• 전자공학회논문지SC
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• 제48권5호
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• pp.45-51
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• 2011

본 논문에서는 비교사학습법을 통해 영상의 방대한 정보를 효율적으로 모델링 하는 방법을 제안하고자 한다. 여기서 이동궤적들은 자연어 처리에 사용되는 알고리즘인 잠재 디리클레 할당 모형(Latent Dirichlet Allocation)에 의해 직진, 좌회전, 우회전등 각 상황 별로 주제에 따라 그 영역을 효과적으로 분류할 수 있다. LDA를 이용해 주제별로 의미 있는 영역을 분류한 후, 각 주제별로 분류된 궤적을 관측열로 보고 은닉 마르코프 모델(Hidden Markov Model)의 바움-웰치 알고리즘을 사용하여 학습한다. 전향 알고리즘을 사용하여 입력된 행동과 학습된 행동을 비교함으로써 영상내의 행동이 정상인지 비정상인지를 효과적으로 판단할 수 있다. 실험결과 다양한 영상에 대해 의미있는 주제별로 영역이 잘 분류되며 추적에러로 인한 궤적의 노이즈에도 강인하게 물체의 무단횡단, 신호위반과 같은 상황을 효과적으로 탐지하는 것을 확인할 수 있다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제19권4호
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• pp.27-33
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• 2018

최근 국내외 연구기관에서는 논문을 저널에 제출하는 과정에서 연구결과를 효과적으로 전달하기 위해 외부 기관을 통해 논문의 문맥, 전문 용어의 쓰임, 스타일 등에 대한 논문 교정을 진행하는 경우가 증가하고 있다. 하지만 대다수의 논문 교정 회사에서는 매니저의 주관적 판단에 따라 수동으로 논문 교정자를 할당하는 시스템이며, 이에 따라 논문의 주제에 대한 전문성이 부족한 교정자를 할당하여 논문 교정 의뢰인의 만족도가 떨어지는 사례가 발생하고 있다. 따라서 본 논문에서는 효과적인 논문 교정자 할당을 위해 논문의 토픽을 고려한 논문 교정자 매칭 방법론을 제안한다. Latent Dirichlet Allocation을 이용하여 문서의 토픽 모델링을 진행하고, 그 결과를 이용하여 코사인 유사도 기반으로 사용자간 유사도를 계산하였다. 특히, 논문 교정자의 토픽 모델링 과정에서, 대표 문서로 간주되는 문서의 중요도에 따라 가중치를 부여하여 빈도수에 차별을 둬 정밀한 토픽 추정을 가능하게 한다. 실제 서비스의 데이터를 이용한 실험에서 제안 방법론의 성능이 비교 방법론보다 우수함을 확인하였으며, 정성적 평가를 통해 논문 교정자 매칭 결과의 유효성을 검증하였다.

• 한국통신학회논문지
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• 제36권12C호
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• pp.744-752
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• 2011

지능형 감시 분야에서 이상행위를 검출하는 것은 오랫동안 연구되어온 주제로 다양한 방법들이 제안되어 왔다. 그러나 많은 연구가 움직이는 객체의 개별적인 추적이 가능하다는 것을 전제로 하여 찾은 가려짐이 발생하는 실생활에 적용하는데 한계가 있다. 본 논문에서는 객체 추적이 어려운 복잡한 환경에서 장면의 주된 움직임을 분석하여 비정상적인 행위를 검출하는 방법을 제안한다. 먼저, 입력영상에서 움직임 정보를 추출하여 Visual Word와 Visual Document를 생성하고, 문서 분석 기법 중 하나인 LDA(Latent Dirichlet Allocation 알고리즘을 이용하여 장면의 주요한 움직임 정보j위치, 크기, 방향, 분포)를 추출한다. 이렇게 분석된 장면의 주요한 움직임과 입력영상에서 발생한 움직임과의 유사도를 분석하여 주요한 움직임에서 벗어나는 움직임을 비정상적인 움직임으로 간주하고 이를 이상행위로 검출하는 방법을 제안한다.

• 정보과학회 논문지
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• 제43권9호
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• pp.1008-1014
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• 2016

트위터, 페이스북, 온라인 고객 리뷰 등은 신문기사처럼 정제된 글이 아닌 자유롭게 기술되는 비격식(informal) 텍스트 문서에 속한다. 이러한 비격식 문서에서 일관된 규칙이나 패턴을 찾는 일은 격식(formal) 문서 경우에 비해 용이하지 않기 때문에, 비격식 문서 분석을 위해서는 성능 개선을 위한 추가적인 접근 방법 필요다고 판단된다. 본 연구에서는 대표적 비격식 문서인 트위터 데이터를 열 가지 카테고리로 분류함에 있어 LDA(Latent Dirichlet allocation) 단어 분포를 사용하여 자질(feature)을 교정하고 확장한다. 토픽별로 상위에 랭크된 단어 자질들을 기반으로 다른 단어 자질들을 분해 및 병합하는 방식으로 유용한 자질 집합을 반복적으로 확장시킨다. 이렇게 생성된 자질로 문서 분류를 수행한 결과 자질 확장 이전에 비해 마이크로 평균 F1-score 7.11%p의 성능 개선 효과를 확인할 수 있었다.

• 정보화정책
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• 제25권3호
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• pp.52-74
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• 2018

2018년 2월, 우리나라 정부는 '국민이 주인인 정부'를 실현하고자 정부혁신 종합추진계획을 수립하였다. 종합계획의 핵심은 국민 참여이며, 정부 내부의 역량만을 통해 가치를 창출하는 것이 아닌 시민, 기업의 아이디어와 역량을 함께 모아 정부가 해결할 수 없는 사회 현안을 해결한다는 관점에서 개방형 혁신(Open Innovation)과 매우 유사하다. 이에 따라 본 연구에서는 개방형 혁신이 처음 발표된 2003년부터 2018년 4월까지의 영문 초록 데이터로 LDA(Latent Dirichlet Allocation) 기반의 토픽모델링을 이용하여 개방형 혁신 연구 주제들을 도출하고, 도출된 주제간 토픽 네트워크 분석을 실시하였다. 도출된 결과를 바탕으로 정부혁신 종합추진계획의 추진과제와 비교 분석하였다. 본 연구의 시사점은 개방형 혁신에 대한 연구 주제와 주제간 관계를 도출하고, 그 결과를 정부혁신 종합추진계획과의 비교를 통해 개방형 혁신 관련 우리나라 정책의 향후 발전방향을 제시하였다는 점에서 의의가 있다.

• 한국산업정보학회논문지
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• 제22권4호
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• pp.19-28
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• 2017

기업이나 정부에서는 연구나 기술 동향을 파악하고 예측하기 위해 주로 델파이 기법이 활용하여 왔다. 이 기법은 많은 시간과 비용이 소요되는 단점이 있기에 본 논문에서는 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 과학기술의 동향 및 예측에 관한 연구를 실시하였다. 이를 위해 미국 특허 문서중 AI(Artificial Intelligence) 초록을 대상으로 LDA 토픽모델링 기법을 활용하여 20개의 AI 세부기술을 추출하였다. 도출된 세부기술에 대해 핵심기술을 파악하고, 연도별 비중 추이 분석을 통하여 Hot기술과 Cold기술을 분류하였다. 텍스트 탐색, 컴퓨터 관리, 프로그래밍 구문, 네트워크 관리, 멀티미디어, 무선 네트워크 기술 등이 Hot 기술로 도출되었다. 이런 기술들은 최근 AI 분야에서 활발하게 연구되는 핵심 기술들이다. 본 논문에서 제시한 방법론은 사회문제나 지역혁신, 경영 등 다양한 분야에서의 동향분석이나 정책 도출 또는 기술 수요 예측에 활용되어 질 수 있을 것이다.

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.81-89
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• 2020

본 연구의 목적은 대중들이 지각하는 과학관에 대한 인식의 분석을 바탕으로 효과적인 과학관 경영전략을 제시하는 것이며, 이를 위해 연구문제들을 설정하여 분석을 진행하였다. 자료의 수집과 분석은 질적연구방법과 양적연구방법을 융합하여 이미지 분석에 대한 새로운 접근방식을 통해 진행되었다. 먼저 면담(Interviewing)을 통한 질적연구방법을 통해 면접 대상자들(대학생, 대학원생 및 일반인)로부터 과학이라는 개념에 대한 이미지를 도출한 후 텍스트 분석을 실시하였다. 그리고 국립과학관과 관련하여 국내 대형 포털사이트 검색결과 중 블로그 포스팅 12,920건의 제목에서 추출한 63,987개의 단어에 대한 LDA기반 토픽 모델링(Latent Dirichlet Allocation Topic modeling)을 통한 양적연구방법을 융합하여 연구가 진행되었다. 분석결과, 응답자 특성에 따라 과학에 대한 인식은 차이가 있는 것으로 확인되었다. 국립과학관에 대한 포털사이트 검색결과는 20개의 토픽으로 도출되었고 7개의 요인으로 분류되었다. 본 연구의 결론에는 이에 대한 논의와 과학관 경영전략을 제시하고 있다.

• 정보처리학회논문지:컴퓨터 및 통신 시스템
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• 제5권9호
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• pp.229-236
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• 2016

기존의 범죄 예측 방법들은 범죄 발생을 예측하기 위해 기존 기록을 이용하였다. 그러나 이러한 범죄 예측 모델은 데이터를 갱신하는데 어려움이 있다. 범죄 예측을 향상시키기 위해서 소셜 네트워크 서비스(SNS)를 이용하여 범죄를 예측하는 연구들이 진행되었지만, SNS 데이터와 범죄 기록 사이의 관계에 대한 연구는 미흡하다. 따라서, 본 논문에서는 SNS 데이터와 범죄 발생 사이의 관계를 범죄 예측의 관점에서 분석하였다. 잠재 디리클레 할당(LDA)을 이용하여 범죄 발생과 관련된 단어를 포함하는 트윗을 추출하였고, 범죄 기록에 따른 트윗 빈도의 변화를 분석하였다. 범죄 관련 단어를 포함하는 트윗의 빈도를 계산하고, 범죄 발생에 따라서 트윗 빈도를 분석하였다. 범죄가 발생하였을 때, 범죄와 관련된 트윗의 빈도가 변화하였다. 게다가, 범죄 발생 전후에 트윗 빈도가 특정 패턴을 보이기 때문에 SNS 데이터가 범죄 예측 모델에 도움이 될 것이다.

• 정보교육학회논문지
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• 제25권4호
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• pp.633-640
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• 2021

교육과 관련된 이슈는 다양한 집단과 상황이 서로 복잡하게 연계된 사회문제로 교육과 관련된 현상을 분석하여 이슈와 문제를 구체적으로 발견하는 것은 쉽지 않은 일이다. 한국어 기반 텍스트 분석은 정량적인 형태로 분석이 가능하고, 텍스트 분석기법의 발전에 따라 연구적인 성과를 내고 있어 교육과 관련된 이슈를 한국어 텍스트로 된 데이터에서 도출하는데 충분히 활용할 수 있다. 본 연구는 청와대 국민청원 홈페이지 게시판의 육아/교육 분야의 청원글을 수집하고 텍스트 분석방법을 활용하여 교육계의 이슈와 문제를 도출하고자 하였다. 분석은 토픽 모델링 기법 중 잠재 디리클레 할당(LDA)을 통해 6개 토픽을 도출하였고, 주요 키워드의 연관규칙을 분석하여 그래프로 시각화하였다. 기존의 설문을 통한 교육의 이슈를 도출하는 방법 이외에 추가로 텍스트 기반의 분석방법을 통해 이슈를 충분히 발견할 수 있다는 점에서 향후 연구의 방향과 정책에 시사점을 제공할 수 있다.

• 품질경영학회지
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• 제49권4호
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• pp.595-607
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• 2021

Purpose: This study introduces a systematic framework to evaluate service satisfaction of cosmetic brands through online review analysis utilizing Text-Mining technique. Methods: The framework assumes that the service satisfaction is evaluated by positive comments from online reviews. That is, the service satisfaction of a cosmetic brand is evaluated higher as more positive opinions are commented in the online reviews. This study focuses on two approaches. First, it collects online review comments from the top 50 global cosmetic brands and evaluates customer service satisfaction for each cosmetic brands by applying Sentimental Analysis and Latent Dirichlet Allocation. Second, it analyzes the determinants that induce or influence service satisfaction and suggests the guidelines for cosmetic brands with low satisfaction to improve their service satisfaction. Results: For the satisfaction evaluation, online review data were extracted from the top 50 global cosmetic brands in the world based on 2018 sales announced by Brand Finance in the UK. As a result of the satisfaction analysis, it was found that overall there were more positive opinions than negative opinions and the averages for polarity, subjectivity, positive ratio, and negative ratio were calculated as 0.50, 0.76, 0.57, and 0.19, respectively. Polarity, subjectivity and positive ratio showed the opposite pattern to negative ratio, and although there was a slight difference in fluctuation range and ranking between them, the patterns are almost same. Conclusion: The usefulness of the proposed framework was verified through case study. Although some studies have suggested a method to analyze online reviews, they didn't deal with the satisfaction evaluation among competitors and cause analysis. This study is different from previous studies in that it evaluates service satisfaction from a relative point of view among cosmetic brands and analyze determinants.