• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제17권3호
• /
• pp.235-254
• /
• 2008

This article describes the latest development of a generic approach to detecting emerging trends and transient in scientific literature. The work makes substantial theoretical and methodological contributions to progressive Information analysis. A specialty is conceptualized as a time variant duality research front concepts in information science. A research front is defined as an emergent and transient grouping of concepts and underlying research issues. The contributions of the approach is that the nature of an intellectual base is algorithmically and temporally identified by emergent research-front terms. The modeling process is implemented in RADERS, and applied to the analysis of telecommunication field. Practical implications of the work are discussed. A number of challenges and opportunities for future studies are identified.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
• /
• 제36권3호
• /
• pp.236-243
• /
• 2009

특허, 뉴스, 블로그와 같이 시간 정보가 있는 문서들로부터의 자동적인 트렌드 분석(trend analysis)은 토픽탐지 및 추적 기술(TDT: Topic Detection and Tracking)과 더불어 중요한 연구 분야로 대두되고 있다. 과거 연구들은 대부분 트렌드과 관련된 단어의 출현 빈도 정보를 이용하여 주어진 개념의 중요도를 측정하고 이 개념의 시간에 따른 트렌드 라인을 보여주는 것에 초점을 맞췄다. 신출 트렌드 (emerging trend)를 탐지하기 위해서는 주어진 개념의 출현 빈도수 변화와 같은 간단한 방법이나 학습 데이타와 비교하여 차이를 탐지하여 제시하는 방법이 사용되었다. 그러나 여러 트렌드 중에서 특징적인 트렌드를 찾아서 사용자에게 제공하기 위해서는 트렌드 순위 결정 함수가 필요하다. 본 논문은 트렌드의 다양한 측면을 정량화하기 위하여 출현 빈도로 구성된 트렌드 곡선으로부터 네 가지 속성 (변동성, 지속성, 안정성, 누적량) 을 정의하고 이를 활용한 트렌드 순위 결정 방법을 제안한다. 일련의 실험을 통하여 각 속성의 유용성을 검증하고 속성들의 조합이 순위 결정에 어떤 영향을 미치는지 분석하였다. 실험결과로부터 네 가지 속성을 모두 조합할 경우 특징적인 트렌드 탐지에 더욱 기여하는 것을 알 수 있다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제39권4호
• /
• pp.54-62
• /
• 2024

The emergence and resurgence of novel respiratory infectious diseases since the turn of the millennium, including SARS, H1N1 flu, MERS, and COVID-19, have posed a significant global health threat. Efforts to combat these threats have involved various approaches, however, continued research and development are crucial to prepare for the possibility of emerging viruses and viral variants. Direct detection methods for viral pathogens include molecular diagnostic techniques and immunodiagnostic methods, while indirect diagnostic methods involve detecting changes in the condition of infected patients through imaging diagnostics, gas analysis, and biosignal measurement. Molecular diagnostic techniques, utilizing advanced technologies such as gene editing, are being developed to enable faster detection than traditional PCR methods, and research is underway to improve the efficiency of diagnostic devices. Diagnostic technologies for infectious diseases continue to evolve, and several key trends are expected to emerge in the future. Automation will facilitate widespread adoption of rapid and accurate diagnostics, portable diagnostic devices will enable immediate on-site diagnosis by healthcare professionals, and advancements in AI-based deep learning diagnostic models will enhance diagnostic accuracy.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
• /
• 제18권4호
• /
• pp.19-40
• /
• 2009

승자독식(Winner Takes All)이라는 글로벌 경쟁원리로 인해 세계 주요 국가들 사이에 R&D 경쟁이 갈수록 치열해지고 있다. 이에 우리나라에서도 R&D 지원 확대 및 다양한 정책기획 활동 등이 전개되었다. 이러한 노력에도 불구하구 국가 차원에서 기획 및 정책조정이 효과적으로 추진되지 못하고 있으며, 국가연구개발사업 차원에서는 "기획의 양척 과다와 질적 부실"이라는 비판이 제기되고 있다. 반면에 기술 융복합화의 가속화 등 R&D 환경의 불확실성은 더욱 높아졌으며 국가연구개발사업의 규모 증가와 함께 연구기획의 복잡성은 더욱 더 높아졌다. 최근에는 국가 차원의 비전수립과 중장기 정책기획에 기초하여 사업기획과 과제기획을 연계 수행하는 등 기획을 통해 과제를 도출하는 하향식 접근이 강조되면서 기획의 중요성은 더욱 커졌다. 최근 연구기획의 새로운 기법으로서 정보분석 방법론(Information Analysis Method)이 대두되고 있다. 국가연구개발사업의 효율적 기획을 위하여 기존 기술기획 위원회(Peer Review) 방식 외에 정보분석 방법론을 통한 보완이 필요하다. 본고의 목적 크게 두 가지로 설명할 수 있다. 첫째, 현재 진행되고 있는 연구기획 및 연구기획 방법론으로 기장 많이 활용되고 있는 전문가 위원회의 한계를 제시하였다. 둘째, 최근 대두되고 있는 정보분석 방법론과 정보분석 시스템 구축, 그리고 이를 활용한 10대 기술(반도체, 디스플레이, 디지털 망원전파, 이동통신, BcN, 차세대 컴퓨팅, SW솔류션, 디지털콘텐츠, 임베디드 SW, 지식정보보안)에 대한 유망기술 발굴 실증분석을 실시하였다.

• 전자통신동향분석
• /
• 제31권2호
• /
• pp.18-27
• /
• 2016

국가 경제의 지속적인 발전이 가능하게 하려면 미래 유망기술의 발굴이 중요함은 널리 알려져 있다. 하지만, 과학기술의 융 복합화와 불확실성의 증가 그리고 기존 기술의 틀을 깨는 혁신적 기술의 등장 등으로 인해서 실효성 높은 미래 유망기술의 발굴이 어려워지고 있다. 미래 유망기술 선점을 위해서는 fast follower 전략에서 first mover 형으로 전환이 필요하며, 이를 위해서는 기술태동 초기의 weak signal을 파악해야 한다. 지금까지 weak signal 탐지는 주로 전문가 기반으로 이루어져 왔으나 분석 시간이 오래 걸릴 뿐만 아니라 대상 분야가 넓어지고 분석할 데이터의 양이 급격히 증가하면서 정량적 데이터 분석을 보완적으로 사용하는 방향으로 패러다임의 변화가 일어나고 있다. 하지만, 텍스트 분석을 통한 weak signal 탐지기술은 아직 기초적인 수준에 머물러 있어서 관련 연구에 대한 투자가 필요하다.

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제11권9호
• /
• pp.515-523
• /
• 2011

글로벌 연구동향 파악, 이머징 시그널 탐지, 선도연구자 파악과 같은 최근의 정보서비스를 지원하기 위해서는 다양한 정보원으로부터 수집되는 대량의 정보를 통합 관리하는 것이 중요하다. 통합 관리를 위해서는 통합 메타데이터 스키마의 정의, 데이터 변환, 스키마 매칭 등의 노력이 필요한데 그 중에서 가장 먼저 수행되어야 하는 통합 메타데이터 스키마를 정의하기 위해서는 현존하는 다양한 메타데이터의 분석이 필요하다. 본 논문에서는 다양한 과학기술 학술논문 메타데이터를 메타데이터의 의미구조, 내용규칙, 구문 등으로 나누어 분석하고 통합 스키마를 만들거나 데이터 변환을 하기위해 고려하여야 할 점을 간략하게 살펴보았다. 일반적으로 구문형태는 편리성과 다양한 사용 환경을 지원하는 XML을 사용함을 알 수 있었으며, 의미구조에서는 공통적으로 사용하는 요소들과 구조화, 계층화한 이름 부여가 필요함을 알 수 있었다. 또한 요소들 중 다양한 내용규칙을 갖는 것들과 관련 표준을 살펴보았다. 분석된 자료는 메타데이터의 통합 관리, 데이터 변환, 상호운영을 위한 스키마 매칭 등의 연구에 기초자료로 사용되기를 기대한다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권1호
• /
• pp.187-204
• /
• 2016

소셜 미디어를 이용하는 사용자들이 직접 작성한 의견 혹은 리뷰를 이용하여 상호간의 교류 및 정보를 공유하게 되었다. 이를 통해 고객리뷰를 이용하는 오피니언마이닝, 웹마이닝 및 감성분석 등 다양한 연구분야에서의 연구가 진행되기 시작하였다. 특히, 감성분석은 어떠한 토픽(주제)를 기준으로 직접적으로 글을 작성한 사람들의 태도, 입장 및 감성을 알아내는데 목적을 두고 있다. 고객의 의견을 내포하고 있는 정보 혹은 데이터는 감성분석을 위한 핵심 데이터가 되기 때문에 토픽을 통한 고객들의 의견을 분석하는데 효율적이며, 기업에서는 소비자들의 니즈에 맞는 마케팅 혹은 투자자들의 시장동향에 따른 많은 투자가 이루어지고 있다. 본 연구에서는 중국의 온라인 시나 주식 포럼에서 사용자들이 직접 작성한 포스팅(글)을 이용하여 기존에 제시된 토픽들로부터 핫토픽을 선정하고 탐지하고자 한다. 기존에 사용된 감성 사전을 활용하여 토픽들에 대한 감성값과 극성을 분류하고, 군집분석을 통해 핫토픽을 선정하였다. 핫토픽을 선정하기 위해 k-means 알고리즘을 이용하였으며, 추가로 인공지능기법인 SOM을 적용하여 핫토픽 선정하는 절차를 제시하였다. 또한, 로짓, 의사결정나무, SVM 등의 데이터마이닝 기법을 이용하여 핫토픽 사전 탐지를 하는 감성분석을 위한 모형을 개발하여 관심지수를 통해 선정된 핫토픽과 탐지된 핫토픽을 비교하였다. 본 연구를 통해 핫토픽에 대한 정보 제공함으로써 최신 동향에 대한 흐름을 알 수 있게 되고, 주식 포럼에 대한 핫토픽은 주식 시장에서의 투자자들에게 유용한 정보를 제공하게 될 뿐만 아니라 소비자들의 니즈를 충족시킬 수 있을 것이라 기대된다.