• 한국산림과학회지
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• 제100권3호
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• pp.494-503
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• 2011

본 연구는 백두대간보호지역에 IUCN 보호지역 관리 카테고리 시스템을 시범적으로 적용하여, 백두대간보호지역 내 중복지정된 다양한 보호지역을 IUCN 관리 카테고리로 재분류하고자 수행되었다. 카테고리 적용을 위한 분류키를 개발하고 각 보호지역의 지정 목적에 근거하여 적합한 IUCN 카테고리로 분류하였다. 국립공원을 포함한 산림보호지역 관리자와 관련 전문가를 대상으로 의견을 수렴한 결과, 현재 카테고리 IV로 일괄 분류된 백두대간보호지역을 개별 보호지역의 지정목적을 살리는 방향으로 분류하는 것이 더 타당함이 제시되었다. 예컨대 원시림 유형으로 지정된 산림유전자원보호구역을 카테고리 Ia로 하고 나머지 유형은 IV로, 과거 보안림 중 경관보호구역으로 명칭이 변경된 곳은 V로 분류하고 나머지는 VI으로 분류하는 등의 방안이 제시되었다. 향후 세계보호지역데이터베이스(WDPA)에 백두대간보호지역 카테고리 재조정 등록과 더불어 국가적 차원에서 산림보호지역의 관리효과성 평가와 IUCN 카테고리별 분류 및 WDPA에 등록이 이루어져야 할 필요성을 제안하였다.

• 지식경영연구
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• 제22권2호
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• pp.95-117
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• 2021

본 연구에서는 선물할 때 선물할 대상과의 관계에 따라 어떤 대안을 선택하는지에 관해 알아보았다. 구체적으로 두 대안의 가격대가 비슷할 때, 브랜드 지위가 높지만, 브랜드 내 모델 랭킹은 낮은 제품과 브랜드 지위는 낮지만, 모델 랭킹은 높은 제품중 어떤 대안을 더 선호하는지에 관해 실험을 통해 연구하였다. 해석 수준 이론(Construal level theory)을 바탕으로 선물할 대상과의 관계(수직적 관계 vs. 수평적 관계)와 친밀도에 따라 카테고리 효과(category effect, 높은 지위 브랜드의 낮은 랭킹 모델 선호)와 랭킹 효과(ranking effect, 낮은 지위 브랜드의 높은 랭킹 모델 선호)가 다르게 나타난다고 제안하였다. 연구 결과, 심리적 거리에 따라 대안의 선택이 달라짐을 확인할 수 있었다. 구체적으로 수직적 관계에 있는 대상에게 선물할 경우에는 카테고리 효과가 크게 나타났지만, 선물할 대상이 수평적 관계인 경우에는 랭킹 효과가 나타났다. 또한 수직적 관계와 비교할 때, 수평적 관계에서 친밀도에 따른 랭킹효과(또는 카테고리 효과)의 차이가 더 크게 나타났다. 이처럼, 본 연구에서는 선물할 대상과의 관계와 친밀도의 심리적 거리에 따라서 브랜드 지위와 모델 랭킹에 대한 제품의 선택이 달라질 수 있다는 것을 보였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권12호
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• pp.733-741
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• 2012

최근 많은 소비자들이 관심 있는 물품 카테고리에 대한 정보를 얻기 위한 목적으로 종합 쇼핑몰이나 가격 비교 사이트를 방문하고 있다. 하지만, 이러한 웹 사이트들은 종종 이들에게 많은 상품들과 판매자가 포함된 지나치게 방대한 정보를 제공하여 소비자들의 구매 결정을 효과적으로 지원하지 못한다. 따라서 현대 온라인 쇼핑 에이전트들은 검색된 정보를 사용자들에게 제공하기 전에 보다 지능적인 방법으로 이를 가공할 필요가 있다. 본 논문은 특정 물품 카테고리 내에서 많은 상품들이 분포하고 있는 주요 가격대를 식별하는 방법을 제안하고자 한다. 이를 위해 한 개 카테고리 내 상품의 가격들을 벡터로 표현하고, 여기에 k-means 군집 분석을 적용하여 서로 비슷한 가격 벡터들을 포함하는 군집을 형성한 다음, 각 군집에서 주요 가격대를 추출하는 방법을 적용하였다. 일반적으로 가격은 소비자들의 구매 결정에서 가장 중요한 요인 중 하나이기 때문에, 추출된 주요 가격대들은 온라인 쇼핑 이용자들이 효과적으로 상품을 검색하는데 도움이 될 것으로 기대된다.

• 한국방송∙미디어공학회:학술대회논문집
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• 한국방송∙미디어공학회 2019년도 추계학술대회
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• pp.237-239
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• 2019

최근 인터넷 영상 매체가 발전하고 대중화되며 이를 통한 광고 효과가 커지고 있다. 이들 영상에 관련된 광고를 자동으로 연결할 수 있다면 효과적일 것이다. 본 논문은 딥러닝 검출 툴을 적용한 영상 카테고리 분류 기법을 제안한다. 이 기법은 주어진 영상을 몇 가지 카테고리로 분류하고, 분류 정보를 바탕으로 관련성이 높은 광고를 연결지어, 결과적으로 영상 시청자에게 맞춤형 광고를 제시한다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2018년도 추계학술발표대회
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• pp.729-732
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• 2018

모바일 게임 산업의 발달로 많은 사용자들이 게임을 이용하면서, 그들의 만족감을 사용리뷰를 통해 드러낸다. 실제로 각 리뷰의 범주가 모두 다르지만 현재 구글 플레이 앱스토어(Google Play App Store)의 게임 리뷰 범주는 3가지로 매우 제한적이다. 따라서 본 연구에서는 빠르고 정확한 고객의 요구를 필요로 하는 게임 소프트웨어의 특성을 고려하여 게임 리뷰를 입력했을 때, 게임의 운영 및 시스템에 맞도록 리뷰의 카테고리를 세분화하고 만족도를 분석하는 시스템을 개발한다. 제안 시스템은 인공신경망 모델인 CNN을 평점을 기반으로 훈련시켜 리뷰에 대한 만족도를 도출한다. 또한 Word2Vec을 이용해 단어들 간의 유사도를 구하고, 이를 활용한 단어 배열을 이용하여 가장 스코어가 높은 카테고리로 배정한다. 본 논문은 제안한 리뷰 만족도 및 카테고리 분류 시스템이 실제 효과적으로 리뷰를 보다 의미 있는 정보로써 제공할 수 있음을 보인다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.59-74
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• 2011

웹 2.0 환경에서는 사용자 참여를 통한 지식 생산이 증가하고 있으며, 이러한 지식들을 효과적으로 분류하고 공유하기 위한 방법으로 태그 기반의 단일 폭소노미가 활용되고 있다. 그러나 단일 폭소노미를 구성하는 태그들은 단일 태그로 구성되어 있어 그 의미가 불명확하다. 이를 위해 태그간의 관계성이 명시된 구조화된 폭소노미를 구축하는 연구들이 진행되었다. 그러나 이러한 연구들에서도 태그의 의미를 정의하기 위해 미리 정의된 용어집을 사용하기 때문에 용어집에 없는 새로운 태그는 정의할 수 없고, 수작업으로 태그의 의미를 정의할 때 시간이 소요되는 문제점이 발생하였다. 본 연구에서는 사용자가 태그를 입력할 때 입력된 태그가 속할 수 있는 카테고리를 미리 정의된 용어집 없이 자유롭게 정의할 수 있는 카테고리형 태깅 방식을 제안하고자 한다. 또한 사용자들로부터 수집된 카테고리형 태그들을 이용하여 다수의 사용자가 생각하는 태그의 관계를 구조화된 폭소노미에 반영하는 기술을 언급하고자 한다. 끝으로 본 연구에서 제시한 방법들이 조직의 지식 분류와 검색에 활용될 수 있음을 증명하기 위해, 카테고리형 태그 기반의 지식조직체계를 시스템으로 구현하였다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2017년도 제29회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 한국어정보학회:학술대회논문집
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• 한국어정보학회 2017년도 제29회 한글및한국어정보처리학술대회
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• pp.51-55
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• 2017

대규모 분류체계를 사용하는 경우, 기존 방법의 딥 러닝으로는 분류 정확도가 현저히 떨어진다. 이를 해결하기 위해 계층 구조를 활용한 네거티브 샘플링 방법을 제안한다. 학습 문서가 속한 카테고리의 상위 카테고리와 일정부분 겹치는 범위에서 네거티브 샘플을 선택하면, 하나의 큰 문제를 다수개의 하위 문제로 쪼개서 해결하는 학습 효과가 있다. 소규모 분류 체계와 대규모 분류체계 각각에서 샘플링 전략을 차용하였을 때를 비교한 결과, 대규모에서 효과가 좋았으며 그 때의 정확도가 150배 이상 차이가 나는 것을 보였다.

• 디자인융복합연구
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• 제18권6호
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• pp.27-39
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• 2019

본 연구는 소비 제품을 창의적으로 새롭게 활용하는 창의적 소비자로서 크리슈머(cresumer)의 특성을 활용한 혁신적 제품 개발과정에서의 디자인 가이드라인을 개발하고 가이드라인의 효과적인 활용 방법을 제시하고자 하였다. 이를 위해 크리슈머의 특성과 유형에 관한 연구와 실제 크리슈머에 대한 심층 인터뷰 및 관찰을 실시하고, 이를 기반으로 유사성 분석을 통해 초기 7개 카테고리 131개 항목의 가이드라인을 압축 정비하여 4개 카테고리 52개 항목의 가이드라인을 도출하였다. 검증을 위한 2차에 걸친 평가(SD 7점 척도)와 상관관계 및 신뢰도 분석 과정을 통해 제품 컨셉 개발, 제품 개발, 제품 사용환경, 시장 가능성 등 4개 카테고리 46개 세부 항목의 디자인 가이드라인을 확정하였다. 개발된 가이드라인을 제품 개발 과정에서 효과적으로 적용하기 위하여 디자인 툴킷을 개발 제안하였다. 툴킷은 3개 장으로 구성하였고 4개의 카테고리와 개별 가이드라인 항목을 명확히 하기 위해 설명과 관련 사례를 제공하고 형식적으로는 카드 혹은 북릿 형태로 디자인하여 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제58권3호
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• pp.65-89
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• 2024

본 연구는 한국어 사전학습 모델을 활용하여 뉴스 기사를 주제, 장르, 지역별로 각각 분류하는 모델을 구축하였다. 이를 위해 국내 언론사의 분류체계를 참고하여 새로운 뉴스 기사 분류체계를 설계하였다. 주제 및 장르 분류 모델은 대분류와 중분류 모델을 연결한 계층적 구조의 분류 모델로 구현하여 카테고리 통합 모델의 성능과 비교하였다. 평가 결과, 계층적 구조의 분류 모델은 모호하거나 중복된 카테고리에서 카테고리 통합 모델보다 더 명확한 분류를 수행할 수 있다는 이점이 있었다. 뉴스 기사의 지역적 분류를 위해서는 18개의 카테고리에 대하여 분류를 수행하는 모델을 구축하였으며 지역 관련 뉴스 기사의 경우, 지역적 특성이 본문에 명확히 드러나 높은 성능을 기록할 수 있었다. 본 연구는 주제, 장르, 지역의 다각적인 측면에서 뉴스 기사를 효과적으로 분류할 수 있음을 보여주었으며, 이를 통해 사용자 요구에 부합하는 다차원적 뉴스 기사 분류 서비스의 가능성을 제시한 점에서 의의가 있다.