• 정보처리학회논문지B
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• 제11B권7호
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• pp.793-802
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• 2004

3차원 가상환경은 시각정보 위주의 제한적인 정보를 제공한다 이는 사용자가 환경 안에서 방향을 상실하게 되는 원인이 된다. 이를 보완하기 위해 여러 가지 방법의 탐색항해 도구에 대한 연구가 진행 되었다. 본 연구에서는 시맨틱 웹 구축 기술의 하나인 토픽맵 기법을 3차원 가상환경에 적용하여 탐색항해 도구를 설계했다. 토픽맵은 토픽과 토픽 사이의 연결 관계를 정의함으로 의미적 연결지도를 구축한다. 이를 적용한 탐색항해 도구의 활용성 실험에서 대표성이 높은 목표 보다는 세밀한 목표를 찾을 때 효과적으로 탐색항해에 도움이 되고 있음을 보여주었다. 또한 찾고자 하는 목표가 정확하지 않은 상태에서의 탐색항해에서 주제에 관련된 주변 지식의 제공은 사용자의 목표 선택에 효과적임을 확인할 수 있었다.

• Journal of Information Science Theory and Practice
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• 제2권2호
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• pp.16-32
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• 2014

As Topic Modeling has been applied in increasingly various domains, the difficulty in naming and characterizing topics also has been recognized more. This study, therefore, explores an approach of combining text mining with network analysis in a multi-step approach. The concept of synchronization was applied to re-assign the top author keywords in more than one topic category, in order to improve the visibility of the topic-author keyword network, and to increase the topical cohesion in each topic. The suggested approach was applied using 16,548 articles with 2,881 unique author keywords in construction and building engineering indexed by KSCI. As a result, it was revealed that the combined approach could improve both the visibility of the topic-author keyword map and topical cohesion in most of the detected topic categories. There should be more cases of applying the approach in various domains for generalization and advancement of the approach. Also, more sophisticated evaluation methods should also be necessary to develop the suggested approach.

• 한국CDE학회논문집
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• 제11권1호
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• pp.57-66
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• 2006

Modeling product configurations needs large amounts of knowledge about technical and marketing restrictions on the product. Previous attempts to automate product configurations concentrate on representations and management of the knowledge for specific domains in fixed and isolated computing environments. Since the knowledge about product configurations is subject to continuous change and hard to express, these attempts often failed to efficiently manage and exchange the knowledge in collaborative product development. In this paper, XML Topic Map (XTM) is introduced to represent and exchange the knowledge about product configurations in collaborative product development. A product configuration model based on XTM along with its merger and inference facilities enables configuration engineers In collaborative product development to manage and exchange their knowledge efficiently. An implementation of the proposed product configuration model is presented to demonstrate that the proposed approach enables enterprises to exchange the knowledge about product configurations during their collaborative product development.

• 한국항행학회논문지
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• 제13권2호
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• pp.296-301
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• 2009

자기주도적 학습에서는 학습자가 학습과정을 구성할 수 있다. 그러나 학습자가 방대한 학습 콘텐츠의 특성을 이해하고 학습과정을 구성하기는 매우 어렵다. 본 연구에서는 학습자가 학습을 계획할 때 학습자의 학습 선호도를 산출하여 학습자에게 맞는 학습 콘텐츠 유형 정보를 학습자에게 제공하는 방법을 제시하였다. 학습 선호도 산출방식은 토픽 맵의 선호도 벡터값을 이용하였다. 제안방법의 적용을 위해 학습 모집단 20명을 대상으로 테스트 하였으며, 전체적인 학습 만족도가 높게 나타남으로서 제안방법이 학습자의 학습구성에 도움이 되고 있음을 제시하였다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2007년도 춘계학술발표대회
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• pp.525-528
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• 2007

기존의 웹서비스가 정적이고 수동적인데 반해 최근의 웹 서비스는 점차 동적이고 능동적으로 변화하고 있다. 이러한 웹서비스 변화의 흐름을 잘 반영하는 것이 웹 2.0이다. 웹 2.0에서 대부분의 정보는 사용자에 의해 생산되고, 사용자가 붙인 태그(tag)에 의해 분류되어진다. 그러나 현재 태그에 관한 서비스 및 연구들은 태깅(tagging) 방법에 대한 연구를 비롯해 이를 표현하기 위한 tag cloud에 초점이 맞춰져 진행됨에 따라, 다양한 태그 정보자원 간의 체계와 연결 관계인 지식체계를 제공하지 못하고 있다. 이에 본 논문에서는 체계화된 지식표현을 위해 웹상에 편재되어 있는 학습 관련 리소스(resources) 및 태그들를 수집한다. 이를 사용자가 요청한 검색 키워드와 연관성이 있는 태그 정보들을 맵핑 및 클러스터링하여 최적화된 표현 형식인 토픽 맵(topic map)화하기 위한 시스템을 제안하며, 이 중 토픽 맵 생성을 위한 초기 연구 단계로서, 연관 태그들 간의 맵핑 및 클러스터링을 위한 알고리즘 제시를 중심으로 소개한다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2012년도 추계학술대회
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• pp.970-973
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• 2012

클라우드 환경에서 기업들은 상호 연결되지 않은 여러 개의 시스템과 데이터베이스에 각각 마스터 정보를 분산 저장하여 사용하고 있다. 관리되지 않은 마스터 정보는 부정확하고, 상호 불일치하기에 비즈니스 프로세스의 효율성을 저하시키고, 최적의 의사결정을 할 수가 없게된다. 효율적이고 오류 없는 비즈니스 프로세스 운용을 위해서는 고품질의 마스터 정보의 관리가 필요하다. 본 논문은 클라우드 환경에서 상호 연계되는 마스터 정보 간의 발생하는 이질적인 문제를 해결하고, 비즈니스 프로세스를 효율적으로 운용하기 위한 방안으로 TMDM(Topic Maps Master Data Management)을 제안한다. TMDM는 데이터 간의 연관성을 고려한 Topic Maps를 이용하여 마스터 정보 간의 상호 불일치 문제를 해결하기 위해 제안된 지식 저장소이다. Topic Maps는 하나의 토픽을 통해 토픽이 표현하는 주제에 관련된 모든 지식 정보를 접근할 수 있도록 토픽간의 association을 통해 연결할 수 있다. 이러한 점은 클라우드 내에서 레거시 시스템 간 마스터 정보에도 적용할 수 있다.

• 신재생에너지
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• 제16권4호
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• pp.33-40
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• 2020

The research topics of more than 1,900 wind energy papers registered in the Korean Journal Citation Index (KCI) were modeled into 25 topics using latent directory allocation (LDA), and their consistency was cross-validated through principal component analysis (PCA) of the document word matrix. Key research topics in the wind energy field were identified as "offshore, wind farm," "blade, design," "generator, voltage, control," 'dynamic, load, noise," and "performance test." As a new method to determine the similarity between research topics in journals, a systematic evaluation method was proposed to analyze the correlation between topics by constructing a journal-topic matrix (JTM) and clustering them based on topic similarity between journals. By evaluating 24 journals that published more than 20 wind energy papers, it was confirmed that they were classified into meaningful clusters of mechanical engineering, electrical engineering, marine engineering, and renewable energy. It is expected that the proposed systematic method can be applied to the evaluation of the specificity of subsequent journals.

• 한국융합학회논문지
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• 제8권10호
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• pp.249-255
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• 2017

국내 관광업계는 대부분의 고객 만족도를 정량적인 설문조사에 의존한다. 하지만 고객의 설문 참여도가 지극히 저조하고, 불만족 요인에 대한 개선이 신속히 이루어지고 있지 못하고 있는 것이 사실이다. 본 연구에서는 고객 피드백 정보의 정확성과 분석 과정의 효율성을 높이기 위해 새로운 토픽맵 시스템을 제안하고, 그 실증적 효과성을 입증한다. 토픽맵 시스템은 기존의 설문시스템에서 획득한 일정기간의 정량자료와 실시간 SNS를 통해 수집된 정성적 자료를 텍스트 마이닝 및 온톨로지 기법을 활용하여 대량의 고객 피드백 자료를 분석하는 시스템으로써, 분석된 불만요인에 대하여 토픽맵 시스템으로 실시간 개선점을 제공하고 그 이후의 효과 또한 실시간으로 모니터링할 수 있는 고객만족도 평가 방식 시스템이라 할 수 있다. 이로써 개선요소의 정교한 우선순위를 제공하고, PDCA 환류시스템으로서의 품질관리가 가능해진다. 또한 조사기간 및 비용이 대폭 단축되고, 기존 방식에 비해 훨씬 정확한 대응이 가능하게 되어 진다. 실제 적용사례로써 국내 최대 규모의 H여행사에 적용하여 제안 시스템의 정확성과 효율성을 입증한다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제50권2호
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• pp.289-307
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• 2016

에볼라 바이러스(Ebola virus disease)와 같은 전염병들은 사회적으로 큰 이슈가 되어 언론의 관심을 받으며 동시에 많은 연구의 대상이 되기도 한다. 이에 따라 국내외로 전염병과 관련된 텍스트 마이닝 연구가 활발하게 진행되고 있으나, 텍스트 마이닝 기법을 사용하여 상이한 특성을 가진 매체 간 주제를 분석한 연구는 아직까지 진행되지 않고 있다. 따라서 본 연구에서는 전염병 중 하나인 에볼라를 키워드로 하여 사회적 특성을 지닌 뉴스 기사와 바이오 분야의 전문적 특성을 지닌 연구 논문 간의 주제 분석을 진행하였다. 텍스트 분석에는 매체별 문헌 데이터로부터 다양한 토픽들을 추출하기 위해 토픽모델링 기법을 적용하였고, 매체 간의 구체적인 내용 분석을 위해 중요 개체를 선정하고 이를 중심으로 동시출현 단어 네트워크 분석을 수행하였다. 또한 각 매체별로 등장하는 주제를 시각적으로 표현하기 위해 토픽맵을 구축하였다. 분석 결과, 두 매체에서 다루는 주제의 차이점과 공통점을 발견할 수 있었으며 동시 출현 주제의 시계열 분석을 통해 매체 간 특성의 차이를 찾을 수 있었다. 본 연구를 통해 상이한 특성을 지닌 매체들의 주제와 개체들을 함께 제시하고, 매체 간의 공통점과 차이점을 보여줌으로써 매체별 정보 생산자들이 연구 및 현상 분석을 진행하는 데 있어 관점의 다양성을 제공할 수 있을 것이다.

• 디지털융복합연구
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• 제10권6호
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• pp.213-218
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• 2012

현대문학은 사회적 배경에 따라 그 시대적 상황을 표현하여 왔다. 즉 시대가 변하면 문학작품도 변화를 가져왔다. 따라서 우리는 현대문학을 통해 그 시대를 이해할 수 있고, 그 시대의 사회적 요구를 습득할 수 있다. 이러한 문학작품들은 정보통신의 발달에 따라 미디어 매체로 제작됨으로서 사용자들에게 보다 가까이 접근하는 계기를 만들어 주고 있다. 최근, IT 융합, 디지털 융합이라는 새로운 학문의 기류는 서로 다른 학문분야를 접목하여 보다 많은 시너지 효과를 가져 오고 있다. 따라서 본 논문은 현대문학작품들을 디지털화 하는데 필요한 온톨로지를 설계하고자 한다. 이를 위하여 시대별 문학작품의 구조를 분석하고 각 요소들과의 관계를 명세한다. 명세의 방법은 토픽맵을 이용하였다. 또한 각 관계 모델은 토픽벡터를 통해 연결을 명세하였다.