 키워드에 대한 의미적 연관성을 고려하여 토픽맵 형식을 제공하여 키워드에 대한 토픽맵을 생성한다. XMDR은 레거시 시스템의 메타데이터 간의 이질성을 해결하여 구조적 통합을 수행한다. 제안된 시스템은 레거시 시스템에 구축된 기존의 관계데이터베이스간의 상호운용과 검색 효율을 높이고, 시스템 확장에 효율적이다.
본 연구는 젠트리피케이션이 발생한 상권의 장소성을 파악하여 상권의 확장과 쇠퇴 속에서 장소성의 구체적인 모습을 유형화하고 유형별 특징을 분석하는 것을 목적으로 한다. 소셜 미디어를 통해 수집된 대용량 문서를 활용하여 위계적 군집분석을 시행하였으며, 지역별 장소성을 인지적 차원의 <경험>과 실재적 차원의 <상권특성>으로 구분하여 상권 군집별 특성을 확인하였다. 이를 위해 잠재 디리클레 할당(Latent Dirichlet Allocation: LDA) 토픽모델링 기법과 서울시 우리마을가게 상권분석서비스를 통해 수집된 상권별 매출액 통계자료를 활용하였다. 분석 결과 서울시 젠트리피케이션 상권은 고유한 특성을 가진 '연극 상권', '전통문화 상권', '여성 미용 상권', '고급음식점 및 의료서비스 상권', '트렌디 상권'으로 분류되는 것으로 나타났다. 연구의 결과를 바탕으로 보다 효율적이고 지역별 특색에 맞는 상업정책들을 시행할 수 있을 것으로 기대한다.
인터넷의 급격한 발달로 인해 현재의 인터넷은 시멘틱웹 기반의 인터넷 환경으로 가고 있다. 인터넷 3D 가상환경 표준인 VRML 도 이러한 추세에 맞추어 X3D로 변모하고 있다. 이러한 환경의 변화에 따른 네비게이션 에이드도 필요해 졌다 본 논문에서는 토픽맵이 가지고 있는 구조적 특성을 이용하여 사용자가 인간사고와 유사한 과정을 통한 네비게이션 정보 습득과 풍부하고 연관된 지식을 습득할 수 있으며 투어코스를 결정하는데 도움을 주는 시스템을 제안한다 본 시스템은 가상환경구조를 기억하거나 시스템 조작을 위한 일상적인 문제점에서 벗어나 본래의 네비게이션 목적에 집중할 수 있도록 만들었다. 가상환경에서의 네비게이션을 통해 현실세계에 존재하는 장소를 사전방문 하거나 효과적인 투어계획을 만드는데 도움을 줄 수 있을 것으로 기대된다.
최근 소프트웨어 규모가 더욱 커지고 복잡해지고 있다. 하루에도 수많은 버그 리포트들이 버그저장소에 전송 되어 개발자들의 업무가 늘어나고 있다. 이러한 버그 리포트들을 적절한 개발자에게 전달하여 빠르고 정확하게 소프트웨어의 결함이 수정되어야 하는데, 많은 버그 리포트들이 적절하지 않는 개발자에게 배정되어 다른 개발자에게 다시 재배정 되는 경우가 빈번하게 일어나고 있다. 이것은 배정자가 전송받은 버그 리포트들을 정확히 이해하지 못했거나, 또는 모든 개발자들의 능력을 바르게 파악하지 못해 발생한다. 이것은 소프트웨어 유지보수에 개발자의 시간과 노력을 많이 필요하게 한다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 연구에서는 버그 리포트와 관련된 토픽을 찾아내고, 토픽 내 개발자들의 소셜 네트워크 관계를 분석해서 적절한 개발자를 추천하는 기법을 제안한다. 그리고 공개 소스 프로젝트를 이용한 개발자 추천에 대한 성능비교 실험을 통하여 본 연구에서 제안한 방법이 효과적이라는 것을 보인다.
주제명 표목은 키워드 검색 환경에서 정교한 주제 브라우징과 검색을 제공할 수 있는 도구이다. 본 연구의 목적은 기존 주제 접근 도구에서 적용된 다양한 패싯 유형을 분석하여, 우리나라 주제명 표목에 적용 가능한 패싯을 제안하는 것이다. 먼저, 문헌 연구에서는 지금까지 혼재된 주제와 패싯에 대한 개념을 종합적으로 고찰하고 정의하였다. 다음으로 사례 연구에서는 OCLC FAST와 PRECIS 제2판과 시소러스의 구축 지침인 "Thesaurus construction and use", 콜론 분류법 제7판, 블리스 서지 분류법 제2판, 국제십진분류법 제3판의 패싯 유형을 분석하였다. 분석 결과를 바탕으로 우리나라 주제명 표목에 적용 가능한 22개 패싯을 제안하였다. 상위 패싯으로 토픽, 사건, 장소, 시대, 개인명, 단체명, 표제명, 형식, 장르, 언어, 인물인 11개 패싯을 정의하고, 토픽 패싯은 하위에 토픽-사물/개체와 토픽-행동, 그리고 이 두 패싯의 하위로 부분, 종류, 전체, 속성, 물질, 수혜자, 산물, 부산물, 주체 패싯을 정의하였다.
본 연구는 트위터를 대상으로 트윗 공간 데이터에서 지리적 의미를 탐색하기 위한 방법을 모색하였다. 트윗 공간 데이터의 구축 과정 및 지리적 분석의 프레임워크를 정립하고 지리적 연구 방법론을 제안하였다. 이를 위해 본 연구는 제주도의 GPS 좌표 참조 트윗(geotweet)을 대상으로 트윗의 내용적 특성과 트윗 발생 위치의 공간 분포 특성을 확인하였다. 제주도 좌표 참조 트윗에서는 지명 또는 장소명이 많이 출현하였는데, 이는 자신의 위치를 알리고자하는 의도로 파악하였다. 트윗의 공간 분포는 제주공항을 중심으로 한 일부 관광지 주변으로 핫스팟이 확인되었고, 이는 제주도 유동인구 핫스팟과 유사한 패턴을 보였다. 주제 중심의 트윗 분석을 위해 본 연구에서는 토픽 모델링 알고리즘을 이용하여 분석하였다. 분석 결과, 주제의 지리적 위치와 트윗의 내용은 서로 관련이 있음을 알 수 있었다. 마지막으로 본 연구는 토픽 모델링 분석을 통해 방대한 트윗 데이터의 내용에 상응하는 지역 분포 특성을 직관적으로 확인하는데 유용하게 활용될 수 있다는 것을 확인하였다.
지난 2019년 12월 시작된 코로나19는 정치, 경제, 사회, 문화 등 우리 삶의 전반에 많은 영향을 끼쳐 왔으며, 스포츠, 공연 예술 등의 분야 역시 이로 인해 큰 폭으로 활동이 위축되었다. 스포츠 분야의 경우 참여스포츠를 대표하는 생활체육 분야에서의 변화가 특히 크게 나타났으며, 헬스장, 탁구장, 배드민턴 동호회 등 국민 삶과 밀접한 장소에서의 확진자 발생은 코로나19의 확산에 대한 사회적 공포감을 증폭시키는 원인이 되기도 하였다. 이에 본 연구에서는 코로나19가 최초 확산한 시기의 생활체육 관련 국내 언론 기사를 분석하여, 코로나19 사태로 인해 생활체육 분야에서 어떤 이슈들이 현장에서 등장하고 있으며 어떠한 논의들이 이루어지고 있는지 살펴본다. 구체적으로 본 연구는 국내 대표적인 포털 뉴스 사이트로부터 생활체육과 관련된 코로나19 이슈를 다루고 있는 뉴스 기사를 수집한 후, 이에 대한 토픽 모델링(Topic Modeling) 분석을 통해 코로나19 환경에서의 주요 생활체육 이슈를 파악하였다. 분석을 통해 체육시설 코로나 발생, 체육활동 지원, 생활체육활동 변화 등의 의미있는 이슈를 발견하였으며, 이들 주요 이슈에 대한 워드 클라우드(Wordcloud) 분석을 통해 이슈를 시각적으로 이해하고 시간의 흐름에 따라 이러한 이슈가 변화하는 양상을 확인하였다.
본 연구의 목적은 국가기록원 유튜브 영상에 나타난 콘텐츠 특성을 분석하는 것이다. 이를 위해 2017년부터 5년 동안 국가기록원이 게시한 324개의 동영상에 대한 키워드, 동영상 관련 데이터, 시청자 반응을 수집하였으며, 소셜 네트워크 분석, 토픽모델링, 내용분석을 수행하였다. 이를 바탕으로 국가기록원 유튜브 영상을 주도하는 주요 키워드, 7개의 대주제 및 20개의 소주제를 확인하고, 유튜브 영상 및 키워드 네트워크 특성을 확인하였다. 또한, 영상의 외형적 특성, 영상편집 및 전달방식, 콘텐츠 등장인물을 확인하였다. 이를 통해 국가기록원 유튜브 영상은 기록관의 기본 기능을 소개하고, 기록물에 대한 시청자의 관심을 유도하기 위하여 장소, 역사, 행사 등의 다양한 주제와 관련한 영상을 게시하고 있음을 알 수 있었다. 그럼에도 불구하고 시청자 반응이 저조하고, 시청자가 흥미를 이끌 수 있는 콘텐츠의 부족, 시청자와 상호작용하거나 의사소통할 수 있는 채널 운영의 부족 등 보완점을 확인하였다. 마지막으로 국가기록원 영상이 더 많은 이용자에게 확산되기 위한 제안으로 연구를 마무리하였다.
본 연구는 코로나바이러스감염증-19 (이하 코로나19) 확산 이후 대학의 부분 또는 전면 비대면 수업으로의 전환에 대해 소셜 미디어 플랫폼 중 하나인 트위터에서 이를 어떻게 생각하고 논의하고 있는지를 파악하기 위해 진행되었다. 이를 위해 트위터에서 비대면 수업 관련 트윗을 수집한 후 감성분석 및 시계열 주제 분석을 실시하였다. 감성분석결과, 전반적으로 긍정적인 여론보다 부정적인 여론이 많았지만 시간이 지남에 따라 점차 부정적인 여론이 줄어드는 경향이 나타남을 확인하였다. 또한 월별 감성점수분포를 통해 학기 중이 방학기간보다 감성점수 분포의 폭이 넓음을 확인하였고, 이를 통해 학기 중일 때가 방학 때보다 비대면 수업에 대해 더 다양한 감정과 의견을 교환한다는 사실을 확인할 수 있었다. 다음으로 긍정트윗과 부정트윗을 구분하여 시계열 주제 분석을 실시한 결과, 긍정트윗에서는 수업환경 및 장비, 긍정적인 감정 표현, 강의시청장소, 언어수업, 시험 및 과제와 같은 다섯 가지 주요한 주제가 나타났으며, 부정트윗에서는 시간(수업시간, 쉬는시간), 시험 및 과제, 부정적인 감정 표현, 수업환경 및 장비와 같은 네 가지 주요한 주제가 나타남을 확인하였다. 또한 각 주제별 대표 키워드들의 비율을 통해 시간에 따른 주제의 변화를 파악함으로써 비대면 수업에 대한 여론의 트렌드를 살펴 보고자 하였다. 본 연구는 기존 비대면 수업 관련 연구들과는 달리 소셜 미디어 중 하나인 트위터를 활용하여 국내 대학의 비대면 수업에 대한 전반적인 의견을 파악하고자 하였으며, 감성분석과 시계열 주제 분석을 활용하여 비대면 수업에 대한 긍부정 여론을 나누어 식별 및 시간의 흐름에 따른 트렌드의 변화를 파악하였다는 점에서 학문적 함의를 지닌다. 또한 연구결과는 국내 대학에서의 비대면 수업에 대한 구성 및 개선방안 등에 활용될 수 있으며, 비대면 수업을 설계하는 대학 및 교수자들에게 도움이 될 수 있다는 점에서 실질적인 함의를 지닌다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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