• 한국정보과학회:학술대회논문집
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• 한국정보과학회 1999년도 가을 학술발표논문집 Vol.26 No.2 (1)
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• pp.337-339
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• 1999

최근 시계열 데이터에서 유사한 패턴을 탐색하는 기법이 다양한 응용분야에서 중요한 연구 주제로 자리잡고 있다. 본 논문에서는 시계열의 트랜드를 정의하고 유사한 트랜드를 가지 시계열을 찾음으로써 유사성의 개념을 좀 더 확장, 발전시켰다. 즉, 시계열에서의 트렌드를 두 개의 이동 평균 선의 관계를 통해 정의함으로써 두 시계열 간의 거리만으로 유사도를 측정했던 기존 연구와는 달리 좀 더 패턴을 가진 수열들을 찾고 이것을 기존의 DFT방법을 이용하여 대용량의 시계열 데이터베이스에서 사용자가 정의한 임계치 이하로 차이가 나는 시계열에 대해 유사 시계열로서 최종적으로 검색하게 된다.

• 융합정보논문지
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• 제12권2호
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• pp.116-126
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• 2022

그동안 상표정보 활용과 관련한 여러 연구가 진행되었고 상표정보가 비즈니스 트렌드를 볼 수 있는 좋은 데이터임을 증명하였다. 본 연구는 상표정보를 활용하여 코로나-19 전후의 트렌드 변화를 분석하고자 한다. 상표정보로 상품류, 유사군 코드, 지정상품정보를 활용하여 코로나-19 전후의 변화를 비교하고 통계적으로 유의미한 차이가 있는지 확인하였다. 활용한 상표정보 중에 코로나-19 전후로 지정상품명을 활용한 트렌드의 변화가 유의미한 차이를 나타냈다. 결과의 검증을 위해 코로나-19 전후의 지정상품명에 사용된 키워드의 변화를 구글 트렌드의 키워드의 검색 노출빈도와 비교하였다. 지정상품명칭에서 추출된 상위 8개 키워드 중 '온라인, 항균, 방역, 밀키트, 가상'의 구글 트렌드 검색 노출 빈도는 증가추세이고, '마스크, 비말' 은 증가추세는 아니지만, 코로나-19시점에 급격히 증가하였으며 코로나-19 이후에도 이전에 비해 높은 수준을 나타냈다. '무인' 의 노출 빈도는 코로나-19 전후로 큰 차이는 없지만 꾸준히 높은 수준을 유지하여 코로나 이전부터 관련 비즈니스가 활발하였으며, 대중의 관심이 높은 키워드로 해석할 수있다. 본 연구는 세가지 상표정보를 활용하여 비즈니스 트렌드에 활용 가능성이 있는 정보를 구체적으로 확인하였다 점에서 학문적 성과가 있다.

• 융합보안논문지
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• 제14권2호
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• pp.35-41
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• 2014

유비쿼터스 컴퓨팅 네트워크와 함께 IT 및 ICT 융합 서비스 개발을 통하여 미래 신성장 동력을 발굴하기 위한 정부, 기업 및 학계에서의 관심이 높다. 본 논문에서는 2000년 중반 이후 ICT 융합 키워드에 대한 트렌드 분석을 통하여 일반인들의 이해와 관심도를 측정하고 효율적인 정책 추진 방안을 제시한다. 이를 위하여 융합의 개념과 발전 단계를 짚어보며, 한국정보통신기술협회에서 선정한 ICT융합 서비스들에 대한 검색어를 분석한다. 융합 서비스를 스마트 홈 워크 교통, Health ICT, RFID USN, M2M IoT, e-Navigation, 지능형 로봇으로 분류하여 키워드 트렌드를 분석한 결과, 시간의 흐름에 따라 관심도가 바뀐 서비스와 일정하게 유지되는 서비스들을 알 수 있으며 M2M IoT, 원격진료, 스마트워크, 지능형 로봇 등과 같이 최근에 검색 트렌드가 높은 서비스들과 가전 로봇, Health ICT, 스마트 교통 등과 같은 새로운 개념의 서비스들을 구분할 수 있다. 효율적인 ICT 융합 서비스를 제공하기 위해서는 최신 정보기술의 개발, 표준화 문제, 법 제도 규정의 정비 및 정책 지원과 함께 수요자들의 원하는 맞춤형 ICT 융합 서비스 발굴이 요구된다.

• 디지털융복합연구
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• 제19권2호
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• pp.231-238
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• 2021

SNS는 데이터를 통해 사용자의 생각이나 행동을 파악할 수 있고 검색포털의 트렌드는 사용자들의 관심사와 그 변화를 파악할 수 있는 대표적인 서비스이다. 본 논문에서는 SNS의 트윗과 검색포털 트렌드에 마약류관련 단어 노출정도와 마약류 사건 통계와의 비교분석을 수행하여 관계를 분석하였다. SNS와 검색 포털 트렌드의 추이가 일정한 시차를 두고 검찰청 통계에도 동일하게 나타난 것을 확인할 수 있었다. 또한 마약류관련 단어들이 언급된 트윗들에 대한 의미를 파악하기 위해 군집분석을 수행하였다. 2020년 10월에 수집된 5만건 트윗에서는 실제 마약류의 판매에 관련된 의미를 찾을 수 있었다. 이를 통해 SNS모니터링만으로도 마약류관련 사건에 대한 모니터링이 가능하고 구체적 판매 또는 구매관련한 정보를 찾을 수 있고 수사과정에 활용할 수 있다. 추후에는 텍스트뿐 아니라 이미지로 나타나는 관련 범죄사항을 파악할 수 있고 범죄모니터링 및 예측시스템을 제안할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2013년도 추계학술발표대회
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• pp.1096-1097
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• 2013

최근 Twitter를 비롯한 소셜 네트워크 서비스의 급속한 확산으로 인해, 많은 수의 SNS 메시지가 실시간으로 생성되고 있다. 이러한 SNS 상의 모든 글을 읽어보는 것은 현실적으로 불가능하며, 여러 포탈 사이트에서 제공되는 실시간 검색어 순위만으로는 상세 내용을 직관적으로 파악하기 어렵다. 따라서, 이러한 SNS상의 글을 실시간으로 분석하여 최신의 트렌드를 찾고 이와 연관된 내용을 분류 및 요약할 수 있다면, 사용자에게 유용한 최신 정보를 생성하여 제공할 수 있다. 본 논문에서는 Tweet 들을 분석하여 얻은 트렌드 키워드를 기반으로 관련된 Tweet 들을 주제 별로 분류한 후, 각 주제 별로 세부 내용을 요약해서 제공하는 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 실시간으로 생성되는 Tweet 내에서 최근 화제가 된 트렌드 및 연관 키워드를 추출해낸다. 그 후, 해당 키워드가 출현한 Tweet 내에서 핵심 키워드를 찾고, 이를 기반으로 Tweet 들을 각각의 주제별로 분류하고 각 주제를 '이슈'로 정의한다. 마지막으로, 특정한 이슈에 해당되는 Tweet들을 분석하여 각 이슈 별로 키워드 리스트 및 단문 형식으로 요약된 줄거리를 생성한다. 제안된 기법을 바탕으로 프로토타입 시스템을 구현하고, 다양한 실험을 통하여 이슈 검출 기법의 유용성 면에서 성능을 평가한다.

• 방송과미디어
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• 제20권3호
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• pp.37-53
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• 2015

본 고에서는 사물인터넷과 관련된 한국, 미국, 일본 및 유럽 특허 분석을 통해 국가별, 응용분야별 기술개발 현황을 분석하였다. 특허검색 결과 총 101,245건이 검색되었으며 중복제거 및 필터링을 통하여 8,304건의 유효 분석대상 특허를 선별하였다. 사물인터넷의 응용분야를 기준으로 4개의 중분류로 기술체계를 수립하였으며, 중분류 내의 각 세부기술을 대상으로 분석을 수행하였다. 이를 통해 우리나라의 기술 수준, 선진 기업의 연구 개발동향 및 핵심특허 현황 등을 파악하여 객관적인 특허정보 제공과 사물인터넷 분야의 연구개발 방향을 제시한다.

• 대한교통학회지
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• 제33권1호
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• pp.14-28
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• 2015

2000년대 중반부터 인터넷 검색 트래픽을 활용한 다양한 연구가 진행되었다. 대표적으로 구글은 미국의 독감 발병 상황을 인터넷 유저의 검색 패턴을 통해 예측하는 서비스를 만들기도 하였다. 교통지표 역시 인터넷 검색 패턴과 유사할 수 있다는 가설을 확인하기 위하여, 검색 트래픽 데이터를 활용하여 고속도로의 진입 교통량과 구간 속도를 추정하는 모형을 구축하고 적합도 등을 확인하는 것이 본 연구의 목적이다. 그 결과, 첫째, 출퇴근의 상시적 통행이 이루어지는 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 구글 검색 트래픽이 입력변수로 우수하였고, 검색 트래픽과는 음의 상관관계를 보였다. 둘째, 여가 통행이 집중적으로 나타났던 지점의 TCS 진입 교통량 모형은 네이버의 검색 트래픽이 입력변수로 선정되었으며, 검색 트래픽과는 양의 상관관계가 나타났다. 셋째, VDS 속도의 경우 시계열 도표상 검색 트래픽과 음의 상관관계를 보였다. 넷째, 검색 트래픽을 입력변수로 활용한 전이함수 잡음 시계열 모형은 그렇지 않은 시계열 모형에 비해 비교적 적합도가 우수하다는 결과를 도출하였다. 다만, VDS 속도 모형의 경우 다수의 입력변수가 포함되고 모형 계수의 부호가 상이함에 따른 한계가 존재하였다. 향후 검색 트래픽의 출처나 검색어, 혹은 시차 및 집계 단위에 대한 추가적 연구가 진행된다면, 교통 분야의 빅 데이터 연구시 활용 폭이 넓어질 것으로 판단된다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.551-558
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• 2017

블로그의 성장은 다양한 정보제공이라는 긍정적 측면과 마케팅적 활용이라는 부정적 수단으로 사용되고 있는 문제를 가지고 있다. 본 연구는 대형 포털의 블로그 포스트의 랭킹 결과를 OpenAPI를 이용하여 수집하였고, 탐색적 데이터 분석기법을 통해서 상위 랭크된 블로그의 특징들을 조사하였다. 분석 결과를 보면 상위 랭크에 영향을 주는 요소로는 블로거의 영향력과 포스트의 최근 생성일에 관련성이 높은 것을 알 수 있었다. 이런 평가 알고리즘의 약점으로 인해 파워 블로거의 포스트 중심으로 검색 결과를 편중되게 보여주는 문제가 있었다. 본 연구에서는 다양한 대중의 관심사를 나타내는 트렌드 지수를 통해 랭킹 점수 적용의 공정성을 확보하고, 전문가에 의해 검증된 신뢰 DB정보를 추가하여 컨텐츠 신뢰성을 높이는 알고리즘을 제안하였다. 개선된 알고리즘을 맛집 검색 결과가 실제 지역 학생들의 추천 맛집정보와의 유사도가 높은 것을 확인하였다. 개선된 알고리즘으로 좀 더 신뢰할 수 있는 정보제공이 가능해 졌으며, 방문자수 증가시키는 불법 앱에 의한 순위 조작이 어려워지는 부가적 개선 효과가 기대된다.

• 한국시뮬레이션학회논문지
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• 제24권2호
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• pp.31-39
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• 2015

실업은 개인의 경제적 활동뿐 아니라 사회적 문제와 관련되어 있기 때문에 많은 국가들은 실업률을 낮추기 위해 다양한 정책을 추진하고 있다. 기존의 실업 실태 조사 방식에서는 조사시간 지연으로 인해 실업률 자료 확보에 많은 시간이 소요된다. 시의 적절한 실업 정책을 개발하기 위해서는 신속하고 정확한 실업 예측 관련 자료를 확보하는 것이 중요한 문제이다. 이러한 문제를 개선하기 위해 최근에 인터넷 검색 정보를 활용한 분석 기법이 제안되고 있다. 본 연구는 우리나라의 실업률을 예측하는데 인터넷 검색 정보가 어떤 영향을 미치는가를 조사하였다. 선택한 검색어 중에서 '실업급여' 검색어의 트렌드는 실업률과 상당히 높은 상관관계를 보여 주었다. 본 연구는 네이버 트렌드에서 제공하는 인터넷 검색어 정보를 시계열 자료의 분석에 널리 사용되는 ARIMA 모형에 추가하여 검색 정보의 활용이 실업률 예측력에 미치는 영향을 분석하였다. 예측모형의 선택 기준으로 제시되는 예측치의 평균 제곱 오차와 예측 오차 측면에서 실업 관련 인터넷 검색어를 활용한 모형이 그렇지 않은 모형보다 우수한 것으로 나타났다. 이러한 결과는 실업률 예측에 있어서 검색 정보의 활용 가능성을 제시하고 있으며 향후 더 많은 연구가 필요할 것으로 판단된다.

• 토지주택연구
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• 제13권4호
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• pp.45-53
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• 2022

본 연구에서는 '아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계를 분석하였다. 선행 논문들이 '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량' 간의 관계만을 검정했던 것에 비해, 본 논문은 '공표된 아파트 가격'을 '본질적 가격 요소'와 '일시적 가격 요소'로 구분하여 '본질적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계, '일시적 가격 요소와 인터넷 검색량' 간의 관계에 대해서도 분석했다는 것이 선행 연구들과의 차별적 측면이다. Granger 인과관계 분석 결과를 보면, '공표된 아파트 가격'과 '인터넷 검색량'이 서로 양방향의 Granger 인과관계를 갖는 것으로 나타났다. 선행논문들에서 연구가 이루어지지 않았던 부분으로서, 아파트 가격의 추세 요소인 '아파트 본질적 가격 요소'도 '인터넷 검색량'과 피드백적 관계를 보였다. 그리고 '아파트 일시적 가격 요소'는 '인터넷 검색량'에 대해 선행관계를 갖는 것으로 나타났다. 아파트 일시적 가격 요소도 인터넷 검색량과 관계가 있다는 것은 아파트시장 참여자들의 '일시적 심리적 측면, 과잉반응에 의해 발생되는 가격 요소'도 인터넷 검색량에 영향을 준다는 것을 의미한다. 본 연구 결과는 아파트 가격의 움직임이 시장참여자들의 관심에 영향을 준다는 의미를 제시하며, 부동산시장 분석 등에 있어서 가격의 움직임, 인터넷 검색량과 같은 자료를 활용해야 한다는 의미를 갖고 있다.