• 스마트미디어저널
• /
• 제11권5호
• /
• pp.63-74
• /
• 2022

기업공개(IPO)는 투자자 보호를 위한 법적 테두리가 마련되어 있으며, 다양한 정량적 평가 요소가 존재하기 때문에 객관적인 분석이 가능하며 다양한 연구가 수행되어 왔다. 또한, 크라우드펀딩 역시 투자자 보호를 위한 법적 제도와 무분별한 펀딩을 방지하기 위한 여러 장치가 마련되어 있다. 반면에 최근 각광받는 블록체인 기반의 암호화폐 백서(ICO)는 투자자를 보호할 법적 수단과 기준이 모호하며 ICO를 객관적으로 평가하기 위한 정량적 평가 방법이 미흡한 상황이다. 따라서 본 연구는 ICO의 사기 여부를 탐지하기 위해 온라인상 공개된 ICO 백서를 수집하고 텍스트 임베딩 기법인 BERT에 기반한 ICO 사기 예측을 수행하였고 기존의 Random Forest 머신러닝 기법과 비교하여 정량적 방법으로 사기 탐지가 가능함을 보였다. 최종적으로 본 연구는 비정형 데이터에 기반하여 ICO의 사기 여부를 판단할 수 있는 정량적 접근 방법론의 활용 가능성을 제시함으로써 정량적 방법에 기초한 ICO 사기 탐지 연구에 기여할 수 있을 것으로 기대된다

• 한국콘텐츠학회논문지
• /
• 제22권8호
• /
• pp.33-43
• /
• 2022

지식 그래프 및 단백질 상호 작용과 같은 실제 데이터에서 개체들과 개체들의 관계 및 구조를 나타내기 위해 레이블 그래프를 사용한다. IT의 급속한 발전과 데이터의 폭발적인 증가로 사용자에게 관심 있는 정보를 제공하기 위한 서브 그래프 매칭 기술이 필요하다. 본 논문은 레이블의 의미적 유사성과 그래프 구조 차이를 고려한 근사 Top-k 서브 그래프 매칭 기법을 제안한다. 제안하는 기법은 레이블 의미적 유사도를 고려하기 위하여 FastText을 활용한 학습 모델을 이용한다. 레이블 간 의미적 유사도를 미리 계산한 LSG(Label Similarity Graph)를 통해 처리 속도의 효율을 높인다. LSG를 통해 레이블이 정확하게 일치해야 확장이 가능한 기존 연구의 한계를 해결한다. 2-hop까지 탐색을 수행함으로써 질의 그래프에 대한 구조적 유사성을 지원한다. 매칭된 서브 그래프는 유사도 값 기반으로 Top-k 결과를 제공한다. 제안하는 기법의 우수성을 보이기 위하여 다양한 성능평가를 수행한다.

• 경영정보학연구
• /
• 제23권4호
• /
• pp.127-146
• /
• 2021

가짜 뉴스는 정보화 시대라는 현대사회의 특성에 의해 진위 여부의 검증과는 상관없이 빠른 속도로 확대, 재생산되어 퍼진다. 전체 뉴스의 1%를 가짜라고 가정했을 경우 우리사회에 미치는 경제적 비용이 30조 원에 달한다고 하니 가짜 뉴스는 사회적, 경제적으로 매우 중요한 문제라고 할 수 있다. 이에 본 연구는 뉴스의 진위 여부를 신속하고 정확하게 확인하고자 자동화된 가짜 뉴스 탐지 모델을 개발하는데 목적을 두고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 크롤링(crawling)을 통해 진위 여부가 밝혀진 뉴스 기사를 수집하였고, 워드 임베딩(Word2Vec, Fasttext)과 딥러닝 기법(LSTM, BiLSTM)을 이용하여 가짜 뉴스 예측 모델을 개발하였다. 실험 결과, Word2Vec과 BiLSTM의 조합이 가장 높은 84%의 정확도를 보였다.

• 스마트미디어저널
• /
• 제9권4호
• /
• pp.144-151
• /
• 2020

모바일 환경에서 의사소통은 SMS 문자로 이루어진다. SMS 문자에서 사용되는 어휘들은 일반적인 한국어 문어체 문장에서 사용되는 어휘들과 다른 부류의 어휘들이 사용될 것으로 예상할 수 있다. 예를 들어, 일반적인 문어체의 경우 문장의 시작이나 끝맺음이 올바르고 문장의 구성요소가 잘 갖추어졌지만, SMS 문자 말뭉치의 경우 구성요소를 생략 및 간략한 표현으로 대체하는 경우가 많다. 이러한 어휘 사용 특성을 분석하기 위하여, 기존에 구축된 구어체 말뭉치와 문어체 말뭉치를 사용한다. 실험에서는 구어체 말뭉치인 SMS 문자 말뭉치와 네이버 영화평 말뭉치, 그리고 문어체 말뭉치인 한국어 문어체 원시 말뭉치의 어휘사용 특성을 비교-분석한다. 말뭉치별 어휘 비교 및 분석을 위하여 품사 태그 형용사(VA)를 기준으로 하였고, 공연강도를 측정하기 위해 변별적 공연어휘소 분석 방법론을 사용하였다. 그 결과 '좋-', '죄송하-', '즐겁-' 등 감정표현 형용사들이 SMS 문자 말뭉치에서 선호되는 반면, 네이버 영화평 말뭉치에서는 평가 표현과 관련된 형용사들이 선호되는 것을 확인할 수 있었다. 이러한 과정에서 추출된 공연강도가 높은 형용사를 기준으로 감정어휘 사전을 자동 구축하기 위하여 단어 임베딩 기법을 사용하였으며, 총 343,603개의 감성어휘를 자동 구축하였다.

• 한국기록관리학회지
• /
• 제23권4호
• /
• pp.73-89
• /
• 2023

본 연구에서는 텍스트 마이닝 기법을 활용하여 국내 기록관리 연구 분야의 비정형 텍스트 데이터인 국문 초록에서 사용된 키워드 빈도를 분석하여 키워드 간 거리 분석을 통해 국내기록관리 연구 동향을 파악하는 것이 목적이다. 이를 위해 한국학술지인용색인(Korea Citation Index, KCI)의 학술지 기관통계(등재지, 등재후보지)에서 대분류(복합학), 중분류 (문헌정보학)으로 검색된 학술지(28종) 중 등재지 7종 1,157편을 추출하여 77,578개의 키워드를 시각화하였다. Word2vec를 활용한 t-SNE, Scattertext 등의 분석을 수행하였다. 분석 결과, 첫째로 1,157편의 논문에서 얻은 77,578개의 키워드를 빈도 분석한 결과, "기록관리" (889회), "분석"(888회), "아카이브"(742회), "기록물"(562회), "활용"(449회) 등의 키워드가 연구자들에 의해 주요 주제로 다뤄지고 있음을 확인하였다. 둘째로, Word2vec 분석을 통해 키워드 간의 벡터 표현을 생성하고 유사도 거리를 조사한 뒤, t-SNE와 Scattertext를 활용하여 시각화하였다. 시각화 결과에서 기록관리 연구 분야는 두 그룹으로 나누어졌는데 첫 번째 그룹(과거)에는 "아카이빙", "국가기록관리", "표준화", "공문서", "기록관리제도" 등의 키워드가 빈도가 높게 나타났으며, 두 번째 그룹(현재)에는 "공동체", "데이터", "기록정보서비스", "온라인", "디지털 아카이브" 등의 키워드가 주요한 관심을 받고 있는 것으로 나타났다.

• 말소리와 음성과학
• /
• 제16권1호
• /
• pp.67-76
• /
• 2024

최근 음성합성(text-to-speech, TTS) 기술의 발전은 합성음의 음질을 크게 향상하였으며, 사람의 음성에 가까운 합성음을 생성할 수 있는 수준에 이르렀다. 특히, 다양한 음성 특성과 개인화된 음성을 제공하는 TTS 모델은 AI(artificial intelligence) 튜터, 광고, 비디오 더빙과 같은 분야에서 널리 활용되고 있다. 따라서 본 논문은 훈련 중 보지 않은 화자의 발화를 사용하여 음성을 합성함으로써 음향적 다양성을 보장하고 개인화된 음성을 제공하는 원샷 다화자 음성합성 시스템을 제안했다. 이 제안 모델은 FastSpeech2 음향 모델과 HiFi-GAN 보코더로 구성된 TTS 모델에 RawNet3 기반 화자 인코더를 결합한 구조이다. 화자 인코더는 목표 음성에서 화자의 음색이 담긴 임베딩을 추출하는 역할을 한다. 본 논문에서는 영어 원샷 다화자 음성합성 모델뿐만 아니라 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델도 구현하였다. 제안한 모델로 합성한 음성의 자연성과 화자 유사도를 평가하기 위해 객관적인 평가 지표와 주관적인 평가 지표를 사용하였다. 주관적 평가에서, 제안한 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 NMOS(naturalness mean opinion score)는 3.36점이고 SMOS(similarity MOS)는 3.16점이었다. 객관적 평가에서, 제안한 영어 원샷 다화자 음성합성 모델과 한국어 원샷 다화자 음성합성 모델의 P-MOS(prediction MOS)는 각각 2.54점과 3.74점이었다. 이러한 결과는 제안 모델이 화자 유사도와 자연성 두 측면 모두에서 비교 모델들보다 성능이 향상되었음을 의미한다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제19권3호
• /
• pp.17-34
• /
• 2020

Recently, various attempts have been made to discover promising items and technologies. However, there are very few data-driven approaches to support business diversification by companies with specific technologies. Therefore, there is a need for a methodology that can detect items related to a specific technology and recommend highly marketable items among them as business diversification targets. In this paper, we devise Labeled Item Network for Business Diversification Consulting Support System. Our research is performed with three sub-studies. In Sub-study 1, we find the proper source documents to build the item network and construct item dictionary. In Sub-study 2, we derive the Labeled Item Network and devise four index for item evaluation. Finally, we introduce the application scenario of our methodology and describe the result of real-case analysis in Sub-study 3. The Labeled Item Network, one of the main outcome of this study, can identify the relationships between items as well as the meaning of the relationship. We expect that more specific business item diversification opportunities can be found with the Labeled Item Network. The proposed methodology can help many SMEs diversify their business on the basis of their technology.

• 한국멀티미디어학회논문지
• /
• 제7권7호
• /
• pp.913-921
• /
• 2004

데이터 은닉(data hiding)의 한 분야인 심층암호(steganography)는 제3자가 기밀정보의 삽입여부를 인지하지 못하도록 디지털화된 각종 미디어에 몰래 숨겨서 송/수신자간에 비밀통신을 할 수 있는 방법이다. 그러나 흑백으로만 구성되는 스캔된 텍스트 화상나 카툰 화상 등에 시각적으로 인지되지 않도록 기밀정보를 숨기는 것은 쉽지 않다. 본 논문에서는 이진 카툰 화상을 크기의 블록으로 분할한 후, 그 블록의 가운데 픽셀을 둘러싼 8-이웃 픽셀의 연속 길이를 이용하여 기밀 데이터를 숨기는 방식을 제안한다. 제안 방식은 어떤 조건에서는 가운데 픽셀에도 데이터를 은닉시켜 기밀정보의 삽입량을 증가시킬 수 있음을 보인다.

• 한국항행학회논문지
• /
• 제10권4호
• /
• pp.364-370
• /
• 2006

본 논문에서는 변환 영역기반의 워터마킹 기법의 개선을 위하여 퍼지추론 기법을 접목함으로써 워터마크가 삽입될 최적의 부 대역을 결정하는 방법을 제안하였다. DCT 변환 후, 각 부대역의 시각특성 요소인 텍스처 등급 및 대비도 함수의 최대 변화율을 구한 후, 최대변화율을 이용하여 퍼지추론을 위한 소속 함수를 생성하였다. 추론결과로 선택된 블록에 워터마크를 삽입한 후, 비가시성과 강인성을 평가 하였다. 외부공격으로는 JPEG 압축과 필터링, 절단 등을 고려하였고, 또한 AWGN 채널환경에서의 OFDM/QPSK 시스템을 이용하여 영상의 PSNR 및 상관관계를 구하여 제안한 워터마킹 알고리즘의 타당성 평가실험을 수행 하였다.

• 한국IT서비스학회지
• /
• 제16권4호
• /
• pp.149-160
• /
• 2017

Sentiment analysis is the process of determining whether a piece of document, text or conversation is positive, negative, neural or other emotion. Sentiment analysis has been applied for several real-world applications, such as chatbot. In the last five years, the practical use of the chatbot has been prevailing in many field of industry. In the chatbot applications, to recognize the user emotion, sentiment analysis must be performed in advance in order to understand the intent of speakers. The specific emotion is more than describing positive or negative sentences. In light of this context, we propose deep learning models for conducting multi-class sentiment analysis for identifying speaker's emotion which is categorized to be joy, fear, guilt, sad, shame, disgust, and anger. Thus, we develop convolutional neural network (CNN), long short term memory (LSTM), and multi-layer neural network models, as deep neural networks models, for detecting emotion in a sentence. In addition, word embedding process was also applied in our research. In our experiments, we have found that long short term memory (LSTM) model performs best compared to convolutional neural networks and multi-layer neural networks. Moreover, we also show the practical applicability of the deep learning models to the sentiment analysis for chatbot.