• 제목/요약/키워드: Semantic Social Network

검색결과 169건 처리시간 0.033초

A Recommender System Model Using a Neural Network Based on the Self-Product Image Congruence

  • Kang, Joo Hee;Lee, Yoon-Jung
    • 한국의류학회지
    • /
    • 제44권3호
    • /
    • pp.556-571
    • /
    • 2020
  • This study predicts consumer preference for social clothing at work, excluding uniforms using the self-product congruence theory that also establishes a model to predict the preference for recommended products that match the consumer's own image. A total of 490 Korean male office workers participated in this study. Participants' self-image and the product images of 20 apparel items were measured using nine adjective semantic scales (namely elegant, stable, sincere, refined, intense, luxury, bold, conspicuous, and polite). A model was then constructed to predict the consumer preferences using a neural network with Python and TensorFlow. The resulting Predict Preference Model using Product Image (PPMPI) was trained using product image and the preference of each product. Current research confirms that product preference can be predicted by the self-image instead of by entering the product image. The prediction accuracy rate of the PPMPI was over 80%. We used 490 items of test data consisting of self-images to predict the consumer preferences for using the PPMPI. The test of the PPMPI showed that the prediction rate differed depending on product attributes. The prediction rate of work apparel with normative images was over 70% and higher than for other forms of apparel.

온톨로지와 텍스트 마이닝 기반 지능형 역사인물 검색 서비스 (Ontology and Text Mining-based Advanced Historical People Finding Service)

  • 정도헌;황명권;조민희;정한민;윤소영;김경선;김평
    • 인터넷정보학회논문지
    • /
    • 제13권5호
    • /
    • pp.33-43
    • /
    • 2012
  • 시맨틱 웹 기술은 특정 개체를 중심으로 의미적 연관 관계를 생성하고 연관 관계를 이용해서 다양한 지능형 정보 서비스를 구축하는데 활용되며, 텍스트 마이닝 기술은 비정형 데이터를 대상으로 의미 분석을 통해서 의미적 연관 관계를 생성하는데 활용될 수 있다. 본 연구에서는 역사인물을 중심으로 온톨로지 스키마, 인스턴스를 생성하는 가이드라인, 인스턴스 생성, 동명이인 해소를 위한 텍스트 마이닝, 추론을 활용한 지능화된 역사인물 검색서비스를 제안한다. 역사분야 전문가들이 생성한 역사적 사건, 기관, 인물 중심의 연관 관계와 국사편찬위원회에서 보유한 다양한 문헌들 간의 연계를 통해, 사용자들의 정보접근성을 향상시킴과 동시에 관계 정보에 기반한 새로운 역사인물 검색 서비스를 제안하였다. 새로운 역사인물 검색 서비스는 인물간의 소셜 네트워크를 사용하여 역사문헌에 나타난 동명이인을 해소함으로써 보다 정확한 검색서비스를 제공하는 것은 물론, 역사 인물 시소러스를 포함한 다양한 외부 정보와의 연계를 통해서 역사인물에 대한 고부가 정보를 제공하고 있다.

네이버 영화 리뷰 데이터를 이용한 의미 분석(semantic analysis) (Semantic analysis via application of deep learning using Naver movie review data)

  • 김소진;송종우
    • 응용통계연구
    • /
    • 제35권1호
    • /
    • pp.19-33
    • /
    • 2022
  • SNS의 등장으로 인터넷 이용자들이 온라인에 남기는 텍스트의 양이 방대해지고 그 중요성이 강조되고있다. 특히 네이버의 영화 탭에서 볼 수 있는 영화 평점이나 리뷰는 실제로 관객들이 영화를 보기 전 해당 영화를 볼 것인지 결정하는 데 주요 요인이 되기도 한다. 본 연구는 실제 네이버 영화 리뷰 데이터를 가지고 평점을 예측하는 분석을 수행했다. 영화 리뷰 데이터를 분석하기 위해 평점의 분포를 통해 데이터 특성을 살펴보았고, 텍스트의 의미를 분석하기 위해 형태소 분석을 통한 한국어 자연어처리를 수행했다. 또한 평점 예측에 활용할 모델 선택을 위해 2-Class와 multi-Class 문제들에 대해 머신러닝과 딥러닝, 회귀와 분류 분석을 비교했으며, 오분류의 원인을 영화 리뷰 데이터 특성과 연관시켜 서술했다.

간호교육기관의 교육목적 및 교육목표에 대한 토픽 모델링 (Educational goals and objectives of nursing education programs: Topic modeling)

  • 박은준;옥종선;박찬숙
    • 한국간호교육학회지
    • /
    • 제28권4호
    • /
    • pp.400-410
    • /
    • 2022
  • Purpose: This study aimed to understand the keywords and major topics of the educational goals and objectives of nursing educational institutions in South Korea. Methods: From May 10 to May 20, 2022, the educational goals and objectives of all 201 nursing educational institutions in South Korea were collected. Using the NetMiner program, degree and degree centrality, semantic structure, and topic modeling were analyzed. Results: The top keywords and semantic structures of educational goals included 'respect for human (life)-spirit-science-based on, global-competency-professional nurse-nursing personnel-training, professional-science-knowledge-skills, and patients-therapeutic care-relationship.' The educational goals' major topics were clients well-being based on science and respect for human life, a practicing nurse with capabilities and spirit, fostering a nursing personnel with creativity and professionalism, and training of global nurses. The top keywords and semantic structures of the educational objectives included 'holistic care-nursing-research-action-capability, critical thinking-health-problem solving-capability, and efficiency-communication-collaboration-capability.' The educational objectives' major topics were 'nursing professionalism, communication and problem-solving capability; a change of healthcare environments and a progress of nursing practices; fostering professional nurses with creativity and global capability; and clients' health and nursing practice.' Conclusion: Educational goals in nursing presented specific nursing values and concepts, such as respect for human life, therapeutic care relationships, and the promotion of well-being. Educational objectives in nursing presented the competencies of nurses as defined by the Korean Accreditation Board of Nursing Education (KABONE). Recently, the KABONE announced new program outcomes and competencies, which will require the revision of educational goals. To achieve those educational objectives, it is suggested that the expected level of competencies be clearly defined for nursing graduates.

해양 플라스틱 쓰레기로 인한 문제와 해결책에 관한 초등학생의 인식 조사 (Elementary Students' Perceptions of Marine Plastic Waste Problem and Solutions)

  • 문공주;서경운;강은희;황요한
    • 한국초등과학교육학회지:초등과학교육
    • /
    • 제39권3호
    • /
    • pp.399-411
    • /
    • 2020
  • This study aims to explore how elementary students perceive and approach the issue of plastic debris in marine habitats by examining students' perspectives on the ecosystem and environmental solutions. The study was conducted to 143 Grade Four elementary school students in Seoul. After implementing two class-units on plastic waste, students' constructed responses on the problem of and solutions to plastic debris in marine habitats were collected. Data were analyzed through semantic network analysis and the keywords were visualized to reflect their relationships. Furthermore, students' responses on how they perceive environmental problems were further analyzed based on the following analysis criteria: students' perspectives on the ecosystem, the level of complexity of food chain(s), and the scope of their perspective. Also, student responses on environmental solutions were classified to be either at a personal or social level. Through semantic network analysis, keywords identified for students' perceptions on the problem were the sea, plastic, debris, animals, living things, humans, extinction, while keywords extracted for the solutions were plastic, debris, recycling, disposable, and I. Based on the analysis criteria, it was found that students were well aware of the food chain concept, could perceive the ecosystem as having comprised of both biotic and abiotic factors, and could approach the problem beyond the scope of the marine environment. Also, most students mentioned the solutions only at a personal level. Based on the findings, implications on how to move forward in educating environmental issues related to the ecosystem in science education is further discussed.

청소년 연구의 동향 : 2010년~2018년의 '청소년학연구'지를 중심으로 (The Trends of Youth Research: 'Korean Journal of Youth Studies' in 2010-2018)

  • 장신재;이원지
    • 한국융합학회논문지
    • /
    • 제10권12호
    • /
    • pp.307-314
    • /
    • 2019
  • 본 논문은 2010년부터 2018년 동안 청소년학연구 학술지에 게재된 연구 논문의 연구동향을 살펴봄으로써청소년 관련 연구의 지식구조를 파악하고자 하였다. 논문의 초록에서 추출한 키워드를 활용하여 NetMiner 프로그램의 키워드 네트워크 분석(Semantic Network Analysis)의 중심성(Centrality)분석 및 응집성(Cohesion)분석을 사용하였다. 연결 정도 중심성 분석에서 '관계'가 가장 중심성이 높게 나타났고, 학교와 청소년이 그 다음으로 높았으며, 부모, 폭력의 순으로 높게 나타났다. 매개 중심성도 '관계'가 가장 높게 나타났고, 청소년, 학교, 필요, 교육, 부모, 아동, 학대/정서(같은 수준), 기관, 지역, 휴대폰/예방/복지(같은 수준), 초등, 애착, 자살, 중독, 사회, 폭력, 자녀, 봉사, 지원/정책/재학/교사(같은 수준)의 순으로 높게 나타났다. 응집성 분석 결과, 학교생활과 정책, 중독, 부모 & 또래 관계, 시민 교육 & 복지지원, 정서와 사고, 대학, 학대 & 자살로 총7개의 하위 주제로 구분되었다.

텍스트 마이닝 분석기법을 활용한 인공지능 리터러시 및 인공지능 융합 교육에 관한 인식 연구 (A Study on the Perception of Artificial Intelligence Literacy and Artificial Intelligence Convergence Education Using Text Mining Analysis Techniques)

  • 윤혁;김정랑
    • 정보교육학회논문지
    • /
    • 제26권6호
    • /
    • pp.553-566
    • /
    • 2022
  • 본 논문에서는 포털 사이트와 RISS에서 소셜 데이터와 학술 연구 데이터를 수집하고 TF-IDF, N-Gram, 의미 연결망 분석, CONCOR 분석을 실시하였다. 이를 통해 사회적 인식 양상과 현 상황을 파악하고, 시사점과 방향성을 제시하고자 하였다. 소셜 데이터에서 '인공지능 리터러시'보다 '인공지능 융합 교육'의 수집량이 2배 이상 많아 '인공지능 리터러시'에 관한 인식이 상대적으로 적은 것으로 나타났다. '인공지능 리터러시'에 소셜 데이터에서 '인간' 키워드는 소속된 군집이 없는 것으로 나타나 인문학 및 인공지능과 인간의 대한 철학적인 관심과 인식이 부족한 것으로 나타났다. 또한 '교육부' 키워드가 '인공지능 융합 교육'의 소셜 데이터에서만 빈도, 중요도, 연결 중심성이 모두 높게 나타나 '인공지능 융합 교육'이 정부의 정책과 관련 깊은 것이 확인되었다.

텍스트마이닝을 통한 고용허가제 트렌드 분석과 정책 제안 : 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 중심으로 (A Trend Analysis and Policy proposal for the Work Permit System through Text Mining: Focusing on Text Mining and Social Network analysis)

  • 하재빈;이도은
    • 융합정보논문지
    • /
    • 제11권9호
    • /
    • pp.17-27
    • /
    • 2021
  • 본 연구에서는 고용허가제에 대한 이슈와 국민적 인식을 확인하고 정책을 제언하기 위해 소셜데이터를 기반으로 한 텍스트마이닝 기법을 활용하고자 하였다. 이를 위해 2020년 1월부터 2020년 12월까지 1년 동안 온라인상에서 '고용허가제'가 언급되는 6,217개의 문서의 텍스트 1,453,272개를 텍스톰(Textom)을 통해 수집하여 텍스트마이닝과 소셜네트워크 분석을 수행하였다. 데이터 상위 키워드 빈도, TF-IDF(Term Frequency - Inverse Document Frequency) 분석, 연결중심성 분석으로 언급량이 많은 키워드 100개를 도출하였으며, 일자리 문제, 정책과정의 중요성, 산업관점의 경쟁력, 외국인근로자 생활 개선을 주요한 키워드로 구성하였다. 또한, 의미연결망 분석을 통해 '고용정책'과 같은 주요인식과 '국제협력', '노동자 인권', '법률', '외국인 채용', '기업 경쟁력', '이주민 문화', '외국인력 관리'와 같은 주변인식을 파악하였다. 끝으로 고용허가제에 관한 정책 수립과 관련 연구를 진행하는데 있어서 고려해야 할 요소를 제안하였다.

경두개 자기 자극이 인지 기능에 미치는 영향 (Effects of Transcranial Magnetic Stimulation on Cognitive Function)

  • 이상민;채정호
    • 생물정신의학
    • /
    • 제23권3호
    • /
    • pp.89-101
    • /
    • 2016
  • Transcranial magnetic stimulation (TMS) is a safe, noninvasive and useful technique for exploring brain function. Especially, for the study of cognition, the technique can modulate a cognitive performance if the targeted area is engaged, because TMS has an effect on cortical network. The effect of TMS can vary depending on the frequency, intensity, and timing of stimulation. In this paper, we review the studies with TMS targeting various regions for evaluation of cognitive function. Cognitive functions, such as attention, working memory, semantic decision, discrimination and social cognition can be improved or deteriorated according to TMS stimulation protocols. Furthermore, potential therapeutic applications of TMS, including therapy in a variety of illness and research into cortical localization, are discussed.

적응형 소셜 네트워크 서비스를 위한 시맨틱 표현 모델 연구 (A Study Semantic Representation Model for Adaptation Social Network Service)

  • 김수경;안기홍
    • 한국정보처리학회:학술대회논문집
    • /
    • 한국정보처리학회 2009년도 추계학술발표대회
    • /
    • pp.927-928
    • /
    • 2009
  • 본 연구는 웹2.0의 기술로 각광받는 소셜네트워크 서비스를 위해 다양한 분야에서 적용 가능 할 수 있는 시맨틱 표현 모델을 제안하는 것이다. 소셜네트워크를 온톨로지를 이용하여 다양한 영역으로 추론하고 확장하여 서비스 제공자 중심의 일방적 소셜네트워크 제공이 아닌, 사용자가 질의에 대한 의미를 분석하고 결정하여 사용자 의도에 부합하는 상호작용 가능한 소셜네트워크 서비스를 제공할 수 있는 온톨로지 기반 시맨틱 표현 모델과 이를 적용하기 위한 전체 시스템 구조를 제안하고자 한다. 본 연구를 통해 소셜네트워크 서비스가 다양한 분야로 확대 적용할 수 있을 것으로 기대된다.