최근 온라인 쇼핑 시장이 커지면서 소비자들은 다양한 물건을 온라인에서 쉽게 접근하고 구매할 수 있게 되었다. 이와 함께 인터파크의 '톡집사', 네이버 쇼핑 등에서는 다양한 쇼핑몰의 가격 정보를 모아서 소비자들이 합리적인 가격에 상품을 구매할 수 있도록 도와주고 있다. 이에 본 논문에서는 이러한 가격 비교 시스템을 활용하여 판매자들을 대상으로 서비스하는 시스템을 제안한다. 문서 유사도를 비교하기 위하여 쓰이던 코사인 유사도 분석 기법을 쇼핑몰 상품명 분석에 이용할 수 있도록 한다. 실제 상품명 정보를 이용해 코사인 유사도 분석을 실행하고 코사인 유사도 분석 결괏값으로 관련성이 낮은 상품을 배제한다. 나머지 상품의 정보를 바탕으로 최저가 분석을 수행하여 적정 판매가격을 추출하여 제시한다. 따라서 제안하는 방식을 적용하여 상품 분석을 시행하면 비슷한 범주에 있는 상품들을 추출한 뒤 최적의 가격을 제시할 수 있을 것이다.
유사도 검색은 전통적으로 데이터베이스 그리고 웹검색 분야의 핵심이었으나, 대용량 데이터의 등장으로 검색의 정확도뿐만이 아니라 효율성 측면에서의 요구가 증가하며 여전히 다양한 분야에서 활발히 연구되고 있다. 아이템간의 유사도를 측정하기 위한 방법론 중 코사인 유사도 방법론은 고차원공간에서의 활용이 유리하다는 이점 때문에 가장 널리 활용되고 있는 방법론으로, 정보검색, 장바구니 분석, 생물정보학 등 다양한 분야에서 활용되고 있다. 본 논문에서는 코사인 유사도를 소개하고, 연관성 분석 측면에서 코사인 유사도를 사용한 기존의 연구들을 소개한다.
사용자별로 SNS/RSS 구독 뉴스 분석을 통해 사용자가 관심이 있는 새로운 뉴스를 추천해 주는 시스템을 설계하고 구현한다. 뉴스 추천 시스템의 설계를 위해 전체 시스템에서 사용자와 서버에서의 작업을 명세하고, 이중에 주요 기능을 담당하는 부분을 구현한다. 구현된 주요 기능은 선호 문서가 들어왔을 때 특징을 추출하고 이를 저장하는 것과 새로운 문서가 들어왔을 때 선호 문서군과 얼마나 유사한지 판별하여 문서에 대한 추천 여부를 결정하는 것이다. 선호 문서의 특징 추출에 대해서는 형태소 분석을 통해 단어와 빈도를 추출하고 이를 누적하여 저장한다. 또한, 새로운 문서가 들어왔을 때 코사인 유사도를 계산하여 사용자가 선호하는 학습문서와의 유사도 비교를 통해 문서 추천 여부를 결정한다. 구현된 시스템에서 실제로 연관된 선호 문서군을 학습시키고, 연관된 새로운 문서 혹은 연관되지 않은 새로운 문서에 대한 추천 여부를 비교하는 것으로 시스템 정확도를 파악한다.
문장 또는 텍스트 유사도란 두 가지 문장의 유사한 정도를 나타내는 척도이다. 텍스트의 유사도를 측정하는 기법으로 자카드 유사도, 코사인 유사도, 유클리디언 유사도, 맨하탄 유사도 등과 같이 있다. 현재 코사인 유사도 기법을 가장 많이 사용하고 있으나 이는 문장에서 단어의 출현 여부와 빈도수에 따른 분석이기 때문에, 의미적 관계에 대한 분석이 부족하다. 이에 우리는 온톨로지를 이용하여 단어 간의 관계를 부여하고, 두 문장에서 공통으로 포함된 단어를 추출할 때 의미적 유사성을 포함함으로써 문장의 유사도에 분석의 효율을 향상하고자 한다.
이 연구에서는 초등, 중, 고등학교의 학생과 교사가 선호하는 SSI 주제를 조사하여 학교급별 학생과 교사가 선호하는 SSI 주제의 유사성을 코사인 유사도 측정을 통해 분석하였다. 연구 대상은 초, 중, 고등학생 566명, 교사의 327명이었다. SSI 관련 선행연구 논문과 프로그램에 포함된 SSI 주제 60개를 환경, 과학기술, 보건·의학, 기타 사회 문제 영역로 구분하고 목록화하여, 연구 대상인 학생 또는 교사가 선호하는 주제 5개를 선택하도록 하였다. 자료수집은 서베이몽키를 이용한 온라인으로 진행하였고, 수집된 자료는 학생 및 교사별로 6개 집단으로 구분하고, 집단별로 주제의 선택 빈도를 조사하였다. 그리고 선택된 주제의 빈도를 기준으로 벡터 값을 계산하고, 학교급별 학생 간, 교사 간, 교사와 학생 간의 코사인 유사도를 측정하여 주제 선호 유사도를 분석하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 학생의 학교급별 집단간 SSI 선호 주제 유사도는 중학생과 고등학생 사이의 코사인 유사도(0.982)가 초등학생과 중학생간(0.651) 또는 초등학생과 고등학생간(0.662)의 코사인유사도보다 높았다. 둘째, 교사의 학교급별 집단간 SSI 선호 주제 유사도는 초등, 중, 고등학교간의 모든 비교 집단에서 비교적 비슷한 코사인 유사도의 양상을 보였다. 셋째, 학생과 교사간 학교급별 SSI 선호 주제 유사도는 초등학교 학생과 교사 집단간 코사인 유사도(0.974)가 다른 학교급의 비교 집단, 중학교급(0.621) 또는 고등학교급(0.645)보다 높았다. 즉 초등학교의 학생과 교사는 서로 선호하는 SSI 주제가 73.33%의 수준에서 유사하고, 반면, 중학교 또는 고등학교의 학생과 교사는 서로 선호하는 주제가 33% 수준으로 유사한 경향을 보였다. SSI 교육에서 학생에게 관심 있는 주제로 접근하는 것은 학습 동기 유발과 지속, 그리고 즐거운 학습 경험과 학습에 대한 긍정적인 태도 형성과 긴밀하게 연관된다. 따라서, SSI 수업을 설계할 때, 학생 관심의 관점에서 주제를 검토해야 할 것이다. 특히 교사가 학생의 선호도와 다소 차이가 있는 SSI 주제를 선별한 경우, 그 차이를 극복할 수 있는 치밀한 교수 설계가 필요할 것이다.
인터넷의 발달로 대중의 여론에 영향을 주는 인터넷 매체의 신뢰성이 중요해지는 반면 최근의 익명성을 이용한 리뷰 조작 등의 사례는 대중들에게 막연한 의구심을 들게 한다. 본 연구에서는 이러한 사이버 여론 조작과 관련된 현상이 인터넷 게시판 등 웹사이트에도 존재하는지 여부를 수치적으로 살펴보기 위하여 댓글의 요소를 분석하고 내용을 코사인 유사도를 이용하여 비교하였다. 분석 결과 첫째, 댓글 내용의 유사성은 댓글 순위에 의한 게시글의 랭킹과 상관관계가 있었으며 분석 대상 2개 웹사이트에 대해서는 14.1%와 2.6%가 유사한 댓글로 구성되어 있었다. 둘째, 사이버 여론 조작에 일반적으로 이용되는 기법인 과다한 중복 게시 행위와 실제로는 동일인이지만 여러 명으로 위장한 것으로 추정되는 사용자를 파악 할 수 있었다.
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.
본 연구에서는 COPD와 기존에 연관이 있는 것으로 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾고자 한다. Pubmed Data에서 선정한 암 관련 바이오마커를 추출하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 관계를 파악하는 데이터로 사용한다. 그리고 워드 임베딩 모델 중 Word2vec을 사용하여 워드 임베딩 한다. 워드 임베딩한 K차원의 COPD와 암 관련 바이오마커를 t-SNE를 사용하여 시각화한다. 또한 코사인 유사도를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커의 유사도를 측정한다. 그리고 코사인 유사도와 t-SNE 결과를 이용하여 COPD와 암 관련 바이오마커와의 상관관계를 파악할 수 있으며, 암 관련 바이오마커와 COPD 관련 바이오마커를 비교 하여 기존의 COPD와 연관이 있다고 알려진 바이오마커 이외의 새로운 바이오마커를 찾을 수 있다.
본 논문은 오픈소스 소프트웨어의 배포과정에서 라이선스 정보가 누락, 훼손, 변경, 충돌됨에 따라 발생하는 무의적인 저작권 침해를 미연에 방지하고자 라이선스 파일을 추출/식별하는 기술을 연구하였다. 라이선스 파일이 갖는 특성을 파악하기 위해 n-gram과 TF-IDF 기법을 활용하여 322개의 라이선스 내용을 분석하였고, 이를 활용하여 패키지 내에서 라이선스 파일을 추출하였다. 추출한 라이선스는 코사인 측정법을 통해 확보한 라이선스간의 유사도를 산정하여 라이선스 정보를 식별하였다.
Journal of the Korean Data and Information Science Society
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제25권1호
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pp.97-106
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2014
빅 데이터 기술의 발전은 다변화된 현대 사회를 보다 정확하게 예측하고 효율적으로 작동하도록 정보를 제공하는 동시에 과거에는 불가능 했던 기술을 가능케 하였다. 이러한 빅 데이터 분석 기법은 국가 차원에서의 사회, 경제, 정치, 문화, 과학 기술 등 여러 분야에 활용될 수 있다. 빅 데이터 분석을 위해서는 먼저 데이터 마이닝 기술로 방대한 양의 데이터 속에서 가치 있는 정보를 찾는 것이 선행 되어야 하는데, 빅 데이터와 관련된 데이터 마이닝 기법으로는 텍스트 마이닝, 평판 분석, 군집 분석, 연관성 규칙 등이 있다. 본 논문에서는 데이터 마이닝 기법 중에서 많이 활용되고 있는 연관성 규칙의 평가 기준으로 코사인 순수 신뢰도를 제안한 후, Piatetsky-Shapiro가 제안한 흥미도 측도의 기준에 대한 충족여부를 점검하는 동시에 여러 가지 특성을 살펴보았다. 또한 예제를 통하여 고찰한 결과, 기존의 신뢰도와 코사인 유사성 측도는 모두 양의 값을 가지므로 연관성의 방향을 알 수 없어서 그 값만으로는 양의 연관성이 있는지 아니면 음의 연관성이 있는지를 알 수 없었다. 그러나 본 논문에서 제안한 코사인 순수 신뢰도는 그 부호에 의해 연관성 규칙의 방향을 알 수 있으므로 신뢰도와 코사인 유사성 측도가 가지고 있는 약점을 보완할 수 있는 측도라는 사실을 확인하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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