• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제26권1호
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• pp.163-170
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• 2021

빅데이터가 여러 분야에서 다양하게 접목됨에 따라 빅데이터 시장이 하드웨어로부터 시작해서 서비스 소프트웨어 부문으로 확장되고 있다. 특히 빅데이터 의미 파악 및 이해 능력, 분석 결과 등 총체적이고 직관적인 시각화를 위하여 애플리케이션을 제공하는 거대 플랫폼 시장으로 확대되고 있다. 그 중에서 SNS(Social Network Service) 등과 같은 소셜 미디어를 활용한 빅데이터 추출 및 분석에 대한 수요가 기업 뿐만 아니라 개인에 이르기까지 매우 활발히 진행되고 있다. 그러나 이처럼 사용자 트렌드 분석과 마케팅을 위한 소셜 미디어 데이터의 수집 및 분석에 대한 많은 수요에도 불구하고, 다양한 소셜 미디어 서비스 인터페이스의 이질성으로 인한 동적 연동의 어려움과 소프트웨어 플랫폼 구축 및 운영의 복잡성을 해결하기 위한 연구가 미흡한 상태이다. 따라서 본 논문에서는 소셜 미디어 데이터의 수집에서 추출 및 분류에 이르는 과정을 하나로 통합하여 운영할 수 있는 프레임워크를 개발하는 방법에 대해 제시한다. 제시된 프레임워크는 이질적인 소셜 미디어 데이터 수집 채널의 문제를 어댑터 패턴을 통해 해결하고, 의미 연관성 기반 추출 기법과 주제 연관성 기반 분류 기법을 통해 소셜 토픽 추출과 분류의 정확성을 높였다.

• International Journal of Computer Science & Network Security
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• 제24권2호
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• pp.113-123
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• 2024

Stock market news sentiment analysis (SA) aims to identify the attitudes of the news of the stock on the official platforms toward companies' stocks. It supports making the right decision in investing or analysts' evaluation. However, the research on Arabic SA is limited compared to that on English SA due to the complexity and limited corpora of the Arabic language. This paper develops a model of sentiment classification to predict the polarity of Arabic stock news in microblogs. Also, it aims to extract the reasons which lead to polarity categorization as the main economic causes or aspects based on semantic unity. Therefore, this paper presents an Arabic SA approach based on the logistic regression model and the Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) model. The proposed model is used to classify articles as positive, negative, or neutral. It was trained on the basis of data collected from an official Saudi stock market article platform that was later preprocessed and labeled. Moreover, the economic reasons for the articles based on semantic unit, divided into seven economic aspects to highlight the polarity of the articles, were investigated. The supervised BERT model obtained 88% article classification accuracy based on SA, and the unsupervised mean Word2Vec encoder obtained 80% economic-aspect clustering accuracy. Predicting polarity classification on the Arabic stock market news and their economic reasons would provide valuable benefits to the stock SA field.

• 한국멀티미디어학회논문지
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• 제11권9호
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• pp.1310-1323
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• 2008

최근 들어 복합 웹 서비스를 자동으로 구성하기 위한 많은 연구들이 진행되었다. 이들 연구의 대부분은 서비스의 기능을 고려하지 않고 단순히 웹 서비스들의 입력과 출력을 연결하여 복합 웹 서비스를 구성한다. 그러므로 사용자의 의도에 부합하지 않는 복합 웹 서비스를 생성할 수 있다. 또한 가용한 웹 서비스의 모든 조합을 고려하기 때문에 시간 복잡도가 매우 크다. 이러한 문제를 해결하기 위해, 본 논문에서는 웹 서비스의 기능적 의미를 명시적으로 기술하고 이를 기반으로 복합 웹 서비스를 자동으로 구성하는 방법을 제안한다. 제안된 방법은 서비스 간의 입, 출력 의존성 및 기능 정보를 그래프 구조를 사용하여 조직화한다. 그리고 그래프 구조에서 사용자가 요구하는 기능을 제공하는 핵심 서비스와 입, 출력 타입 간의 변환을 지원하는 부가 서비스를 찾아 이들 간의 조합으로 복합 웹 서비스를 구성한다. 제안된 방법은 웹 서비스의 기능을 고려함으로써 구성된 복합 웹 서비스의 의미적 정확성을 높이고, 의미적으로 연관성이 있는 서비스들 간의 조합만을 고려함으로써 시간 복잡도를 줄인다.

• 대한공간정보학회지
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• 제17권4호
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• pp.31-38
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• 2009

지금까지 연구되어온 대부분의 3차원 모델은 외부 볼륨에 대해 이론적인 토폴로지 모델과 부분적인 구현에 초점이 맞추어져 있다. 최근에는 CityGML이나 IFC와 같이 실내공간에 대한 모델들도 제안되거나 상용화되고 있으나 실내 공간에 대해서 완전한 토폴로지를 구현하는 것은 데이터 모델이 지나치게 복잡해지거나, 응용 분야에 따라서는 이러한 완전한 모델이 불필요한 경우가 많다. 또한 현재 상용화된 공간 DBMS에서 3차원 토폴로지와 관계된 함수를 완전히 제공하지 않기 때문에 구현상에 어려움이 있다. 본 연구에서는 이의 해결 방법의 하나로써 2차원 GIS 구조에 저장된 토폴로지 특성을 이용하여 멀티-레이어화된 실내 공간 3차원 모델을 제안한다. 본 연구에서는 공간 DBMS중 하나인 PostGIS 활용하여 제안된 모델을 구축하는 과정과 이렇게 설계된 데이터베이스 스키마를 활용하여 캠퍼스 공간정보 시스템을 구현하고 실행시키는 과정을 설명한다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 1991년도 제3회 한글 및 한국어정보처리 학술대회
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• pp.44-57
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• 1991

변환방식의 기계번역은 변환사전에서 제공하는 정보의 종류와 그의 정밀성에 따라서 변환과정의 복잡도와 번역의 질이 결정되어 진다. 사람에 의한 번역은 양국어 사전에서 제공하는 구절 중심의 번역정보를 이용함으로써, 그 번역의 결과는 정확하고 자연스럽다. 본 논문에서는 양국어 사전에서 제공하는 구절 중심의 여러가지 번역정보들을, 한영 기계번역시스템이 이용할 수 있는 형태의 동사 변환사전을 제안하였다. 제안된 변환사전에서는 첫째로, 구절 중심의 번역에서 동사의 역어가 선택되어지는 기준을 제공하여, 변환과정에서 추가적인 의미해석없이도 역어를 효과적으로 선택할 수 있도록 하였다. 둘째로 동사의 역어가 취하는 구체적인 구문구조를 제공하여, 여러 단계의 구조변환의 복잡도를 줄이면서도 두 언어간의 표현방식의 차이점을 해결할 수 있게 하였다.

• 한국조경학회지
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• 제22권2호
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• pp.81-103
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• 1994

In recent years, the visual characteristics of natural open space and greenbelt surrounding the urban landscapes have been changed with sprawling of residential areas and highrised residential buildings. Since these natural areas being the background element of residential areas are topographically sloped mountains in many cities. It is easy to be seen in the distance and it is important to preserve these areas as a visual infrastructure of the urban landscape. The purposes of this study are to extract the factors of landscape impact evaluation for these areas and to clarify the physical landscape variables representing these factors, and to infer the visual-perceptional relationships between image and landscape variables. As results, conceptional three factors were extracted with semantic differential evaluation to classified 18 landscape slide, and three regression models were established with factor score of landscapes and physical variables measured in photographs. On the basis of these relationships, visual-perceptional characteristics were discussed by analyzing the data form eye-movement recording to each of landscapes. The factors of "spatial unfolding of backdropped hilly greenspace", "horizontal quence of residential buildings", and "landscape complexity" prove to be important. And it prove important variables of "skyline of mountainous ridge" and "visual edge of building structure" in regression models and eye fixation movements.

• 한국HCI학회:학술대회논문집
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• 한국HCI학회 2009년도 학술대회
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• pp.1150-1155
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• 2009

정보화 사회에서 정보의 양은 기술의 발달로 급격하게 증가하고 있다. 그로 인해 정보의 다양화와 복잡성 또한 증가하여 빠른 정보처리에 어려움을 주고 있다. 정보의 복잡성 속에 정보의 구조화, 범주화는 사용자가 쉽게 정보에 접근할 수 있게 만들며 처리 속도도 빠르게 해 준다. 본 연구는 정보의 범주화에서 색을 통한 범주화가 정보처리 속도 향상에 어떠한 영향을 주는지를 실험적으로 확인해 보려 한다. 실험 1은 복잡한 정보를 가진 노선도에서 역을 찾는 과제를 시행 하였을 때, target 역 이름의 색과 노선의 색이 동일 할 때 그렇지 않는 경우 보다 탐색시간을 빠름을 보여주고자 한다. 그리고 실험2는 단어 분류 과제에서 색의 범주화가 단어의미 범주화 보다 빨리 처리되며, 색의 대비가 클 때 더 효과적임을 보여 주고자 한다.

• 지능정보연구
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• 제5권1호
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• pp.13-34
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• 1999

Building a knowledge base effectively has been an important research area in the expert systems field. A variety of approaches have been studied including rules, semantic networks, and frames to represent the knowledge base for expert systems. As the size and complexity of the knowledge base get larger and more complicated, the integration of knowledge based with database technology cecomes more important to process the large amount of data. However, relational database management systems show many limitations in handing the complicated human knowledge due to its simple two dimensional table structure. In this paper, we propose Object-Oriented Knowledge Store (OOKS), a knowledge base model on the basis of a frame sturcture using an object-oriented database. In the proposed model, managing rules for inferencing and facts about objects in one uniform structure, knowledge and data can be tightly coupled and the performance of reasoning can be improved. For building a knowledge base, a knowledge script file representing rules and facts is used and the script file is transferred into a frame structure in database systems. Specifically, designing a frame structure in the database model as it is, it can facilitate management and utilization of knowledge in expert systems. To test the appropriateness of the proposed knowledge base model, a prototype system has been developed using a commercial ODBMS called ObjectStore and C++ programming language.

• Journal of Computing Science and Engineering
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• 제6권3호
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• pp.193-206
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• 2012

Keys play a fundamental role in all data models. They allow database systems to uniquely identify data items, and therefore, promote efficient data processing in many applications. Due to this, support is required to discover keys. These include keys that are semantically meaningful for the application domain, or are satisfied by a given database. We study the discovery of keys from SQL tables. We investigate the structural and computational properties of Armstrong tables for sets of SQL keys. Inspections of Armstrong tables enable data engineers to consolidate their understanding of semantically meaningful keys, and to communicate this understanding to other stake-holders. The stake-holders may want to make changes to the tables or provide entirely different tables to communicate their views to the data engineers. For such a purpose, we propose data mining algorithms that discover keys from a given SQL table. We combine the key mining algorithms with Armstrong table computations to generate informative Armstrong tables, that is, key-preserving semantic samples of existing SQL tables. Finally, we define formal measures to assess the distance between sets of SQL keys. The measures can be applied to validate the usefulness of Armstrong tables, and to automate the marking and feedback of non-multiple choice questions in database courses.

• 한국BIM학회 논문집
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• 제5권3호
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• pp.41-50
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• 2015

Increasing size and complexity of indoor structures have led to much more complication in the spatial cognition and situational awareness. Contrary to outdoor environments, occupants have limited information regarding the indoor space syntax in terms of architectural and semantic information as well as how they interact with their surroundings. The availability of such information could give conveniences to both users and managers in various aspects. In order to visualize the exact location of rooms and utilities in 3D, many studies and projects have utilized BIM models because of its promising value of representing building components. In fact, the application of BIM provides definitive spatial indoor data and creates services for indoor space management and navigation. Therefore, this paper aims to provide an overview of practices on BIM-based indoor spatial information implementation and location-based services. It is expected that enabling of technologies, data-rich content and accessibility of information products will accelerate the growth of the spatially-related markets in various fields.