• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제21권12spc호
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• pp.579-585
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• 2021

This study aims to provide an in-depth description of the practices of social media users in the Kingdom of Saudi Arabia (KSA)-specifically the users of Facebook and Snapchat-and the reasons for these practices, the decisions made, and the people involved. Qualitative methods were used to collect data in two rounds from 53 participants. The data analysis shows a clear preference for Snapchat over Facebook among the participants, as shown in their using the application many times daily and in the creation and use of new words derived from the application's name. On the other hand, one of the main reasons mentioned by the participants for not preferring Facebook was the unclear policy of security and privacy used in the application. This reason is important for all social media users, but, in particular, it is crucial for female users, as shown in the data. This is important for the designers and policymakers of the social media applications to understand and consider, as it would help them improve the current applications and create new ones.

• 전자통신동향분석
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• 제38권2호
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• pp.56-65
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• 2023

The combination between metaverse and non-fungible token (NFT), which opens up new opportunities for the media industry, raised expectations for a new economic system and business model. Of course, last year, various institutions and researchers continuously introduce representative metaverse services and business strategies such as Roblox, Fortnite, and ZEPETO. However, as 2022 progresses, the reaction to the metaverse is tepid than expected. Search volume on Google has been continuously decreasing. Furthermore, skepticism, regarded as one of the special phenomena caused by the coronavirus disease 2019 pandemic, is expanding since December 2021. Nevertheless, analysis or contemplation of a new business model related to the metaverse, which is still ongoing, is essential for those who must prepare for the future. The reason is that even if without being activated now, advanced preparation can help when various problems arise. In this study, we look at the metaverse and NFT biz models and estimate a picture of the future. In other words, the social and economic problems that may arise when the business model is expanded are summarized, and technical and policy measures are derived as solutions.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2011년도 춘계학술발표대회
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• pp.1033-1036
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• 2011

With the development of wireless networks and the use of mobile devices, mobile user's privacy issue is becoming more and more important. Privacy includes ID anonymity and unlinkability. Unlinkability requires that any two temporary IDs which have been used before should not be associated with each other. In other words, these temporary IDs should be generated in such a way that no direct relationship among them should be derived. The existing schemes only focus on ID anonymity of mobile users. In this paper, we proposed a scheme not only holding all the merits of previous works, but also achieving unlinkability which is guaranteed by using one-time-use temporary ID. And the mobile user can also updates its one-time-use temporary ID with the help of the visited foreign agent.

• 디지털산업정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.127-136
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• 2023

Many research results on the traffic enforcement of illegal driving of twowheeled motor vehicles using license plate recognition are introduced. Deep learning convolutional neural networks can be used for character and word recognition of license plates because of better generalization capability compared to traditional Backpropagation neural networks. In the plates of twowheeled motor vehicles, the interdependent government and city words are included. If we implement the mutually independent word recognizers using error correction rules for two word recognition results, efficient license plate recognition results can be derived. The CPU based convolutional neural network without library under real time processing has an advantage of low cost real application compared to GPU based convolutional neural network with library. In this paper twowheeled motor vehicle license plate recognition algorithm is introduced using CPU based deep-learning convolutional neural network. The experimental results show that the proposed plate recognizer has 96.2% success rate for outdoor twowheeled motor vehicle images in real time.

• Spatial Information Research
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• 제22권4호
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• pp.11-20
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• 2014

본 연구의 목적은 텍스트마이닝 기법을 활용하여 공간정보 분야의 연구동향을 파악하는 것이다. 이를 위하여 국가과학기술도서관에서 국가연구개발보고서와 논문을 추출하여 키워드에 대한 전처리를 수행한 후 분야별로 정리하였다. 정리된 키워드들을 통해 보고서 및 논문에서 키워드의 시기별 출현 빈도 및 변화를 살펴보고 이를 통해 공간정보 분야의 연구동향을 확인하였다. 분석결과 공간정보 분야에서는 시스템 관련 연구가 줄어드는 반면 활용 관련 연구가 늘어가는 추세가 있음을 확인하였다.

• 한국항행학회논문지
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• 제20권6호
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• pp.617-624
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• 2016

한글 워드임베딩은 명사 추출과정을 거치지 않으면, 학습에 필요하지 않은 단어까지 학습하게 되어 효율적인 임베딩 결과를 도출할 수 없다. 본 연구는 한글 워드임베딩, 아프리오리, 텍스트 마이닝을 이용하여, 특정 도메인에서 질의어 확장에 의해 보다 효율적으로 답변을 검색할 수 있는 모델을 제안하였다. 워드임베딩과 아프리오리는 질의어에 대해서 의미와 맥락에 따라 연관 단어를 추출하여, 질의어를 확장하는 단계이다. 한글 텍스트 마이닝은 명사 추출, TF-IDF, 코사인 유사도를 이용하여, 유사답변 추출과 사용자에게 답변하는 단계이다. 제안모델은 특정 도메인의 답변을 학습하고, 연관성 높은 질의어를 확장함으로서 답변의 정확성을 높일 수 있다. 향후 연구과제로서, 데이터베이스에 저장된 사용자 질의를 분석하고, 보다 연관성 높은 질의어를 추출하는 연구가 필요하다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권7호
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• pp.27-37
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• 2020

본 연구의 목적은 다양한 도메인에 대한 소프트웨어 요구사항 명세서로부터 수집된 요구사항을 데이터로 활용하여 데이터 중심적 접근법(Data-driven Approach)의 연구를 통해 요구사항을 분류한다. 이 과정에서 기존 요구사항의 특징과 정보를 바탕으로 다양한 자연어처리를 이용한 데이터 전처리와 기계학습 모델을 통해 요구사항을 기능적 요구사항과 비기능적 요구사항으로 분류하고 각 조합의 결과를 제시한다. 그 결과로, 요구사항을 분류하는 과정에서, 자연어처리를 이용한 데이터 전처리에서는 어간 추출과 불용어제거와 같은 토큰의 개수와 종류를 감소하여 데이터의 희소성을 좀 더 밀집형태로 변형하는 데이터 전처리보다는 단어 빈도수와 역문서 빈도수를 기반으로 단어의 가중치를 계산하는 데이터 전처리가 다른 전처리보다 좋은 결과를 도출할 수 있었다. 이를 통해, 모든 단어를 고려하여 가중치 값은 기계학습에서 긍정적인 요인을 볼 수 있고 오히려 문장에서 의미 없는 단어를 제거하는 불용어 제거는 부정적인 요소로 확인할 수 있었다.

• 품질경영학회지
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• 제44권2호
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• pp.389-408
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• 2016

Purpose: This study was designed to analyze the behavioral change of knowledge structures and the trends of research topics in the quality management field. Methods: The network structure and knowledge structure of the words were visualized in map form using co-word analysis, cluster analysis and strategic diagram. Results: Summarizing the research results obtained in this study are as follows. First, the word network derived from co-occurrence matrix had 106 nodes and 5,314 links and its density was analyzed to 0.95. Average betweenness centrality of word network was 2.37. In addition, average closeness centrality and average eigenvector centrality of word network were 0.01. Second, by applying optimal criteria of cluster decision and K-means algorithm to word co-occurrence matrix, 106 words were grouped into seven clusters such as standard & efficiency, product design, reliability, control chart, quality model, 6 sigma, and service quality. Conclusion: According to the results of strategic diagram analysis over time, the traditional research topics of quality management field related to reliability, 6 sigma, control chart topics in the third quadrant were revealed to be declined for their study importance. Research topics related to product design and customer satisfaction were found to be an important research topic over analysis periods. Research topic related to management innovation was emerging state and the scope of research topics related to process model was extended to research topics with system performance. Research topic related to service quality located in the first quadrant was analyzed as the key research topic.

• Journal of the Korean Data and Information Science Society
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• 제26권2호
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• pp.419-427
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• 2015

기후변화와 식품 관련 정보가 유기적인 관련이 있음에도 불구하고, 사실상 현실에서는 사용자들이 직접 그 관련성에 대한 관심을 가지고, 해당 정보에 대한 접근이 용이하다고 말하기는 어렵다.본 연구는 실제 사용자들이 직접적으로 노출되는 인터넷 포털 사이트의 뉴스 기사에 대한 빈도분석 및 연관관계 분석을 통해 기후변화 및 식품 관련 정보가 어느 정도의 연관성을 가지고 얼마나 자주 나타나고 있는지에 대해 파악하였다. 또한 추출된 기후변화 및 식품 관련 뉴스를 대상으로 기후변화 용어 사전과 식품 관련 용어 사전을 활용하여 기후변화 관련 용어와 식품 관련 용어의 총 59개의 연관관계 규칙을 도출함으로써, 특정 기후변화 관련 용어가 어떠한 식품 관련 용어와 연관관계를 갖는지 파악하여, 추후 두 용어를 패키징해 제공할 수 있는 발판을 마련하였다.

• 한국건설관리학회논문집
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• 제17권5호
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• pp.89-96
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• 2016

건설 프로젝트에서 생산되는 대부분의 데이터는 텍스트 기반의 비정형 데이터이다. 계약서, 시방서, RFi 등 수많은 텍스트 문서들을 효과적으로 분석하기 위해서는 텍스트 마이닝과 같은 비정형 텍스트 데이터 분석 방법이 필요하다. 이에 본 연구에서는 과거에 수행되었던 해외건설공사 프로젝트의 입찰 관련 문서들을 대상으로 텍스트 마이닝을 실시하였으며, 그 결과 빈출단어의 유형, 단어들 간의 연관관계, 문서들의 토픽 유형들에 대한 파악이 가능하였다. 본 연구는 텍스트 마이닝을 활용한 해외건설공사 입찰 정보 분석을 통해 비정형 텍스트 데이터를 효과적으로 분석할 수 있는 방안을 제시하였다는 점에서 의의가 있으며, 향후 관련 분야 연구를 확장시킬 수 있는 기반을 마련할 수 있을 것이라 기대한다.