• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2014년도 춘계학술대회
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• pp.309-311
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• 2014

최근, 산재된 비정형 데이터 분석 등을 통한 빅데이터 활용에 대한 요구들이 증가하고 있으나, 아직까지 이에 대한 연구들이 부족한 실정이다. 따라서 본 연구에서는 수집된 웹 정보에서 개체들을 추출하여 이들 간의 관계를 집단지성 기술과 언어처리 기술을 통해 자동 분석해 냄으로써 문장단위의 의미기반 분석을 할 수 있는 기법을 제시한다. 이를 위해, 수집된 정보를 DBMS에 정형화된 형태로 저장한 후 형태소와 자질정보를 분석한다. 획득한 형태소 중 관심개체, 주변개체, 비관심 개체를 분류하고 개체간 속성인식기법을 이용하여 각 개체간의 관계를 정도, 범위, 성격 등으로 분석한다. 그 결과, 긍정 부정의 판단이 가능한 개체간의 관계성 도출기법을 제시함으로써, 특정 키워드를 대상으로 분석된 정보들의 연관도를 분석할 수 있었다. 이 연구를 통해, 최근 실시간 대용량 처리 시스템에 적합한 시스템을 설계하여 이를 부가가치가 높은 서비스에 적용할 수 있는 방법을 제시하였다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권6_4호
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• pp.1871-1877
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• 2022

과거 위성개발에는 막대한 예산과 시간이 소요됨에 따라 일부 선진국만 위성을 보유하였으나, 최근 초소형위성과 같은 저예산 위성이 등장함에 따라 전 세계 많은 국가들이 위성 개발에 참여하고 있다. 저궤도 및 정지궤도 위성은 환경 및 기상 감시, 정밀변화탐지, 재난 등 다양한 분야에서 활용되고 있으며, 최근에는 딥러닝 기반의 관심 객체탐지 등을 통한 모니터링에도 활발히 이용되고 있다. 우리나라는 지금까지 우주개발계획에 따라 국가 수요의 위성을 개발하여 왔으며, 이를 통해 획득한 위성영상은 공공 및 민간에서 다양한 목적으로 활용되고 있다. 국내에서 위성영상에 대한 관심은 지속적으로 증가하고 있으며, 각종 아이디어 발굴 및 기술개발 촉진을 위한 다양한 경진대회도 개최되고 있다. 본 특별호에서는 최근 개최된 2022 위성정보활용 경진대회에 참여한 주제와 다목적실용위성 영상자료 처리 및 활용 연구에 대해서 소개하고자 한다.

• 정신신체의학
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• 제30권2호
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• pp.55-65
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• 2022

공감적 존재인 Homo Empathicus로서의 인간들이 살아가는 세상임에도 불구하고, 실제로 우리 사회는 집단간의 분열과 갈등이 끊이지 않고 있다. 인간의 공감 반응은 타자의 정의로움에 민감하여, 타인의 정의로움 여부에 따라 타인의 고통에 공감 반응을 보이기도 하고 쾌감을 느끼기도 한다. 그러나, 타자에 대한 우리의 공감 반응은 항상 정의로운 것은 아니며, 내집단 편향성이라는 내재적 한계를 가지고 있다. 즉, 자신과 같은 집단이나 범주에 속하는 사람인지 아닌지에 따라, 우리는 스스로 의식하지도 못한 채 타인의 고통에 편향적으로 공감하기도 하고, 편향적으로 쾌감을 느끼기도 한다. 최근의 정보통신기술 발전은, 내집단 관련 SNS혹은 내집단 매체에 대한 편향적 접근을 용이하게 하며, 이를 통해 집단과 관련한 보다 편향된 의미론적 정보 네트워크의 구축을 심화시킨다. 이러한 현상들은 공감의 내재적 한계 속성들과 상호작용하여 더욱 편향된 내집단 공감 및 내집단 활동을 하게 하는 악순환의 고리를 형성함으로써 분열과 대립을 가속화할 수 있다. 저자는 공감의 신경 기전에 대한 이해를 통해 공감의 속성과 한계를 고찰해보고, 신경과학적 관점에서 공감과 정의의 관련성을 탐색해봄으로써, 분열과 갈등의 현대 사회를 기존의 사회과학적 시각과는 다른 차원에서 조명해보고자 하였다.

• Journal of Platform Technology
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• 제11권3호
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• pp.83-97
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• 2023

본 연구는 시멘틱 네트워크 분석을 통해 방대한 뉴스 기사를 분석하여 창업 트렌드를 파악하고자 하였다. 한국언론진흥재단에서 제공하는 빅카인즈 기사 분석 서비스를 이용해 2013년 1월부터 2022년 12월까지 19개 신문사의 뉴스 기사 330,628건을 종합적으로 분석하였다. 이 연구는 사회적 환경과 글로벌 경제 트렌드가 창업에 미치는 영향을 고려하여 최근 10년 동안 주요 이슈의 변화를 탐구하는 데 중점을 두었다. 또한 코로나-19 팬데믹 전후의 뉴스 기사 수와 이슈 변화를 비교하여 빈도 분석, 관계 분석, 연관어 분석을 통해 창업 트렌드를 시각화 하여 제시하였다. 연구 결과, 창업 연관어의 상위 키워드는 창업의 활성화, 사업화 등이고, 코로나-19와 창업 키워드 간의 상관관계는 선형적인 의미에서 거의 무시할 수 있는 수준이었으나, 팬데믹 기간동안 뉴스 기사 수는 감소하여 영향을 미치는 것으로 나타났다. 특히 가장 많이 언급된 키워드는 중소벤처기업부, 장소는 미국, 인물은 한정화. 기관은 중소벤처기업부로 나타났으며 창업분야는 어떤 분야보다 사회적 이슈에 다각적인 영향을 받고,시기적 접근 빈도가 증가하는 중요한 특징이 나타났다. 본 연구결과는 창업 관련 이슈 및 사건에 대한 이해와 탐구에 필수적인 기초자료를 제공하여 향후 해당 분야 연구주제를 제안할 연구로서의 의미가 있다.

• 한국터널지하공간학회 논문집
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• 제25권6호
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• pp.555-567
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• 2023

현재 지하시설물의 균열을 영상 취득 시스템으로 취득한 경우 점검자가 취득된 영상에서 육안검사를 수행하여 미세균열을 판단한다. 점검자에 의존한 노동집약적인 방법은 점검자의 주관적인 판단에 영향을 받는 문제점을 가지고 있다. 최근에는 딥러닝을 활용하여 자동으로 콘크리트 균열을 탐지하기 위한 연구가 활발하게 수행되고 있다. 대부분의 연구에서는 공개 데이터셋을 활용하거나 분석과정의 객관성이 충분하지 못해 실제 업무에 적용하기 어려운 점이 있다. 본 연구는 실제 검사 시스템과 동일한 형태의 영상을 시험 데이터셋으로 선정하여 딥러닝 모델들을 평가하였다. 균열 탐지의 정확도를 향상시키기 위하여 딥러닝 모델들의 장단점을 상호 보완할 수 있는 앙상블 기법을 적용하였다. 시험 영상에서 폭 0.2 mm, 0.3 mm 및 0.5 mm의 균열들은 각각 80%, 88% 및 89%의 높은 재현율로 탐지되었다. 딥러닝을 적용한 균열 탐지 결과에서는 점검자의 육안 검수 과정에 찾지 못한 다수의 균열들을 포함하고 있었다. 향후 본 연구에서 사용하지 않은 다른 터널의 영상을 시험 영상으로 선정하여 보다 더 객관적인 평가에서 충분한 정확도로 균열을 탐지하게 된다면, 시설물 안점 점검 방식에 딥러닝의 도입이 가능할 것으로 판단된다.

• 트랜스-
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• 제7권
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• pp.19-48
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• 2019

본 연구는 대규모 인터뷰 작업을 통해 한민족이 가진 집단적 의식의 지형도를 담아내고자 하는 미디어전시작업 <70mK>의 의미를 고찰하기 위해 기술되었다. <70mK>는 개별 존재자들의 인터뷰 영상들을 마치 모자이크와 같은 배치와 형태로 편집, 구성된 영상전시물을 만들고 전시회를 개최하고 있다. 분할된 프레임 속의 개체들은 저마다의 생각과 개성을 드러내는 차이의 연속성을 보여준다. 이것은 개체들의 내재성이 동시다발적이고 총체적인 이미지로 구현된 공시적이고 의식적인 집단적 타자의 형상이다. 인터뷰 영상들은 실제 존재자로서의 자신의 형태를 드러내고 자신이 가진 특유의 내재성을 구술적인 정보로서 발산한다. <70mK>는 특정 집단이라는 동일선의 연장에서 이런 생명적 개체들의 형태와 정보를 미학적으로 구조화하여 새로운 개체화를 이루어낸다. 프레임 속의 존재자들, 각 개체들은 서로가 대화를 나누거나 소통하는 것이 아니라 카메라를 향한 전면 응시, 즉 작품을 관람하는 사람들을 향해 그들이 가진 전개체적 실재로서의 관계성과 개성을 전달한다. 그것은 각 개체들이 보여주는 이질성과 차이의 반복적 배치와 구성인 동시에 그 이면에 집단적 동일성을 내포한 연쇄 작용이다. <70mK>는 개성을 드러내는 인터뷰이들의 직접적인 이미지와 소리를 구조화하여 전시영상작품이라는 새로운 정보전달 방식의 형태를 이루어낸다. 이러한 점은 정신적이고 집단적인 개체화의 의미와 관개체적인 관계성의 의미와 과정을 은유하게 하고 지각하게 한다. 이것은 개체화라는 생성의 과정과 관계의 의미를 현대 기술과 함께 사유한 질베르 시몽동의 개체화론으로 설명하기 적합한 사례이다. <70mK>가 구축한 전시공간은 특정 집단의 개체들 사이를 관통하여 연결되는 정신적이고 집단적인 의미와 그 관계성을 미학적인 방법론으로 함의하고 있다. 시몽동은 개체화라는 과정에 대한 사유와 생성의 의미를 고찰하며 현대의 기술이 가진 가능성과 잠재력을 긍정한 철학자이다. <70mK>는 현대의 기술 매커니즘과 네트워크적 행위들이 매개되어 구조화되고 생성된 윤리적 실재성으로서의 새로운 개체이다. 그것은 기술이 협업 된 개체화 과정에 인터뷰가 어떻게 '변환' 작용으로 기능하는지에 대한 미학적이고 실천적인 방법론을 보여주는 사례이다. <70mK>가 보여주는 직접적인 이미지와 소리는 생명적 개체의 정보들이 운반, 증폭, 축적되며 발산하는 정보의 체계이자 정신적이고 집단적인 풍경으로서의 새로운 개체이다. 그것은 복수의 개체화를 통해 새롭게 생성된 전시예술작품에 내포된 개체초월적인 의미작용과 과정에 대한 하나의 표상이기도 하다. 개체화된 준안정적 상태로서의 미디어전시예술은 작품을 관람하는 이들이 동일한 전개체적 실재를 인지하고 정념적 감정을 느끼는 새로운 관계 맺기를 이끌어낸다. <70mK>의 전시공간은 의미작용의 표상을 넘어 관개체적 집단의 실질적인 가능성을 예비하는 무대가 된다.

• 지능정보연구
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• 제19권4호
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• pp.39-53
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• 2013

인터넷의 발달과 SNS의 등장으로 정보흐름의 방식이 크게 바뀌었다. 이러한 변화에 따라 소셜 미디어가 급부상하고 있으며 소셜 미디어와 비디오 콘텐츠가 융합된 소셜 TV, 소셜 뉴스의 중요성이 강조되고 있다. 이러한 환경 속에서 사용자들은 단순히 콘텐츠를 탐색만 하는 것이 아니라 같은 콘텐츠를 이용하고 있는 친구들이나 지인들과 콘텐츠에 대한 정보나 경험들을 공유하고 더 나아가 새로운 콘텐츠를 만들어내기도 한다. 하지만 기존의 소셜 뉴스에서는 이러한 사용자들의 특성을 반영해 주지 못하고 있다. 특히 이용자들의 참여성만을 고려하고 있어서 서비스간의 차별화가 어렵고 뉴스 콘텐츠에 대한 정보나 경험 공유 시 컨텍스트 공유가 어렵다는 문제가 있다. 이를 해결하기 위해 본 논문에서는 뉴스를 내용별로 분할하고 분할된 뉴스에서 추출된 시간 종속적인 메타데이터를 제공하는 프레임워크를 제안한다. 제안하는 프레임워크에서는 스토리 분할 방법을 이용하여 뉴스 대본을 내용별로 분할한다. 또한 뉴스 전체내용을 대표하는 태그, 분할된 뉴스를 나타내는 서브 태그, 분할된 뉴스가 비디오에서 시작하는 위치 즉, 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다. 소셜 뉴스 이용자들에게 시간 종속적인 메타데이터를 제공한다면 이용자들은 전체의 뉴스 내용 중에 자신이 원하는 부분만을 탐색 할 수 있으며 이 부분에 대한 견해를 남길 수 있다. 그리고 뉴스의 전달이나 의견 공유 시 메타데이터를 함께 전달함으로써 전달하고자 하는 내용에 바로 접근이 가능하며 프레임워크의 성능은 추출된 서브 태그가 뉴스의 실제 내용을 얼마나 잘 나타내 주느냐에 따라 결정된다. 그리고 서브 태그는 스토리 분할의 정확성과 서브 태그를 추출하는 방법에 따라 다르게 추출된다. 이 점을 고려하여 의미적 유사도 기반의 스토리 분할 방법을 프레임워크에 적용하였고 벤치마크 알고리즘과 성능 비교 실험을 수행하였으며 분할된 뉴스에서 추출된 서브 태그들과 실제 뉴스의 내용을 비교하여 서브 태그들의 정확도를 분석하였다. 결과적으로 의미적 유사도를 고려한 스토리 분할 방법이 더 우수한 성능을 보였으며 추출된 서브 태그들도 컨텍스트와 관련된 단어들이 추출 되었다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제22권1호
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• pp.109-135
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• 2021

본 연구는 전통뉴스 보도에 나타난 인공지능(AI)스피커 뉴스 텍스트 분석을 통해 인공지능(AI) 스피커 발달과정을 분류하고 시기별 제품별 특성을 파악하였다. 또한 AI 스피커 사업자 제품별 뉴스 보도와 시기별 뉴스 보도간의 상관관계를 분석하였다. 분석에 사용된 이론적 배경은 뉴스의 프레임과 토픽프레임이다. 분석방법으로는 LDA 방식을 활용한 토픽모델링(Topic Modeling)과 의미연결망분석이 사용되었으며, 추가로 'UCINET'중 QAP분석을 적용하였다. 연구방법은 내용분석 방법으로 2014년부터 2019년까지 AI 스피커 관련 2,710건의 뉴스를 1차로 수집하였고, 2차적으로 Nodexl 알고리즘을 이용하여 토픽프레임을 분석하였다. 분석 결과 첫째, AI 스피커 사업자 유형별 토픽 프레임의 경향은 4개 사업자(통신사업자, 온라인 플랫폼, OS 사업자, IT디바이스 생산업자) 특성에 따라 다르게 나타났다. 구체적으로, 온라인 플랫폼 사업자(구글, 네이버, 아마존, 카카오)와 관련한 프레임은 AI 스피커를 '검색 또는 입력 디바이스'로 사용하는 프레임의 비중이 높았다. 반면 통신 사업자(SKT, KT)는 모회사의 주력 사업인 IPTV, 통신 사업의 '보조 디바이스' 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 나아가 OS 사업자(MS, 애플)는 '제품의 의인화 및 음성 서비스' 프레임이 두드러지게 보였으며, IT 디바이스 생산업자(삼성)는 '사물인터넷(IoT) 종합지능시스템'과 관련한 프레임이 두드러지게 나타났다. 둘째, AI 스피커 시기별(연도별) 토픽 프레임의 경향은 1기(2014-2016년)에는 AI 기술 중심으로 발달하는 경향을 보였고, 2기(2017-2018년)에는 AI 기술과 이용자 간의 사회적 상호 작용과 관련되어 있었으며, 3기(2019년)에는 AI 기술 중심에서 이용자 중심으로 전환되는 경향을 나타냈다. QAP 분석 결과, AI 스피커 발달에서 사업자별과 시기별 뉴스 프레임이 미디어 담론의 결정요인에 의해 사회적으로 구성되는 것을 알 수 있었다. 본연구의 함의는 AI 스피커 진화는 사업자별, 발달시기별로 모회사 기업의 특성과 이용자 간의 상호작용으로 인한 공진화 과정이 나타냄을 발견할 수 있었다. 따라서 본 연구는 AI 스피커의 향후 전망을 예측하고 그에 따른 방향성을 제시하는 데 중요한 시사점을 제공한다.

• 지능정보연구
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• 제18권2호
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• pp.61-83
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• 2012

지식지도는 관련된 지식의 현황을 네트워크 형식으로 보여주는 일종의 도식으로, 지식 간의 상호참조적 네비게이션 관계를 기초로 하는 지식 분류 및 저장 체계 역할을 한다. 이러한 이유로 인하여 지식 및 이들 지식이 또 다른 지식과 갖는 관계를 네트워크 형식으로 형식적이고 객관적으로 묘사하기 위한 온톨로지 기반 지식지도의 필요성이 대두되어왔다. 본 논문은 지식 간의 상호참조적 네비게이션이 가능한 온톨로지 기반 지식지도를 구현하기 위한 방법론을 제시한다. 제시된 방법론에 의해 구현되는 온톨로지 기반 지식지도는 지식 간의 상호참조적 네비게이션을 가능하게 할 뿐만 아니라 이러한 지식 간 네트워크 관계에 의해 추가적인 지식 간의 관계를 추론할 수 있다. 제시된 개념의 타당성을 검증하기 위하여 두 가지의 실제 비즈니스 프로세스를 기반으로 지식지도를 구현하였고, 구현된 지식지도에 나타나는 지식 간 네트워크 구성의 유효성을 검토하였다.

• 지능정보연구
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• 제16권3호
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• pp.147-161
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• 2010

최근 방송과 통신의 융합으로 TV에 통신이라는 기술이 접목되면서, TV 시청 형태에 많은 변화를 가져왔다. 이러한 형태의 TV 시청 변화는 서비스 선택의 폭을 넓혀주지만 프로그램을 선택을 위해 많은 시간을 투자해야 한다. 이러한 단점을 개선하기 위해서 본 논문에서는 IPTV환경에서 사용자의 다양한 콘텐츠를 제공하는 방송 환경에서 고객의 시청 정보를 바탕으로 고객 사용정보 온톨로지를 구축하고 그에 따라 고객을 k-medoids 방법을 이용해서 클러스터링 한다. 이를 바탕으로 고객이 선호하는 콘텐츠를 추천 하는 방법을 제안하였다. 실험부분에서 본 제안방법의 우수성을 기존의 방법과 비교하여 보여준다.