• 기술혁신학회지
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• 제14권spc호
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• pp.1187-1208
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• 2011

본 연구는 기업의 보유자원(역량) 기반 관점에서 기업이 필요로 하는 유망기술 도출 모형을 제시하고자 하였다. 이를 위해서 첫째, 중소기업과 유망기술에 대한 고찰을 통해 중소기업이 필요로 하는 유망기술에 대해 개념적으로 정의하였다. 둘째로, 연구의 개념적 틀을 제시하고 X사의 사례 분석을 통하여 제시된 연구의 틀에 대한 유용성을 검증하였다. 기업이 진입해 있는 기술, 용도, 제품분야 키워드를 기준으로 기업의 진입영역을 대리하는 참조특허집합(reference patent set)을 구성하였다. 분석데이터는 참조특허집합을 두 단계까지 전방인용(forward citation)한 특허로 대상을 확장하여 구성하였다. 분석특허 풀에서 전문가가 선정한 키워드를 기준으로 클러스터 분석을 수행하고 클러스터의 활동성, 참조특허집합과의 관련성 지표를 기준으로 군집별 유망성을 분류하였다. 마지막으로 기업이 접근 가능한 영역에 대한 잠재 포트폴리오를 표현하고 기업이 단계적으로 접근가능한 유망영역, 모니터링 대상, 모니터링 제외대상 영역을 도출하였다.

• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제30권3호
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• pp.201-216
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• 2021

Purpose The purpose of this study is to analyze the trend of patent technology in textile materials using text mining methodology based on Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model. It is expected that this study will have positive impact on revitalizing and developing textile materials industry as finding out technology trends. Design/methodology/approach The data used in this study is 866 domestic patent text data in textile material from 1974 to 2020. In order to analyze technology trends from various aspect, Dynamic Embedded Topic Model and Structural Topic Model mechanism were used. The word embedding technique used in DETM is the GloVe technique. For Stable learning of topic modeling, amortized variational inference was performed based on the Recurrent Neural Network. Findings As a result of this analysis, it was found that 'manufacture' topics had the largest share among the six topics. Keyword trend analysis found the fact that natural and nanotechnology have recently been attracting attention. The metadata analysis results showed that manufacture technologies could have a high probability of patent registration in entire time series, but the analysis results in recent years showed that the trend of elasticity and safety technology is increasing.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제13권5호
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• pp.22-28
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• 2008

본 논문에서는 전자정부 시스템의 대 국민 사용성과 효율성을 증진시키기 위한 의미기반 문서 분류 방법(CoWDC)을 제시한다. 기존 의미기반 문서분류 방법에서 많은 양의 키워드들의 계층적 컨셉들을 이용하는 것을 지양하고 사용자들이 사용하는 키워드들 간의 관계를 중심으로 문서를 분류한다. 즉, 문서의 컨텍스트(context)에 근거하여 깊고 정확한 의미를 키워드 간 관계를 분석하여 적은 양의 정보로 효율적인 문서분류를 하게 된다. 이를 위해 제안한 CoWDC(Concept Wright Document Classification) 시스템은 기존의 시소러스/온톨로지의 의존도를 줄이고 키워드 관계, 관계의 경중 고려, 상하위 개념으로 변환 등을 통한 실험과 평가가 이루어졌다. 전자정부 시스템의 구조 및 특징 분석을 통해 CoWDC 실험 결과는 대국민 서비스 향상을 위해 매우 필요함을 인지하고 이를 접목하기 위한 기술적, 정책적 제언을 제시하였다. CoWDC를 통해 의미기반 검색기술의 우수함을 입증하였고 이는 전자정부 시스템의 지식베이스 구축, 운영체제의 운용, 시소러스의 구성 등의 과정에서 체계적으로 통합 운영되어야 한다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제29권7호
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• pp.89-98
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• 2024

본 논문은 챕터 수준의 강의 동영상 추천 시스템에 있어서 추천의 정확도와 처리속도 간의 균형문제, 즉, 추천 정확도를 향상시키려면 처리 속도가 저하되고, 반대로 처리 속도를 높일 경우 정확도가 감소하는 문제에 대하여 연구한다. 본 논문에서는 이의 해결을 위하여 TF-IDF, K-Means++ Clustering, Graph Neural Network(GNN) 등 다양한 기법을 복합적으로 활용하는 방법을 제안한다. 즉, 챕터들의 유사성을 바탕으로 클러스터를 사전에 구성함으로써 검색 시의 계산량을 줄여 속도를 향상시키면서도, 클러스터를 노드로 하는 그래프에 대하여 GNN을 적용함으로써 추천의 정확도를 향상시키는 방법을 제안한다. 실험 결과 GNN을 사용한 경우 추천의 정확도가 MRR 지표에서 약 19.7% 증가하였으며, 유사도 기반의 정밀도에 있어서 약 27.7% 증가하는 결과를 확인할 수 있었다. 이를 통해 학습자의 질의에 보다 적합한 동영상 챕터를 추천하는 학습시스템 구축에 기여할 것으로 기대한다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.111-123
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• 2013

개념간의 의미적 유사도 및 관계도(Semantic Similarity/Relatedness)를 구하는 연구는 고전적인 연구에서는 데이터 베이스 통합이나 시스템 통합, 그리고 현대의 연구에 있어서는 태그 및 키워드 추출, 연관 단어 추천 등에 걸쳐 다양한 분야에서 활용되어 온 연구이다. 그 연구는 역사가 오래되었을 뿐만 아니라, 경영정보와 컴퓨터 공학, 계산 언어학에 걸쳐 여러 분야에서도 많은 관심을 가져왔던 연구 분야라고 할 수 있다. 그러나, 지금까지의 개념간의 관계도 계산 방식은 미리 만들어진 사전이나 참조할 수 있는 다른 시맨틱 네트워크(Semantic Network)를 이용하여 계산하는 방법이 주를 이루었다. 이러한 접근 방법의 경우, 개념간의 의미적 관계가 변화에 대한 가능성을 고려하지 않는 것이 일반적이다. 하지만, 정보 기술의 발달과 빠른 사회변화는 개념간의 의미관계 등에 변화를 가져오고 있는 것이 현실이다. 사회적으로 일어나는 사건이나, 문화적 변화 등이 개념간의 의미관계를 변화시키는 것을 물론이며, 이러한 변화가 정보 통신 기술의 도움으로 빠르게 공유되고 있다. 이렇게 개념간의 의미 관계가 시간이나 맥락에 따라 빠르게 변화할 수 있는 가능성이 있음에도 불구하고, 기존의 개념간 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구들은 이러한 '의미관계의 변화'에 대한 새로운 문제에 대해 해답을 제시하지 못한 것이 사실이다. 따라서, 본 연구에서는 개념간의 유사도 연구에 있어 지금까지 있어왔던 '정적인 의미간 관계도 패러다임'에서 '동적인 의미간 관계도 패러다임'으로의 전환의 필요성과 그 당위성을 인지 의미론적(Cognitive Semantics)의 관점에서 역설하고자 한다. 인간이 인지하는 개념간의 의미관계가 변화할 수 있는 이론적 근거를 인지 의미론에서 찾아봄으로써, 패러다임 변화의 방향을 구체적으로 제시하였다. 또한 이러한 패러다임의 변화에 맞추어 개념간의 의미적 유사도 및 관계도에 대한 연구가 어떠한 방향으로 나아가야 할지 구체적인 연구 방향을 제시함으로써 관련 연구자들에게 새로운 연구의 가이드라인을 제시하였다.

• 한국정보과학회논문지:데이타베이스
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• 제33권5호
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• pp.437-452
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• 2006

XPath 명세는 XML 원소 내용을 필터링하기 위한 질의어 작성이 어렵다. 본 논문은 이러한 문제점을 해결하기 위해 SQL의 LIKE 연산자에서 사용되던 특별한 매칭 문자 '%'를 허용한 확장된 XPath 명세와 그것을 표준 질의어로 사용하는 문서-중심적 XML 필터링 기법인 Pfilter를 제안한다. Pfilter는 값-기반 술어(value-based predicate)에서 피연산자의 공통 앞부분 문자를 공유하여 값-기반 술어의 처리 성능을 향상시킨다. 또한 본 논문은 Pfilter와 대표적인 데이타-중심적 XML 필터링 기법인 Yfilter를 값-기반 술어 처리의 확장성과 효율성에 대해 비교하고 Pfilter의 값-기반 술어 삽입, 삭제, 처리 결과를 제공한다. 본 논문에서 제안한 Pfilter는 XML 필터링 시스템에서 XPath의 contains() 함수를 평가(evaluation)하기 위한 핵심 알고리즘으로 사용할 수 있으며, XML 기반의 분산 정보 시스템을 구축하기 위한 기초 연구로 활용될 수 있다.

• 복식문화연구
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• 제28권4호
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• pp.562-571
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• 2020

Intermedia refers to the convergence of media. The advance of intermedia has not only facilitated the delivery of brand messages in contemporary fashion shows but also facilitated interactive communication. This study investigated the mediating roles played by various media in fashion and fashion shows, focusing on the phenomenon of intermedia in contemporary fashion shows. To investigate the impact of intermedia on contemporary fashion shows, we conducted a social network analysis-a promising approach for research into fashion trends. Analyzing 159 fashion-related articles published in the 2000s, we extracted intermedia-related words (n=253). The relation-ships between keywords made an analysis of between centrality, and cluster variables applied Clauset-Newman-Moore by using KrKwic and NodeXL programs. The results of the between centrality analysis indicated that the most important factors in contemporary fashion shows are "models" and "stages." We found that the impacts of intermedia on contemporary fashion shows can be divided into four categories: "model performance," "symbolic stage management," "new media utilization," and "convergence in arts." Our analysis thus identified considerable synergy between the characteristics of intermedia and contemporary fashion shows. These results have found intermedia-related commonalities in intermedia and fashion show, and this might increase customer interest in fashion, a positive outcome for the fashion industry.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2017년도 춘계학술발표대회
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• pp.540-543
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• 2017

It will be possible to solve some of the major issues in our society and economy with the emerging Big Data used across 21st century global digital economy. One of the main areas where big data can be quite useful is the medical and health area. IT technology is being used extensively in this area and expected to expand its application field further. However, there is still room for improvement in the usage of Big Data as it is difficult to search unstructured data contained in Big Data and collect statistics for them. This limits wider application of Big Data. Depending on data collection and analysis method, the results from a Big Data can be varied. Some of them could be positive or negative so that it is essential that Big Data should be handled adequately and appropriately adapting to a purpose. Therefore, a Big Data has been constructed in this study to applying Crawling technique for data mining and analyzed with R. Also, the data were visualized for easier recognition and this was effective in developing an individualized health plan from different angles.

• 대한예방한의학회지
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• 제20권2호
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• pp.87-95
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• 2016

Objectives : Traditional medicine(TM) of East Asia has been taking its status as part of complementary and alternative medicine(CAM) in the UK. However, the efficacy and safety issues make it hard to be accepted in the healthcare system. The aim of the research is to find out the current status of TM of East Asia in the UK and to discuss some issues around its acceptance as formal healthcare method. Methods : Articles, books and regulations related to the acceptance of TM of East Asia were analysed and the internet websites were visited such as Westlaw UK for legal materials, government websites for formal documents, and some UK-based associations. Keyword searches were followed and the essential parts from the articles and documents were generalised for the analysis and discussion. Results : Issues over TM of East Asia include identity as medicine, efficacy and safety, and the statutory regulation can be a measure for the acceptance. Osteopathy and chiropractic therapies came under statutory regulation among the CAM in the UK. Conclusions : TM of East Asia could be under the statutory regulation in the near future. Efficacy and safety issues are the challenging barrier. However, the approach from the viewpoint of TM of East Asia is necessary for development and good practice. The simplified registration procedure for traditional herbal medicinal product in EU can be the model. Education, evaluation, assessment and managing quality of practice are essential for the standard care and formal regulation.

• 지능정보연구
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• 제18권3호
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• pp.53-77
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• 2012

본 연구는 경향신문, 한겨레, 동아일보 세 개의 신문기사가 가지고 있는 내용 및 논조에 어떠한 차이가 있는지를 객관적인 데이터를 통해 제시하고자 시행되었다. 본 연구는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 신문기사의 키워드 단순빈도 분석과 Clustering, Classification 결과를 분석하여 제시하였으며, 경제, 문화 국제, 사회, 정치 및 사설 분야에서의 신문사 간 차이점을 분석하고자 하였다. 신문기사의 문단을 분석단위로 하여 각 신문사의 특성을 파악하였고, 키워드 네트워크로 키워드들 간의 관계를 시각화하여 신문사별 특성을 객관적으로 볼 수 있도록 제시하였다. 신문기사의 수집은 신문기사 데이터베이스 시스템인 KINDS에서 2008년부터 2012년까지 해당 주제로 주제어 검색을 하여 총 3,026개의 수집을 하였다. 수집된 신문기사들은 불용어 제거와 형태소 분석을 위해 Java로 구현된 Lucene Korean 모듈을 이용하여 자연어 처리를 하였다. 신문기사의 내용 및 논조를 파악하기 위해 경향신문, 한겨레, 동아일보가 정해진 기간 내에 일어난 특정 사건에 대해 언급하는 단어의 빈도 상위 10위를 제시하여 분석하였고, 키워드들 간 코사인 유사도를 분석하여 네트워크 지도를 만들었으며 단어들의 네트워크를 통해 Clustering 결과를 분석하였다. 신문사들마다의 논조를 확인하기 위해 Supervised Learning 기법을 활용하여 각각의 논조에 대해 분류하였으며, 마지막으로는 분류 성능 평가를 위해 정확률과 재현률, F-value를 측정하여 제시하였다. 본 연구를 통해 문화 전반, 경제 전반, 정치분야의 통합진보당 이슈에 대한 신문기사들에 전반적인 내용과 논조에 차이를 보이고 있음을 알 수 있었고, 사회분야의 4대강 사업에 대한 긍정-부정 논조에 차이가 있음을 발견할 수 있었다. 본 연구는 지금까지 연구되어왔던 한글 신문기사의 코딩 및 담화분석 방법에서 벗어나, 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 다량의 데이터를 분석하였음에 의미가 있다. 향후 지속적인 연구를 통해 분류 성능을 보다 높인다면, 사람들이 뉴스를 접할 때 그 뉴스의 특정 논조 성향에 대해 우선적으로 파악하여 객관성을 유지한 채 정보에 접근할 수 있도록 도와주는 신뢰성 있는 툴을 만들 수 있을 것이라 기대한다.