• 제목/요약/키워드: Self-organizing map (SOM)

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음성특징의 거리 개념에 기반한 한국어 모음 음성의 시각화 (Speech Visualization of Korean Vowels Based on the Distances Among Acoustic Features)

  • 복거철
    • 한국정보전자통신기술학회논문지
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    • 제12권5호
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    • pp.512-520
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    • 2019
  • 음성을 시각적으로 표현하는 것은 외국어를 습득하는 과정의 학습자나 음성을 직접 들을 수 없는 청각장애자에게 매우 유용하며 기존에 다수의 연구가 이루어졌다. 그러나 기존의 연구들은 발음의 특징을 단지 컬러로 표현한다든가 입모양을 3차원 그래픽으로 표현하거나 입과 구강의 변화하는 형태를 애니메이션으로 보여 주는 방식에 머물러 있다. 따라서 이런 방식을 사용하는 학습자들은 자신의 발음이 표준 발음과 얼마나 멀리 떨어져 있는지 알 수가 없고 더 나아가서 학습 중에 스스로 교정을 해 나가는 시스템을 개발하기가 기술적으로 어려운 단점이 있다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 음성 간의 상대적 거리를 토대로 음성을 시각화하는 모델을 제시하고, 이를 한국어 모음에 적용하여 모음의 음성적 특징을 이용한 시각화의 구체적인 구현 방법을 제시한다. 음성데이터에서 F1, F2, F3의 세 개의 포먼트를 구하고 이들 특징벡터를 코호넨 자기조직화맵 알고리즘으로 2차원 화면에 사상하여 각 음성을 화면 위의 각 점에 대응하여 표현하였다. 제안하는 시스템의 실제적인 구현은 인터넷에 공개된 음성처리 공개소프트웨어를 사용하고 한국인 교사의 표준 발음과 한국어를 배우고 있는 외국인 유학생의 음성을 이용하여 음성특징의 상호간 거리를 구하였으며, 사용자 인터페이스는 자바스크립트를 이용하여 구현하였다.

부착돌말영양지수(TDI)를 활용한 습지환경 평가 (Wetland Habitat Assessement Utilizing TDI(Trophic Diatom Index))

  • 김성기;최종윤
    • 한국환경생태학회지
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    • 제33권5호
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    • pp.525-538
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    • 2019
  • 낙동강에 위치한 신규조성 습지의 현황 파악 및 관리 방안 마련을 위한 기초연구의 일환으로 부착규조류의 서식현황과 종다양성을 분석하고 부착돌말영양지수(TDI, Trophic Diatom Index)의 적용가능성을 평가하였다. 조사 기간 동안, 부착규조류는 총 38과 173종이 출현하였으며, 봄과 가을에 각각 156종, 154종으로 비슷한 종수를 나타냈다. 자기조직화지도(SOM)를 활용한 분석 결과, 부착규조류의 분포는 각 습지의 영양염류의 농도와 강우 등의 환경요인에 따라 영향 받는 것으로 나타났다. 클러스터 1의 경우, 대부분 가을시기이며, 총인과 총질소 등의 영양염류의 농도와 부착규조류의 종수 및 풍부도가 낮음에도 불구하고, 부착돌말영양지수가 높은 지점들로 구성되었다. 이와 반대로, 클러스터 4는 봄시기의 지점들이며, 총질소가 높음에도 불구하고 부착돌말영양지수가 낮은 특징을 보였다. 신규조성 습지 대부분이 유입 유출구 기능이 원활하지 않은 점을 감안하면, 여름철에 증가된 유량은 가을철에 영양염류 값을 감소시키며, 탁도 증가로 인해 빛의 유입이 원활하지 않아 부착규조류의 종수와 풍부도가 낮아진다. 이와 반대로, 봄철에는 낮은 수위로 인해 부착규조류가 부착할 수 있는 기질표면이 부족하며, 호오탁성 종이 정착 및 발달하기에 이른 시기이기 때문에 부착돌말영양지수 값이 낮게 측정된다. 다양한 기존 연구에서, 부착돌말영양지수를 서식환경 및 수질 평가지표로 활용하고 있으나, 본 습지는 흐름이 적고 정체수역에 가깝기 때문에 대부분 영양염류 농도가 높아 부착돌말영양지수의 평가지표 가치성은 낮은 것으로 판단된다. 여름강우나 유입 유출 조절부의 기능이 부착규조류의 종다양성과 분포에 영향을 미치는 점을 종합적으로 감안한 지속적이고 주기적인 추가 조사가 필요하다.

소비자 감성 기반 뷰티 경험 패턴 맵 개발: 화장품을 중심으로 (Development of Beauty Experience Pattern Map Based on Consumer Emotions: Focusing on Cosmetics)

  • 서봉군;김건우;박도형
    • 지능정보연구
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    • 제25권1호
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    • pp.179-196
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    • 2019
  • 최근의 '똑똑한 소비자(Smart Consumer)'라 불리는 소비자가 많아지고 있는데, 이들은 제조사나 광고를 통해 전달되는 정보에 의존하지 않고, 기존 사용자나 전문가들의 후기, 여러 과학 지식을 획득하여 제품에 대한 이해를 높이고, 본인 스스로가 직접 판단하여 구매하고 있다. 특히나 화장품 분야는 인체 유해성과 같은 부정적인 요소에 대한 민감도가 높고, 자신의 고유한 피부 특성과의 조화도 고려되어야 하기 때문에, 전문적인 지식과 타인의 경험, 본인의 과거 경험 등을 종합적으로 생각하여 구매 의사결정을 내려야 하고, 이에 대해서 적극적인 소비자가 많아지고 있다. 이러한 움직임은 '셀프 뷰티' 와 같은 '셀프' 문화의 열풍과 함께, 문화 현상인 '그루밍족'의 등장, 사회적 트렌드인 'K-뷰티' 와도 동행한다고 할 수 있다. 맞춤형 화장품에 대한 관심의 급부상도 이러한 현상 중 하나라 볼 수 있다. 소비자들의 맞춤형 화장품의 니즈를 충족시키기 위해, 화장품 제조사나 관련 기업들은 ICT기술과의 융합을 통하여 프리미엄 서비스를 중심으로 소비자의 니즈에 대응하고 있다. 그러나 기업 및 시장 현황이 맞춤형 화장품을 향해 진화하고 있지만, 소비자의 피부 상태, 추구하는 감성, 실제 제품이나 서비스까지 소비자 경험을 전체적으로 완전하게 다루는 지능형 데이터 플랫폼은 부재한다. 본 연구에서는 소비자 경험에 대한 지능형 데이터 플랫폼 구축을 위한 첫 단계로 소비자 언어 기반의 화장품 감성 분석을 수행하였다. 소비자들 개인의 선호나 취향이 분명한 앰플/세럼 카테고리를 중심으로 매출 순위 1위에서 99위까지의 99개 제품을 선정하여, 블로그와 트위터 등의 SNS 상에 언급되는 후기 내에 화장품 경험에 대한 소비자 감성을 수집하였다. 총 357개의 감성 형용사를 수집하였고, 고객 여정 워크샵을 통해 유사 감성을 합치고, 중복 감성을 통합하는 작업을 수행하였으며, 최종 76개 형용사를 구축했다. 구축한 형용사에 대한 SOM 분석을 통해 화장품에 대한 소비자 감성에 대한 클러스터링을 실시했다. 분석 결과, 총 8개의 클러스터를 도출했고, 클러스터 별 각 노드의 벡터 값을 기준으로 소비자 감성 Top 10을 도출했다. 소비자 감성을 기준으로 클러스터별 소비자 감성에 서로 다른 특징이 발견됐으며, 소비자에 따라 다른 소비자의 감성을 선호, 기존과는 다른 소비자 감성을 고려한 추천 및 분류 체계가 필요함을 확인했다. 연구 결과를 통해 감성 분석의 활용 도메인이 화장품만이 아닌 다양한 영역으로 확장될 수 있음 확인했으며, 감성 분석을 통한 소비자 인사이트를 도출할 수 있다는 점을 시사했다. 또한, 본 연구에서 활용한 디자인 씽킹(Design Thinking)의 방법론의 적용하여 화장품 특화된 감성 사전을 과학적인 프로세스로 구축했으며, 화장품에 대한 소비자의 인지 및 심리에 대한 이해를 도울 수 있을 것으로 기대한다.

온라인 주식 포럼의 핫토픽 탐지를 위한 감성분석 모형의 개발 (Development of Sentiment Analysis Model for the hot topic detection of online stock forums)

  • 홍태호;이태원;리징징
    • 지능정보연구
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    • 제22권1호
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    • pp.187-204
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    • 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.

Tier분석을 통한 벤치마킹항만 적출방법 (An Extraction Way of Benchmarking Ports through Tier Analysis for Korean Seaports)

  • 박노경
    • 한국항만경제학회지
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    • 제25권1호
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    • pp.15-28
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    • 2009
  • 본 논문에서는 국내 20개 항만의 2개의 산출물(수출입물량, 선박입출항척수)과 2개의 투입물(접안능력, 하역능력)을 이용하여 전통적인 CCR분석을 통해서 상대적인 효율성을 측정하였으며, 기존 연구의 한계를 확장시키기 위해서 국내 항만분야에서는 처음으로 Tier분석을 통해서 비효율적인 항만들이 단기, 중기, 장기적으로 벤치마킹할 수 있는 항만들을 적출하는 방법을 보여 주었다. 주요한 실증분석 결과는 다음과 같다. 첫째, 전통적인 CCR분석에서는 완도, 여수, 울산, 삼척항 들이 효율적인 벤치마킹항만들로 나타났다. 둘째, Post-DEA를 활용한 비효율적 항만들의 Tier 1단계의 분석을 실시한 결과, 3개의 항만(평택, 서귀포, 부산)이 효율적인 벤치마킹항만으로 전환하였으며, Tier 2단계에서는 5개의 항만(인천, 목포, 제주, 삼천포, 묵호), Tier 3단계에서는 3개의 항만(잠항, 군산, 광양)이 효율적인 벤치마킹항만으로 전환되었다. 따라서 최종적으로 20개 중에서 5개항만(25%)이 비효율적으로 운영되고 있는 사실을 확인하였다. 셋째, 비효율적인 항만들(마산, 진해, 포항, 동해, 속초)은 해당항만들의 벤치마킹 대상을 찾아냄으로써 경로군집을 발견하였다. 넷째, 최종적으로 비효율적인 항만들의 Tier별 벤치마킹항만을 살펴보면, 마산항(장항$\rightarrow$제주$\rightarrow$서귀포$\rightarrow$여수), 진해항(장항$\rightarrow$목포$\rightarrow$서귀포$\rightarrow$완도), 포항항 & 동해항(장항$\rightarrow$삼천포$\rightarrow$평택$\rightarrow$삼척), 속초항(장항$\rightarrow$목포$\rightarrow$서귀포$\rightarrow$완도)로 나타났다. 본 연구의 정책적인 함의는 다음과 같다. 즉, 항만정책을 입안하거나, 해당 항만의 경영관리자는 만일에 본 연구의 방법을 이용한 Tier분석에서 비효율적인 항만들에 대해서는, 단계적으로 벤치마킹 항만이 결정되면, 그러한 항만들의 상봉을 단계별로 면밀하게 검토하여 해당항만의 항만환경, 관리체계, 재무수입, 공공성 둥을 개선시키기 위한 제도적인 정책을 입안하고 시행토록 해야만 한다는 점이다. 본 논문의 한계점은 SOM (Self-Organizing Map)기법을 이용한 클러스터링분석(투입물의 특성을 반영)을 통해서 항만들끼리의 분류를 통한 벤치마킹분석을 하지 못했다고 하는 점이다.

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