• 정보과학회 컴퓨팅의 실제 논문지
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• 제21권12호
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• pp.768-773
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• 2015

사회적 혼란을 야기하는 이벤트는 발생 직후 어떻게 대응하느냐에 따라 소요되는 비용의 편차가 크다. 이에 따라 비정상적인 이벤트를 탐지하고 의미를 파악하는 연구가 많이 진행되고 있다. 또한 예측 분석에 관한 연구도 많이 수행되고 있다. 그러나 대부분의 연구는 이벤트의 전체적인 미래 경향에 대한 수치 결과를 예측할 뿐, 이벤트가 내포하는 의미에 대한 예측 연구는 미비하다. 이에 따라 본 논문에서는 비정상적인 이벤트가 내포하는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있는지에 대한 시각적 예측 분석 방법을 제안한다. 제안하는 방법은 먼저 트윗에서 실시간으로 비정상 이벤트를 탐지한다. 그 다음 과거 유사한 사례를 탐색한 다음 이벤트와 관련된 토픽들을 추출한다. 마지막으로 사용자는 의미 있는 토픽의 조합을 통해 미래에 어떠한 일이 발생할 수 있을지 분석할 수 있다. 실험은 두 가지 상황에 대한 예측 분석을 수행하였으며, 실험 결과 본 논문에서 제안한 방법의 타당성을 입증하였다.

• 한국HCI학회논문지
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• 제6권1호
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• pp.35-42
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• 2011

최근 모바일 장치를 통한 마이크로 블로그 활용이 늘고 있지만, 모바일 장치가 지닌 하드웨어 제약으로 인해 여전히 모바일 정보 브라우징에 어려움이 있다. 이를 해결하기 위해 모바일 사용자의 컨텍스트 정보를 활용하여 사용자의 관심 정보를 추론하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 본 논문에서는 모바일 사용자의 컨텍스틀 이용하여 마이크로 블로그의 토픽을 추천하는 방법을 제안한다. 마이크로 블로그에서 사용자와 연관된 토픽을 추출하기 위해 제안한 방법은 사용자 위치, 행동, 기존에 작성한 블로그 그리고 사회적 관계 등의 사용자 컨텍스트를 모바일 장치로 부터 얻어 활용한다. 모바일 장치로부터 얻어온 컨텍스트는 마이크로 블로그 검색 범위를 줄이는데 뿐만 아니라 사용자의 관심을 추론하는 경우에도 활용된다. 추론된 사용자의 선호도를 기반으로 검색된 결과의 우선순위를 다시 결정한다. 제안한 방법을 통해 모바일 사용자들은 사용자가 관심을 가질만한 토픽의 마이크로 블로그 정보를 얻을 수 있을 것으로 기대한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제15권11호
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• pp.21-29
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• 2010

문서에 표출된 사용자의 의견을 검색하는 의견 검색의 성능이 일반 사실을 검색하는 기존 주제 검색의 성능을 크게 향상시키지 못하고 있다. 이에 본 연구는 블로그를 대상으로 의견 문서와 비의견 문서의 단어 통계를 비교 분석함으로써 의견 검색에 활용할 수 있는 통계적 특성을 파악하고자 한다. TREC의 블로그 트랙에서 사용했던 Blogs06 컬렉션과 150개의 TREC 토픽을 실험 데이터로 사용하였다. JS divergence를 이용하여 의견 문서에서의 단어 확률 분포 간의 상이성을 비교 분석하였으며, TREC 토픽의 유형 및 주제 영역별로 의견 문서를 구분하여 확률 분포의 차이점을 살펴보았고, 의견 단어별 확률을 비교 분석하였다. 실험을 통해 토픽별 특성을 고려한 의견 탐지 방법의 필요성, 토픽별 긍/부정 의견 단어 추출의 효과성, 유형과 주제 영역의 상호 보완적인 특징, 긍정 의견 단어 사용의 유의점 등을 알아내었다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.19-28
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• 2017

기업이나 정부에서는 연구나 기술 동향을 파악하고 예측하기 위해 주로 델파이 기법이 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있기에 본 논문에서는 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 과학기술의 동향 및 예측에 관한 연구를 실시하였다. 이를 위해 미국 특허 문서중 AI(Artificial Intelligence) 초록을 대상으로 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 20개의 AI 세부기술을 추출하였다. 도출된 세부기술에 대해 핵심기술을 파악하고, 연도별 비중 추이 분석을 통하여 Hot기술과 Cold기술을 분류하였다. 텍스트 탐색, 컴퓨터 관리, 프로그래밍 구문, 네트워크 관리, 멀티미디어, 무선 네트워크 기술 등이 Hot 기술로 도출되었다. 이런 기술들은 최근 AI 분야에서 활발하게 연구되는 핵심 기술들이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 사회문제나 지역혁신, 경영 등 다양한 분야에서의 동향분석이나 정책 도출 또는 기술 수요 예측에 활용되어 질 수 있을 것이다.

• 융합정보논문지
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• 제11권10호
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• pp.1-9
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• 2021

팬더믹의 영향으로 메타버스에 대한 관심이 증가하고 있으나, 지속성 있는 메타버스 운영을 위한 흥미 요인에 대한 이해는 부족한 실정이다. 따라서 본 연구는 사용자 커뮤니티 담화를 분석하여 메타버스 서비스의 흥미 요인을 밝히고자 한다. 이를 위해 게임 기반 메타버스의 대표 사례인 <모여봐요 동물의 숲>의 사용자 커뮤니티 담화를 수집해, Latent Dirichlet Allocation (LDA)를 활용해 토픽모델링을 실시했다. 추출된 토픽은 크래프팅과 성장을 위한 허들, 현실 연계 콘텐츠의 정보, 채집 활동과 수집 기록, 소셜라이징, 사용자 생성 콘텐츠와 자기표현, 시즈널 이벤트의 수행도, 캐릭터 상호작용과 슬롯 제한으로 나타났다. 게임 기반 메타버스의 흥미 요인은 성장과 확인 가능한 지표, 다양한 층위의 상호작용, 자기표현과 자유도, 현실세계와의 연결로 정리되고, 이를 통해 시간 기반 콘텐츠 운영, 운과 확률의 활용, 제약의 활용이라는 게임 기반 메타버스의 콘텐츠 기획 방향성을 도출했다. 본 연구는 실증적 담화 데이터를 활용해 흥미 요인을 도출했다는 것에 의의가 있다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 한국수학교육학회지시리즈E:수학교육논문집
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• 제33권3호
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• pp.275-294
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• 2019

본 연구는 최근 수학교육 연구 논문들의 연구 동향을 파악하기 위하여 2016년 이후의 수학교육 학술지 논문들을 대상으로 텍스트마이닝 기법 중 토픽 모델링과 트랜드 분석 기법을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 결과 빈도수가 높은 단어들을 조합하여 5개의 토픽을 추출하였으며 이를 통해 최근 활발히 이루어지고 있는 수학교육 연구 주제들을 파악할 수 있었다. 이는 다시 기 수행된 동향 연구들과 차이점과 유사한 점들을 도출할 수 있었는데, 이와 같은 동향 분석을 통해 최근 연구자들이 수학교육 연구에서 중요시 여기는 관점을 읽어 나감과 동시에 향후 주목하여야할 연구 주제 및 방향에 대한 시사점을 제공한다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.83-95
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• 2021

본 연구에서는 금융보안 분야의 핵심 연구분야를 도출하고, 방향성을 제시하기 위하여 토픽모델링을 통해 국내외 주요 연구 동향 비교분석을 수행하였다. 이를 위해, 학술저널에서 국내외 논문 데이터를 수집하였으며 LDA 분석을 통해 금융보안 관련 주요 연구분야를 1차 추출하였다. 이후 주요 연구분야의 시계열 선형회귀 분석을 통해 Hot & Cold 토픽을 도출하였다. 분석결과 국내의 경우 유망연구 분야로는 정부의 정책적 이슈와 개인정보 및 공인인증 관련 연구가 도출되었으며, 국외의 경우 암호 프로토콜과 양자보안 등 고도의 보안 시스템 개발을 위한 관련 연구가 도출되었다. 최근 국내에서도 공인인증 폐지함에 따라 다양한 보안기술의 적용이 가능해지고, 이를 위한 유망연구 분야의 변화가 예상된다. 이에 본 연구의 결과물이 국내 금융보안 분야의 성공적 로드맵 수립 및 개발에 기여될 수 있기를 기대한다.

• 디지털융복합연구
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• 제20권4호
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• pp.31-38
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• 2022

본 연구의 목적은 사회적기업의 미션 분석을 통해 사회적기업이 추구하는 사회적 목적을 탐색하여 사회적 문제에 대한 사회적기업의 인식을 파악하고, 이를 바탕으로 한국 사회적경제의 시대적 사명에 대해 재고하는 것이다. 이를 위해 사회적기업 자율공시자료를 수집하여 LDA 토픽모델링과 사회네트워크분석 방법을 사용하여 미션 토픽 7개를 추출하고 핵심 키워드를 중심으로 네트워크를 도출하였다. 분석결과, 사회적기업의 사회적 목적은 크게 세 가지로 '사회적 기업이 달성하고자 하는 사회적 목적', '목적을 달성하기 위한 활동 내용', '목적을 달성하기 위한 운영 방법'으로 나타났다. 본 연구는 사회적기업의 미션 분석을 통해 사회적기업의 경제적 가치 실현뿐만 아니라 사회적경제 관점에서 사회적 목적 수립 및 실천의 중요성을 강조하였다는 것에 의의가 있다.

• 한국학교수학회논문집
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• 제26권1호
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• pp.1-19
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• 2023

본 연구는 최근 교육 분야에서 인공지능을 활용한 연구 동향을 파악하기 위해 관련 연구 논문을 대상으로 텍스트 마이닝 기법 중 토픽모델링과 시계열 기반 트렌드 분석 기법을 활용하여 분석을 실시하였다. 분석 대상으로는 다양한 학문 영역에서 컴퓨터 활용 교육 연구에 초점을 두는 '교육에서의 인공지능 국제학회(International Society of Artificial Intelligence in Education)'에서 발행하는 SCOPUS 저널에 2003년부터 2020년까지 게재된 총 352편의 논문을 사용하였다. 분석 결과 빈도수가 높은 단어들을 조합하여 8개의 토픽을 추출하였으며, 이를 통해 인공지능을 활용한 교육 연구에서 중요시 여기는 관점을 파악해 나감과 동시에 교과별로 인공지능을 교육에서 활용하는 내용과 목적에 차이점이 있음을 알 수 있었다. 또, 학습 시스템에서 학생 행동 모델을 분석하고 학생 응답 및 반응에 대한 피드백을 개발하는 연구는 점차 증가한 반면, 데이터 처리 방법에 대한 연구는 최근 들어 감소하는 경향이 나타났다. 연구 결과를 토대로 향후 교육에서 인공지능을 활용한 연구에 필요한 주제 및 방향에 대한 시사점을 제공하였다.