• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제22권8호
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• pp.874-886
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• 2019

To delve into the semantic gap problem of the automatic video summarization, we focused on an endogenous ERP responses at around 400ms and 600ms after the on-set of audio-visual stimulus. Our experiment included two factors: the topic exploration of experimental conditions (Topic Given vs. Topic Exploring) as a between-subject factor and the topic relevance of the shots (Topic-Relevant vs. Topic-Irrelevant) as a within-subject factor. For the Topic Given condition of 22 subjects, 6 short historical documentaries were shown with their video titles and written summaries, while in the Topic Exploring condition of 25 subjects, they were asked instead to explore topics of the same videos with no given information. EEG data were gathered while they were watching videos in real time. It was hypothesized that the cognitive activities to explore topics of videos while watching individual shots increase the amplitude of endogenous ERP at around 600 ms after the onset of topic relevant shots. The amplitude of endogenous ERP at around 400ms after the onset of topic-irrelevant shots was hypothesized to be lower in the Topic Given condition than that in the Topic Exploring condition. The repeated measure MANOVA test revealed that two hypotheses were acceptable.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권1호
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• pp.35-53
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• 2021

The study reported in this paper aimed to evaluate the topics and opinions of COVID-19 discussion found on Twitter. It performed topic modeling and sentiment analysis of tweets posted during the COVID-19 outbreak, and compared these results over space and time. In addition, by covering a more recent and a longer period of the pandemic timeline, several patterns not previously reported in the literature were revealed. Author-pooled Latent Dirichlet Allocation (LDA) was used to generate twenty topics that discuss different aspects related to the pandemic. Time-series analysis of the distribution of tweets over topics was performed to explore how the discussion on each topic changed over time, and the potential reasons behind the change. In addition, spatial analysis of topics was performed by comparing the percentage of tweets in each topic among top tweeting countries. Afterward, sentiment analysis of tweets was performed at both temporal and spatial levels. Our intention was to analyze how the sentiment differs between countries and in response to certain events. The performance of the topic model was assessed by being compared with other alternative topic modeling techniques. The topic coherence was measured for the different techniques while changing the number of topics. Results showed that the pooling by author before performing LDA significantly improved the produced topic models.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제9권2호
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• pp.47-65
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• 2021

This study aims to identify specific topics, trends, and structural characteristics of scholarly communication research, based on 1,435 articles published from 1970 to 2018 in the Scopus database through Latent Dirichlet Allocation topic modeling, serial analysis, and network analysis. Topic modeling, time series analysis, and network analysis were used to analyze specific topics, trends, and structures, respectively. The results were summarized into three sets as follows. First, the specific topics of scholarly communication research were nineteen in number, including research resource management and research data, and their research proportion is even. Second, as a result of the time series analysis, there are three upward trending topics: Topic 6: Open Access Publishing, Topic 7: Green Open Access, Topic 19: Informal Communication, and two downward trending topics: Topic 11: Researcher Network and Topic 12: Electronic Journal. Third, the network analysis results indicated that high mean profile association topics were related to the institution, and topics with high triangle betweenness centrality, such as Topic 14: Research Resource Management, shared the citation context. Also, through cluster analysis using parallel nearest neighbor clustering, six clusters connected with different concepts were identified.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제21권5호
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• pp.141-148
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• 2016

In this paper, we propose a topic network analysis approach which integrates topic modeling and social network analysis. We collected 2,039 scientific papers from five top journals in the field of data mining published from 1996 to 2015, and analyzed them with the proposed approach. To identify topic trends, time-series analysis of topic network is performed based on 4 intervals. Our experimental results show centralization of the topic network has the highest score from 1996 to 2000, and decreases for next 5 years and increases again. For last 5 years, centralization of the degree centrality increases, while centralization of the betweenness centrality and closeness centrality decreases again. Also, clustering is identified as the most interrelated topic among other topics. Topics with the highest degree centrality evolves clustering, web applications, clustering and dimensionality reduction according to time. Our approach extracts the interrelationships of topics, which cannot be detected with conventional topic modeling approaches, and provides topical trends of data mining research fields.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제19권8호
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• pp.1260-1274
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• 2016

To obtain good summarization algorithms, we need first understand how people summarize videos. 'Semantic gap' refers to the gap between semantics implied in video summarization algorithms and what people actually infer from watching videos. We hypothesized that ERP responses to real time videos will show either N400 effects to topic-irrelevant shots in the 300∼500ms time-range after stimulus on-set or P600 effects to topic-relevant shots in the 500∼700ms time range. We recruited 32 participants in the EEG experiment, asking them to focus on the topic of short videos and to memorize relevant shots to the topic of the video. After analysing real time videos based on the participants' rating information, we obtained the following t-test result, showing N400 effects on PF1, F7, F3, C3, Cz, T7, and FT7 positions on the left and central hemisphere, and P600 effects on PF1, C3, Cz, and FCz on the left and central hemisphere and C4, FC4, P8, and TP8 on the right. A further 3-way MANOVA test with repeated measures of topic-relevance, hemisphere, and electrode positions showed significant interaction effects, implying that the left hemisphere at central, frontal, and pre-frontal positions were sensitive in detecting topic-relevant shots while watching real time videos.

• 한국정보전자통신기술학회논문지
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• 제15권5호
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• pp.423-432
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• 2022

본 논문은 학술연구자들이 COVID-19 관련 논문의 전체적인 연구 동향을 파악할 수 있도록 한다. KCI 사이트에서 수집한 2020년 1월부터 2022년 7월까지 총 10,599편의 COVID-19 관련 논문 정보를 LDA 토픽 모델링으로 분석한 결과를 제시한다. 또한 학술연구자들이 자신의 관심 연구분야의 토픽을 쉽게 파악할 수 있도록 LDA 토픽 모델링의 결과를 주요 연구 카테고리별로 분석하고, 토픽별로 연구가 많이 이루어지는 세부 연구 카테고리 정보를 분석한다. 학술연구자들이 시간의 흐름에 따른 연구 토픽의 추세(trend)를 파악하는 것은 연구 동향을 파악하는데 매우 중요하다. 따라서 이를 위해 본 논문에서는 시계열 분해를 사용하여 토픽들의 추세(trend)를 분석하여 제시한다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제25권2호
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• pp.308-313
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• 2021

이 연구는 2019년 판문점 남북미 정상 회동 트윗을 타임 시퀀스와 함께 수집하여 시퀀셜 토픽모델링인 DTM으로 분석하였다. 트위터와 같은 마이크로 블로깅 서비스는 단일 이벤트에 뉴스와 오피니언이 혼재된 비정형 데이터가 대규모로 동시에 발생하고, 정보와 반응이 동일 메시지 형식으로 생산된다. 때문에 토픽 트렌드를 파악하려면 시퀀셜 데이터의 특성을 반영하여 패턴 분석을 해야 맥락적 의미를 알 수 있다. 토픽 일관성 점수를 구해 LDA를 평가한 후 DTM을 계산한 결과, 뉴스 보도와 오피니언 관련 토픽 30개가 도출되었고, 각 토픽과 키워드는 시간에 따라 발생 확률이 역동적으로 진화하고 있었다. 결론적으로 DTM은 특정 이벤트에 대한 사회 전반에 나타난 통합적 토픽 추이를 시간에 따라 분석하는데 적합한 모델임을 밝혔다.

• 지역연구
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• 제34권4호
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• pp.19-34
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• 2018

본 연구의 목적은 2004년부터 2017년까지의 해변과 해수욕장을 키워드로 하는 지역신문기사를 이용하여 계절별 현안을 분석하는 것이다. 분석을 위해 오픈소스 프로그램을 기반으로 한 토픽모델링과 시계열회귀분석을 수행하였다. 토픽모델링 분석 결과 계절별 토픽은 봄 35개, 여름 47개, 가을 36개, 겨울 35개가 도출되었다. 모든 계절에서 공통적으로 도출된 주제는 해수욕장, 축제 행사, 사건사고 및 환경문제, 관광지, 개발 분양, 행정 정책, 날씨로 나타났다. 시계열회귀분석 결과 봄에는 35개의 토픽 중 5개의 상승 토픽과 2개의 하락 토픽이 도출되었다. 여름에는 47개의 토픽 중 6개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 가을에는 36개의 토픽 중 4개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 겨울에는 35개의 토픽 중 3개의 상승 토픽과 3개의 하락 토픽이 도출되었다. 그리고 각 계절별로 상승 토픽과 하락 토픽에 해당하지 않는 토픽은 중립 토픽으로 구분하였다. 본 연구를 통해 해변과 같이 계절별로 용도가 다른 경우에 지역현안에 대한 분석을 위해 계절별 토픽모델링을 진행한다면 더욱 유용한 결과를 도출하고 이에 따른 세부적인 진단이 가능하다고 판단된다.

• 한국인터넷방송통신학회논문지
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• 제14권4호
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• pp.1-6
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• 2014

본 논문은 온라인/오프라인에 존재하는 각종 정보를 모바일 단말기에서 수집 관리하는 큐레이션(curation) 서비스를 제안한다. 기업은 브로커(broker) 서버에 일회성 토픽(topic) 정보를 미리 저장해 두고, 고객은 브로커 서버에게 명시적으로 토픽 정보를 요청함으로써 단말기에 큐레이션하는 기법이다. 제안한 서비스의 주요 특징은 기존의 구독(subscription) 기반 콘텐츠 큐레이션이 아니라 실시간 요청/응답(request/response) 모델의 큐레이션이며, QR Code나 오디오 인식이 필요없이 문자열(string)를 통해 토픽을 명시하고, 메시지 형식으로 토픽 정보를 수신한 후 모바일 단말기에 저장함으로써 언제 어디서나 조회가 가능한 장점이 있다. 본 서비스의 활용 사례로는 TV와의 연동을 통한 세컨드 스크린 서비스, 온라인/오프라인 각종 이벤트 수집 등이 있다.

• 대한원격탐사학회지
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• 제38권5_3호
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• pp.873-885
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• 2022

전 세계적으로 미세먼지(particulate matter, PM)와 사망률 및 유병률 증가의 관련성이 보고되면서 다양한 연구가 수행되었으며, 우리나라에서는 1990년대 후반을 기점으로 PM에 대한 중요성을 인식하고, PM에 대한 다양한 연구가 수행되었다. 본 연구에서는 '미세먼지' 관련 연구들의 주제를 분류하고, 각 주제별 연구 동향을 확인하기 위해 Research Information Sharing Service (RISS)에 게재된 미세먼지 관련 2,764편의 논문을 대상으로 Latent Dirichlet Allocate (LDA) 분석을 수행하였다. 연구 결과, 총 10개의 주제로 분류하는 것이 가장 적합하였으며, 미세먼지 관련 연구주제는 '미세먼지 저감(Topic 1)', '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 특성(Topic 3)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)', '바이오(Topic 6)', '교통수단(Topic 7)', '황사(Topic 8)', '실내 미세먼지 오염(Topic 9)', '인체 위해성(Topic 10)'의 주제로 분류할 수 있었다. 특히, '정부 정책 및 관리(Topic 2)', '미세먼지 모델(Topic 4)', '환경교육(Topic 5)'. '바이오(Topic 6)' 관련 연구주제들이 시간에 따라 전체 논문에 대한 비율이 증가하는 추세를 보여 성행하는 것을 확인하였다(linear slope>0). 본 연구의 결과는 미세먼지 관련 다양한 분야의 연구자들에게 새로운 문헌 고찰의 방법론을 제시하고, 미세먼지 분야의 역사와 발전에 대한 이해를 제공했음에 의의가 있다.