• 지능정보연구
• /
• 제21권2호
• /
• pp.69-92
• /
• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.

• 지능정보연구
• /
• 제25권1호
• /
• pp.163-177
• /
• 2019

스마트폰이 널리 보급되고 현대인들의 생활 속에 깊이 자리 잡으면서, 스마트폰에서 수집된 다종 데이터를 바탕으로 사용자 개인의 행동을 인식하고자 하는 연구가 활발히 진행되고 있다. 그러나 타인과의 상호작용 행동 인식에 대한 연구는 아직까지 상대적으로 미진하였다. 기존 상호작용 행동 인식 연구에서는 오디오, 블루투스, 와이파이 등의 데이터를 사용하였으나, 이들은 사용자 사생활 침해 가능성이 높으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집하기 어렵다는 한계가 있다. 반면 가속도, 자기장, 자이로스코프 등의 물리 센서의 경우 사생활 침해 가능성이 낮으며 단시간 내에 충분한 양의 데이터를 수집할 수 있다. 본 연구에서는 이러한 점에 주목하여, 스마트폰 상의 다종 물리 센서 데이터만을 활용, 딥러닝 모델에 기반을 둔 사용자의 동행 상태 인식 방법론을 제안한다. 사용자의 동행 여부 및 대화 여부를 분류하는 동행 상태 분류 모델은 컨볼루션 신경망과 장단기 기억 순환 신경망이 혼합된 구조를 지닌다. 먼저 스마트폰의 다종 물리 센서에서 수집한 데이터에 존재하는 타임 스태프의 차이를 상쇄하고, 정규화를 수행하여 시간에 따른 시퀀스 데이터 형태로 변환함으로써 동행 상태분류 모델의 입력 데이터를 생성한다. 이는 컨볼루션 신경망에 입력되며, 데이터의 시간적 국부 의존성이 반영된 요인 지도를 출력한다. 장단기 기억 순환 신경망은 요인 지도를 입력받아 시간에 따른 순차적 연관 관계를 학습하며, 동행 상태 분류를 위한 요인을 추출하고 소프트맥스 분류기에서 이에 기반한 최종적인 분류를 수행한다. 자체 제작한 스마트폰 애플리케이션을 배포하여 실험 데이터를 수집하였으며, 이를 활용하여 제안한 방법론을 평가하였다. 최적의 파라미터를 설정하여 동행 상태 분류 모델을 학습하고 평가한 결과, 동행 여부와 대화 여부를 각각 98.74%, 98.83%의 높은 정확도로 분류하였다.

• 지능정보연구
• /
• 제27권4호
• /
• pp.73-95
• /
• 2021

본 연구는 Node2vec 그래프 임베딩 방법과 Light GBM 링크 예측을 활용해 우리나라 식음료 산업의 미개척 수출 후보국가를 탐색한다. Node2vec은 네트워크의 공통 이웃 개수 등을 기반으로 하는 기존의 링크 예측 방법에 비해 상대적으로 취약하다고 알려져 있던 네트워크의 구조적 등위성 표현의 한계를 개선한 방법이다. 따라서 해당 방법은 네트워크의 커뮤니티 탐지와 구조적 등위성 모두에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구는 이상의 방법을 우리나라 식음료 산업의 국제 무역거래 정보에 적용했다. 이를 통해 해당 산업의 글로벌 가치사슬 관계에서 우리나라의 광범위한 마진 다각화 효과를 창출하는데 기여하고자 한다. 본 연구의 결과를 통해 도출된 최적의 예측 모델은 0.95의 정밀도와 0.79의 재현율을 기록하며 0.86의 F1 score를 기록해 우수한 성능을 나타냈다. 이상의 모델을 통해 도출한 우리나라의 잠재적 수출 후보국가들의 결과는 추가 조사를 통해 대부분 적절하게 나타난 것을 알 수 있었다. 이상의 내용을 종합하여 본 연구는 Node2vec과 Light GBM을 응용한 링크 예측 방법의 실무적 활용성에 대해 시사할 수 있었다. 그리고 모델을 학습하며 링크 예측을 보다 잘 수행할 수 있는 가중치 업데이트 전략에 대해서도 유용한 시사점을 도출할 수 있었다. 한편, 본 연구는 그래프 임베딩 기반의 링크 예측 관련 연구에서 아직까지 많이 수행된 적 없는 무역거래에 이를 적용했기에 정책적 활용성도 갖고 있다. 본 연구의 결과는 최근 미중 무역갈등이나 일본 수출 규제 등과 같은 글로벌 가치사슬의 변화에 대한 빠른 대응을 지원하며 정책적 의사결정을 위한 도구로써 충분한 유용성이 있다고 생각한다.

• 한국잡초학회지
• /
• 제12권3호
• /
• pp.271-291
• /
• 1992

호남지방(湖南地方)에 있어서 직파재배(直播栽培)의 현황(現況)과 잡초방제(雜草防除)에 대한 문제점(問題點) 및 그 대책(對策)에 對(대)하여 조사연구(調査硏究)를 하였다. 호남지방(湖南地方)(전북(全北), 전남(全南), 충남(忠南) 및 광주시(光州市))에 있어서 92년(年) 현재(現在) 직파면적(直播面積)은 건답(乾畓)이 732.1ha 담수(湛水)가 918.7ha로 총(總)1,650ha 였다. 1. 건답직파(乾畓直播) 농가(農家)의 잡초방제(雜草防除) 현황(現況)을 보면 건답기간(乾畓期間)에는 파종(播種) 3-5일(日) 후(後)에 butachlor 유제(乳劑)나 입제(粒劑)를 처리(處理)하였으며 극(極)히 소수(少數)의 농가(農家)는 benthiocarb 나 chlornitrofen 유제(乳劑)도 사용(使用)하였다. 또 벼 발아전(發芽前) 10-14일(日) 후(後) butachlor에 praquat을 혼합(混合)(Tank Mixture) 하여 처리(處理)한 농가(農家)도 있었다. 그리고 이어서 파종(播種) 35~40 일(日) 사이 담수후(湛水後)에는 Sulfonyl-urea계(系) 합제(合劑)를 처리(處理)하는 체계처리(體系處理)를 택(擇)하고 있었고 상기(上記) 제초제(除草劑)를 처리(處理)하고도 방제(防除)되지 못한 잔초(殘草)는 Bentazon + quinclorac 수화제(水和劑)로 마무리 제초(除草)를 하고 있었다. 2. 대부분(大部分)의 농가(農家)는 담수직파(湛水直播)에 있어서 제초제처리(除草劑處理)를 할때는 각(各) 제초제(除草劑)에 대한 특성(特性)을 이해(理解)하지 못한 가운데 선택(選擇)을 했거나, 특히 제초제(除草劑)의 처리적기(處理適期)를 지나서 처리(處理)하여 실패(失敗)한 경우(境遇)가 많았다. 그 중(中) 제초제처리(除草劑處理)에 비교적(比較的) 성공(成功)한 농가(農家)의 사례(事例)는 다음 4종류(種類)로 요약(要約)된다. (1) 파종전(播種前) 처리(處理) : 파종(播種) 5-9 일(日) 前 써레질 직후(直後) oxadiazon, butachlor 또는 benthiocarb를 처리(處理)하고 이어서 파종(播種) 20일(日) 후(後)에 sulfonyl-urea계(系) 합제(合劑)를 처리(處理)한 체계처리(體系處理) (2) 써레질후(後) 10 일항(日項)에(피 2엽기(葉期) 이내(以內))에 bensulfuron-methyl + dimepiprate 또는 pyrazosulfuron-ethyl + Molinate, bensulfuron-methy1 + mefenacet + dymron 등을 처리(處理)한 체계(體系)(두 제초제(除草劑)는 초기(初期) 약간(若干)의 약해(藥害) - 그후(後) 회복(回復)) (3) 써레질 18-20 일(日) 후(後)(피 3.0 엽(葉))에 bensulfuron-methyl + quinclorac, Pyrazosulfuron-ethyl + quinclorac, bentazon + quinclorac 입제(粒劑) 등(等)의 처리(處理)는 약해(藥害)도 없고 제한효과(制限效果)도 우수(優秀)하여 성공적(成功的)이었다. 그러나 그외(外)의 sulfunyl-urea계(系) 합제중(合劑中) 중기처리(中期處理) 제초제(除草劑)는 피에 대한 방제효과防除效果)가 불완전(不完全)하여 바로 이어서 bentazon+quinclorac 수화제(水和劑)의 추가처리(追加處理)가 필수적(必須的)이었다. 3. 직파재배(直播栽培)에 있어서 엽기(葉期)가 진행(進行)된 피에 대하여 우수(優秀)한 살초효과(殺草效果)를 나타낸 quinclorac합제(合劑) 대신 대체(代替) 가능(可能)한 제초제(除草劑)를 찾고자 우리나라에 등록(登錄)된 41종(種)의 논 제초제(除草劑)를 화합물(化合物) 계통별(系統別)로 분류(分類)하고 각각(各各)의 특징(特徵)과 처리적기(處理適期)를 분석(分析)한 결과(結果) 초기처리(初期處理)가 약(約)70% 였으며 그 외(外)에는 중기(中期) 및 후기처리(後期處理) 제초제(除草劑)였다. 담수직파재배(湛水直播栽培)에서는 파종후( 播種後) 벼가 완전(完全)히 착근(着根)하고 뜬묘나 누은묘가 없는 시기(時期)에 제초제(除草劑)를 처리(處理)하는 것이 완전(完全)하다. 그런데 이때에는 피가 2.5- 3.0엽기(葉期) 이상(以上) 되므로 처리적기폭(處理適期幅)이 넓은 除草劑가 절실(切實)히 필요(必要)하다. 따라서 일년생(一年生) 및 다년생(多年生) 잡초(雜草)를 동시(同時)에 방제(防除)할 수 있는 sulfonyl-urea 계합제중(系合劑中) 중기처리제(中期處理劑) 6종(種)과 bentazon + quinclorac 합제(合劑) 2종(種)을 공시(供試)하여 피 3.0엽기(葉期) 이상(以上)에서 담수조건(湛水條件)에서는 토양처리(土壤處理) 그리고 건답조건(乾畓條件)에서는 경엽처리(莖葉處理)하여 피 엽기별(葉期別) 살초(殺草) 스펙트램을 검정(檢定) 실시(實施)하였다. 그 결과(結果)(Table 9, 10, 11) 살초폭(殺草幅)이 넓은 순위(順位)는 bentazon + quinclorac WP>bentazon+quinclorac G>Bensulfuron-methyl + quinclorac G>pyrazosulfuron-ethyl + quinclorac G>pyrazosulfuron-ethyl + Molinate>bensulfuron-methyl + mefenacet +dymron G>bensulfuron-methyl + mefenacet G>bensulfuron-methyl + benthiocarb G로 나타났으며 농가포장(農家圃場)에서 직면(直面)한 결과(結果)와도 부합(符合)된다. 결론적(結論的)으로 건답직파(乾畓直播) 담수직파(湛水直播)를 막론(莫論)하고 피 엽기(葉期)가 3.0엽기(葉期) 이상(以上)으로 진행(進行)된 상태(狀態)에서는 bentazon + quinclorac합제(合劑)를 대체(代替)할 제초제(除草劑)는 아직 없다. 따라서 직파재배(直播栽培) 정착(定着)을 위해서는 quinclorac합제(合劑)는 농가(農家) 공급(供給)이 지속(持續)되어져야 된다. 직파재배(直播栽培)의 조속(早速)한 정착(定着)을 위하여 다음 사항(事項)을 제안(提案)한다. 1. 관(官), 농민(農民), 연구지도기관(硏究指導機關)이 일절(一切)가 된 가칭(假稱) 직파재배시험(直播栽培試驗) 연구위원회(硏究委員會)를 지방별(地方別)로 조직운영(組織運營)할 것. 2. 정밀(精密)한 세조파기(細條播機) 및 직파전용(直播專用) 품종개발연구(品種開發硏究) 3. 새 피해(被害) 방지연구(防止硏究) 4. 잡초방제기술(雜草防除技術)의 체계확립(體系確立)에 대한 다면적연구(多面的硏究) 5. 토지기반조성(土地基盤組成) 확충(擴充)과 정밀(精密)한 정지작업(整地作業) 기술연구(技術硏究) 및 항공산파법(航空散播法) 연구(硏究).