• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제14권10호
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• pp.527-538
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• 2014

수요 예측은 영화 산업에서 매우 중요한 문제이다. 최근 들어 트위터(Twitter), 페이스북(Facebook)과 같은 소셜미디어의 비정형 텍스트 데이터를 이용하여 영화 흥행을 예측하고 분석하는 시도들이 활발하게 이루어지고 있다. 기존에는 주로 데이터의 주기별 변화량을 측정하여 데이터 양과 영화 흥행간의 상관성을 분석하거나 데이터에 대해 감성의 극성 값을 부여하는 오피니언 마이닝을 통해 영화의 흥행 추이를 예측하였다. 하지만 이러한 정량적 접근만으로는 관객들이 영화를 선택하게 된 근거나 영화의 어떤 속성을 선호하는지를 알 수 없기 때문에 영화의 흥행 요인을 밝히는데 한계가 있었다. 따라서 본 연구는 트위터 데이터를 수집한 후 빈도수 측정을 통해 트윗의 내용을 대표하는 토픽(topic) 키워드를 추출하여 관객들의 관심을 반영하는 영화적 속성들이 무엇인지를 밝히고, 그 속성들에 대한 관객들의 반응을 분석함으로써 영화의 흥행에 영향을 미친 요인들을 제시한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2001년도 제13회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.538-545
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• 2001

본 연구에서는 오픈 도메인에서 동작할 수 있는 질의 응답 시스템(Open-domain Question Answer ing System)을 구현하고 영어권 TREC에 참가한 결과를 기술하였다. 정답 유형을 18개의 상위 노드를 갖는 계층구조로 분류하였고, 질문 처리에서는 LSP(Lexico-Semantic Pattern)으로 표현된 문법을 사용하여 질문의 정답 유형을 결정하고, lemma 형태와 WordNet 의미, stem 형태의 3가지 유형의 키워드로 구성된 질의를 생성한다. 이 질의를 바탕으로, 패시지 선택에서는 문서검색 엔진에 의해 검색된 문서들을 문장단위로 나눠 정수를 계산하고, 어휘체인(Lexical Chain)을 고려하여 인접한 문장을 결합하여 패시지를 구성하고 순위를 결정한다. 상위 랭크의 패시지를 대상으로, 정답 처리에서는 질문의 정답 유형에 따라 품사와 어휘, 의미 정보로 기술된 LSP 매칭과 AAO (Abbreviation-Appositive-Definition) 처리를 통해 정답을 추출하고 정수를 계산하여 순위를 결정한다. 구현된 시스템의 성능을 평가하기 위해 TREC10 QA Track의 main task의 질문들 중, 200개의 질문에 대해 TRIC 방식으로 자체 평가를 한 결과, MRR(Mean Reciprocal Rank)은 0.341로 TREC9의 상위 시스템들과 견줄 만한 성능을 보였다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.9-17
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• 2003

차세대 인터넷 표준 언어인 XML(eXtensible Markup Language)은 데이터(data)와 표현(presentation) 그리고 구조(structure)가 구분되기 때문에 어느 환경에서나 재사용성이나 재구성이 용이한 장점을 보이고 있다. 본 논문에서는 XML 문서를 가상교육 시스템(Virtual Education System)의 멀티미디어 컨텐츠로 범위를 제한하여 사용자 위주의 효율적인 검색 시스템을 구현한다. 본 시스템에서는 가상교육 표준안으로 제안되고 있는 SCORM(Sharable Content Object Reference Model)에서 정의한 SCO(Sharable Content Object)단위의 메타데이터를 기반으로 컨테츠를 설계하고 각 문서를 키워드, 엘리먼트, 애트리뷰트 단위로 색인한다. 또한 사용자 인터페이스에서 엘리먼트 검색화면을 구조적으로 구성해줌으로써 사용자가 DTD(Document Type Definition)에 대한 사전지식 없이도 검색이 가능하며, XML-QL로 재구성된 XML 문서의 형태와 XSL(eXtensible markup language Stylesheet Language)을 이용한 HTML 형태의 두 가지 결과화면을 제시함으로써 사용자 선택의 폭을 넓혀준다.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2006년도 학술대회 2부
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• pp.89-94
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• 2006

디지털 기술이 전시환경에 도입되면서 다양한 매체를 통해 전시물의 정보를 전달하게 되었다. 그리고 관람자는 단순히 보는 전시에서 적극적으로 전시관람에 참여하고 전시물의 정보를 활용하고자 하는 욕구가 증대 되고있다. 이에 따라 전시환경은 이동하는 관람자를 위해 인터넷과, 모바일 기기를 활용하여 효과적으로 관람체험을 지원하고, 정보를 제공하기 위한 서비스 연구가 중요해 졌다. 따라서 본 연구에서는 디지털 네트워크 환경으로 변화하는 전시 환경과 전시관람을 지원하는 서비스 연구 현황을 이해하기 위해 문헌과 사례조사를 통해 살펴보았다. 그리고 관람자들의 관람 상황과 관람 유형을 파악하기 위해 관람자들의 전시 관람 행동을 관찰하였다. 관찰내용을 분석하여 관람자들의 관람 행동에 따른 관람 유형 및 키워드를 도출하였다. 이를 기반으로 전시관람 시 발생하는 관람자들의 니즈와 문제점을 심층인터뷰를 통해 추출하였다. 관람자들의 니즈와 문제점은 관람자가 전시관을 이동하며 관람하는 상황에서 인터페이스를 통해 해결할 수 있는 요소를 중심으로 전시관람 지원 서비스 요소를 제안하였다. 제안한 서비스 요소는 전시물을 선택하여 관람할 때 전시물과 공간과의 관계를 인터페이스를 통해 파악하고 관람시간을 확인하며 관람하는 해결방안을 제시하였다. 이를 박물관의 전시환경을 사례로 모바일 PDA 에 적용하였으며 사용 시나리오를 통해 제안한 서비스의 유용성과 활용 가능성을 살펴보았다.

• 한국수자원학회:학술대회논문집
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• 한국수자원학회 2011년도 학술발표회
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• pp.70-70
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• 2011

기후변화 연구는 불확실한 미래를 전망하는 과정이므로 '불확실성'은 모든 기후변화 영향평가의 키워드임에 분명하다. 하지만 불확실성 평가를 위해 IPCC에서 제공되고 있는 수많은 GCM 시나리오를 모두 활용하기에는 많은 시간과 노력이 필요하기 때문에 이를 효율적으로 수행할 수 있는 방법이 필요하다 본 연구에서는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 이용하여, 수많은 GCM 시나리오 대신 몇 개의 대표적 GCM 시나리오로도 충분히 불확실성을 유지할 수 있는 시나리오 저감(scenario reduction)방법을 수립하고 제시하였다. IPCC 기후시나리오 중 20C3M과 A & B 배출시나리오를 바탕으로 생산되는 71개의 GCM 시나리오를 다운로드 받아 월평균 기온과 강수량에 대하여 한반도를 대상으로 분석하였다. 비교결과, 기온 전망은 실측과 비슷한 경향성을 보였으나 강수량은 홍수기를 모의하지 못하는 것으로 나타났다. 시나리오 저감방법은 시나리오 분류(scenario cluster)방법과 시나리오 선정(scenario selection) 방법으로 구성된다. 시나리오 분류방법에서는 k-mean방법을 이용하여 5개의 cluster로 나누었으며, 시나리오 선정방법에서는 GCM 시나리오 선정기법을 조사 분석하여 연구방향과 목적에 따라 GCM 시나리오 선정기법을 선택할 수 있는 표를 제시하고, 이 중 시나리오의 확률밀도함수를 이용하는 PDF method를 적용하였다. 본 연구에서는 불확실성 정량화를 위해 maximum entropy를 이용하였다. 또한 시나리오 저감방법이 불확실성을 유지하는지 비교하기 위해 PDF method를 이용하여 정확성이 높은 순으로 5개의 GCM 시나리오를 선정(best 시나리오)하여 불확실성을 정량화하였다. GCM 시나리오의 분산을 이용하여 maximum entropy를 산정한 결과, 20C3M 배출시나리오에서는 모든 시나리오의 entropy는 3.08, 시나리오 저감방법은 2.75, best 시나리오는 2.28이었으며, 이는 시나리오 저감방법은 모든 시나리오의 89.3%의 불확실성을 설명하고 있으나 best 시나리오는 74.0%밖에 설명하지 못한다는 것을 나타낸다. A & B 배출시나리오에서도 시나리오 저감 방법을 사용한 GCM 시나리오가 best 시나리오보다 모든 시나리오의 불확실성을 더 잘 설명하는 것으로 나타났다. 이와 같이 수많은 GCM 시나리오를 사용하는 것보다 몇 개의 대표 시나리오를 이용하여 기후 변화 불확실성을 유지하면서 미래전망을 할 수 있다면, 매우 효율적으로 기후변화 연구를 수행할 수 있을 것으로 사료된다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제16권6호
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• pp.727-731
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• 2010

최근 모바일 기기의 다양한 센서들을 통하여 데이타를 수집하여 개인의 삶을 기록하는 연구들이 진행 중이다. 효율적인 모바일 라이프로그의 저장과 탐색을 위해 연관 검색이 가능한 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크가 제안되었다. 기존의 시맨틱 네트워크 상의 검색은 텍스트 기반으로 관계를 바탕으로 하는 사용자의 능동적인 연관 검색에 한계가 있었다. 본 논문에서는 모바일 라이프로그의 연관 검색을 위해 검색 과정과 결과를 시각화된 네트워크로 데이타간의 관계를 보여주는 선택 연관 검색과 키워드 연관 검색을 제안한다. 복잡한 시맨틱 네트워크에 대해서 사용자의 이해도를 높이기 위해 의미 추상화를 적용하였다. 실제 모바일 라이프로그 시맨틱 네트워크 데이타를 바탕으로 질의를 해결하는 과정을 기존 연구에서 보였던 텍스트 기반 연관 검색 방법과 비교하고 사용성 평가를 시행함으로 유용성을 입증하였다.

• 한국정보과학회논문지:컴퓨팅의 실제 및 레터
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• 제15권6호
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• pp.414-423
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• 2009

폭소노미(Folksonomy)는 자유롭게 선택된 키워드의 집합인 태그를 이용하여 이루어지는 협업적 분류로서 웹 2.0의 대표 요소이다. 폭소노미는 기존 분류 방법인 택소노미(Taxonomy)에 비해 적은 비용으로 구축할 수 있다는 장점이 있으나 택소노미에 비해 계층적, 체계적 구조가 부족하다는 단점을 가지고 있다. 이에 폭소노미에 존재하는 집단 지성을 학습하여 웹 자원을 분류할 수 있는 분류기를 구축할 수 있다면 기존 방법인 택소노미를 적은 비용으로 구축할 수 있을 것이다. 본 논문에서는 Slashdot.org에 구축되어 있는 폭소노미를 대상으로 일반적 모델을 정의하고 이 안에서 안정성이 존재함을 보임으로써 분류기를 생성할 수 있는 집단 지성이 폭소노미에 실제로 존재함을 보인다. 그리고 이 집단 지성으로부터 형성되는 범주 별 태그의 특징인 안정성 값을 이용하여 SVM으로 분류기를 구축하는 방법을 제안한다. 실제로 우리가 제안하는 방법으로 폭소노미로부터 높은 정확도로 택소노미를 구축하였음을 실험을 통해 확인하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제14권11호
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• pp.101-106
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• 2016

대학 교육현장에서 강의와 관련한 수많은 비정형화된 데이터가 생산되고 있는데 그중 관심 있게 볼 부분은 학생들의 서술형 강의평가이며, 본 논문에서는 대학에서 시행하는 서술형 강의평가를 활용하여 분석하였다. 분석방법으로 먼저 학기가 끝난 후 수행된 강의평가에서 동일학과 유사과목을 강의했던 교수자 2인을 선택하고 학생들이 평가한 서술형 강의평가 내용에서 기존 문헌연구를 통해 얻은 학습자 상호작용과 관련한 키워드를 추출하고 이를 코사인유사도 분석을 이용해 상호작용 점수를 도출한 후 기존의 5점척도 강의평가 점수와 비교하였다. 분석을 위해 텍스트 마이닝 기법을 활용하였으며 분석결과 수업에서 필요한 학습자 상호작용은 주로 흥미, 기회, 열정, 재미, 참여, 유익, 친절 등으로 나타났다. 기존의 5점 척도 강의평가 점수와 새롭게 도출한 서술형 강의평가 점수를 비교했을 때 유사한 것으로 나타났으며 특히, 상호작용이 높을수록 더 높은 점수가 나타났다. 본 연구에서는 상호작용점수라는 새로운 지표를 만들었고 이에 대한 가능성을 확인하였다. 향후 학과단위 또는 학교단위의 데이터분석을 통해 정성적, 정량적 강의평가 지표를 개발함으로써 기존의 평가방식을 개선할 필요가 있다.

• 디자인학연구
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• 제19권2호
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• pp.81-90
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• 2006

보행자는 목적지로 이동하면서 도로의 경관이나 주변건물의 외관으로부터 다양한 인상을 받으며, 따라서 목적지가 동일한 경우에 있어서도 자신의 감성적 선호에 맞는 경로를 이동한 경우와 그렇지 않은 경우에 있어서의 네비게이션 만족도는 크게 달라진다. 본 논문에서는 이와 같이 보행자의 경로선택이 네비게이션 만족도에 미치는 영향에 주목하여 보행자가 자신의 감성에 맞는 경로를 탐색하는 방법을 검토하고, 이를 적용한 네비게이션 지원시스템의 구성요건을 PDA 단말기의 인터페이스 환경을 고려하여 제안하였다. 지원시스템은 보행자로부터 경로탐색요구가 주어졌을 때 목적지에 대한 정보와 보행자 자신의 경로에 대한 감성적선호도를 고려하여 경로후보를 탐색하고 보행자-지원시스템 사이의 인터랙션을 통하여 최적경로를 결정해가는 과정을 지원한다. 경로탐색은 경로의 감성평가에 사용된 감성표현용어 사이의 관계를 퍼지론적으로 정식화 한 키워드 결합행렬에 의하여 이루어진다. 본 논문에서 제시한 지원시스템의 시뮬레이션을 통해 보행자의 감성적 선호에 따라 서로 다른 경로의 탐색이 가능하게 됨으로써 네비게이션 지원을 위한 효율적인 정보제공 수단으로서의 활용 가능성을 확인하였다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권2호
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• pp.89-96
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• 2006

본 논문에서는 한글 문서 영상에서의 문자 분할을 위한 2가지 알고리즘을 제안한다. 첫째는 투영 프로파일 기반 개선된 문자 분할 알고리즘이다. 이 알고리즘은 크게 문자수 추정, 분할 점 획득 및 문자 경계 탐색, 그리고 최적의 문자 분할 결과 선택으로 구성된다. 두 번째는 근접한 문자들이 서로 연결된 저 품질 문서 영상에 적합한 분할 알고리즘이다. 이 경우 연결요소를 제거하기 위해 투영 프로파일의 일부를 잘랐는데, 이를 ${\alpha}$-cut이라 한다. 그 후 전자의 방법을 변형하여 문자 분할을 수행한다. 다양한 폰트 속성을 갖고 품질이 낮은 43,572개의 한글 단어 영상을 대상으로 실험한 결과, 투영 프로파일 기반 개선된 문자 분할 알고리즘이 91.81%, 투영 프로파일에 ${\alpha}$-cut을 적용한 알고리즘이 99.57% 의 문자 분할 성공률을 나타내어 저 품질 한글 문서 영상에서 ${\alpha}$-cut을 이용한 문자 분할 알고리즘이 효과적임을 입증하였다.