• 사물인터넷융복합논문지
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• 제3권2호
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• pp.33-39
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• 2017

본 논문은 4차 산업혁명 시대 융복합시대의 전자기업의 인재상을 분석하여 시대가 요구하는 인재의 특성을 분석하기 위한데 목적이 있다. 이를 위해 전자산업 분야의 기업에 100여 곳의 채용공고에서 제시하고 있는 기업의 인재상을 키워드로 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과는 다음과 같다. 첫째, 전자산업 기업은 창의적 인재를 가장 선호하는 것으로 나타났으며, 협력하는 인재와 도전적인 인재를 선호했다. 둘째, 인재상의 핵심정의를 살펴보면, 변화, 대응, 문제해결, 성과창출, 의사소통, 도전, 전문성, 열정, 발전, 적극, 자발 등 4차 산업혁명에서 대두되는 핵심키워드가 직접적으로 사용되고 있음을 알 수 있다. 셋째, 연결중심성 분석결과, 창의, 열정, 협력, 도전 등의 전통적으로 강조되어 온 인재상도 지속적으로 중요하게 인식되고 있으나, 학습형인재, 윤리적인 인재, 신뢰로운 인재 등 인간성을 강조하는 인재상도 대두되는 특성을 보였다. 연구결과를 중심으로 미래 융합기술사회에 대응하기 위한 전자분야 인력 양성의 시사점을 제시하였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2018년도 춘계학술대회
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• pp.129-130
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• 2018

빅데이터 분석은 데이터베이스에 잘 정리된 정형 데이터뿐만 아니라 인터넷, 소셜 네트워크 서비스, 모바일 환경에서 생성되는 웹 문서, 이메일, 소셜 데이터 등 비정형 데이터를 효과적으로 분석하는 기술을 말한다. 대부분의 빅데이터 분석 기술 방법들은 기존 통계학과 전산학에서 사용되던 데이터 마이닝, 기계 학습, 자연 언어 처리, 패턴 인식 등이 이에 해당된다. 글로벌 리서치 기관들은 빅데이터 분석을 2011년 이래로 가장 주목받는 신기술로 지목해오고 있다. 따라서 대부분의 산업에서 기업들은 빅데이터의 적용을 통해 새로운 가치 창출을 위해 노력을 하고 있다. 본 연구에서는 다음 커뮤니케이션의 빅데이터 분석 도구인 소셜 매트릭스를 활용하여 분석하였다. 2018년 5월 19일 시점 1개월 기간을 설정하여 "인공지능" 키워드에 대한 대중들의 인식을 분석하였다. 빅데이터 분석의 결과는 다음과 같다. 첫째, 인공지능에 대한 1위 연관 검색어는 중국(4,122)인 것으로 나타났다. 결과를 바탕으로 연구의 한계와 시사점을 제시하고자 한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제10권1호
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• pp.28-37
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• 2005

본 논문은 퍼지 추론을 이용하여 소수문서로부터 대표 용어들을 추출하고 가중치를 부여하는 기존 방법의 유용성을 평가하고자 GIS (Generalized Instance Set) 알고리즘에 이를 적용시켜 그 성능을 평가하여 보았다. GIS 는 학습 문서 집합에 대한 일반화 (generalization) 과정을 통해 문서 그룹들을 형성하고 이 그룹의 대표 문서 (generalized instance)를 생성한 후 k- 알고리즘을 적용하는 방법이다. 본 논문에서는 바로 이 일반화 과정의 한 방법으로 퍼지 추론을 이용한 방법을 사용하였다. 상대적 성능 평가를 위하여 이 일반화(generalization) 과정에 Rocchio와 Widrow-Hoff 방법도 적용시켜 문서 분류 성능을 비교하였다. 실험 결과, 긍정적 문서만을 고려할 경우는 좋은 성능을 보이지만 부정적 문서를 같이 고려할 경우는 성능이 상대적으로 좋지 않음을 확인 할 수 있었다.

• 디지털융복합연구
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• 제16권12호
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• pp.301-307
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• 2018

검색에서 이미지는 시각적 속성이 중요지만, 기존의 검색방법은 문서 검색을 위한 방법에 초점이 맞춰져 있어 이미지의 속성 정보가 미반영된 키워드 중심의 검색 시스템이 대부분이다. 본 연구는 이러한 한계를 극복하고자 이미지의 벡터정보를 기반으로 유사 이미지를 검색할 수 있는 모델과 스케치로 검색 쿼리를 제공하여 유사 이미지를 검색할 수 있는 시스템을 개발하였다. 제안된 시스템은 GAN을 이용하여 스케치를 이미지 수준으로 업 샘플링하고, 이미지를 CNN을 통해 벡터로 변환한 후, 벡터 공간 모델을 이용하여 유사 이미지를 검색한다. 제안된 모델을 구현하기 위하여 패션 이미지를 이용하여 모델을 학습시켰고 패션 이미지 검색 시스템을 개발하였다. 성능 측정은 Precision at k를 이용하였으며, 0.774와 0.445의 성능 결과를 보였다. 제안된 방법을 이용하면 이미지 검색 의도를 키워드로 표현하는데 어려움을 느끼는 사용자들의 검색 결과에 긍정적 효과가 나타날 것으로 기대된다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권8호
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• pp.999-1005
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• 2020

오늘날의 검색 포털은 뉴스의 창구로서는 가장 큰 비율을 차지하지만, 중립성에 대해서는 의문이 제기되고 있다. 이는 포털 뉴스가 편향된 정보의 소비를 유도할 수 있기 때문이다. 본 논문은 뉴스 기사의 정치적 편향도를 딥러닝을 이용하여 측정하는 방법에 대하여 소개한다. 이는 기사를 비판적으로 바라보는 시각을 뉴스 독자에게 제공할 것이다. 구체적으로, 국회 회의록에서 추출한 키워드에 편향도를 부여하고, 이를 기반으로 기사의 편향도를 분석하여 머신러닝용 데이터를 구축하였다. 최종적으로 순환 신경망과 합성곱 신경망을 융합한 딥러닝을 통해 기사의 편향도를 계산하는 것을 목표로 하였다. 학습한 모델의 정확도를 분석한 결과 문장별 편향의 좌/우편향 판정은 95.6%의 정확도를 보였으나, 신문기사 전체에서는 46.0%의 정확도를 보였다. 이는 기존의 여러 편향성 연구와 다르게 특정 주제에 한정되지 않고 기사의 보수-진보 편향성을 분석할 수 있도록 한다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제23권3호
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• pp.193-198
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• 2023

딥러닝을 이용한 학습자 맞춤 강의 추천 프로젝트를 연구한다. 추천시스템은 웹과 앱에서 쉽게 발견할 수 있으며 이 특성을 이용한 예제는 사용자 클릭으로 특성 영상 추천과 SNS에서 평소 사용자가 관심 있던 분야의 아이템을 광고하는 것이 있다. 본 연구에서는 문장 유사도인 Word2Vec를 주로 이용하여 2번의 필터링을 거쳤으며 Surprise 라이브러리를 통해 강좌 추천을 하였다. 이러한 시스템으로 사용자에게 간편하고 편리하게 원하는 분류의 강좌 데이터를 제공한다. Surprise 라이브러리는 Python scikit-learn 기반의 라이브러리이며 추천시스템에 편리하게 사용된다. 데이터를 분석하여 시스템을 빠른 속도로 구현하고 딥러닝을 사용하여 강좌 단계를 거쳐 보다 더 정밀한 결과를 구현해낸다. 사용자가 관심 있는 키워드를 입력하면 해당 키워드와 강좌 제목과의 유사도를 실행하고 추출된 영상 데이터로 또 음성 텍스트와의 유사도를 실행하여 추출된 데이터로 Surprise 라이브러리를 통해 가장 높은 순위의 영상 데이터를 추천한다.

• 한국도서관정보학회지
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• 제54권3호
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• pp.223-248
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• 2023

이 연구는 독서 능력과 읽기 능력의 연구 동향을 비교 분석하기 위해 진행되었다. 이를 위해 '독서 능력'과 '읽기 능력'으로 검색된 논문을 개별적으로 수집한 후, 저자 키워드를 대상으로 키워드 네트워크 분석을 진행하였다. 분석 결과 대학에서 진행되는 독서/읽기 교육과 관련된 연구들은 독서 능력과 읽기 능력이라는 용어를 혼용하여 사용하고 있으며, 독서 능력 관련 연구에서는 대학 교육 내용을 제외하면 학교도서관에서 진행되는 사서교사의 정보활용능력, 자기주도학습, 정보서비스 관련 교육이 주요 연구 영역이고, 읽기 능력 관련 연구에서는 아동의 초기 문해 관련 연구, 이와 연결된 부진, 장애 관련 연구들이 주로 진행됨을 확인하였다. 또한 독서/읽기 능력의 평가와 관련된 연구는 독서 능력과 읽기 능력 영역에서 모두 진행되고 있지만 활성화되지 않았고, 청소년 독자에 대한 연구는 독서 능력과 읽기 능력 모두에서 활발하지 않음을 확인하였다.

• 정보관리학회지
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• 제41권2호
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• pp.47-69
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• 2024

독서의 대상과 방법에서 많은 변화가 발생하고 있음에도 불구하고, 인간의 지적 능력을 개발하는 가장 효과적인 수단으로서 독서의 중요성은 지속적으로 강조되고 있다. 그러나 국내에서 독서는 재미와 흥미를 동반하면서 즐거움과 기쁨을 주는 행위라기보다는 지루하고 딱딱한 교육이나 학습 활동의 일환으로 인식되고 있는 경향이 있다. 또한, 독서에 대한 높은 관심과 강조에 비해 이를 체계적으로 실행하기 위한 독서 프로그램에 대한 관한 논의는 상대적으로 부족한 상황이며, 국내에서 독서 프로그램 분야의 전반적인 연구 동향을 파악하고자 하는 연구는 찾아보기 어렵다. 이에 따라 국내 독서 프로그램 분야의 연구 동향을 전반적으로 살펴보기 위하여, 키워드 프로파일링에 기초한 지적구조 분석 방법을 적용하였다. 특히 RISS 데이터베이스에서 검색한 국내 독서 프로그램 분야 학위논문과 학술지 논문의 키워드에 기초하여 기본 분석, 주제어 분석, 연구 영역 분석, 시기별·연도별 분석을 단계적으로 수행하였다. 또한, 이러한 지적구조 분석의 결과로 파악한 국내 독서 프로그램의 연구 동향을 종합적으로 검토하여 향후의 연구 과제를 제시하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제40권2호
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• pp.103-123
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• 2006

금융기관의 지식경영 초기 단계 이후부터는 지속적인 지식 창출과 효율적인 지식 검색이 지식경영의 핵심 요인으로 보고, 지식 창출의 한 방안으로 e-러닝을 제시하고, 효율적인 지식 검색 체제를 구축하기 위해서 리포지토리에 저장된 학습객체, 지식객체, 자료실 정보객체를 유사성에 따라 분류하고 상호 연관관계를 맺음으로써 키워드 검색은 물론 분류 검색과 연관 검색을 가능하게 하는 토픽맵 개념에 기반을 둔 지식맵을 활용한 통합 리포지토리 모형을 제안해 보았다. 모형 구현을 위해서 사용된 연구 방법에는 지식 관리 현황을 파악하기 위해서 세 보험회사들을 대상으로 사례 연구를 실시하였고, 기존의 토픽맵 기반의 실험적인 정보시스템들도 분석, 참조하였다. 디렉토리 형식의 전통적인 지식맵은 관련된 지식을 연계시키기가 어려워 지식관리시스템의 효율적인 브라우징이나 검색에 걸림돌로 작용하고 있는데 본 연구에서 제안된 모형은 이러한 문제점들을 개선할 하나의 안으로 이용될 수 있을 것이다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제14권2호
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• pp.142-149
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• 2004

많은 양의 유즈넷 뉴스 중에서 사용자가 찾고자 하는 정확한 정보를 빠른 시간 안에 검색하고, 원하는 정보만 필터링 하는 것은 중요하다. 그러나 뉴스 문서는 이메일과 달라서 미리 자신에게 맞는 뉴스그룹을 등록해 주어야만 정보를 얻을 수 있다. 하지만, 초보자인 경우는 어떤 뉴스그룹이 자신의 관심사와 관련이 있는지를 판단하기가 용이치 않다. 따라서, 본 연구에서는 다양한 뉴스그룹들 중에서 사용자의 취향과 유사한 뉴스그룹들을 코호넨 신경망을 이용하여 추천해주는 방법을 제공한다. 신경망을 학습시키기 위한 뉴스 문서의 키워드들을 선택하기 위해 예제 문서들로부터 후보 용어들을 추출하고 퍼지 추론을 적용하여 대표 용어들을 선택한다. 하지만 신경망의 학습패턴을 관찰해 보면, 많은 부분이 비어있는 희소성 문제를 발견할 수 있다. 이에 본 연구에서는 통계적인 결정계수를 도입하여 불필요한 차원을 제거한 후 신경망을 학습시키는 새로운 방법을 제안한다. 제안된 방법은 모든 차원을 활용할 때 보다 클러스터내 거리와 클러스터간 거리의 척도를 이용한 클러스터 중첩도 면에서 우수한 분류 성능을 보여줌을 확인하였다.