• 한국정보통신학회논문지
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• 제21권11호
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• pp.2043-2051
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• 2017

최근 빅데이터 분야의 높아진 관심과 더불어 빅데이터의 처리를 통한 응용 분야에 대한 관심도 높아지고 있다. 개인의 감성을 파악할 수 있는 오피니언마이닝은 사용자 개인 맞춤 서비스 제공 분야에서 많이 이용되고 있는 빅데이터 처리 기법이다. 이를 바탕으로 본 논문에서는 사용자들의 장소에 대한 텍스트 형태의 리뷰를 오피니언마이닝 기법으로 처리하고 k-means 클러스터링 작업을 통해 사용자의 감성을 분석하였다. 클러스터링 작업으로 분류된 비슷한 범주의 감성을 가진 사용자들끼리 동일한 수치 값을 부여한다. 부여된 수치 값으로 협업 필터링 추천 시스템을 이용해 선호도를 예측하고 예측 값이 높은 장소 순으로 지도위에 마커와 함께 내용을 표시하여 사용자에게 추천내용을 보여줄 수 있는 방안을 제안하였다.

• 한국언론정보학보
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• 제37권
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• pp.73-99
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• 2007

이 논문은 미디어 교육의 교육과정을 구성하기 위한 모델을 제시하는데 목적을 두고 있다. 미디어 교육은 역사적으로 다양한 패러다임에 의해서 개념 및 목표가 변화해 왔다. 이같은 변화는 결과적으로 미디어 교육의 교육내용도 변화시켰다. 미디어 교육 교과과정 설계 모델은 국가별로 매우 다양한 모습을 나타내고 있다. 따라서 이 논문에서는 영국, 캐나다, 독일, 호주, 미국 등의 대표적인 미디어 교육 모델을 살펴보았다. 이를 토대로 국내 미디어 교육에서 활용할 수 있는 미디어 교육의 교육내용 설계를 위한 모델을 제시하고자 했다. 일반적으로 외국의 미디어 교육 교과과정 설계 모델은 개념 중심의 접근방식을 채택하고 있다. 따라서 연구에서도 개념 중심의 접근방식을 채택하고 있다. 하지만, 미디어 교육의 교과과정을 설계하기 위한 모델에서 '개념'을 '내용'과 '목표' 차원으로 분리해서 제시하였다. 이 연구에서는 미디어 교육의 목표를 미디어 지식, 미디어 감상, 미디어 분석, 미디어 생산으로 분류하였으며, 미디어 교육의 내용을 미디어, 텍스트, 이용자의 3가지로 재구성했다. 이는 교육현장에서 포함될 교육내용을 목표차원으로 분리해서 사용할 수 있으며, 4가지 제시된 목표의 균형적 감각을 기를 수 있을 것으로 기대된다.

• 한국융합학회논문지
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• 제6권6호
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• pp.87-93
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• 2015

광고에 대한 접근 방식은 크게 두 가지로 설명된다. 즉, 마케팅 관점과 커뮤니케이션 관점이다. 광고학자 오조(Ozoh, 1998)는 광고가 마케팅의 도구라는 관점과 광고가 커뮤니케이션 과정이라는 관점으로 구분해 논할 수 있다고 주장했다. 이 두 가지 관점은 광고의 메시지가 어떤 내용과 형태로 구성되어야 하는가에 대한 다양한 논쟁을 제시하기도 한다. 광고는 기본적으로 광고주로부터 소비자에게 메시지를 전달하는 것을 포함하고, 다시 피드백을 받는 설득의 커뮤니케이션 과정에 속한다고 본다. 그러나 이 두 범주가 보여주는 차이점에도 불구하고 기업의 브랜드가치를 측정하는 문화코드의 개념에서는 상호 보완의 기능을 한다고 할 수 있다. 본 연구는 이 두 관점을 양적 소구와 질적 소구로 분류한 뒤, 광고 텍스트의 소구방법으로 시도되는 스토리텔링 장치를 문화기호학적 관점에서 설명한다. 즉 상품의 의미가치가 상품에 대한 사용가치로 표출되어 소비자들의 욕구충족을 어떻게 만족시키고 있는가를 기호화 과정으로 분석한다. 분석 방법으로는, 그레마스의 의미생성모델을 실제 사례로서 커피광고에 적용시켜본 뒤, 프랑스 커피 광고와 한국의 커피 광고의 차별화 전략의 상이점을 기호학적 관점에서 분석해 보고자 한다.

• 정보처리학회논문지B
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• 제13B권5호
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• pp.541-546
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• 2006

데이터 마이닝은 방대한 양의 데이터를 다루는 응용영역에서 학습과 함께 연구되어 실세계의 문제를 해결할 수 있는 구체적인 방법을 제시해 주고 있다. 데이터 마이닝을 위한 보편적인 방법으로 사용되어 온 클러스터 분석 방법은 데이터의 양이 많아질수록, 실세계에서 직접 얻은 데이터일수록 경계가 불분명하고 처리과정에서 많은 오차가 발생하게 되어 직접 적용하고자할 때 고려해야할 점이 많다. 이를 위하여 퍼지 개념이 도입된 퍼지 클러스터링 방법론은 클러스터 타당성문제와 함께 널리 연구되어왔다. 본 논문에서는 클러스터링의 결과가 만들어 내는 오류 값을 최소화하는 방향으로 학습하는 비교사 학습신경망에 의하여 클러스터링이 이루어지고 이를 퍼지 성능 측정자에 의하여 평가하면서 최적의 클러스터 수를 찾아가는 적응형 데이터 마이닝 모델을 제안하고자 한다 또한 뉴스그룹의 텍스트 데이터를 처리하여 문서분류에 활용할 수 있음을 보임으로 제안된 모델의 타당성을 확인하고자 한다.

• 한국지구과학회지
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• 제34권2호
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• pp.173-186
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• 2013

본 연구의 목적은 언어네트워크분석을 이용하여 야외지질학습에서 학생들의 퇴적암에 대한 개념 구조 변화를 알아보기 위한 것이다. 이를 위하여 고등학생 15명을 대상으로 퇴적암에 대한 정의, 분류, 생성과정 및 특징을 묻는 개방형 문항을 개발하였으며, 이 텍스트 자료를 언어네트워크분석법을 통해 분석하였다. 그 결과 첫째, 야외지질학습을 통해 학생들의 퇴적암에 대한 개념 구조는 사전에 비해 사후에 크게 확장되었다. 둘째, 학생들의 개념 구조를 구성하는 하위 클러스터는 서로 긴밀하게 연결되어 있는 '작은 세상 네트워크'를 형성하였다. 셋째, 학생들의 개념 구조의 규모는 수개월이 지난 후 감소하였지만, 하위 클러스터의 연결 상태는 그대로 유지하고 있었다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제13권1호
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• pp.1-5
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• 2003

본 논문에서는 CCD 흑백 카메라를 이용하여 입력되는 인쇄체 한글 이미지의 문자를 인식하여 편집 가능한 텍스트 문서로 변환하는 시스템을 구현하였다 문자 인식에 있어서 잡음에 강한 경계선 기울기 방법을 이용함으로써 문자의 구조적 특성에 근거한 윤곽선 정보를 추출할 수 있었다. 이를 이용하여 각 문자 이미지의 수평 및 수직 모음을 인지하고 6가지 유형으로 분류한 후, 자소 단위로 분리하고 최대 길이 투영을 사용하여 모음을 인식하였다. 분리된 자음은 경계선이 변화되는 위상의 형태를 미리 저장된 표준 패턴과 비교하여 인식하였다. 인식된 문자는 KS 한글 완성형 코드로 문서 편집기에 출력되어 사용자에게 제공되는 시스템을 구현하였다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제20권4호
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• pp.17-23
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• 2015

본 논문에서는 단어 군집을 사용하여 모바일 앱을 군집화하는 방법을 제안한다. 모바일 앱 트렌드의 빠른 변화를 고려하여, 제안하는 방법은 미리 정의된 분류체계를 사용하지 않고, 모바일 앱 집합에 군집화 기술을 적용하여 의미적으로 유사한 모바일 앱을 묶는다. 짧은 모바일 앱 소개 글의 자료 부족 문제를 완화하기 위해서, 각 단어에 대해 unigram 뿐만 아니라, bigram, trigram, 단어 군집 정보를 추가적으로 확보하여 활용한다. 모바일 앱을 전체적으로 정확하게 군집화하기 위해서, 제안하는 방법은 단어 군집을 활용하여 모바일 앱 군집의 크기가 지나치게 작거나 크지 않도록 관리한다. 실험결과 제안하는 방법은 단어 군집을 활용하여 전체 정확도를 57.48%에서 79.66%로 22.18% 개선시켰다.

• 컴퓨터교육학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.11-20
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• 2011

최근 무선네트워크의 확산, 모바일 기기의 성능 향상, 서비스에 대한 수요 증가와 함께 모바일 지리정보서비스(GIS)에 대한 관심이 높아지고 있다. 3세대로 분류되는 모바일 지리정보시스템을 웹 2.0의 성공사례와 참조하여 볼 때 서버에서의 일방적인 지리정보 제공만으로는 사용자 참여를 이끌어 낼 수 없으며 이는 서비스 자체에 대한 활용도를 높일 수 없다는 것을 시사한다. 본 연구에서는 구글맵을 기반으로 사용자가 직접 지리정보를 사진과 텍스트를 이용하여 정보를 생성, 저장하고 공유할 수 있는 차세대 지리정보서비스(GIS 2.0)의 모델을 제시하고 이를 안드로이드 스마트 폰에서 구현하였다. 본 연구에서 개발한 프로그램에 대한 전문가 평가를 통해 GIS 2.0에 대한 기대사항을 파악하고 GIS 2.0의 성공을 위한 조건과 시사점을 파악하였다.

• 정보처리학회논문지D
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• 제18D권5호
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• pp.329-338
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• 2011

문헌에서의 전문용어 인식 연구는 정보검색, 정보추출, 시맨틱 웹, 질의응답 분야 등의 연구를 위한 선행 연구로서, 지금까지 대부분 특정 분야, 특히 생의학 분야에서 집중되어 연구되어 왔다. 그러나 기존 연구들이 특정 도메인 또는 문헌 내부 통계 정보를 활용함으로써 범용적인 전문용어 인식에 한계점을 보여 왔기 때문에, 본 연구에서는 웹 검색 결과와 사전, 후보용어의 문형 특징 등을 활용하는 기계 학습 기반 범용 전문용어 인식 방법을 제안하였다. 제안한 방법을 문헌의 지역 통계 정보를 사용하는 방법(C-value)과 비교 실험하여 80.8%의 F-값으로 6.5%의 성능향상을 보였다. 다양한 응집도 자질들을 접목한 두 번째 실험에서는 Normalized Google Distance 방법과 접목한 방식이 F-값 81.8%의 성능으로 최고의 성능을 나타냈다. 기계 학습 방법으로는 로지스틱 회귀분석, C4.5, SVMs 등을 적용하였는데, 일반적으로 이진 분류에 좋은 성능을 보이는 SVMs과 로지스틱 회귀분석 방법보다 결정 트리 방식의 C4.5가 전반적으로 좋은 성능을 보였다.

• Spatial Information Research
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• 제18권2호
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• pp.13-24
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• 2010

본 연구의 목적은 온라인과 오프라인 공간에 다양하게 존재하는 지리 관련 학습 자료를 지도를 기반으로 매쉬업한 지리교육사이트를 구현해 봄으로써 지도를 기반으로 한 지리교육의 가능성을 탐색해보고자 하였다. 최근 지오웹환경의 급격한 변화는 지리교육에 있어서도 지도에 기반한 다양한 변화가능성을 제안하고 있지만, 지리교육분야에서 그와 관련된 연구는 매우 제한적이었다. 그러나 본 연구에서는 첫째, 교과서 분석을 통하여 콘텐츠를 설계하고, 그 개념을 설명하기 위한 사진, 영상, 개념도 등 다양한 관련자료를 수집하였으며, 둘째, 수집된 자료를 구글의 오픈 API를 활용하여 지도기반으로 매쉬업하였으며, 셋째, 교과서 분석에 따른 내용분류와 수집된 자료를 바탕으로 지리교육사이트를 구축하였다. 본 연구는 공간을 다루는 지리교육에서 텍스트위주가 아닌 지도기반으로 교육을 할 수 있는 가능성을 탐색하고, 지오웹환경에서 교과서의 다양한 개념을 가장 잘 표현할 수 있는 방안을 모색하였다는데 의의가 있다.