• 지능정보연구
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• 제26권3호
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• pp.149-169
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• 2020

현 정부의 주요 국책사업 중 하나인 도시재생 뉴딜사업은 매년 100 곳씩, 5년간 500곳을대상으로 50조를 투자하여 낙후된 지역을 개발하는 것으로 언론과 지자체의 높은 이목이 집중되고 있다. 그러나, 현재 이 사업모델은 면적 규모에 따라 "우리동네 살리기, 주거정비지원형, 일반근린형, 중심시가지형, 경제기반형" 등 다섯 가지로 나뉘어 추진되어 그 지역 본래의 특성을 반영하지 못하고 있다. 국내 도시재생 성공 키워드는 "주민 참여", "지역특화" "부처협업", "민관협력"이다. 성공 키워드에 따르면 지자체에서 정부에게 도시재생 사업을 제안할 때 지역주민, 민간기업의 도움과 함께 도시의 특성을 정확히 이해하고 도시의 특성에 어울리는 방향으로 사업을 추진하는 것이 가장 중요하다는 것을 알 수 있다. 또한 도시재생 사업 후 발생하는 부작용 중 하나인 젠트리피케이션 문제를 고려하면 그 지역 특성에 맞는 도시재생 유형을 선정하여 추진하는 것이 중요하다. 이에 본 연구는 '도시재생 뉴딜 사업' 방법론의 한계점을 보완하기 위해, 기존 서울시가 지역 특성에 기반하여 추진하고 있는 "2025 서울시 도시재생 전략계획"의 도시재생 유형을 참고하여 도시재생 사업지에 맞는 도시재생 유형을 추천하는 시스템을 머신러닝 알고리즘을 활용하여 제안하고자 한다. 서울시 도시재생 유형은 "저이용저개발, 쇠퇴낙후, 노후주거, 역사문화자원 특화" 네 가지로 분류된다 (Shon and Park, 2017). 지역 특성을 파악하기 위해 총 4가지 도시재생 유형에 대해 사업이 진행된 22개의 지역에 대한 뉴스 미디어 10만여건의 텍스트 데이터를 수집하였다. 수집된 텍스트를 이용하여 도시재생 유형에 따른 지역별 주요 키워드를 도출하고 토픽모델링을 수행하여 유형별 차이가 있는 지 탐색해 보았다. 다음 단계로 주어진 텍스트를 기반으로 도시재생 유형을 추천하는 추천시스템 구축을 위해 텍스트 데이터를 벡터로 변환하여 머신러닝 분류모델을 개발하였고, 이를 검증한 결과 97% 정확도를 보였다. 따라서 본 연구에서 제안하는 추천 시스템은 도시재생 사업을 진행하는 과정에서 신규 사업지의 지역 특성에 기반한 도시재생 유형을 추천할 수 있을 것으로 기대된다.

• 지능정보연구
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• 제17권4호
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• pp.75-94
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• 2011

본 연구에서는 최근 온라인 소셜미디어 서비스로 각광받고 있는 트위터 상에 게재되는 메세지의 특성이 메세지의 재전달에 미치는 영향을 전달 빈도와 전달 속도 관점에서 분석함으로써 소셜네트워트 환경하에서의 정보확산 체계를 탐구하고자 하였다. 이를 위해 최근 소셜미디어 상에서 많이 언급되고 있는 정치, 연예, 스포츠, 유명인, 최신 디지털 제품과 같은 사회적 관심사를 나타내는 여덟 가지 주요 키워드(예: 무상급식, 반값등록금, 나가수, 평창, 김연아, 박태환, 아이폰, 갤럭시)을 선정하였다. 또한 트위터 메세지의 특성을 정의하기 위한 기준은 기존 문헌연구를 통해 개인의견, 하이퍼링크 포함 메세지, 하이퍼링크 및 개인의견 포함 메세지, 단순 재인용 등의 네가지 유형을 적용하였으며 이들 주요 키워드와 메세지 유형별로 트위터 트위터 메세지의 재전달 빈도와 재전달 속도를 측정하였다. 2011년 6월부터 2011년 7월까지 수집된 81,472개의 1회 이상 재전달된 트위터 메세지에 대한 분석을 통해, 재전달 트위터 메시지의 50퍼센트 이상이 특정 키워드에 대한 개인의견을 표현한 메시지임을 알 수 있었다. 아울러 표본 트위터 메세지 중 하이퍼 링크를 포함한 메세지가 가장 빠른 메세지 재전달 시간을 보이는 것을 알수 있었다. 이러한 분석결과를 바탕으로 메시지의 고유 특성이 온라인 소셜 미디어 상의 정보확산 패턴에 중요한 영향요소로 작용하고 있음을 확인 할 수 있었다. 또한 트위터와 같은 온라인 소셜 미디어는 더 이상 단순한 의사소통 도구가 아닌 다양한 사회현상에 대한 사용자의 개인적 의견을 피력하고 상호간의 심도있는 논의가 가능한 현대사회의 중요한 커뮤니케이션 플랫폼으로 발전하고 있으며 정보기술이 이러한 의사소통 혁신에 중요한 요소로 작용하고 있다는 것을 이해 할 수 있었다. 본 연구의 결과는 온라인 소셜 미디어상의 정보확산에 대한 기존의 학문적 지식을 증대키고 실무적으로 기업이 고객과 소통하는 데 있어 온라인 소셜 미디어를 어떻게 전략적으로 활용할 수 있는가에 대한 실질적인 방향을 제시할 것이라 기대된다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제12권6호
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• pp.100-110
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• 2012

본 연구에서는 전문가 FGI를 통해 일상생활 속 잠재된 IT Needs를 파악하고 설문조사를 통해 이를 검증하고 유형화하여 일반적 특성을 파악하고 T니즈 유형별 미래사회 중요산업 분야를 분석하고자 하였다. 이러한 IT니즈 도출 및 산업별 분석 결과를 통해 미래 IT기술의 방향성을 제시하여 IT융합기술 개발을 위한 기초자료로 활용할 수 있다. 먼저, FGI를 통해 세부활동별 구체적인 미래IT니즈를 통해 키워드를 도출한 결과, 지능화, 통합화, 가상화, 자동화, 개인맞춤화, 안전성 등이 도출되었다. 이를 근거로 설문조사를 통해 IT니즈를 유형화하고 특성을 파악한 결과, 생활자동화 중시, 지능형 실감 중시, 정보탐색 및 편의 중시, 컨버전스 중시형으로 분류되었으며, 각각의 유형별로 일반적 특성이 차이를 보였다. 그리고 미래사회에서는 에너지 분야를 가장 중요시하고 있으며, IT니즈 유형별로 산업별 중요도가 다소 차이를 보이는 것으로 나타났다.

• 한국ITS학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.36-56
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• 2022

국내에서 발생하는 교통사고는 손해보험협회에서 작성한 「자동차사고 과실비율 인정기준」에 따라 과실비율을 산정하며, 이를 통해 보험사의 합의나 판결이 내려진다. 하지만, 과실비율 산정에 있어 분쟁이 빈번하게 일어나고 있다. 따라서, 교통사고 발생 시 경찰공무원에 의해 작성되는 교통사고 정보를 이용하여 「자동차사고 과실비율 인정기준」 상의 교통사고 유형을 신속하게 확인할 수 있다면, 보다 효과적인 대응이 가능할 것으로 사료된다. 이에 본 연구에서는 경찰에 의해 작성된 교통사고 정보를 학습시켜 「자동차사고 과실비율 인정기준」 에서 제시하는 교통사고 유형으로 분류하는 모델을 개발하고자 한다. 특히, 데이터마이닝을 통해 경찰청 교통사고 데이터에서 「자동차사고 과실비율 인정기준」 의 교통사고 유형으로 분류하는 데 필요한 핵심어들을 추출하였다. 그리고, 키워드를 의사결정나무 및 랜덤 포레스트 모델을 통해 학습시켜 교통사고 유형을 도출하는 모델을 개발하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제20권7호
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• pp.316-330
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• 2020

이 연구는 텍스트 마이닝을 사용하여 하드웨어 제품에 대한 리뷰, 서비스 상품에 대한 리뷰, ICT분야의 하드웨어와 클라우드 서비스가 융합된 형태의 상품을 대상으로 소비자 리뷰를 분석한다. 분석을 위해 각 리뷰의 키워드를 도출하고 토픽 도출에 사용된 단어의 차별성을 찾는다. 마지막으로 전체 리뷰를 대상으로 군집분석을 실시하고 각각의 상품군의 리뷰가 어떤 군집에 속하는지를 검토한다. 이 연구를 통해서 각 상품의 유형별로 특화되어 사용된 핵심어를 도출하였고, 토픽모델링을 사용하여 제품과 서비스의 특성을 표현하는 주제를 도출하였다. 서비스 상품 리뷰에서는 공급자의 우수성을 의미하는 professional, technician과 같은 핵심어를 도출하였고, 융합제품서비스상품으로서 아마존 에코 리뷰에서는 favorite, fine, fun, nice, smart, unlimited, useful 등의 긍정적 의미의 형용사를 도출하였다. 군집분석을 사용하여 전체 리뷰를 분석하였고, 3개의 상품 유형별 리뷰가 배타적으로 서로 다른 각각의 군집에 속하는 결과를 발견하였다. 이 연구는 소비자의 니즈(needs)를 상품의 유형별로 온라인 리뷰를 이용하여 차이점을 분석하였고 실무적으로 상품 유형에 기반한 상품기획과 마케팅 프로모션 차별화의 필요성을 제시하였다.

• 디지털융복합연구
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• 제15권10호
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• pp.405-410
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• 2017

본 연구는 유럽 지역을 중심으로 활발하게 운영되고 있는 코워킹&코리빙 스페이스 15곳을 유형별로 분류, 사례조사를 통해 국내 코워킹&코리빙 스페이스가 나아가야 할 방향성을 제안하는 데 그 목적이 있다. 연구방법으로는 1차로 문헌 연구를 통해 공유경제서비스의 유형과 코워킹&코리빙 스페이스의 이론적 배경을 고찰하였다. 2차로 3차 산업혁명 공유경제의 연결 선상에서 더욱 진화된 과정으로 간주하는 4차 산업혁명의 공유경제의 3대 키워드를 유추하고, 코워킹&코리빙 스페이스 15곳을 유형별로 분류하여 사례 조사를 진행하였다. 그 결과, 3가지 유형별 특성에 따라 각기 다른 목적성 중심의 특성이 나타났다. 또한, 공통으로 공동체적 특성이 두드러지며 플랫폼 자체의 커뮤니티를 통해 다양한 협업 루트를 제공한다는 특징을 알 수 있었다. 본 연구를 바탕으로 앞으로 국내의 코워킹&코리빙 스페이스의 활성화 방안을 위한 참고자료로 사용될 수 있을 것을 기대하며, 이후 진행될 후속 연구에도 도움이 되길 기대한다.

• 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.

• 환경영향평가
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• 제32권3호
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• pp.187-194
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• 2023

본 연구는 광화문광장의 이용자들이 공간을 어떻게 인식하고 있는지 파악하고 광화문광장의 공간적 속성을 도출하였다. 광화문광장의 공간적 속성은 4가지로 역사적 환경의 보존, 주변경관의 아름다움, 휴식 공간으로서의 적합성, 레크리에이션 활성화이다. 첫 번째 속성인 역사적 환경의 보존은 광화문광장의 고유한 특성을 반영하고 문화와 공감대를 가진 공간과 관련된 것으로 청와대, 북악산, 경복궁, 육조거리, 세종대왕, 이순신 등의 키워드를 포함하고 있다. 두 번째 속성인 주변경관의 아름다움은 주변경관을 방해하지 않고 풍부한 녹지와 자연환경 제공과 관련된 것으로 풍경, 하늘, 녹지 등의 키워드를 포함한다. 세 번째 속성인 휴식공간으로서의 적합성은 방문객의 편의성을 높이기 위한 각종 조경시설 및 서비스로 테이블, 의자, 그늘, 화분, 휴식공간, 분수 등의 키워드를 포함한다. 마지막으로 레크리에이션 활성화이다. 다양한 경험 제공으로 전시, 공연, 체험, 구경 등의 키워드를 포함한다. 본 연구에서 도출된 광화문광장의 속성을 활용하여 추후 광화문광장의 가치 평가 및 추정 연구로 유형별 선호의 차이를 검증하는 연구가 진행된다면 광화문광장의 재조성에 중요한 시사점을 제공할 것이다.

• 한국감성과학회:학술대회논문집
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• 한국감성과학회 2007년도 춘계학술대회 및 국제감성 심포지엄
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• pp.164-167
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• 2007

2D 평면상에 이미지를 매핑 하는 것은 디자인 프로세스의 초기에 디자인 트랜드를 이해하는 방법의 하나로써 자주 이용되어 왔다. 이러한 유형의 분석 방법은 로봇 디자인 과정에도 필요하다. 본 연구는 로봇 디자인 분석을 위한 보다 진보된 방법으로써의 인터랙티브 맵의 개발과 활용에 초점을 맞추고 있다. 우선 매핑을 위한 기초 자료로써 로봇 디자인 샘플들을 대상으로 휴리스틱 평가와 사용자 설문조사가 실시하였다. 그 결과는 선형 스케일로 변환되었으며 이를 기초로 매크로미디어사의 플래시를 이용한 인터랙티브 매핑 툴이 개발되었다. 본 연구에서 개발된 인터랙티브 맵은 로봇 디자인의 객관적인 특성을 나타내는 6가지 키워드와 사용자의 유형에 따른 9가지 주관적인 선호도로부터 추출되는 2개의 요소들로 구성되는 105가지 맵을 제시할 수 있다. 디자이너가 2가지 다른 요소들을 자유롭게 선택함에 따라 선택된 2가지 요소를 축으로 하는 이미지 맵이 자동적으로 구성되어 제시된다. 본 연구에서는 이와 같은 인터랙티브 맵을 이용해 실제 사례연구를 진행함으로써 디자이너들이 보다 다양한 발견점과 직관적인 통찰력을 얻을 수 있음을 제시하였다. 이러한 방법은 기존의 전통적인 직접적인 2D 매핑과 비교해서 보다 객관적이고 효율적인 방법으로 생각된다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제15권4호
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• pp.443-450
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• 2005

본 논문에서는 웹 사용자의 선호도를 추출하기 위한 지능적 모델을 제안하고 이에 대한 평가결과를 제시한다. 이를 위해 현재 정보검색엔진의 문제점을 분석하고, 선호도 가중치를 학습기에 반영한다. 이것은 키워드에 의한 단어별 빈도수에 의존하지 않고 지능적으로 사용자의 행동유형을 학습하게 함으로써 질의에 대한 결과집합을 사용자의 의도에 맞게 제공하는 메커니즘이다. 다음으로 선호도 유행성에 대한 개념과 고려요소를 제안하며, 선호도 추출 알고리즘과 이에 대한 예를 제시한다. 또한 행동유형 추출을 위한 지능모델을 설계하고 HTML 색인과 선호도 결정 지능학습과정을 제안한다. 마지막으로 선호도를 적용한 후의 문서 랭킹 측정결과를 비교함으로써 본 논문에서 제안한 모델의 타당성을 검증한다.