• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2023년도 추계학술발표대회
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• pp.449-452
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• 2023

The rapid development of the Internet has led to a significant increase in multimedia content in social networks. How to better analyze and improve video classification models has become an important task. Deep learning models have typical "black box" characteristics. The model requires explainable analysis. This article uses two classification models: ConvLSTM and VGG16+LSTM models. And combined with the explainable method of LRP, generate visualized explainable results. Finally, based on the experimental results, the accuracy of the classification model is: ConvLSTM: 75.94%, VGG16+LSTM: 92.50%. We conducted explainable analysis on the VGG16+LSTM model combined with the LRP method. We found VGG16+LSTM classification model tends to use the frames biased towards the latter half of the video and the last frame as the basis for classification.

• 한국비블리아학회지
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• 제20권3호
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• pp.129-147
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• 2009

분류체계의 역할은 유사한 주제의 정보객체가 함께 모일 수 있도록 하는 것이며, 이러한 분류체계의 사용은 궁극적으로 효율적인 정보관리와 서비스를 가능하게 한다. 경제 인문 사회 계열의 정부출연 연구기관을 관장하는 경제 인문사회연구회는 개별 연구기관에서 생산하는 연구성과물을 통합적으로 관리 및 평가하기 위해 해당 분야의 표준분류체계의 도입을 시도하였고, 2008년 정부기능연계모델(BRM)과 분류담당자와의 설문조사를 바탕으로 표준분류체계 모델을 제시하였다. 그러나 이 표준분류체계는 연구성과물을 조직의 기능별로 분류할 수 있어 효율적인 반면 주제별로 분류하는데 있어서는 제한적이다. 이에 본 연구는 기존의 표준분류체계를 개선하기 위해 다양한 접근 방식이 통합된 하이브리드 방식을 적용하였다. 정부기능연계모델과 이용자 수요조사를 바탕으로 한 기존의 표준분류체계, 전통적인 표준분류체계인 KDC와 연구성과물에서 추출한 키워드의 군집화 실험결과를 종합적으로 비교 분석하여 표준분류체계 개선안을 제시하였다. 이렇게 하이브리드 방식으로 제안된 표준분류체계 개선안은 연구성과물을 체계적으로 관리 운영하는데 있어서 핵심이 될 것으로 사료되며, 궁극적으로 연구성과물의 표준분류체계를 근간으로 한 연구과제 관리시스템에 적용되어 효율적으로 연구 및 과제를 관리할 수 있을 것으로 기대된다.

• 정보관리학회지
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• 제37권1호
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• pp.1-21
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• 2020

이 연구에서는 한 대학도서관의 신착 도서 리스트 중 사회 과학 분야 6,253권에 대해 목차 정보를 이용하여 자동 분류를 적용하였다. 분류기는 kNN 알고리즘을 사용하였으며 자동 분류의 범주로 도서관에서 도서에 부여한 DDC 300대 강목을 사용하였다. 분류 자질은 도서의 서명과 목차를 사용하였으며, 목차는 인터넷 서점으로부터 Open API를 통해 획득하였다. 자동 분류 실험 결과, 목차 자질은 분류 재현율과 분류 정확률 모두를 향상시키는 좋은 자질임을 알 수 있었다. 또한 목차는 풍부한 자질로 불균형인 데이터의 과적합 문제를 완화시키는 것으로 나타났다. 법학과 교육학은 사회 과학 분야에서 특정성이 높아 서명 자질만으로도 좋은 분류 성능을 가져오는 점도 파악할 수 있었다.

• 정보관리학회지
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• 제38권2호
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• pp.227-250
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• 2021

이 연구는 KCI 기타인문학, 기타사회과학, 사회과학일반 분야(이하 '일반 및 기타 분야'로 표기)에 속한 학술지의 다학문성과 학제성을 분석한 후, 이를 바탕으로 일반 및 기타 분야의 학술지 분류에 대한 개선방안을 제안하는 것이 목적이다. 개별 학술지의 다학문성과 학제성은 인용관계에 나타난 학술지 단위 엔트로피와 논문 단위 엔트로피로 각각 측정하였다. 학술지 간 인용관계 분석 결과 KCI 일반 및 기타 분야에는 다학문성과 학제성 측면에서 다양한 학술지가 혼재되어 있는 것으로 나타났다. 일반 및 기타 분야 학술지의 분류를 바로잡기 위해서는 우선 학술연구분야 분류표에 인문학일반 분야를 새로 설정할 필요가 있음을 밝혔다. 나아가서 각 학술지의 다학문성 수준 및 학제성 수준을 고려하여 일반 및 기타 분야 학술지를 재분류하는 방안을 제안하였다.

• 인간식물환경학회지
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• 제24권6호
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• pp.663-672
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• 2021

Background and objective: As the 'Healing Agriculture Research and Development and Promotion Act' came into effect on March 25, 2021, social interest in agro-healing has been increasing exponentially. This study was conducted to analyze the priorities of agro-healing classification system and to provide basic data to inform policy directions and related research for the development and activation of agro-healing. Methods: The survey data collected from 18 experts were analyzed using the analytic hierarchy process (AHP) method in determine the relative weights of the main and sub-criteria for the classification system. There were three main criteria identified: agro-healing input industry, agro-healing service industry, and agro-healing-related/derived industry. There were also 11 sub-criteria. Results: The top three sub-criteria with the highest complex weights include "community service," "social rehabilitation" and "treatment and rehabilitation," all of which correspond to the main criterion "agro-healing service industry". In addition, the complex weights of the sub-criteria corresponding to the main criterion "agro-healing related/derived industry" are as follows: "other agro-healing support service," which ranked 4th, and "training and education institutions for agro-healing experts," which ranked 5th when prioritizing the criteria. Conclusion: The results of this study suggest that the main criterion to be considered first in establishing a classification system is "agro-healing service industry". Therefore, it is necessary to continue research on detailed service classifications and systems with verified validity to ensure expertise in human resources, and organization related to social purpose services in agro-healing.

• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제18권2호
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• pp.370-396
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• 2024

COVID-19 was declared a pandemic by the World Health Organization (WHO) on 30 January 2020. The lifestyle of people all over the world has changed since. In most cases, the pandemic has appeared to create severe mental disorders, anxieties, and depression among people. Mostly, the researchers have been conducting surveys to identify the impacts of the pandemic on the mental health of people. Despite the better quality, tailored, and more specific data that can be generated by surveys,social media offers great insights into revealing the impact of the pandemic on mental health. Since people feel connected on social media, thus, this study aims to get the people's sentiments about the pandemic related to mental issues. Word Cloud was used to visualize and identify the most frequent keywords related to COVID-19 and mental health disorders. This study employs Majority Voting Ensemble (MVE) classification and individual classifiers such as Naïve Bayes (NB), Support Vector Machine (SVM), and Logistic Regression (LR) to classify the sentiment through tweets. The tweets were classified into either positive, neutral, or negative using the Valence Aware Dictionary or sEntiment Reasoner (VADER). Confusion matrix and classification reports bestow the precision, recall, and F1-score in identifying the best algorithm for classifying the sentiments.

• 한국학교ㆍ지역보건교육학회지
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• 제6권
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• pp.117-126
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• 2005

This study attempted to extract a suggestive point to help the design of a program, which is used to promote physical activities, by applying a social cognitive theory based on literature review on the physical activity based on a social cognitive theory. This study considers 10 journal articles that used a social cognitive theory, physical activity, and exercise as the major variable using the EBSCOhost Academic Search Premier and Educator's Reference Desk (ERIC). The type of papers was analyzed using a certain criterion, which can be configured according to the number of each year's papers, characteristics of research subjects, application type of a social cognitive theory, and classification of the application of objects in a social cognitive theory. The characteristics of each year's papers presented no specific characteristics for each year's papers, but the study in 2004 especially presented a high level. The characteristics of research subjects presented four highest cases in the case of the college student, and there were zero cases for children. The application type of studies on physical activities using a social cognitive theory can be largely classified as three types. The results of the measurement using a sectional investigation for SCT objects were 2 cases, the application of SCT for promoting physical activities was 1 case, and the demonstration of evaluation for the effect of SCT objects presented 8 highest cases. Although the social cognitive theory in the characteristics of the classification of object applications can be classified as 10 objects, there were no cases that used 10 all objects, partial applications of the object were measured in 8 studies, and two cases presented no detailed considerations on the object. Most of studies used a part of the object where the application of self-efficacy were measured by 8 highest cases. In addition, there were no measurements on the situation, observation learning, answer and response, and self-management. The elements of attitude, cognitive activity, self-efficacy, and handicaps among the SCT object were commonly used, and studies that the self-efficacy largely affects on the promotion of physical activities presented the main current.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.826-833
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• 2009

최근 소셜 태깅(social tagging)이 화두로 떠오르면서 전문가 집단에서 이루어지던 택소노미(taxonomy)에서 점차 사람들이 만들어가는 분류법인 폭소노미(folksonomy)의 형태로 변화하고 있다. 태그(tag)는 콘텐츠와의 접근이 직관적이기 때문에 원하는 콘텐츠로의 이동이 용이하며 그와 관련된 태그들을 만나면서 개인적인 회상능력을 증가시키고 사회적 영향력을 높이며, 우연한 정보의 발견, 재미있는 경험을 얻을 수 있다. 점차 네트워크 형성이 관심사로 연결된 형태로 커지면서 태그가 다른 형태의 콘텐츠를 한 곳에 묶어주는 역할을 담당하고 있다. 따라서 이 연구는 소셜 태깅에서 나타나는 사용자(user), 태그(tag), 리소스(resource) 간의 관계를 정리하고 사람들이 자신의 즐겨찾기 목록에 사이트를 추가하는 행위를 관심사로 보아, 이 때 입력한 태그를 어떠한 특징으로 나누어 볼 수 있을지 연구하였다. 이를 위해, 리소스 중심의 태그 분류를 7가지로 나누고, 이 분류법를 이용하여 소셜 북마킹(social bookmarking) 사이트 'del.icio.us' 에서 사용되고 있는 태그를 중심으로 음악, 사진, 게임의 세 가지 관심사 영역에서 사람들이 URL을 등록할 때에 어떠한 태그를 선택 하고 있는지 7가지 특징에 따라 분석하였다. 이를 통해 사이트를 바라보는 사람들의 관점을 파악해 볼 수 있고, 소셜 서비스 확장, 다양한 비지니스 모델을 설정 할 수 있는 가능성을 모색 해 볼 수 있을 것이다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제34권1호
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• pp.71-92
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• 2000

본 논문은 북한의 국립중앙도서관에서 편찬하여 1964년에 발행한 군중 도서관용 '도서 분류표'에 대한 연구이다. 이는 북한에서 표준분류표로 사용되고 있는 대표적인 문헌분류표로서 그 중요성이 인정된다. 그래서 이에 대한 내용적 분석연구이다. '도서 분류표'의 입수가 그 동안 불가능한 관계로 남한에서는 전혀 연구되어진 바가 없다. 이 '도서 분류표'의 연구는 처녀림에 해당된다. 군중도서관용 북한의 '도서 분류표'를 분석대상으로 하여 분류의 원칙, 학문의 분류 그리고 기호법의 원칙과 보조 기호법들을 중점적으로 연구하여 그 분류법의 특성을 규명하고자 하였으며, 또한 북한의 문헌분류표가 남한에 전혀 소개되지 못한 점을 감안하여 처음으로 소개하는 데에도 의의가 있다. 그리고 이 분류표에 나타난 주제를 기반으로 북한의 학문적 발전 분화과정도 규명하였다. 또한 이것은 차후 문헌분류법에 있어서도 남북의 통일을 대비한 시도이기도 하다.