• 인터넷정보학회논문지
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• 제15권6호
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• pp.65-75
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• 2014

본 논문의 주안점은 다양한 매스 미디어에 나타난 이벤트(event) 정보를 자동으로 인식하고, 이를 시간 및 장소 축으로 시각화함으로써 특정 이벤트의 시간의 흐름에 따른 장소 이동의 추이를 분석하는 데에 있다. 특히 사용자가 직접 작성한 소셜 미디어에 기반하여 이벤트를 추출하고 그들 간의 연속성 분석을 통해 해당 이벤트의 변화 방향성과 사회적 영향을 가늠할 수 있다. 연속성 이벤트의 특성을 규명하기 위해 2년간의 뉴스 기사 및 트윗(tweet)을 수집하여 관련 도메인 선정을 위한 전수조사를 수행하였다. 수행 결과, '질병'과 '여가'도메인을 선정, 본 논문에서 제안한 시각화 방법을 적용한 사례 연구를 통해 시간 및 장소 관점에서의 시각화를 통한 추이 분석의 효용성과 제안된 방법의 유용성을 검증하였다. 특히 단순 사실기반의 연속성 시각과 결과와 사용자의 관심도가 반영된 소셜 미디어에 기반한 연속성 시각화 결과를 비교한 결과, 같은 시기의 이벤트들이라 하더라도 사회적으로 미치는 파장이 큰 장소 이동의 흐름을 파악할 수 있음을 보였다.

• 보건교육건강증진학회지
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• 제28권5호
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• pp.131-143
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• 2011

Objectives: This study is to develop a web-based prevention program of alcohol-related problem among university students and to examine its efficacy in changing drinking behaviors and reducing harms associated with alcohol use. Methods: An hour-length program was developed containing news paper articles, pictures, stories and questionnaires in a multimedia format such as flash, animation, and text. Survey data were analyzed to examine program efficacy from a convenient sample of 1,080 freshmen enrolled in a participating university. Results: Participation in the program has resulted in statistically significant changes in drinking behavior between pretest and follow-up, including reduction of frequency of drinking, heavy drinking, and intoxication, typical amount of drinking per occasion, and subjective norm of heavy drinking. Repeated ANOVA revealed significant increases in knowledge on alcohol related facts, including recommended drinking unit by WHO with substantial level of effect size and in making negative alcohol expectancy with very low effect size. Further studies are guaranteed with randomized controlled trial for the program effectiveness. Conclusions: A web-based prevention program of alcohol-related problems in this study was efficacious in changing drinking behavior, knowledge on alcohol-related fact, alcohol expectancy and subjective drinking norm.

• 정보처리학회논문지:소프트웨어 및 데이터공학
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• 제3권7호
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• pp.285-292
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• 2014

개체명 인식은 정보검색 시스템, 질의응답 시스템, 기계번역 시스템 등의 성능을 향상시키기 위하여 사용된다. 개체명 인식은 일반적으로 PLOs(인명, 지명, 기관명)을 대상으로 하며, 주로 미등록어와 고유명사로 이루어져 있기 때문에 고유명사나 미등록어는 중요한 개체명 후보로 쓰일 수 있다. 하지만 도서명, 영화명, 음악명, TV프로그램명과 같은 제목 개체명은 PLO와는 달리 단어부터 문장까지 매우 다양한 형태를 지니고 있어서 개체명 인식이 쉽지 않다. 본 논문에서는 뉴스 기사문을 이용하여 제목 개체명을 빠르게 인식하고 자동으로 사전을 구축하는 방법을 제안한다. 먼저 특수기호로 묶인 어절을 추출하고, 주변 문맥 단어 및 단어 거리를 이용하여 SVM으로 제목 후보들을 추출하였다. 이렇게 추출된 제목 후보들은 상호 정보량을 가중치로 SVM을 이용해 제목 유형을 분류하였다.

• 인터넷정보학회논문지
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• 제18권6호
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• pp.55-63
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• 2017

One of the purposes of Information Technology (IT) is to support human response to natural and social problems such as natural disasters and spread of disease, and to improve the quality of human life. Recent climate change has happened worldwide, natural disasters threaten the quality of life, and human safety is no longer guaranteed. IT must be able to support tasks related to disaster response, and more importantly, it should be used to predict and minimize future damage. In South Korea, the data related to the damage is checked out by each local government and then federal government aggregates it. This data is included in disaster reports that the federal government discloses by disaster case, but it is difficult to obtain raw data of the damage even for research purposes. In order to obtain data, information extraction may be applied to disaster reports. In the field of information extraction, most of the extraction targets are web documents, commercial reports, SNS text, and so on. There is little research on information extraction for government disaster reports. They are mostly text, but the structure of each sentence is very different from that of news articles and commercial reports. The features of the government disaster report should be carefully considered. In this paper, information extraction method for South Korea government reports in the word format is presented. This method is based on patterns and dictionaries and provides some additional ideas for tokenizing the damage representation of the text. The experiment result is F1 score of 80.2 on the test set. This is close to cutting-edge information extraction performance before applying the recent deep learning algorithms.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제25권5호
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• pp.187-197
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• 2020

최근 신경망 기반의 학습 알고리즘인 딥 러닝 기술의 발전으로 인해 텍스트의 문맥을 고려한 문서 임베딩 모델이 다양하게 고안되었으며, 특히 대량의 텍스트 데이터를 사용하여 학습을 수행한 사전 학습 언어 모델을 사용하여 분석 문서의 벡터를 추론하는 방식의 임베딩이 활발하게 연구되고 있다. 하지만 기존의 사전 학습 언어 모델을 사용하여 새로운 텍스트에 대한 임베딩을 수행할 경우 해당 텍스트가 가진 고유한 정보를 충분히 활용하지 못한다는 한계를 가지며, 이는 특히 텍스트가 가진 토큰의 수에 큰 영향을 받는 것으로 알려져 있다. 이에 본 연구에서는 다수의 토큰을 포함한 장문 텍스트의 정보를 최대한 활용하여 해당 텍스트의 벡터를 도출할 수 있는 자기 지도 학습 기반의 사전 학습 언어 모델 미세 조정 방법을 제안한다. 또한, 제안 방법론을 실제 뉴스 기사에 적용하여 문서 벡터를 도출하고 이를 활용하여 뉴스의 카테고리 분류 실험을 수행하는 외부적인 임베딩 평가를 수행함으로써, 제안 방법론과 기존 문서 임베딩 모델과의 성능을 평가하였다. 그 결과 제안 방법론을 통해 도출된 벡터가 텍스트의 고유 정보를 충분히 활용함으로써, 문서의 특성을 더욱 정확하게 표현할 수 있음을 확인하였다.

• 디지털콘텐츠학회 논문지
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• 제18권3호
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• pp.585-592
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• 2017

개인용 디바이스의 발달로 개인들이 손쉽게 인터넷에 접속할 수 있게 되었으며, 소셜미디어를 통한 정보의 공유와 습득이 일반화 되고 있다. 특히 분야별 전문 커뮤니티가 발달하며 사회적 영향력을 행사하고 있어 기업과 정부는 이들의 의견을 반영하여 전략을 수립하는 일에 관심을 기울이고 있다. 온라인상의 다양한 텍스트로부터 대중의 의견을 읽어내는 것을 오피니언마이닝이라고 한다. 그 중 하나인 감성사전은 방대한 비정형데이터를 빠르게 파악하는 도구로 여러 분야에서 활용되고 있다. 주식시장은 사회의 여러 요인을 반영하여 변동한다. 최근에는 버즈량 분석 등 빅데이터를 기반으로 오피니언마이닝을 활용한 주식시장 연구가 시도되고 있다. 대표적인 예로 뉴스와 같은 텍스트 데이터 분석을 활용한 연구들이 발표되고 있다. 본 논문에서는 뉴스의 정제된 형식과 한정된 어휘를 사용한 기존연구를 보완하고자 증권전문 사이트 'Paxnet'의 게시 글을 분석대상으로 삼아 주식시장 맞춤형 감성사전을 구축하여 투자자들의 감성을 분석하는 데 기여했다.

• 문화기술의 융합
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• 제8권1호
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• pp.453-459
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• 2022

한 나라의 출산율 감소는 생산가능인구가 감소하고, 인구구조 고령화에 따른 저축률 저하로 자본축적이 줄어들어 경제성장이 둔화 등의 문제가 발생한다. 현재 대한민국에서는 만 18세 이상의 모든 남성이 병역의 의무를 부과하고 있는 징병 제도를 시행하고 있다. 하지만 출산율 감소로 인해 모병 제도로의 전환이 사회적 이슈로 불거지고 있다. 본 논문에서는 출산율이 1 미만으로 떨어진 2018년부터 모병제에 대한 사회 인식을 분석하고자 '모병제' 키워드를 통해 검색된 뉴스 기사와 댓글을 수집하였다. 수집된 댓글 중 일부에 대해 레이블링을 진행하였고, 딥러닝 모델을 통해 감성 수준을 산출하였다. 본 연구를 통해 출산율 저하에 따라 모병제 전환에 대한 인식이 많이 증가하지 못한 것을 발견하였으며, 모병제에 대한 사람들의 관심도는 점차 증가하는 추세임을 확인하였다.

• 지능정보연구
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• 제19권1호
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• pp.95-110
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• 2013

최근 다양한 소셜미디어를 통해 생성되는 비정형 데이터의 양은 빠른 속도로 증가하고 있으며, 이를 저장, 가공, 분석하기 위한 도구의 개발도 이에 맞추어 활발하게 이루어지고 있다. 이러한 환경에서 다양한 분석도구를 통해 텍스트 데이터를 분석함으로써, 기존의 정형 데이터 분석을 통해 해결하지 못했던 이슈들을 해결하기 위한 많은 시도가 이루어지고 있다. 특히 트위터나 페이스북을 통해 실시간에 근접하게 생산되는 글들과 수많은 인터넷 사이트에 게시되는 다양한 주제의 글들은, 방대한 양의 텍스트 분석을 통해 많은 사람들의 의견을 추출하고 이를 통해 향후 수익 창출에 기여할 수 있는 새로운 통찰을 발굴하기 위한 움직임에 동기를 부여하고 있다. 뉴스 데이터에 대한 오피니언 마이닝을 통해 주가지수 등락 예측 모델을 제안한 최근의 연구는 이러한 시도의 대표적 예라고 할 수 있다. 우리가 여러 매체를 통해 매일 접하는 뉴스 역시 대표적인 비정형 데이터 중의 하나이다. 이러한 비정형 텍스트 데이터를 분석하는 오피니언 마이닝 또는 감성 분석은 제품, 서비스, 조직, 이슈, 그리고 이들의 여러 속성에 대한 사람들의 의견, 감성, 평가, 태도, 감정 등을 분석하는 일련의 과정을 의미한다. 이러한 오피니언 마이닝을 다루는 많은 연구는, 각 어휘별로 긍정/부정의 극성을 규정해 놓은 감성사전을 사용하며, 한 문장 또는 문서에 나타난 어휘들의 극성 분포에 따라 해당 문장 또는 문서의 극성을 산출하는 방식을 채택한다. 하지만 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다. 본 연구는 특정 어휘의 극성은 한 가지로 고유하게 정해져 있지 않으며, 분석의 목적에 따라 그 극성이 상이하게 나타날 수도 있다는 인식에서 출발한다. 동일한 어휘의 극성이 해석하는 사람의 입장에 따라 또는 분석 목적에 따라 서로 상이하게 해석되는 현상은 지금까지 다루어지지 않은 어려운 이슈로 알려져 있다. 구체적으로는 주가지수의 상승이라는 한정된 주제에 대해 각 관련 어휘가 갖는 극성을 판별하여 주가지수 상승 예측을 위한 감성사전을 구축하고, 이를 기반으로 한 뉴스 분석을 통해 주가지수의 상승을 예측한 결과를 보이고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제25권3호
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• pp.63-88
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• 2019

북한의 변화와 동향 파악에 대한 연구는 북한관련 정책에 대한 방향을 결정하고 북한의 행위를 예측하여 사전에 대응 할 수 있다는 측면에서 매우 중요하다. 현재까지 북한 동향에 대한 연구는 전문가를 중심으로 과거 사례를 서술적으로 분석하여, 향후에 북한의 동향을 분석하고 대응하여 왔다. 이런 전문가 서술 중심의 북한 변화 및 동향 연구에서 비정형데이터를 이용한 텍스트마이닝 분석이 더해지면 보다 과학적인 북한 동향 분석이 가능할 것이다. 특히 북한의 동향 파악과 북한의 대남 관련 행위와 연관된 연구는 통일 및 국방 분야에서 매우 유용하며 필요한 분야이다. 본 연구에서는 북한의 신문 기사 내용을 활용한 텍스트마이닝 방법으로 북한과 관련한 핵심 단어를 구축하였다. 그리고 본 연구는 김정은 집권 이후 최근의 남북관계의 극적인 관계와 변화들을 기반으로 세 개의 기간을 나누고 이 기간 내에 국내 언론에 나타난 북한과 관련성이 높은 단어들을 시계열적으로 분석한 연구이다. 북한과 관련한 주요 단어들을 세 개의 기간별로 분류하고 당시에 북한의 태도와 동향에 따라 해당 단어와 주제들의 관련성이 어떻게 변화하였는지를 파악하였다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용한 연구가 남북관계 및 북한의 동향을 이해하고 분석하는 방법론으로서 얼마나 유용한 것이지를 파악하는 것이었다. 앞으로 북한의 동향 분석에 대한 연구는 물론 대북관계 및 정책에 대한 방향을 결정하고, 북한의 행위를 사전에 예측하여 대응 할 수 있는 북한 리스크 측정 모델 구축을 위한 연구로 진행 될 것이다.

• 융합신호처리학회논문지
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• 제24권1호
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• pp.42-50
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• 2023

기술의 발전은 제작 기법, 편집 기술 등 미디어 산업 전반에 걸쳐 디지털 혁신을 이루어 왔고, OTT 서비스와 스트리밍 시대를 관통하며 소비자 관람 형태의 다양성을 가져왔다. 빅데이터와 딥러닝 네트워크의 융합으로 뉴스 기사, 소설, 대본 등 형식을 갖춘 글을 자동으로 생성하였으나 작가의 의도를 반영하고 문맥적으로 매끄러운 스토리를 생성한 연구는 부족하였다. 본 논문에서는 이미지 캡션 생성 기술로 스토리보드 속 사진의 흐름을 파악하고, 언어모델을 통해 이야기 흐름이 자연스러운 스토리를 자동 생성하는 것을 기술한다. 합성곱 신경망(CNN)과 주의 집중기법(Attention)을 활용한 이미지 캡션 생성 기술을 통해 스토리보드의 사진을 묘사하는 문장을 생성하고, 첫 번째 이미지 캡션을 KoGPT-2에 입력하여 생성된 새로운 글과 두 번째 이미지의 캡션을 다음 입력값으로 활용한 재귀적 접근 방안을 제안하여 전후 문맥이 자연스럽고 기획 의도에 맞는 스토리를 생성하는 연구를 진행한다. 본 논문으로 인공지능을 통해 작가의 의도를 반영한 스토리를 자동으로 대량 생성하여 콘텐츠 창작의 고통을 경감시키고, 인공지능이 디지털 콘텐츠 제작의 전반적인 과정에 참여하여 미디어 지능화를 활성화한다.