• 정보관리학회지
• /
• 제27권2호
• /
• pp.129-155
• /
• 2010

정보공학의 발전이 급속적으로 또 다양한 방향으로 전개됨에 따라 이를 기반으로 하는 정보학분야의 연구 역시 역동적으로 변화하게 되었다. 본 연구의 목적은 25년간 정보학분야 연구동향의 변화를 주제별로 조사하고 그 중 가장 연구가 많이 이루어진 정보학 핵심분야의 연구경향과 그 변화를 세밀하게 살펴보는 데 있다. 이를 위하여 1985년부터 2009년간 JASIST에 실린 2,304 연구논문의 주제를 조사한 후 5년을 한 단위로 보고 다섯 기간 동안의 연구 동향의 변화를 분석하였다. 그 결과, 가장 연구가 많이 이루어진 분야는 '정보검색'이며 25년간 계속적으로 정보학자들이 가장 많이 관심을 가진 분야였다. 다음으로 '계량정보학'은 최근에 많은 연구가 이루어진 것으로 나타났고, '정보이용과 이용자'는 계속적으로 연구되는 분야인 반면, '네트워크와 정보기술'과 '출판과 서비스'는 80년대에는 많은 연구가 이루어졌으나 최근 들어 이에 대한 연구가 줄어든 것으로 나타났다. 특히 정보검색 분야는 검색이론 및 탐색전략 연구에서 멀티미디어 및 의미처리, 웹검색 관련 연구로, 계량정보학 분야는 학술적 커뮤니케이션의 종적 또는 횡적 현상을 기술하는 연구에서 학술적 커뮤니케이션의 문맥적 특징을 찾아내는 연구로 변환되고 있다. 또한 정보이용 분야에서는 정보검색과 관련된 이용자의 정보추구 행태 및 인지 모형을 분석하는 연구가 최근에 주를 이루고 있음이 밝혀졌다.

• 정보관리연구
• /
• 제40권3호
• /
• pp.79-97
• /
• 2009

많은 검색엔진의 개발과 웹 기술의 발전으로 기존의 키워드 검색에서 검색어에 의미를 부여하는 시맨틱 검색이 출현하게 되었다. 이런 흐름에 맞추어 한국한의학연구원에서 제공하는 한의학술논문시스템(오아시스)의 개선도 필요하게 되었다. 그리하여 오아시스를 사용해 본 경험이 있는 회원을 대상으로 소속이나 지위, 경력에 대한 인구사회학적 분석과 오아시스의 편리성 및 제공되는 논문의 가치에 대해 분석하였다. 뿐만 아니라, 오아시스의 개선해야 할 방향으로 한의학연구를 위해 분야별 중요도를 조사하였다. 설문의 조사를 통해 얻은 결과, 한자 위주의 검색어에 대한 의미를 파악할 수 있는 자동화검색이 필요하며 키워드 검색방식을 탈피하고 동음이의어를 판별할 수 있는 전거시스템의 도입이 필요한 것으로 나타났다. 또한, 참고문헌 인용지수 정보와 관련기관의 임상정보와의 연계 필요성 및 Open API를 이용한 해외 주요 사이트와의 연계검색이 필요하다는 결론을 얻었다. 오아시스는 한의학술논문을 서비스하는 국내 유일의 사이트인 만큼 한의계의 요구를 충분히 분석하고 검색의 문제점을 보완한다면 한의학발전의 중추적인 역할을 할 수 있을 것으로 기대된다.

• 원예과학기술지
• /
• 제34권3호
• /
• pp.472-487
• /
• 2016

This study aimed to determine the effects of floral fragrances on human brain waves and moods. A total of 44 subjects participated in this experiment. Group 1 consisted of 11 male and 14 female college students with a mean age of 24.5 years (${\pm}2.23$) and Group 2 consisted of 10 males and 9 females with a mean age of 54.3 years (${\pm}2.98$). Subjects were exposed to floral fragrances of Rosa hybrida, 'Hera' (hereafter referred to as "rose"), Cymbidium faberi (hereafter referred to as "orchid"), or odorless control flowers (hereafter referred to as "control"). Experiments took place in three rooms (rose, orchid, and control). Electroencephalographs (EEGs) were recorded during exposure to the odors and the data were processed using quantitative electroencephalographic (QEEG) techniques. The changing EEG patterns were analyzed by brain mapping and compressed spectral arrays, and the subjects' preferences (hedonic evaluations) were quantified with an A1 index. Increased activation of absolute alpha waves was verified on six of the eight EEG channels, with the right frontal and left occipital lobes exhibiting no changes and the left parietal region showing the greatest activation. According to the QEEG measurements in the electrode sites over the frontal, temporal, parietal, and occipital lobes, the strongest absolute alpha waves were induced in the parietal lobes, followed by the temporal lobes, with the other lobes showing no significant changes. On brain maps, the orchid fragrance induced greater absolute alpha and absolute mid-beta activities compared with the rose and control fragrances, and the rose fragrance induced high absolute mid-beta activation. To identify emotional responses to floral fragrances, the subjects were requested to fill in a questionnaire and the resulting odor-related emotional descriptors were analyzed using semantic differential and factor analysis. Principal component analysis identified "elegant" as the first principal component describing the floral fragrance, followed by "refreshing" and "aromatic." The subjects gave orchid higher scores for "elegant" and "refreshing," while finding rose more "aromatic." Differences in hedonic evaluation revealed by the A1 index appeared in the 65-115 sec range of scent exposure time. The subjects with ages of around 50 years showed olfactory preferences throughout the entire experimental time of 160 sec, most markedly in the later time segment (115-165 sec), showing an increasing preference with increasing exposure time. We conclude that rose fragrance can improve concentration by creating an aromatic environment conducive to a concentrated and calm state of mind, and orchid fragrance can make people feel pampered and relaxed by creating an elegant and refreshing environment.

• 한국터널지하공간학회 논문집
• /
• 제24권6호
• /
• pp.583-598
• /
• 2022

인력기반 터널 점검은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받으며 지속적인 이력관리가 어렵다. 따라서 최근에는 딥러닝 기반 자동 균열 탐지 연구가 활발히 진행되고 있다. 하지만 대부분의 연구에서는 사용하는 대규모 공개 균열 데이터셋은 터널 내부에서 발생하는 균열과 매우 상이하다. 또한 현행 터널 상태평가에서 정교한 균열 레이블을 구축하기 위해서는 추가적인 작업이 요구된다. 이에 본 연구는 균열 형상이 다소 단순하게 표현된 기존 데이터셋을 딥러닝 모델에 입력하여 균열 탐지 성능을 개선하는 방안을 제시한다. 기존 터널 데이터셋, 고품질 터널 데이터셋과 공개 균열 데이터셋을 조합하여 학습한 딥러닝 모델의 성능 평가와 비교를 수행한다. 그 결과 Cross Entropy 손실함수를 사용한 DeepLabv3+에 공개 데이터셋, 패치 단위 분류와 오버샘플링을 수행한 터널 데이터셋을 모두 학습한 경우 성능이 가장 좋았다. 향후 기 구축된 터널 영상 취득 시스템 데이터를 딥러닝 모델 학습에 효율적으로 활용하기 위한 방안을 수립하는 데 기여할 것으로 기대한다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제8권2호
• /
• pp.343-348
• /
• 2022

본 연구는 SNS 빅데이터를 활용하여 소비자들이 인지하는 무인계산대에 대한 사용자 경험을 분석하고자 한다. 이 연구를 위하여 네이버(NAVER)와 다음(Daum)에서 블로그, 뉴스, 지식인, 카페, 지식인(팁), 웹 문서를 대상으로 분석하였고 자료 검색을 위한 키워드는 '무인계산대'를 사용하였다. 자료 분석 기간을 2020년 1월1일부터 2021년 12월 31일까지 2년으로 선정하였다. 자료수집 및 분석을 위해서는 텍스톰(TEXTOM)을 통하여 빈도 및 매트릭스 데이터를 추출하였고 UCINET 6 프로그램의 NetDraw 기능을 이용해 네트워크 분석과 시각화 분석을 실시하였다. 그 결과 무인계산대는 소비자들의 경험요소 정의에 따라 접근성, 사용성, 지속사용의도, 기타로 군집화하였다. 공급자 측면에서 최저임금 인상과 근로시간 단축에 따른 문제를 해결하기 위해 무인계산대가 무분별하게 확산된다면 사회적 관점에서 더 큰 고용문제가 발생할 것이다. 아울러 무인계산에 익숙하지 않은 노인과 젊은 세대, 어린이, 외국인 등을 위해 쉽고 편리한 무인계산대 보급을 위한 제도화가 필요하다.

• 한국지리정보학회지
• /
• 제25권4호
• /
• pp.63-80
• /
• 2022

현실의 공간을 가상의 공간으로 구현하여 문제를 분석하고 예측하는 기술이 개발되면서, 복잡한 도시 내의 정밀한 공간정보를 취득하는 것이 중요해지고 있다. 본 연구는 복잡한 경관을 가진 도시지역을 대상으로 무인항공기를 통해 영상을 취득하고 고해상도 영상에 적합한 영상분류 기법인 객체기반 영상분석 기법과 의미론적 분할 기법을 적용하여 토지피복 분류를 수행하였다. 또한, 동일시기에 수집된 영상을 바탕으로 인공지능이 학습하지 않은 지역에 대해 각 인공지능 모형의 토지피복 분류 재현성을 확인하고자 하였다. 학습 지역을 대상으로 인공지능 모형을 학습하였을 때, 토지피복 분류 정확도가 OBIA-RF는 89.3%, OBIA-DNN은 85.0%, U-Net의 경우 95.3%로 분석되었다. 재현성을 평가하기 위해 검증 지역에 인공지능 모형을 적용하였을 때, OBIA-RF는 7%, OBIA-DNN은 2.1%, U-Net은 2.3%의 정확도가 감소하였다. 형태학적인 특성과 분광학적인 특성을 모두 고려한 U-Net이 토지피복 분류 정확도 및 재현성 평가에서 우수한 성능을 보이는 것으로 나타났다. 본 연구의 결과는 정밀한 공간정보가 중요해짐에 따라 기초자료 생성 방법으로써 도시환경 연구분야에 기여할 수 있을 것으로 판단된다.

• 디지털융복합연구
• /
• 제20권5호
• /
• pp.627-635
• /
• 2022

본 최근 코로나19로 인해 비대면 상황이 장기간 지속화됨에 따라 사회 전반에 걸쳐 IOT, AR, VR, 빅데이터와 같은 4차 산업 혁명의 기반 기술이 메타버스 플랫폼에 전반적으로 영향을 미치고 있다. 이러한 사회, 문화 등 외부 환경의 변화는 학문의 발전에 영향을 미칠 수 있으며, 변화에 대비하여 기존 성과물을 체계적으로 정리하는 일은 매우 중요하다. 한국 교육학술정보원(RISS)에서 키워드에 '메타버스 플랫폼'을 포함하는 자료를 수집하여 빅데이터 분석 중 하나인 텍스트 마이닝 기법을 사용하였다. 수집된 데이터 자료를 워드 클라우드 빈도 분석, 키워드 간 연결강도, 구조등위성 분석을 하여 메타버스 플랫폼 연구 동향을 살펴보았다. 연구결과 워드 클라우드 분석에서는 '활용', '디지털', '기술', '교육' 순으로 키워드가 나타났다. 키워드 간 연결강도(N-gram) 분석 결과 '에듀→테크'의 연결강도가 가장 높게 나타났으며, 워드 연쇄 군집 수의 총 3개의 군집이 도출되었다. 세부 연구영역은 '디지털 기술'을 포함 다섯 영역으로 분류되었다. 종합적으로 고려했을 때 메타버스 플랫폼 분야의 학문적 연구 주제 범위는 그리 넓지 않았으며, 장기 지향적 관점에서 보다 적극적인 연구 주제의 발굴 및 논의가 필요해 보인다.

• 문화기술의 융합
• /
• 제9권3호
• /
• pp.167-181
• /
• 2023

본 연구는 코로나 19 발생 후 여행 제재가 완화된 현재의 관광행태 변화를 분석하기 위해 소셜네트워크 분석프로그램인 TEXTOM을 활용하였다. 네이버, 구글, 다음이 제공하는 블로그, 카페, 뉴스 등을 대상으로 '국내여행', '해외여행' 키워드에 대한 데이터를 수집하였다. 사회적 거리두기가 해제된 2022년 4월~12월로 수집 기간을 정하였고, 코로나19 발생 이전인 2019년과 코로나19의 영향이 가장 심각했던 2020년은 각각 1년으로 하여 2022년과 비교 분석하였다. 텍스트 마이닝을 통하여 각각 총 80개의 핵심어를 추출하고 NetDraw를 사용하여 중심성분석을 하였다. 마지막으로 CONCOR분석을 통하여 상관관계가 있는 핵심어들을 4개로 군집화하였다. 연구결과, 2022년도의 관광행태는 코로나 발생 이전으로의 관광 회복, 각자가 선호하는 테마를 중심으로 여행의 세분화, 나라별 코로나 완화정책을 우선적으로 검색해 본 후 관광지를 선택하는 관광행태를 보인다. 코로나19 이후에 새롭게 도래하는 관광생태계에 대한 관광마케팅 전략과 관광상품 개발을 위한 기초자료를 제공할 것으로 기대한다.

• 터널과지하공간
• /
• 제33권6호
• /
• pp.508-518
• /
• 2023

이 논문은 LiDAR 스캔 또는 사진측량 기술에 의해 재구성된 3D 디지털 모델을 기반으로 터널 벽면의 불연속면을 자동으로 매핑하는 새로운 접근 방식을 제안한다. 본 제안에서는 U-Net이라 불리는 딥러닝 시맨틱 영역분할 모델을 사용하며, 터널 막장면의 3D 지형 모델에서 불연속면 영역을 식별해 낸다. 제안된 딥러닝 모델은 투영된 RGB 이미지, 면의 깊이 이미지 및 국부적인 면의 표면 속성 이미지(즉, 법선 벡터 및 곡률 이미지)를 포함한 다양한 정보를 종합 학습하여 기본 3차원 이미지에서 불연속면 영역을 효과적으로 분할한다. 이후 영역분할 결과는 면의 깊이 맵과 투영 행렬을 사용하여 3D 모델로 다시 투영시키고, 3D 공간 내에서 불연속면의 위치 및 범위를 정확하게 표현한다. 영역분할 모델의 성능은 영역 분할된 결과를 해당 지면 실측 값과 비교함으로써 평가하였으며, IoU(intersection-over-union) 값이 약 0.8 정도로 나타나 영역분할 결과의 높은 정확성을 확인하였다. 여전히 학습데이터가 제한적 이었음에도 불구하고, 제안 기법은 3D 모델의 점군 데이터를 불연속면의 유사군으로 그룹화하기 위해 전 막장면의 법선 벡터와 클러스터링과 같은 비지도 학습기반 알고리즘에만 의존하던 기존 접근 방식의 한계의 극복 가능성을 보여주었다.

• 지능정보연구
• /
• 제22권2호
• /
• pp.97-113
• /
• 2016

인터넷상의 데이터가 급속하게 증가함에 따라 막대한 양의 데이터를 목적에 맞게 적절히 활용하는 빅데이터 분석이 활발하게 진행되고 있다. 최근에는 기존의 정형 데이터분석이 가진 한계점을 보완하는 방법으로 비정형 데이터 분석 분야 중 하나인 텍스트마이닝 기법에 대한 연구들이 다수 이루어지고 있으며, 특히 텍스트를 기반으로 문장의 긍정, 부정을 판별하고 분류하는 감성분석과 관련된 연구들이 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 연구의 연장선 상에서, 본 연구는 감성분석에 사용되는 감성사전을 데이터의 특성에 맞게 적절하게 변형하여 구축하는 방법을 시도하였다. 데이터가 속한 영역의 특성을 고려하지 않은 기존의 범용 감성사전을 감성분석에 사용할 경우, 해당 영역에서 쓰이는 단어 또는 감정 표현을 반영하지 못하므로 감성분석의 정확성이 떨어질 수 있다. 따라서 감성분석에 있어서 영역 맞춤형 감성사전의 사용 시 데이터 영역의 특성을 정확하게 반영해 분석의 정확성을 높여줄 것으로 기대할 수 있다. 본 연구에서는 영화 리뷰 데이터를 분석 대상으로 선정하였으며, 대표적 영화정보 사이트 IMDb에서 발생된 약 2년간의 영화리뷰 데이터를 수집 분석하였다. 분석에 앞서 영화 장르별 사용되는 단어의 의미가 각각 다를 것을 고려하여 영화를 '액션', '애니메이션', '코메디', '드라마', '공포', '과학공상' 6개 장르로 분류했다. 맞춤형 감성사전 구축을 위한 핵심 기법으로 SO-PMI(Semantic Orientation from Point-wise Mutual Information)를 활용하였으며, 어휘 간 극성이 뚜렷하게 구분되는 형용사에 한정하여 연구를 진행했다. 분석결과 맞춤형사전을 활용한 감성분석 예측정확도는 영화 장르별로 상이했다. '애니메이션'을 제외한 5개 장르에서 기존의 범용 감성사전대비 맞춤형 감성사전의 예측정확도가 통계적으로 유의한 수준의 성능 향상을 보였다. 본 연구에서는 데이터 영역의 특성에 맞는 맞춤형 사전 구축을 통한 감성분석의 예측의 성능 향상을 확인하였다. 향후 감성사전 구축 시 동사, 부사 등 다양한 품사의 어휘를 추가하여 감성분석 예측정확도를 높이는 방안을 모색할 수 있을 것이다.