• KSII Transactions on Internet and Information Systems (TIIS)
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• 제10권6호
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• pp.2627-2647
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• 2016

With the rapid growth of microblog, expert identification on microblog has been playing a crucial role in many applications. While most previous expert identification studies only assess global authoritativeness of a user, there is no way to differentiate the authoritativeness in a particular aspect of topics. In this paper, we propose a novel model, which jointly models text and following relationship in the same generative process. Furthermore, we integrate a similarity-based weight scheme into the model to address the popular bias problem, and use followee topic distribution as prior information to make user's topic distribution more precisely. Our empirical study on two large real-world datasets shows that our proposed model produces significantly higher quality results than the prior arts.

• 한국정보과학회논문지:소프트웨어및응용
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• 제35권8호
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• pp.522-528
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• 2008

토픽맵에서 사용자의 토픽 선택에 따라 제공되는 정보는 개별 사용자의 관심과 배경지식이 고려되지 않고 최초 도메인 전문가에 의해 구축된 토픽맵 상의 토픽(Topic)과 연관되는 관계(Association), 자원(Occurrence)만을 이용하여 사용자에게 토픽맵 정보를 제공하고 있다. 이에 토픽맵은 개인화된 정보제공 측면의 단점을 보완하고자 개별 사용자를 위한 개인화 기능으로 개인 선호항목 설정, 필터링(Filtering), 범위제한(Scope) 등 사용자가 직접 관심정보를 사전에 설정하는 기능을 제공하고 있으나 토픽맵 사용자를 위한 개인화 측면에서 만족스럽지 못하다. 따라서 본 논문에서는 특정 도메인 토픽맵에서 사용자가 원하는 개인화된 정보를 제공하기 위해 사용자 클릭정보 수집을 통한 프로파일 정보와 이를 이용한 토픽 선호도 백터(Topic Preference Vector), 토픽맵 지식층의 기본요소인 토픽(Topic)과 관계(Association)를 이용한 개인화된 토픽맵 랭킹 알고리즘(PTR)을 제안한다. 사용자는 PTR 알고리즘을 이용하여 개인 선호도가 고려되어 랭킹된 토픽맵 정보를 제공받을 수 있게 됨으로써 개인화된 정보 제공 측면에서의 성능 향상을 가져올 수 있는 장점을 가진다.

• 한국지능시스템학회논문지
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• 제18권1호
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• pp.86-93
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• 2008

복잡한 의미관계를 정의하는 온톨로지를 구축하는 일은 매우 정밀하고 전문적인 작업이다. 잘 구축된 온톨로지를 응용 시스템에 활용하기 위해서는 온톨로지 클래스에 대한 많은 인스턴스 정보를 구축해야 한다. 본 논문은 온톨로지 인스턴스 정보 추출을 위하여 방대한 양의 웹 문서로부터 주어진 주제에 적합한 문서만을 추출하는 주제 중심 웹 문서 수집 알고리즘을 제안하고, 이 알고리즘을 바탕으로 문서 수집 시스템을 개발한다. 제안하는 문서 수집 알고리즘은 URL의 패턴을 이용하여 주제에 적합한 링크만을 추출함으로써 빠른 속도의 문서 수집을 가능하게 한다. 또한 링크 블록 텍스트에 대한 퍼지집합으로 표현된 주제 적합도는 문서의 주제 관련성을 지능적으로 판단하여 주제 중심 문서 수집의 정확도를 향상시킨다.

• 한국과학교육학회지
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• 제36권4호
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• pp.629-641
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• 2016

교사의 수업 전문성이 시간에 따라 어떻게 발달하는지 이해하는 것은 유효적절한 지원을 제공하는데 있어 기초가 된다. 이와 같은 전제에 근거하여 이 연구에서는 초등 교사의 천문 수업 중 행성의 크기와 거리에 대해 주제-특이적 PCK 발달과정을 탐색하고자 하였다. 교사의 PCK가 시간에 따라 어떻게 발달하는지 파악하기 위해 이 연구에서는 학생의 학습발달과정(learning progressions; 이하 LPs)이라는 개념틀을 적용하였다. LPs와 마찬가지로 교사의 수업전문성 발달 또한 초보에서 적응적 전문가로 발달하는 가설적인 경로로 기술될 수 있다는 것이다. 이 연구를 위해 서울, 강원, 광주 지역 소재 6개 초등학교 5학년 교사 8명이 참여하였으며, 2013년과 2014년에 걸쳐 '태양계와 별' 단원 '의 수업을 녹화하였다. 녹화된 수업에서 참여 교사의 주제-특이적 PCK를 문서화하기 위해 수업 분석틀을 개발하여 적용하였다. 이 연구는 천문 수업에서 행성의 크기와 거리 주제에 대한 초등 교사들의 PCK 발달과정을 개발하는 것이 주된 목적이긴 하지만, 이와 더불어 개발된 PCK 발달과정의 타당성 근거를 확보하는 것도 또 하나의 중요한 목적이므로 2013년과 2014년에 중복 참여한 4명 교사들의 PCK 변화를 종단적으로 추적하였다. 종단 연구에 참여한 교사들은 연구자들과 함께 적응적 교수활동을 개발하는 4주간의 사전 모임에 참여하였다. 이 연구를 통해 3개 PCK 요소(교육과정, 교수전략, 학생평가)에 대해 4~5수준의 발달과정을 개발하였으며, 1개 천문학적 사고 요소(시스템 사고)에 대해 4수준의 발달 과정을 개발하였다. 참여 교사들은 PCK 요소별로 서로 다른 발달 수준을 나타내었으며, 적응적 교수활동 개발 및 적용을 통해 PCK 수준이 다양한 경로로 변화되는 것으로 나타났다. 이 연구는 특정 주제에 대한 과학 교사의 PCK 발달 수준에 적절한 수업 스캐폴딩을 촉진하는데 있어 경험적인 근거를 제시하였다는 점에서 의미를 가진다.

• Journal of Chest Surgery
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• 제49권6호
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• pp.413-420
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• 2016

Doctors are often faced with difficult decisions and uncertainty when patients need a certain treatment. They routinely rely on the scientific literature, in addition to their knowledge, experience, and patient preferences. Clinical practice guidelines are created with the intention of facilitating decision-making. They may offer concise instructions for the diagnosis, management (medical or surgical treatments), and prevention of specific diseases or conditions. All information included in the final version are the result of a systematic review of scientific articles and an assessment of the benefits and costs of alternative care options. The final document attempts to meet the needs of most patients in most circumstances and clinicians, aware of these recommendations, should always make individualized treatment decisions. In this review, we attempted to define the intent and applicability of clinical practice guidelines, expert consensus documents, and registry studies, focusing on the management of patients with thoracic aortic disease.

• 정보처리학회논문지A
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• 제11A권3호
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• pp.217-226
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• 2004

이 문에서는 교실수업에서 이루어지는 여러 종류의 협동학습모형 중 Jigsaw협동학습 모형을 토대로 협동학습 지원 시스템을 설계, 구현하였다. Jigsaw도형은 학생들이 모둠집단과 전문가집단으로 나누어 전문가 집단에서 학습주제에 대한 전문가가 되어야만 모둠집단의 구성원들에게 설명하고 이해시킬 수 있는 구조를 가지고 있다. Jigsaw모형에 따라 모든 학생들에게 동등한 참여 기회를 부여하고, 책임감 있는 학습자간의 활발한 상호작용이 이루어질 수 있도록 웹 기반 협동학습 지원 시스템을 구성하였다. 웹 기반 시스템을 이용하여 각 모둠집단에서 간은 전문 과제를 맡은 학습자끼리 모여 협동학습을 하면서 그 과제에 대해서는 전문가 수준의 학습할 수 있도록 전문가 학습메뉴를 제공하고, 모둠집단 성원에게 각자 맡은 전문주제에 대하여 학습내용을 제시할 수 있도록 모둠집단 학습메뉴를 제공하여 사이버 공간을 통한 책임감 있고 능동적인 학습의 효과를 기대할 수 있다.

• 한국석유지질학회지
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• 제6권1_2
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• pp.20-24
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• 1998

전문가 시스템(expert system)은 충분한 지식과 경험을 가지고 있는 한 분야의 전문가가 실제로 문제에 접근 해결해 나가는 방식대로 전산 시스템을 구성하여 이러한 시스템을 통해 컴퓨터가 대신 문제를 해결하도록 제작된 인공지능 방식의 한 소프트웨어이다. 이번 연구에서는 퇴적층의 퇴적상과 퇴적환경 분석을 위해 미국 사우스 캐롤라이나 대학에서 본래 1990년에 개발되었던 PLAYMAKER의 지식베이스의 일부를 새로 수정 보완하여 제작한 PLAYMAKER2를 활용하여 퇴적층의 퇴적상과 퇴적환경을 분석하였다. 연구대상은 동해 울릉분지 남서부 제 VI-1 광구에 분포하는 최대 층후 10,000 m에 달하는 신생대 후기 퇴적층으로서, 이 곳의 퇴적층은 크게 상·하부 두 부분-마이오세충과 플라이오-플라이스토세층-으로 구분된다. PLAYMAKER2에 의해 분석되어 신뢰값으로 표시된 신생대 후기 퇴적층에 대한 퇴적환경과 퇴적상해석 결과를 요약해 보면, 마이오세층의 퇴적환경은 사면: $57.4\%$, 연안: $21.4\%$, 대양저: $10.1\%$의 순이고, 퇴적상은 해저 선상지: $35.7\%$, 대륙사면: $26.3\%$, 삼각주: $16.1\%$, 심해저 평원: $6.1\%$, 대륙붕: $3.2\%$, 대륙붕단: $1.4\%$ 순이다. 또한 플라이오-플라이스토세층에 대한 PALYMAKER2의 해석 결과는 퇴적환경은 사면: $59.0\%$, 연안: $22.8\%$, 대양저: $7.0\%$의 순이고, 퇴적상은 삼각주: $24.1\%$, 대륙사면: $22.2\%$, 해저 선상지: $17.3\%$, 대륙붕: $7.0\%$, 심해저 평원: $4.8\%$, 대륙붕단: $2.6\%$ 순이다. PLAYMAKER2에 의한 마이오세층과 플라이오-플라이스토세층에 대한 퇴적환경과 퇴적상 해석결과와 기존 연구자들에 의한 고전적인 퇴적상 해석 결과를 비교해 보면 두 퇴적층 모두 큰 차이를 보이지 않는데 이는 PLAYMAKER2전문가 시스템이 비교적 양호하게 퇴적층의 퇴적환경과 퇴적상을 해석할 수 있음을 보여주는 것으로 평가된다. 다만 PLAYMAKER2가 보다 신뢰할 만한 퇴적환경 해석을 위한 전문가 시스템으로 구축되기 위해서는 향후 많은 퇴적학 전문가들이 추가로 참여하여 기존 규칙들을 재검증하고 새로운 규칙들을 첨가함으로써 보디 세련된 지식베이스를 개발하여야 할 것으로 판단된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.1-23
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• 2013

융합 R&D가 추구해야 할 바람직한 방향은 이종 기술 간의 결합에 의한 맹목적인 신기술 창출이 아니라, 당면한 주요 문제를 해결함으로써 사회적 니즈를 충족시킬 수 있는 기술을 개발하는 것이다. 이와 같은 사회문제 해결형 기술 R&D를 촉진하기 위해서는 우선 우리 사회에서 주요 쟁점이 되고 있는 문제들을 선별해야 한다. 그런데 우선적이고 중요한 사회문제를 분별하기 위해 전문가 설문조사나 여론조사 등 기존의 사회과학 방법론을 사용하는 것은 참여자의 선입견이 개입될 수 있고 비용이 많이 소요된다는 한계를 지닌다. 기존의 사회과학 방법론이 지닌 문제점을 보완하기 위하여 본 논문에서는 사회적 이슈를 다루고 있는 대용량의 뉴스기사를 수집하고 통계적인 기법을 통하여 사회문제를 나타내는 키워드를 추출하는 시스템의 개발을 제안한다. 2009년부터 최근까지 3년 동안 10개 주요 언론사에서 생산한 약 백 30만 건의 뉴스기사에서 사회문제를 다루는 기사를 식별하고, 한글 형태소 분석, 확률기반의 토픽 모델링을 통해 사회문제 키워드를 추출한다. 또한 키워드만으로는 정확한 사회문제를 파악하기 쉽지 않기 때문에 사회문제와 연관된 키워드와 문장을 찾아서 연결하는 매칭 알고리즘을 제안하다. 마지막으로 사회문제 키워드 비주얼라이제이션 시스템을 통해 시계열에 따른 사회문제 키워드를 일목요연하게 보여줌으로써 사회문제를 쉽게 파악할 수 있도록 하였다. 특히 본 논문에서는 생성확률모델 기반의 새로운 매칭 알고리즘을 제안한다. 대용량 뉴스기사로부터 Latent Dirichlet Allocation(LDA)와 같은 토픽 모델 방법론을 사용하여 자동으로 토픽 클러스터 세트를 추출할 수 있다. 각 토픽 클러스터는 연관성 있는 단어들과 확률값으로 구성된다. 그리고 도메인 전문가는 토픽 클러스터를 분석하여, 각 토픽 클러스터의 레이블을 결정하게 된다. 이를 테면, 토픽 1 = {(실업, 0.4), (해고, 0.3), (회사, 0.3)}에서 토픽 단어들은 실업문제와 관련있으며, 도메인 전문가는 토픽 1을 실업문제로 레이블링 하게 되고, 이러한 토픽 레이블은 사회문제 키워드로 정의한다. 그러나 이와 같이 자동으로 생성된 사회문제 키워드를 분석하여 현재 우리 사회에서 어떤 문제가 발생하고 있고, 시급히 해결해야 될 문제가 무엇인지를 파악하기란 쉽지 않다. 따라서 제안된 매칭 알고리즘을 사용하여 사회문제 키워드를 요약(summarization)하는 방법론을 제시한다. 우선, 각 뉴스기사를 문단(paragraph) 단위로 세그먼트 하여 뉴스기사 대신에 문단 세트(A set of paragraphs)를 가지게 된다. 매칭 알고리즘은 각 토픽 클러스터에 대한 각 문단의 확률값을 측정하게된다. 이때 토픽 클러스터의 단어들과 확률값을 이용하여 토픽과 문단이 얼마나 연관성이 있는지를 계산하게 된다. 이러한 과정을 통해 각 토픽은 가장 연관성이 있는 문단들을 매칭할 수 있게 된다. 이러한 매칭 프로세스를 통해 사회문제 키워드와 연관된 문단들을 검토함으로써 실제 우리 사회에서 해당 사회문제 키워드와 관련해서 구체적으로 어떤 사건과 이슈가 발생하는 지를 쉽게 파악할 수 있게 된다. 또한 매칭 프로세스와 더불어 사회문제 키워드 가시화를 통해 사회문제 수요를 파악하려는 전문가들은 웹 브라우저를 통해 편리하게 특정 시간에 발생한 사회문제가 무엇이며, 구체적인 내용은 무엇인지를 파악할 수 있으며, 시간 순서에 따른 사회이슈의 변동 추이와 그 원인을 알 수 있게 된다. 개발된 시스템을 통해 최근 3년 동안 국내에서 발생했던 다양한 사회문제들을 파악하였고 개발된 알고리즘에 대한 평가를 수행하였다(본 논문에서 제안한 프로토타입 시스템은 http://dslab.snu.ac.kr/demo.html에서 이용 가능함. 단, 구글크롬, IE8.0 이상 웹 브라우저 사용 권장).

• 한국산학기술학회논문지
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• 제21권1호
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• pp.380-386
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• 2020

모바일 어플리케이션 시장은 스마트폰의 등장 이후로 지난 10여 년의 성장을 통해 전자기기 소프트웨어 시장에서 가장 큰 시장을 보유하게 되었다. 모바일 어플리케이션 시장의 경쟁이 심화됨에 따라, 사용자의 소비와 사용 양태에 어플리케이션 평가가 끼치는 영향력 역시 큰 폭으로 상승하였다. 이에 따라 모바일 어플리케이션을 평가하기 위한 척도에 관한 연구들이 진행됐으나, 대부분의 연구가 전문가 중심의 인터뷰 또는 설문조사와 같은 정성적인 방법에 의존하였다. 또한, 서비스 사용자의 관점이 아닌 서비스 제공자의 관점에서 평가 척도가 구성되고 있다. 하지만 최근에는 대량의 사용자 리뷰(User Review) 데이터를 통해 실제 사용자들의 어플리케이션 평가의 정량적 분석이 가능해짐에 따라, 연구자의 주관성을 최소화하는 어플리케이션 영역별 분석의 가능성이 커지고 있다. 따라서 본 연구에서는 사용자 리뷰 데이터를 활용하여 모바일 어플리케이션들에 대한 기존의 품질 평가에 대한 문제점을 보완할 수 있는 방법론을 제시하고자 한다. 이를 위해 토픽모델링 기법인 LDA(Latent Dirichlet allocation)을 적용하여, 기존의 평가 척도를 사용자 관점에서 개선하는 방법을 제안한다. 본 연구를 통해 서비스 제공자 및 연구자의 주관성으로 인한 서비스 평가의 편향을 줄이고, 소비자 관점의 모바일 어플리케이션 영역별 평가 척도를 제공할 것으로 예상된다.

• 지능정보연구
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• 제19권3호
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• pp.141-156
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• 2013

최근 소셜미디어는 전세계적 커뮤니케이션 도구로서 사용에 전문적인 지식이나 기술이 필요하지 않기 때문에 이용자들로 하여금 콘텐츠의 실시간 생산과 공유를 가능하게 하여 기존의 커뮤니케이션 양식을 새롭게 변화시키고 있다. 특히 새로운 소통매체로서 국내외의 사회적 이슈를 실시간으로 전파하면서 이용자들이 자신의 의견을 지인 및 대중과 소통하게 하여 크게는 사회적 변화의 가능성까지 야기하고 있다. 소셜미디어를 통한 정보주체의 변화로 인해 데이터는 더욱 방대해지고 '빅데이터'라 불리는 정보의 '초(超)범람'을 야기하였으며, 이러한 빅데이터는 사회적 실제를 이해하기 위한 새로운 기회이자 의미 있는 정보를 발굴해 내기 위한 새로운 연구분야로 각광받게 되었다. 빅데이터를 효율적으로 분석하기 위해 다양한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 그러나 지금까지 소셜미디어를 대상으로 한 연구는 개괄적인 접근으로 제한된 분석에 국한되고 있다. 이를 적절히 해결하기 위해 본 연구에서는 트위터 상에서 실시간으로 방대하게 생성되는 빅스트림 데이터의 효율적 수집과 수집된 문헌의 다양한 분석을 통한 새로운 정보와 지식의 마이닝을 목표로 사회적 이슈를 포착하기 위한 실시간 트위터 트렌드 마이닝 시스템을 개발 하였다. 본 시스템은 단어의 동시출현 검색, 질의어에 의한 트위터 이용자 시각화, 두 이용자 사이의 유사도 계산, 트렌드 변화에 관한 토픽 모델링 그리고 멘션 기반 이용자 네트워크 분석의 기능들을 제공하고, 이를 통해 2012년 한국 대선을 대상으로 사례연구를 수행하였다. 본 연구를 위한 실험문헌은 2012년 10월 1일부터 2012년 10월 31일까지 약 3주간 1,737,969건의 트윗을 수집하여 구축되었다. 이 사례연구는 최신 기법을 사용하여 트위터에서 생성되는 사회적 트렌드를 마이닝 할 수 있게 했다는 점에서 주요한 의의가 있고, 이를 통해 트위터가 사회적 이슈의 변화를 효율적으로 추적하고 예측하기에 유용한 도구이며, 멘션 기반 네트워크는 트위터에서 발견할 수 있는 고유의 비가시적 네트워크로 이용자 네트워크의 또 다른 양상을 보여준다.