• 지능정보연구
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• 제20권2호
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• pp.137-148
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• 2014

상품 검색시간의 단축과 쇼핑에 투입되는 노력의 감소 등, 온라인 쇼핑이 주는 장점에 대한 긍정적인 인식이 확산되면서 전자상거래(e-commerce)의 중요성이 부각되는 추세이다. 전자상거래 기업들은 고객확보를 위해 다양한 인터넷 고객관계 관리(eCRM) 활동을 전개하고 있는데, 개인화된 추천 서비스의 제공은 그 중 하나이다. 정확한 추천 시스템의 구축은 전자상거래 기업의 성과를 좌우하는 중요한 요소이기 때문에, 추천 서비스의 정확도를 높이기 위한 다양한 알고리즘들이 연구되어 왔다. 특히 협업필터링(collaborative filtering: CF)은 가장 성공적인 추천기법으로 알려져 있다. 그러나 고객이 상품을 구매한 과거의 전자상거래 기록을 바탕으로 미래의 추천을 하기 때문에 많은 단점들이 존재한다. 신규 고객의 경우 유사한 구매 성향을 가진 고객들을 찾기 어렵고 (Cold-Start problem), 상품 수에 비해 구매기록이 부족할 경우 상관관계를 도출할 데이터가 희박하게 되어(Sparsity) 추천성능이 떨어지게 된다. 취향이 독특한 사용자를 뜻하는 'Gray Sheep'에 의한 추천성능의 저하도 그 중 하나이다. 이러한 문제인식을 토대로, 본 연구에서는 소셜 네트워크 분석기법 (Social Network Analysis: SNA)과 협업필터링을 결합하여 데이터셋의 특이 취향 사용자 (Gray Sheep) 문제를 해소하는 방법을 제시한다. 취향이 독특한 고객들의 구매데이터를 소셜 네트워크 분석지표를 활용하여 전체 데이터에서 분리해낸다. 그리고 분리한 데이터와 나머지 데이터인 두 가지 데이터셋에 대하여 각기 다른 유사도 기법과 트레이닝 셋을 적용한다. 이러한 방법을 사용한 추천성능의 향상을 검증하기 위하여 미국 미네소타 대학 GroupLens 연구팀에 의해 수집된 무비렌즈 데이터(http://movielens.org)를 활용하였다. 검증결과, 일반적인 협업필터링 추천시스템에 비하여 이 기법을 활용한 협업필터링의 추천성능이 향상됨을 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제13권4호
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• pp.395-404
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• 2015

본 연구에서는 빅데이터(big data)를 활용한 분석을 통해 문학치료에 대한 일반인들의 인식을 고찰하는 것으로 문학치료의 객관적인 인지도를 탐색하였다. '문학치료'에 대한 온라인상의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료에 대해 빅데이터 관점에서의 분석을 통한 의미정보 도출을 목적으로 텍스트 마이닝과 관련된 오피니언 마이닝 기법을 활용하여 문학치료와 관계된 키워드의 내용분석을 주요 연구방법으로 하였다. '문학치료'를 중점적으로 파악하면서,'독서치료'를 함께 비교 분석하였다. 연구 조사 기간은 2014년 10월 10일부터 2014년 11월 10일까지 30일 동안 블로그와 트위터 등의 소셜 네트워크 서비스(SNS)자료를 검색대상으로 하였다. 연구 분석 결과에 따라 문학치료 지평의 확산과 문학치료 지형의 구조적 조화, 문학치료 인식의 축을 견고하게 하는 것이 필요하다는 결론을 내릴 수 있다. 본 연구는 문학치료에 대한 일반인들의 인지도를 탐색하고 이에 관련한 문학치료의 활성화를 위한 대안을 제시할 수 있다는 점에서 의의를 찾을 수 있다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.87-96
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• 2020

만성 뇌졸중 환자를 대상으로 메타분석 기법을 활용하여 트레드밀 훈련의 융복합적 효과성을 평가하고자 한다. PICOS 기준에 의거하여 문헌을 검색한 후 총 22편의 국내 '뇌졸중', '트레드밀' 관련 연구물을 선정하였다. 메타분석을 위해 CMA 프로그램을 이용하여 효과크기를 산출하였으며, 국내 트레드밀 훈련의 전체 효과크기는 0.661(95%CI: 0.456~0.865)로 중간크기로 유의한 차이가 있었다(p<.05). 트레드밀 훈련의 효과를 족저압(1.147), 하지 근 기능(0.875), 균형(0.664)으로 나누어 효과크기를 비교한 결과, 족저압의 효과크기가 가장 크게 나타났다. 추가로 균형은 하위항목들을 나누어 분석하였고, 균형은 TUG(0.553), BBS(0.760), 정적균형지수(0.654)의 효과크기가 나타났다. 따라서 트레드밀 훈련이 만성 뇌졸중 환자의 삶의 질 향상에 긍정적인 영향을 제공한다. 트레드밀 훈련에 대한 메타분석 연구는 정보, 통신 및 의료기술의 헬스케어 융합을 향한 업계 패러다임의 전환으로 이어질 수 있을 것이다.

• 한국노년학
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• 제30권1호
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• pp.31-47
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• 2010

한국노년학회 창립 31주년과 한국언론학회 창립 50주년을 기념하기 위하여 한국노년학 창간호에서 2009년 제2권 제2호까지 게재된 커뮤니케이션 관련 연구 동향을 고찰하였다. 연구방법은 내용분석을 바탕으로 한 메타분석을 적용하였다. 키워드 검색기법을 사용하여 전체 1046편의 논문 가운에 최종적으로 54편을 추출하여, 게재시기, 연구자, 커뮤니케이션 및 미디어 유형, 연구방법 등을 중심으로 분석하였다. 커뮤니케이션 관련 논문은 1980년대에는 단 1편에 불과했지만, 1990년대 이래로 꾸준히 증가추세에 있다. 연구자들은 대학에 소속된 사회복지 전공자들이 주축이었으며 2인 이내의 소규모 연구가 82%를 넘었다. 커뮤니케이션 유형은 집단커뮤니케이션 유형이 가장 많았으며, 텔레비전, 잡지, 인터넷을 심도 깊게 분석한 매스 커뮤니케이션 연구도 발견되었다. 매스 미디어 중에서는 전통적으로 노인들의 사랑을 받아온 텔레비전이 가장 비중 있게 다뤄졌으며, 신문, 책, 잡지, 라디오, 인터넷도 언급되었다. 중재된 대인커뮤니케이션 미디어에서는 전화가 가족 간 의사소통 척도, 전화상담 등과 접목되면서 의미 있게 연구되었다. 휴대전화나 컴퓨터는 '이용'보다는 '교육'의 관점에서 접근했다. 다른 연령대의 수용자 연구와는 달리 보청기와 같은 중재된 대인커뮤니케이션 미디어가 발견되었다. 연구방법적인 측면에서는 커뮤니케이션학에서와 마찬가지로 양적 연구방법론이 전반적으로 많이 사용되었다. 서베이가 가장 폭넓게 이용되었으며, 내용분석 논문은 모두 미디어 연구에 집중되어 있었다. 향후 노년학과 커뮤니케이션학의 보다 유기적인 조우를 준비하기 위해서는 두 학문 간의 교류와 협력을 증진시킬 필요가 있겠다.

• 소프트웨어공학소사이어티 논문지
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• 제23권4호
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• pp.151-163
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• 2010

국방 소프트웨어 개발 분야는 응용 도메인이 다양하며 각 도메인의 규모도 다른 분야보다 커서 소프트웨어 자산의 재사용이 중요시 되고 있고, 재사용 되는 자산의 품질 및 신뢰성이 강조된다. 국방 분야에서 이러한 중요성을 인식하고 재사용 방법론들을 개발하여 사용하려는 시도가 많았지만 체계적인 재사용이 이루어지지 않아 재사용 이익을 극대화 하지 못하였다. 본 연구에서는 실질적으로 재사용이 왜 잘 이루어지지 않는지에 대한 문제점들을 분석하고, 이러한 문제점들을 해결할 수 있는 요구사항들을 정리하였다. 이러한 요구사항을 만족하며 전군적 소프트웨어 재사용을 지원하는 개발자 친화적인 재사용 지원 환경인 컴포넌트 그리드 시스템을 개발하고 있다. 컴포넌트 그리드 시스템 개발을 위해 아키텍처를 설계하였고, 아키텍처를 구성하는 세부적인 핵심 요소들과 그 역할을 정의하였다. 개발자 부담의 감소를 위한 시맨틱 태깅(Semantic Tagging) 기반의 요구사항 추적 기술을 개발하였고, 재사용 지식 표현 모델을 개발하였다. 또한 개발자들 간의 자유로운 의사소통 과 자산 및 지식의 교류를 지원하기 위해 웹 기반의 자산 관리 환경과 소셜 네트워크 기반의 자산 검색 및 커뮤니티 추천 기법, 위키(Wik) 기반의 참여적, 협력적 지식 정제 및 증식 환경을 개발하였다. 이러한 접근법들을 통합하여 재사용을 지원할 수 있는 웹 기반 컴포넌트 그리드 시스템의 프로토타입을 구현하였다. 본 연구를 통해 국방 소프트웨어 개발 분야에서 개발자들이 소프트웨어 자산들을 투명하고 효율적으로 공유 및 재사용이 가능하게 하여 국방 소프트웨어의 재사용성 및 품질을 향상시킬 수 있으리라 기대한다.

• 재활치료과학
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• 제8권2호
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• pp.7-30
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• 2019

목적 : 본 연구는 지역사회 노인에게 적용한 라이프스타일 중재의 형태와 효과를 알아보고자 하며, PRISMA 가이드라인를 통해 체계적 고찰을 시행하였다. 연구방법 : 2008년 1월부터 2017년 12월까지 국 내외 학술지에 개제된 논문을 국가과학기술정보센터(National Digital Science Library), RISS, PubMed, CINAHL을 통하여 검색하였다. 선정기준에 따라 최종적으로 20편의 연구를 분석하였으며, PEDro scale(Physiotherapy Evidence Database scale)을 사용하여 문헌의 질 평가를 하였다. 문헌에서 사용된 중재는 참가자들의 질환적 특성에 따라 분류하였다. 결과 : 라이프스타일 중재의 주요 구성요소는 중등도 이상의 운동과 같은 신체활동 증진과 건강한 식습관 형성을 위한 교육 및 훈련으로 확인되었다. 최종 분석된 20편 중 17편의 연구에서는 운동프로그램과 교육 또는 식단관리와 운동과 같이 두 가지 이상의 구성요소를 갖는 형태로 중재가 적용되었다. 노인의 건강 및 삶의 질을 평가하기 위해 다면적인 평가가 이뤄졌으며 그 중 생화학적 요인(biochemical factor)과 건강 및 웰빙(Health and well-being)을 평가하는 도구가 가장 많았다. 연구 분석 결과 지역사회 노인을 대상으로 한 라이프스타일 중재의 효과는 연구별로 상이하게 나타났으나, 14편의 연구에서 중재 직후 실험군과 대조군 간에 건강 및 삶의 질의 유의한 차이가 나타났다. 결론 : 본 연구는 노인의 질환적 특성에 따른 라이프스타일 중재기법을 선택하는데 도움을 줄 수 있을 것으로 사료된다. 향후 국내 지역사회 상황에 부합되는 중재의 개발 및 효과에 관한 연구를 통해, 작업치료적 라이프스타일 중재의 실행가능성에 관한 연구들이 체계적으로 이루어져야 할 것이다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.47-60
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• 2012

비디오 데이터는 구조화되지 않은 복합 데이터의 형태를 지닌다. 이러한 비디오 데이터의 효율적인 관리 및 검색을 위한 비디오 데이터 구조화의 중요성이 대두되면서 콘텐츠 내 시각적 특징을 기반으로 비디오 씬(scene)을 탐지하고자 하는 연구가 활발히 진행되었다. 기존의 연구들은 주로 색상 정보만을 이용하여 샷(shot) 간의 유사도 평가를 기반한 클러스터링(clustering)을 통해 비디오 씬을 탐지하고자 하였다. 하지만 비디오 데이터의 색상 정보는 노이즈(noise)를 포함하고, 특정 사물의 개입 등으로 인해 급격하게 변화하기 때문에 색상만을 특징으로 고려할 경우, 비디오 샷 혹은 씬에 대한 올바른 식별과 디졸브(dissolve), 페이드(fade), 와이프(wipe)와 같은 화면의 점진적인 전환(gradual transitions) 탐지는 어렵다. 이러한 문제점을 해결하기 위해, 본 논문에서는 프레임(frame)의 컬러 히스토그램과 코너 에지, 그리고 객체 컬러 히스토그램에 해당하는 시각적 특징을 기반으로 동일한 이벤트를 구성하는 의미적으로 유사한 샷의 클러스터링을 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법(Scene Detector by using Color histogram, corner Edge and Object color histogram, SDCEO)을 제안한다. SDCEO는 샷 바운더리 식별을 위해 컬러 히스토그램 분석 단계에서 각 프레임의 컬러 히스토그램 정보를 이용하여 1차적으로 연관성 있는 연속된 프레임을 샷 바운더리로 병합한 후, 코너 에지 분석 단계에서 병합된 샷 내 처음과 마지막 프레임의 코너 에지 특징 비교를 통하여 샷 바운더리를 정제하여 최종 샷을 식별한다. 키프레임 추출 단계에서는 샷 내 프레임간 유사도 비교를 통해 모든 프레임과 가장 유사한 프레임을 각 샷을 대표하는 키프레임으로 추출한다. 그 후, 비디오 씬 탐지를 위해, 컬러 히스토그램과 객체 컬러 히스토 그램에 해당하는 프레임의 시각적 특징을 기반으로 상향식 계층 클러스터링 방법을 이용하여 의미적인 연관성을 지니는 샷의 군집화를 통해 비디오 씬을 탐지하는 방법이다. 본 논문에서는 SDCEO의 프로토 타입을 구축하고 3개의 비디오 데이터를 이용한 실험을 통하여 SDCEO의 효율성을 평가하였고 샷 바운더리 식별의 성능의 정확도는 평균 93.3%, 비디오 씬 탐지 성능의 정확도는 평균 83.3%로 만족할만한 성능을 보였다.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.

• 한국식품위생안전성학회지
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• 제30권1호
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• pp.13-27
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• 2015

Systemic analysis 기법을 이용하여 국내 학교급식의 위해관리를 위한 정보를 제공하고자 학교급식 위생 관련 문헌분석을 실시하였다. 단체급식 및 위생 분야 키워드 47개를 도출한 후, DBpia 검색엔진을 통하여 도출된 키워드를 입력하여 최근 10년간(2005-2014) 생산된 총 1,177개 논문을 검색하였다. 이후 관련논문을 수집하고 전문가리뷰를 통하여 최종 142개 논문을 선정하였다. 시설별, 이해당사자별, 외부요인, 내부요인, 직접적 요인, 간접적 요인으로 나눠 문헌을 분석하였다. 시설별로 학교(64편)가 산업체(5편)나 병원(3편)보다 단체급식 위생 관련문헌이 많았다. 학교급식의 주요요인을 분석한 결과 시스템/시설/설비(15편), 위생교육(12편), 생산/납품업체(6편), 식재료(4편), 복합적 요인(9편)이었다. 학교급식 위생관련 요인을 환경적 요인, 인적 요인, 식재료 요인, 고용 및 직무요인으로 구분하였다. 이해당사자별로 영양사, 조리종사원, 학생, 교직원, 식재료 납품업체 등으로 구분하여 분석하였다. 첫 번째, 환경적 요인으로 시설 설비 영역과 시스템 영역으로 구분하였다. 시설 설비 영역에서 대상이 영양사인 경우 급식시설의 명확하지 않은 구획 및 구분, 다량조리기기의 부족으로 인한 음식 온도관리 미흡, 위생관리를 위한 기기 구비율 저조, 조리실 온 습도 관리 미흡 등이 문제점으로 지적되었다. 대상이 학생인 경우에는 교실배식 환경을 문제로 꼽았다. 시스템 영역에서는 영양사가 대상인 경우 학교 내 구성원 간 HACCP 시스템 팀의 낮은 협력정도가 문제로 지적되었다. 조리사/조리종사원이 대상인 경우에는 과도한 업무량과 높은 노동 강도, 급식소 안전 관련 근무 조건의 열악함이 문제가 되었다. 학부모를 대상으로 조사한 결과에서는 학교급식 모니터 제도의 활동이 저조한 것이 문제로 파악되었다. 두 번째, 인적 요소 측면에서는 "위생교육 부족"이 가장 큰 문제점으로서, 교육대상이 조리종사원인 경우 형식적인 위생교육, HACCP 관련 교육 미흡, 낮은 개인위생관리수행이 문제가 되었다. 대상이 학생인 경우에는 위생교육 경험이 적고, 위생교육의 적용 및 효과가 낮은 것으로 나타났다. 세 번째, 식재료 요소 측면에서 원재료 자체의 위생문제와 신선편이식품 전처리 식재료의 불신이 문제로 파악되었다. 한편, 생산 납품업체 관련 납품업체 배송차량 관리 미흡, 생산 납품업체 직원의 위생관리, HACCP 비인증업체의 위생관리가 문제로 지적되었다. 마지막으로 고용 및 직무 요소 측면에서 영양사와 조리종사원의 고용형태, 연봉수준은 직무만족도 및 직무몰입도에 영향을 주는 것으로 나타났으며, 직무스트레스는 직무수행, 나아가 학교급식 위생에도 영향을 줄 수 있다는 것이 확인되었다. 학교급식 위생의 원인 분석을 통하여 향후 정부는 예산확보, 현장조사, 인증시스템 제도 마련, 근무 조건 개선, 위생훈련 및 점검 강화, 전문가에 의한 위생컨설팅 및 급식장 설계 컨설팅을 강화할 필요가 있다. 본 연구는 향후 급식위생안전 개선을 위한 교육 자료 및 관련 기술 개발에 활용할 수 있다.

• 지능정보연구
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• 제24권3호
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• pp.1-19
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• 2018

최근 딥러닝은 오디오, 텍스트 및 이미지 데이터와 같은 비 체계적인 데이터를 대상으로 다양한 추정, 분류 및 예측 문제에 사용 및 적용되고 있다. 특히, 의류산업에 적용될 경우 딥러닝 기법을 활용한 의류 인식, 의류 검색, 자동 제품 추천 등의 심층 학습을 기반으로 한 응용이 가능하다. 이 때의 핵심모형은 합성곱 신경망을 사용한 이미지 분류이다. 합성곱 신경망은 입력이 전달되고 출력에 도달하는 과정에서 가중치와 같은 매개 변수를 학습하는 뉴런으로 구성되고, 영상 분류에 가장 적합한 방법론으로 사용된다. 기존의 의류 이미지 분류 작업에서 대부분의 분류 모형은 의류 이미지 자체 또는 전문모델 착용 의류와 같이 통제된 상황에서 촬영되는 온라인 제품 이미지를 사용하여 학습을 수행한다. 하지만 본 연구에서는 통제되지 않은 상황에서 촬영되고 사람들의 움직임과 다양한 포즈가 포함된 스트릿 패션 이미지 또는 런웨이 이미지를 분류하려는 상황을 고려하여 분류 모형을 훈련시키는 효과적인 방법을 제안한다. 이동성을 포착하는 런웨이 의류 이미지로 모형을 학습시킴으로써 분류 모형의 다양한 쿼리 이미지에 대한 적응력을 높일 수 있다. 모형 학습 시 먼저 ImageNet 데이터셋을 사용하여 pre-training 과정을 거치고 본 연구를 위해 수집된 32 개 주요 패션 브랜드의 2426개 런웨이 이미지로 구성된 데이터셋을 사용하여 fine-tuning을 수행한다. 학습 과정의 일반화를 고려해 10번의 실험을 수행하고 제안된 모형은 최종 테스트에서 67.2 %의 정확도를 기록했다. 본 연구 모형은 쿼리 이미지가 런웨이 이미지, 제품 이미지 또는 스트릿 패션 이미지가 될 수 있는 다양한 분류 환경에 적용될 수 있다. 구체적으로는 패션 위크에서 모바일 어플리케이션 서비스를 통해 브랜드 검색을 용이하게 하는 서비스를 제공하거나, 패션 잡지사의 편집 작업에 사용되어 브랜드나 스타일을 분류하고 라벨을 붙일 수 있으며, 온라인 쇼핑몰에서 아이템 정보를 제공하거나 유사한 아이템을 추천하는 등의 다양한 목적에 적용될 수 있다.