• 제목/요약/키워드: Semantic Cloud

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이요인 이론 기반 텍스트 마이닝을 통한 한·중 스마트홈 앱 서비스 사용자 평가 차이에 대한 연구: 신뢰성 중심 (A Study on the Evaluation Differences of Korean and Chinese Users in Smart Home App Services through Text Mining based on the Two-Factor Theory: Focus on Trustness)

  • 조욱녕;임규건
    • 한국IT서비스학회지
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    • 제22권3호
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    • pp.141-165
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    • 2023
  • With the advent of the fourth industrial revolution, technologies such as the Internet of Things, artificial intelligence and cloud computing are developing rapidly, and smart homes enabled by these technologies are rapidly gaining popularity. To gain a competitive advantage in the global market, companies must understand the differences in consumer needs in different countries and cultures and develop corresponding business strategies. Therefore, this study conducts a comparative analysis of consumer reviews of smart homes in South Korea and China. This study collected online reviews of SmartThings, ThinQ, Msmarthom, and MiHome, the four most commonly used smart home apps in Korea and China. The collected review data is divided into satisfied reviews and dissatisfied reviews according to the ratings, and topics are extracted for each review dataset using LDA topic modeling. Next, the extracted topics are classified according to five evaluation factors of Perceived Usefulness, Reachability, Interoperability,Trustness, and Product Brand proposed by previous studies. Then, by comparing the importance of each evaluation factor in the two datasets of satisfaction and dissatisfaction, we find out the factors that affect consumer satisfaction and dissatisfaction, and compare the differences between users in Korea and China. We found Trustness and Reachability are very important factors. Finally, through language network analysis, the relationship between dissatisfied factors is analyzed from a more microscopic level, and improvement plans are proposed to the companies according to the analysis results.

군 성폭력 대응 실태연구: 관련 기사 빅 데이터 분석 중심 (A Study on the Response of Military Sexual Violence: Based on Big Data Analysis of Related Articles)

  • 김영란;이민선;송현
    • 산업진흥연구
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    • 제8권4호
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    • pp.131-137
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    • 2023
  • 본 연구는 군의 성범죄로 발생하는 문제점을 파악하고자 2019년 2월부터 2022년 5월28일까지 뉴스에서 다룬 군 성범죄 관련 기사를 수집하고 분석하였다. 언론에 보도된 군 성폭력 현황을 파악하고자 뉴스 빅 데이터 전문분석 시스템인 빅카인즈 (BIGKinds)를 활용하여 기사를 수집하였고, Textom 프로그램을 활용해 키워드를 대상으로 시기별 빈도 분석, 워드 클라우드, 의미 연결망 분석 기법을 활용하여 연구를 수행하였다. 데이터 분석 결과, 첫째, 군 내부의 성범죄에 대한 사건 관련 보도는 피해자에게 대중의 관심이 집중된 것을 확인할 수 있었다. 둘째, 성범죄에 대응하는 관련 당국의 미온적 시스템의 문제가 드러났다. 셋째, 성범죄 피해자에 대한 지원 부족이 나타났다.

양파·마늘 생산성 예측 모델 개발을 위한 텍스트마이닝 기법 활용 생육 및 수량 관련 문헌 분석 (Analysis of Literatures Related to Crop Growth and Yield of Onion and Garlic Using Text-mining Approaches for Develop Productivity Prediction Models)

  • 김진희;김대준;서보훈;김광수
    • 한국농림기상학회지
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    • 제23권4호
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    • pp.374-390
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    • 2021
  • 농산물 중에서도 노지채소는 생육특성상 기상요건의 변화에 민감하게 반응한다. 온난화로 인한 노지 채소류의 급격한 재배적지 및 생산성 변동의 대응 방안으로 작물모형을 활용한 연구가 활발히 진행되어 왔으며 신뢰도 높은 생산성 예측을 위해 관련된 다양한 요인에 대한 분석이 필요한 상황이다. 본 연구에서는 정밀한 작물 생육 모형의 개발에 앞서 대표적인 노지 채소 작물인 마늘과 양파를 대상으로 문헌 조사를 수행하여 생육 및 생산성과 관련된 모형 개발 연구 동향을 분석하였다. 또한, 작물의 생육 또는 생산성을 예측하는 모형에 관한 문헌들을 분류하여 모형 개발을 위한 시사점을 파악하고자 하였다. 이를 위해 문헌이 수록된 데이터베이스를 이용하여 키워드 조합으로 검색하여 얻어진 관련 문헌들을 수집하였으며, 텍스트마이닝 기법 중 워드클라우드와 의미연결망을 활용하여 수집된 논문들에서 나타난 연구 동향을 분석하였다. 또한 각각의 문헌들을 분석하여 양파와 마늘의 생육 및 수량에 영향을 미치는 요소를 탐색하였다. 그 결과 국내외 모두 식량작물인 벼에 비해 노지채소는 문헌 건수가 월등히 적었다. 또한 텍스트마이닝을 통한 분석결과 연구동향의 경우 기후변화와 원격탐사 등이 주로 검색되었으며, 작물생육 관련인자로는 기온, 관수 등이 많은 것으로 조사되었다. 문헌 분석을 통해 확인된 마늘과 양파의 생산성에 영향을 미치는 조건들은 환경 및 재배요인에 따라 다양하게 나타났는데, 토양 조건의 경우 토양 무기 성분, pH 농도 및 토양 수분 등이, 생산성과 관련된 재배관리 조건으로는 파종 시기, 품종, 종자처리 방식, 관수간격, 시비량 및 비료 성분 등이 주요 인자로 분류되었다. 기상 조건의 경우, 기온, 강수량, 일사량 및 습도 등이 다수의 문헌에서 주요 인자로 사용되었다. 본 연구의 결과들은 차후 추가적인 작물모형 개발에 활용할 수 있는 핵심적인 입력 요소를 파악하기 위해 사용될 수 있을 것으로 기대된다.

차세대디지털도서관서비스에 대한 Y세대 이용자의 요구분석 연구 (A Study Analyzing Y Generation Users' Needs for Next Generation Digital Library Service)

  • 노영희
    • 정보관리학회지
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    • 제31권3호
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    • pp.29-63
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    • 2014
  • 본 연구에서는 Y세대의 특징을 밝히고 Y세대가 요구하는 차세대디지털도서관서비스를 도출하고자 하였으며, 이들의 요구가 베이비붐세대와 어느 정도 차이를 보이는지를 비교하고자 하였다. 연구결과, 첫째, Y세대가 가장 많이 이용하는 디지털기기는 휴대폰 또는 스마트폰으로 나타났고, 다음으로 데스크탑 PC, 노트북 PC, 디지털 카메라 순으로 나타났으며, 사용비율에 있어서 약간의 차이는 있지만 그 순위는 베이비붐세대와 거의 유사하게 나타났다. 둘째, 이용하는 디지털서비스에 있어서 Y세대와 베이비붐세대는 상당한 차이를 보이고 있는 것으로 분석되었으며, Y세대는 인터넷 포털을 가장 많이 이용하고 베이비붐세대는 이메일서비스를 가장 많이 이용하는 것으로 나타났다. 셋째, Y세대와 베이비붐세대가 차세대디지털도서관에 요구하는 서비스를 클라우드서비스, 무한창조공간, 빅데이터, 증강현실, 구글글래스, 상황인식기술, 시맨틱서비스, SNS서비스, 디지털교과서서비스, RFID 및 QRCode 서비스, 도서관공간구성, 최첨단디스플레이기술, 기타 획기적인 서비스로 구분하여 조사한 결과, Y세대가 가장 높은 요구도를 보인 서비스는 빅데이터서비스였고, 베이비붐세대는 디지털교과서서비스였다.

토픽맵과 카산드라를 이용한 그래프 구조와 트랜잭션 동시 처리 기법 (Technique for Concurrent Processing Graph Structure and Transaction Using Topic Maps and Cassandra)

  • 신재현
    • 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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    • 제1권3호
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    • pp.159-168
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    • 2012
  • SNS, 클라우드, Web3.0과 같은 새로운 IT환경은 '관계(relation)'가 중요한 요소가 되고 있다. 그리고 이들 관계(relation)는 거래, 즉, 트랜잭션을 발생시킨다. 그러나 우리가 사용하고 있는 관계형 데이터베이스(RDBMS)나 그래프 데이터베이스는 관계(relation)를 나타내는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리하지 못한다. 본 논문은 확장 가능한 복잡 네트워크 시스템에서 활용할 수 있는 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 처리할 수 있는 방법을 제안한다. 제안 기법은 토픽맵의 데이터 모델을 응용하여 그래프 구조와 트랜잭션을 동시에 저장하고 탐색한다. 토픽맵은 시멘틱 웹(Web3.0)을 구현하는 온톨로지 언어 중 하나로써, 정보자원들 사이의 연관 '관계(relation)'를 통해 정보의 네비게이터로써 활용되고 있다. 또한 본 논문에서는 컬럼형 데이터베이스인 카산드라를 이용하여 제안 기법의 아키텍처를 설계, 구현하였다. 이는 분산처리를 이용하여 빅데이터 레벨의 데이터까지 처리할 수 있도록 하기 위함이다. 마지막으로 대표적인 RDBMS인 오라클과 제안 기법을 동일한 데이터 소스, 동일한 질문에 대해 저장 및 질의를 하는 과정을 실험으로 보였다. 이는 조인(join) 없이 관계(relation)를 표현함으로써 RDBMS의 역할까지 충분히 대체 가능함을 보이고자 한다.

동적 분산병렬 하둡시스템 및 분산추론기에 응용한 서버가상화 빅데이터 플랫폼 (An elastic distributed parallel Hadoop system for bigdata platform and distributed inference engines)

  • 송동호;신지애;인연진;이완곤;이강세
    • Journal of the Korean Data and Information Science Society
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    • 제26권5호
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    • pp.1129-1139
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    • 2015
  • 시멘틱 웹 기술인 RDF 트리플로 표현된 지식을 추론 과정을 거치면 새로운 트리플들이 생성되어 나온다. 초기 입력된 수억개의 트리플로 구성된 빅데이터와 추가로 생성된 트리플 데이터를 바탕으로 질의응답과 같은 다양한 응용시스템이 만들어 진다. 이 추론기가 수행되는 과정에서 더 많은 컴퓨팅 리소스가 필요해 진다. 이 추가 컴퓨팅 리소스는 하부 클라우드 컴퓨팅의 리소스 풀로부터 공급받아 수행시간을 줄일 수 있다. 본 연구에서는 하둡을 이용하는 환경에서 지식의 크기에 따라 런타임에 동적으로 서버 컴퓨팅 노드를 증감 시키는 방법을 연구하였다. 상부는 응용계층이며, 중간부는 트리플들에 대한 분산병렬추론과 하부는 탄력적 하둡시스템 및 가상화 서버로 구성되는 계층적 모델을 제시한다. 이 시스템의 알고리즘과 시험성능의 결과를 분석한다. 하둡 상에 기 개발된 풍부한 응용소프트웨어들은 이 탄력적 하둡 시스템 상에서 수정 없이 보다 빨리 수행될 수 있는 장점이 있다.

영유아 안전 관련 학술연구의 동향 및 내용 분석: 2010년~2017년 (Analysis on Trends and Contents of Research Related to Young Children's Safety)

  • 성미영;정현심;이서경
    • 한국콘텐츠학회논문지
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    • 제18권6호
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    • pp.504-517
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    • 2018
  • 본 연구에서는 2010년부터 2017년까지 국내 KCI 등재지 및 등재후보지에 게재된 영유아 안전 관련 학술연구의 동향 및 내용을 분석하고자 하였다. 이를 위해 2010년부터 2017년까지 국내 KCI 등재지 및 등재후보지에 게재된 영유아 안전 관련 연구 총 75편을 분석대상으로 선정하였다. 논문은 SPSS Win 23.0 프로그램을 사용하여 빈도와 백분율, 카이검증을 사용해 분석하였다. 본 연구의 주요 결과는 첫째, 영유아 안전관련 논문은 2016년과 2017년 가장 많이 게재되었고, 영아 안전과 관련된 연구가 가장 적었다. 다음으로 연구유형은 41편의 논문이 실천연구로 나타났고, 기초연구, 기타 순이었다. 연구방법의 경우에는 절반 이상의 논문이 양적연구방법에 의해 수행된 것으로 나타났다. 주제어의 경향을 살펴본 결과, 안전교육, 안전지식, 안전사고 등의 주제어가 중요한 주제어로 제시되었다. 본 연구의 결과는 영유아 대상 안전사고가 빈번하게 발생하고 영유아 안전의 중요성이 더욱 강조되는 상황에서 영유아 안전 관련 연구 동향과 내용을 분석하여 안전교육의 필요성을 제시해주었다는 점에서 의의를 가지며, 안전 관련 후속연구에서 추가적인 연구가 필요한 재난안전과 같은 연구주제 탐색에 대한 기초자료를 제공하는 역할을 담당할 것으로 예측된다.

통화정책 결정문에 나타난 한미 통화정책 동조화 현상 분석 (Monetary policy synchronization of Korea and United States reflected in the statements)

  • 장영재
    • 응용통계연구
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    • 제34권1호
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    • pp.115-126
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    • 2021
  • 중앙은행은 통화정책을 운용하면서 통화정책 방향에 관한 보고서를 통해 시장과 소통하고 있다. 최근의 Covid-19 팬데믹은 세계적인 경제의 급격한 위축을 초래하였다. 2008년 글로벌 금융위기 시와 비교해 보더라도 불확실성이 적지 않은 상황이다. 그 파급효과가 전 세계적으로 확산되면서 경기침체의 장기화에 관한 우려도 증폭되고 있다. 본 논문에서는 미 연준과 한국은행의 통화정책을 담고 있는 통화정책방향 결정문과 의결문의 특징을 분석하고 세계적인 위기에 어떠한 영향을 받았는지 살펴보았다. 분석을 위해 1999년 10월부터 2020년 9월까지 공표된 양 국가의 통화정책방향 보고서 텍스트 자료를 수집하였으며 워드 클라우드 및 워드 임베딩 등을 이용하여 의미상 특징을 살펴보았다. 조각별 회귀나무 모형을 통해 양국 문서의 비유사성 추이도 분석해 보았다. 분석 결과 한국은행과 미 연준 모두 시장과의 투명하고 효과적인 소통을 위해 명확한 의미를 지닌 단어로 정제된 문서 자료를 작성하고 있는 것으로 나타났다. 또한, 급격한 글로벌 경제환경의 변화가 통화정책에 영향을 미치면서 문서 간 의미상 동조화가 이루진 것으로 나타났다.

텍스트마이닝 기법을 활용한 사용후핵연료 건식처리기술 관련 언론 동향 분석 (Analysis of media trends related to spent nuclear fuel treatment technology using text mining techniques)

  • 정지송;김호동
    • 지능정보연구
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    • 제27권2호
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    • pp.33-54
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    • 2021
  • 최근 4차 산업혁명, 코로나로 인한 뉴노멀 시대의 도래 등을 계기로 인공지능, 빅데이터 연구와 같은 언택트 관련 기술의 중요성이 더욱 급상하고 있다. 각 종 연구 분야에서는 이러한 연구 트렌드를 따라가기 위한 융합적 연구가 본격적으로 시행되고 있으나 원자력 분야의 경우 자연어 처리, 텍스트마이닝 분석 등 인공지능 및 빅데이터 관련 기술을 적용한 연구가 많이 수행되지 않았다. 이에 원자력 연구 분야에 데이터 사이언스 분석기술의 적용 가능성을 확인해보고자 본 연구를 수행하였다. 원자로 연료로 사용된 뒤 배출되는 사용후핵연료 인식 동향 파악에 대한 연구는 원자력 산업 정책에 대한 방향을 결정하고 산업정책 변화를 사전에 대응할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 사용후핵연료 처리기술은 크게 습식 재처리 방식과 건식 재처리 방식으로 나뉘는데, 이 중 환경 친화적이고 핵비확산성 및 경제성이 높은 건식재처리 기술인 '파이로프로세싱'과 그 연계 원자로 '소듐냉각고속로'의 연구개발에 대한 재평가가 현재 지속적으로 검토되고 있다. 따라서 위와 같은 이유로, 본 연구에서는 사용후핵연료 처리기술인 파이로프로세싱에 대한 언론 동향 분석을 진행하였다. 사용후핵연료 처리기술인 '파이로프로세싱' 키워드를 포함하는 네이버 웹 뉴스 기사 전문의 텍스트데이터를 수집하여 기간에 따라 인식변화를 분석하였다. 2016년 발생한 경주 지진, 2017년 새 정부의 에너지 전환정책 시행된 2010년대 중반 시기를 기준으로 전, 후의 동향 분석이 시행되었고, 빈도분석을 바탕으로 한 워드 클라우드 도출, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 도출, 연결정도 중심성 산출 등의 분석방법을 통해 텍스트데이터에 대한 세부적이고 다층적인 분석을 수행하였다. 연구 결과, 2010년대 이전에는 사용후핵연료 처리기술에 대한 사회 언론의 인식이 외교적이고 긍정적이었음을 알 수 있었다. 그러나 시간이 흐름에 따라 '안전(safety)', '재검토(reexamination)', '대책(countermeasure)', '처분(disposal)', '해체(disassemble)' 등의 키워드 출현빈도가 급증하며 사용후핵연료 처리기술 연구에 대한 지속 여부가 사회적으로 진지하게 고려되고 있음을 알 수 있었다. 정치 외교적 기술로 인식되던 사용후핵연료 처리기술이 국내 정책의 변화로 연구 지속 가능성이 모호해짐에 따라 언론 인식도 점차 변화했다는 것을 확인하였다. 이러한 연구 결과를 통해 원자력 분야에서의 사회과학 연구의 지속은 필수불가결함을 알 수 있었고 이에 대한 중요성이 부각되었다. 또한, 현 정부의 원전 감축과 같은 에너지 정책의 영향으로, 사용후핵연료 처리기술 연구개발에 대한 재평가가 시행되는 이 시점에서 해당 분야의 주요 키워드 분석은 향후 연구 방향 설정에 기여할 수 있을 것이라는 측면에서 실무적 의의를 갖는다. 더 나아가 원자력 공학 분야에 사회과학 분야를 폭넓게 적용할 필요가 있으며, 국가 정책적 변화를 고려해야 원자력 산업이 지속 가능할 것으로 사료된다.