방대한 양의 데이터로부터 정보추출의 정확도를 향상시키기 위한 많은 방법이 개발되어 왔다. 본 논문에서는NER(named entity recognition), 문장 추출, 스피치 태깅과 같은 여러 가지의 자연어 처리 작업을 통합하여 텍스트를 분석하였다. 데이터는 도메인에 특화된 데이터 추출 에이전트를 사용하여 웹에서 수집한 텍스트로 구성하였고, 위에서 언급한 자연어 처리 작업을 사용하여 비 구조화된 데이터로부터 정보를 추출하는 프레임 워크를 개발하였다. 조직 구조의 탐색을 위한 택스트 추출 및 분석 관점에서 연구의 성능을 시뮬레이션을 통해 분석하였으며, 시뮬레이션 결과, 정보추출에서 MUC 및 CoNLL과 같은 다른 NER 분석기 보다 성능이 우수함을 보였다.
This paper presents direction for efficient software education. Due to the impact of the Fourth Industrial Revolution, the whole world is interested in software education. However, simply teaching how to code is not software education. The thinking abilities used in coding for software implementation are even more important. Therefore, computational thinking is getting great attention. Several institutions suggest factors for computational thinking and encourage to teach in a relevant way based on the suggestion. In this study, the verification of the factors they suggested was conducted through a questionnaire. The total of 419 freshman students of the College of Social Sciences who were taking "Computational Thinking and Software Coding" class participated in the survey at the beginning and the end of the semester. We first analyzed Wing's proposal that summarized the concept of computational thinking, and reviewed the proposal of ISTE (International Society for Technology in Education) for defining computational thinking factors for coding education, also checked on the suggestion of Google for factors necessary for software coding. As a result of research analysis, this paper suggests a direction for efficient software education.
기회적 네트워크(Opportunistic networks)의 포워딩은 간헐적인 연결로 인하여 출발지와 목적지 간에 안정된 경로가 존재하지 않아 기존 포워딩 기법들은 성능이 저하되는 문제를 가지고 있다. 최근 소셜 네트워크 관계망을 이용한 연구가 활발히 진행되고 있으며, 유사도(Similarity)는 소셜 네트워크 분석을 위한 매우 중요한 분석 방법 중 하나이다. 본 논문은 대표적인 유사도를 이용한 포워딩 기법들을 제안하고 기회적 네트워크에서 유사도에 기반한 포워딩 기법을 적용시에 얼마나 성능 향상이 있는지 알아본다. 그 결과로, 이 기법들은 목적지와 유사도가 높은 노드를 중개 노드로 선정하여 포워딩하기 때문에 낮은 트래픽 및 홉 수를 가지게 되며, 준수한 전송 딜레이를 유지한다.
본 논문은 최근 급성장하고 있는 공유경제플랫폼에 대한 바람직한 규제 방안을 논하고 있다. 디지털 기술의 발전과 혁신은 새로운 서비스, 새로운 경제, 산업 가치의 창출이라는 기대도 큰 반면, 기존 산업과의 이해 충돌에서 발생하는 사회적 신뢰 문제에 대한 우려와 도전, 과제들을 야기한다. 공유경제 역시 새로운 수요와 공급을 창출하고 혁신적인 거래방식으로 전 세계적으로 빠른 성장을 하고 있지만, 아직도 주요 도시에서는 기존 산업 가치와의 충돌이 야기하는 문제에 대해 제도적 측면에서의 한계점이 노출되고 있다. 본 연구는 이러한 문제점을 최소화하기 위해 일정 수준의 규제가 필요함을 전제로 규제과정에서 수반되는 사회적 비용 최소화를 위해서 공유경제 특성을 고려한 공동규제(Co-regulation) 접근방안이 바람직함을 제안하고 있다.
네트워크 중심전(NCW)의 근간은 군사력을 네트워크로 연결함으로써 분산되어 있지만 집중되어 있는 것처럼 운용하고, 공간적이나 시간적인 요소가 주는 제한사항을 극복한다는 것이다. NCW 개념 하에서는 정보기술이나 물리적인 장비보다 도 인지 사회적 영역이 더욱 큰 비중을 차지하고 있다. 본 연구에서는 인지 사회적 영역에 중점을 두고 사용자 관점에서 효과적인 NCW 수행을 위한 영향요인에 대해 고찰하였다. 연구결과 NCW 수행에 긍정적인 영향을 미치는 요인들을 도출할 수 있었는데 서구의 NCW를 이론적으로는 수용하되 우리의 여건과 현실에 맞는 한국적 NCW 체계를 구축하여야 한다.
웹 기반의 온라인 커뮤니티가 급속하게 증가함에 따라 사회적인 집단(커뮤니티)에서의 에이전트들은 안전하고 성공적인 상호거래를 위하여 서로의 신뢰도를 계산할 수 있는 형태의 믿음으로 알 수 있어야 한다. 본 논문은 온라인 커뮤니티에서 주어진 피드백으로 형성된 신뢰도의 계산적 모델을 제안한다. 신뢰도는 과거의 상호작용에 기반한 평가수치의 축적으로 정의할 수 있으며, 평균 신뢰도는 믿을 수 있는 값과 믿을 수 없는 값의 분포를 고려한 중심값으로 나타낸다. 온라인 커뮤니티에서의 명성, 신뢰도, 평균 신뢰도의 관계를 구체적인 예를 통하여 설명하며, 정의한 신뢰도 모델이 어떻게 온라인 커뮤니티에서 에이전트의 이성적인 거래를 가능하게 하는가를 보여준다.
BIM(Building Information Modeling) is a salient technology for influential innovation in the construction industry. The patent network analysis is useful for suggesting the direction of technology development and exploring the research and development field. Therefore, the purpose of this study is to analyze the BIM technology structure and core technologies according to the convergence of BIM technology and market expansion. In this study, social network analysis was conducted by establishing a co-classification IPC network for the United States BIM patent. In particular, the characteristics of the major technical areas in the BIM technology network were identified through centrality analysis. G06F017/00, digital computing or data processing method, is a core technology field in the BIM network. Arrangements, apparatus or systems for transmission of digital information, H04L029/00 is an influential technology across the network. B25J009/00 for program controlled manipulators is an intermediary technology field and G06T019/00, manipulating 3D models or images for computer graphics, is an important field for technological development competitiveness.
소결 북마킹(social bookmarking) 시스템은 사용자가 북마크를 저장하고 공유할 수 있는 플랫폼을 제공하는 웹 기반(web-based) 시스템으로 폭소노미(folksonomy)를 이용한 대표적인 웹2.0 서비스이다. 소셜 북마킹 시스템에서의 스패머(spammer)란 자신들의 이익을 위해서 시스템을 고의적으로 악용하는 사람을 말한다. 스패머는 많은 양의 잘못된 정보를 시스템에 포스팅(posting)하기 때문에 전체 소셜 북마킹 시스템의 리소스(resource)를 쓸모없게 만들어 버린다. 따라서, 스패머를 빠른 시간 안에 탐지하고 그들의 접근을 차단하는 것은 시스템의 붕괴를 방지하기 위해 중요하다. 본 논문에서는 사용자가 사용한 태그에 대한 데이터를 추출하여, 사용자가 스패머 인지 아닌지를 예측하는 모델을 기계학습의 다양한 방법을 적용하여 생성한 후 그 성능을 비교해 보았다. 구체적으로, 결정테이블 (decision table, DT), 결정트리(decision tree, ID3), 나이브 베이즈 분류기($na{\ddot{i}}ve$ Bayes classifier), TAN(tree-augmented $na{\ddot{i}}ve$ Bayes) 분류기, 인공신경망(artificial neural network)의 방법을 비교하였다. 그 결과 AUC(area under the ROC curve)와 모델 생성시간을 고려하였을 때 나이브 베이즈 분류기가 가장 만족할 만한 성능을 보였다. 나이브 베이즈 분류기의 분류 결과가 가장 좋았던 이유는 성능을 비교하는 데 사용된 AUC가 결정트리 계열의 방법(ID3 등)보다 나이브 베이즈 분류기에서 일반적으로 높게 나오는 경향이 있다는 것과, 스패머 탐지 문제가 선형으로 분리 가능한 경우(lineally separable)와 유사할 가능성이 높기 때문으로 여겨진다.
이 연구는 정부의 위기 상황에서, 정부 운용 소셜 미디어의 매체 환경적 특성에 따라 이용자의 참여가 얼마나 능동적인지, 메시지 확산 유형에 어떤 영향을 미치는지 살펴보았다. 소셜 미디어 환경을 인간 상호작용성과 매체 상호작용성을 기준으로 유형화했고, 이용자의 능동성은 좋아요, 공감 같은 감정을 표현하는지, 댓글까지 쓰는지를 기준으로 능동성 정도를 측정했다. 소셜 미디어에 올라온 댓글에 대해서는 네트워크 분석을 통해 유형화했다. 분석 결과 정보제공 참여형과 관계지향적 참여형의 경우, 이용자의 능동적 참여가 높게 나타났고, 정보 제공형과 제한적 플랫폼에서 능동적 참여가 낮았다. 메시지 확산 유형을 분석한 결과 제한적 플랫폼에서 합리적 의견 제한형이 나타났고, 나머지 소셜 미디어 환경에서는 감정적 의견 확산형과 감정적 의견 제한형이 형성됐다. 메르스 사태와 같은 위기 상황에서 정부는 소셜 미디어의 매체 환경적 특성에 적합한 메시지를 제공하지 못하는 것으로 나타났고, 이러한 매체 환경은 이용자의 참여와 댓글 형성에 영향을 미친 것을 알 수 있었다. 정부는 이용자와의 상호작용성을 증가시켜 이용자 친화적인 소셜 미디어 환경을 만들고, 위기 상황에서 이용자와 소통하는 노력을 해야 할 것이다.
정보를 전달하고 여론을 형성하는 전통적인 매스미디어의 기능이 ICT 기술의 발전으로 소셜미디어를 통해 정보와 의견을 공유하는 환경으로 급격하게 변해 왔으며, 그 영향력을 더욱 강화시키고 있다. 즉, 일반 대중들이 소셜미디어를 통해 정치 사회 경제 변화에 대한 여론을 생산하고 공유하는 여론의 영향력이 갈수록 커지고 있는 것이 확인되고 있으며, 그 변화는 선거활동과 같은 정치 분야에서 활용되고 있다. 소셜미디어를 활용해서 대중들의 의사를 파악하고, 반영하기 위한 노력은 정치 영역뿐만 아니라 공공 영역에서도 활발하게 이루어지고 있다. 본 논문은 교육분야 정책과정에서 소셜미디어 기반 여론을 활용하기 위한 가능성을 탐색하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 교육정책 중 소프트웨어교육에 관한 키워드를 중심으로 데이터를 수집하고, 문서의 주요 토픽과 토픽별 출현 확률, 토픽 트렌드를 분석하였다. 그 결과 '국내 컴퓨터 교육 시간'토픽이 전체의 43.99%를 차지하였으며, '프라임 사업 선정' 토픽이 36.81%, '인공지능 프로그램'토픽이 7.94%의 출현 확률을 나타내어, 대중의 소프트웨어교육 정책에 대한 주요 관심도를 파악할 수 있었다. 또한, 시기별 토픽 추세 및 연관성 있는 토픽간의 트렌드 비교 분석을 통하여 동일한 주제의 정책이라도 교육과정의 시기와 정책의 대상에 따라 유연한 정책수립이 필요하다는 시사점을 도출할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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