• 한국언론정보학보
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• 제74권
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• pp.109-135
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• 2015

본 연구는 지상파 방송(KBS, MBC, SBS)이 자사의 이익과 관련된 이슈를 어떻게 보도하고 있는지 알아보고자 했다. 이를 위해 세 건(광고총량제, 700MHz 대역 주파수 재분배, 수신료 인상)의 이슈를 선정했고, 양적 내용분석을 통해 관련 뉴스에 드러난 보도 톤, 정보원 활용, 뉴스 프레임을 분석했다. 연구 결과, 지상파 3사 모두 자사의 이익과 관련된 사안을 보도할 때 보도 톤과 정보원 그리고 프레임 활용에서 자사의 입장을 대변하는 보도태도를 드러내고 있었다. 보도 톤 분석에서는 세 건의 이슈와 관련된 뉴스의 90%가 방송사의 입장과 일치하는 보도 톤을 갖는 것으로 드러났다. 뉴스에 활용된 정보원의 유형과 입장을 분석한 결과, 정보원의 유형은 비교적 다양했으나 주로 방송사의 입장과 동일한 입장을 가진 정보원을 활용한 것으로 확인되었다. KBS만 해당하는 수신료 인상 건은 보도 톤이나 정보원의 입장에서 다른 두 사안에 비해 중립적인 보도태도가 다소 보였지만 절대적인 측면에서는 역시 자사의 입장을 대변하는 보도가 주를 이루었다. 프레임 분석결과에서는 이슈별로 프레임 활용에 차이가 있음을 확인할 수 있었다. 광고총량제 관련 뉴스에서는 책임귀인프레임이 주로 활용되었고 700MHz 대역 주파수 재분배 이슈의 뉴스에서는 지상파 방송의 공익성 강조 프레임이 가장 주요한 프레임이었다. 한편, 수신료 인상 관련 뉴스에서는 책임귀인 프레임과 지상파 방송의 공익성 강조 프레임이 비슷한 수준으로 활용된 것을 알 수 있었다.

• 한국컴퓨터정보학회:학술대회논문집
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• 한국컴퓨터정보학회 2019년도 제60차 하계학술대회논문집 27권2호
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• pp.277-280
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• 2019

본 논문에서는 화학분야 특허 문서에 존재하는 도표(TABLE) 데이터를 인공지능 기술을 활용하여 자동으로 추출하고 정형화된 형태로 가공하는 방법을 제안한다. 특허 문서에서 도표 데이터는 실시예에서 실험결과나 비교결과를 간결하고 가시적으로 표현하기 위하여 주로 사용되나, 셀의 속성을 정의하는 헤더부분과 수치가 표현되는 값 부분의 경계가 모호하여 구조화하는데 어려움이 있다. 본 논문에서 제안하는 방법은 소량의 학습데이터를 구축하고 기계학습을 통해 도표에 존재하는 셀의 속성을 예측하고, 예측된 속성을 토대로 조성과 물성 정보를 자동으로 구분하여 추출하는 방법을 제시한다. 제시된 방법을 활용하여 화학 분야 조성물 특허의 도표데이터에 시뮬레이션 결과 각 항목별 98.17%의 속성 예측 정확도를 나타내었으며 기존 규칙기반 연구보다 작업난이도, 예측정확도에서 우수한 성과를 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제21권12호
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• pp.23-33
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• 2021

이번 연구는 일간지, 경제지, 지상파 TV 등 총 11개의 언론 매체들이 보도한 '영끌' 관련 뉴스 기사를 분석하여 각 보도 프레임과 인용문 프레임을 파악하였다. 의미망 분석을 활용하여 매체별 인용문의 프레임, 정보원의 종류별 인용문 프레임 등을 비교, 분석하였고 인용된 정보원의 종류와 빈도, 그리고 각 프레임의 집중도 지수도 측정하였다. 분석 결과, 보도 프레임은 10개의 주제로 구성되었고 인용문의 프레임은 14개의 주제로 구성된 것으로 나타났다. 매체별 인용문과 정보원 종류별 인용문 프레임들 사이 차이는 관찰되었지만 인용 빈도가 높은 정부, 정치권, 비즈니스 정보원 프레임의 집중도가 상대적으로 높은 것으로 나타났다. 따라서 정보원의 수적 다양성만으로는 보도 프레임의 다양성을 확립하는 것이 제한적일 수 있다는 실증적 근거를 제시하였다.

• 디지털콘텐츠
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• 2호통권81호
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• pp.40-45
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• 2000

Competitive Intelligence이 기업 활동의 한 부분으로서 의사결정 과정에서 중요한 측면을 지니고 있는, 정보를 수집하고 다루고 활용하는 총체적 기술로 요약할 수 있다. 이 글에서는 어떠한 정보를 다루어야 하는지 알아본다. 따라서 정보의 선택과 정보의 질에 관련한 문제를 살펴본다. 비형식이거나 형식적인 수많은 여러 정보원들을 식별하고, 이 정보원들을 평가하고 정보원들이 내포하고 있는 정보들을 평가하는 작업에 관한 문제를 다루도록 한다. 또한 "정보 왜곡"에 관련한 정보의 부정적 측면에서 정보를 다루어 본다. 그리고 Competitive Intelligence 활동의 한계와 윤리문제에 관해 다룬다.

• Patent21
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• 통권67호
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• pp.14-31
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• 2006

본 보고서는 한국, 일본, 미국, 유럽, 국제특허로 출원된 줄기세포분야 특허를 객관적이고 체계적인 방법으로 조사ㆍ분석하여 이를 통해 얻어진 분석결과를 국내 줄기세포 관련 연구자들 및 정책 입안자들에게 제공함으로써 특허마인드의 확산ㆍ특허와 연계된 연구방향 설정수립에 기여하며 국가적 차원의 정책수립을 위한 기초자료로 활용하기 위해 작성된 줄기세포 특허 분석 보고서로서 특허청의 용역사업으로 한국특허정보원이 수행하여 발간한 내용을 요약, 정리한 것이다.

• 항공우주
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• 제84권
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• pp.38-39
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• 2004

최근 기업활동에서 특허정보의 효율적 관리가 크게 강조되고 있다. 한국특허정보원은 특허청이 설립한 재단법인체이자 특허정보종합서비스 전문기관으로서 국내외 기업, 연구소, 발명가 등에게 특허기술정보를 인터넷을 통하여 무료로 제공하고 있으며 고객의 요청에 의한 전문화된 특허 선행기술조사, 분석 서비스를 제공하고 있다. 한국특허정보원의 주요 사업을 통해 기업체들이 특허활동에 KIPI 서비스를 활용할 수 있는 방안을 알아본다.

• 한국정보관리학회:학술대회논문집
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• 한국정보관리학회 2001년도 제8회 학술대회 논문집
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• pp.49-54
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• 2001

본 연구에서는 세계 지역경제 연구 분야의 연구자들이 정보원을 좀 더 효율적으로 검색하기 위해서 연구자들이 연구과정에서 활용되는 정보원에 관한 지식과 이들 연구자에게 제공하는 참고사서의 지식을 획득, 표현하여 일반 이용자 또는 다른 지역경제 연구자들이 공유할 수 있는 지역경제 연구정보 전문가 시스템을 구현하고자 한다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제17권1호
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• pp.700-709
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• 2016

본 연구는 20대 여성을 대상으로 소비자의 일반적 특성(라이프스타일, 거주지, 소득)이 피부관리정보원의 중요도에 미치는 영향을 파악하기 위하여 설문, 조사하였다. 연구결과 20대 여성소비자는 피부관리정보원 6개 중 피부과의원을 가장 중요시 하는 정보원으로 인식하고 있었다. 피부관리정보원 6개의 중요도에 대하여 3개변인(라이프스타일, 거주지, 소득)을 이용하여 삼원변량분석한 결과 피부과의원, 신문 잡지, 가족 친구 지인, 소셜커머스 등 인터넷 정보원은 유의적인 차이가 나타났다. 이상의 결과를 바탕으로 마케팅 제언을 하자면, 서울의 피부과의원은 특히 고소득층 소비자를 대상으로 신문 잡지에 기사, 광고 등을 집중적으로 실어 홍보하는 것이 바람직하며, 대전의 고가전략을 쓰는 피부산업체에서는 인터넷정보원을 집중적으로 활용하면 훌륭한 마케팅 수단이 될 것이다.

• 한국비블리아학회지
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• 제22권4호
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• pp.189-211
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• 2011

정보생산 및 정보유통환경의 변화에 따라 도서관에서 전자정보원의 비중은 지속적으로 높아가고 있다. 따라서 전자정보원의 이용률에 대한 통계데이터는 도서관 경영 및 정보서비스 제공에 중요한 지표로서 활용되고 있다. 본 연구에서는 전자정보원에 대한 정의 및 특징을 살펴보고 전자정보원과 관련된 이용통계표준에 대한 현황을 분석하였다. 또한 대형 벤더 및 출판사에서 생산되는 이용통계에 대한 현황을 분석하였다. 이를 기반으로 출판사 및 벤더들을 통하여 제공되는 전자정보원 이용통계를 도서관 경영 및 정보서비스 개발에 적용할 수 있는 방안을 도출하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.441-445
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• 2020

토큰화(Tokenization)는 사람이 작성한 자연어 문장을 기계가 잘 이해할 수 있도록 최소 단위인 토큰으로 분리하는 작업을 말하여, 이러한 토큰화는 자연어처리 전반적인 태스크들의 전처리에 필수적으로 사용되고 있다. 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보이며, 다양한 딥러닝 모델에 많이 활용되고 있는 SentencePiece 토큰화는 여러 단어에서 공통적으로 출현하는 부분단어들을 기준으로, BPE 알고리즘을 이용하여 문장을 압축 표현하는 토큰화 방법이다. 본 논문에서는 한국어 기반 특허 문헌의 초록 자연어 데이터를 기반으로 SentencePiece를 비롯한 여러 토큰화 방법에 대하여 소개하며, 해당 방법을 응용한 기계번역 (Neural Machine Translation) 태스크를 수행하고, 토큰화 방법별 비교 평가를 통해 특허 분야 자연어 데이터에 최적화된 토큰화 방법을 제안한다. 그리고 본 논문에서 제안한 방법을 사용하여 특허 초록 한-영 기계번역 태스크에서 성능이 향상됨을 보였다.