초록 ▼

연구개발 목표
* 최종목표: 스마트 공간에서의 실시간 지능형 정보 추천서비스를 위한 장소성 기반 데이터 마이닝 핵심기술 개발
- 공간의 물리적 특성과 사용자의 사회적 행위 이력을 기반으로 공간의 다중 사회적 의미를 도출하기 위한 장소성 정형화 및 추론 기술 개발
- 실시간 장소 추천 시 실시간 맥락 적용 및 장소 세분화를 위한 빅데이터 분석 기반의 세부 인기 장소별 특성 정형화 및 추론 기술 개발
- 사용자 맥락에 적합한 세부 인기 장소 선별을 위한 장소-사용자 간 다차원 연결망 모델링 기반의 관련도 추론 기술

연구개발 목표
* 최종목표: 스마트 공간에서의 실시간 지능형 정보 추천서비스를 위한 장소성 기반 데이터 마이닝 핵심기술 개발
- 공간의 물리적 특성과 사용자의 사회적 행위 이력을 기반으로 공간의 다중 사회적 의미를 도출하기 위한 장소성 정형화 및 추론 기술 개발
- 실시간 장소 추천 시 실시간 맥락 적용 및 장소 세분화를 위한 빅데이터 분석 기반의 세부 인기 장소별 특성 정형화 및 추론 기술 개발
- 사용자 맥락에 적합한 세부 인기 장소 선별을 위한 장소-사용자 간 다차원 연결망 모델링 기반의 관련도 추론 기술 개발
- 사용자 감성에 적합한 실시간 장소 추천을 위한 사용자 개인 감성 및 장소성 기반 감성적 특성 정형화 및 추론 기술 개발

연구개발 내용
* 1차년도: 장소성 기반 데이터 마이닝 핵심 기술 개발을 위한 요구사항 분석 및 데이터 정형화 기술 개발
● 공간의 다중 사회적 의미를 도출하기 위한 요구사항 분석 및 장소성 정형화 및 추론 기술 개발
● 세부장소 특성 추론을 위한 자료 구조 정형화 및 추론 기술 개발
● 사용자 맥락에 적합한 세부 인기 장소 선별을 위한 장소-사용자 간 다차원 연결망 관련도 추론 요구사항 분석 및 모델링 기술 개발
● 사용자 감성을 고려한 선호 장소 추천을 위한 세부 장소 관련 온라인 정보의 감성 특성 정형화 기술 개발
* 2차년도: 장소성 기반 데이터 마이닝 핵심 기술 설계, 개발 및 검증
● 공간 내 사용자들의 사회적 맥락 파악을 통한 공간의 실시간 장소성 매칭 기술 개발
● 정형화 된 자료구조를 적용한 세부장소의 장소성 추론 기술 개발
● 사용자의 통시적/즉시적 맥락 반영을 위한 장소-사용자간 다차원 연결망 관련도 추론 기술 개발
● 실시간 장소 추천을 위한 감성 추론 및 이를 기반으로한 사용자 맞춤형 장소 감성 스코어 출력 기술 개발
● 맞춤형 정보 추천 프로토타입 서비스를 통한 제안된 데이터 마이닝 핵심 기술 검증

연구개발성과, 활용계획 및 기대효과
* 산출물
- 사회적 행동 이력 기반 장소성 추론 알고리즘
소셜 네트워크 서비스, 블로그 등 인터넷에 있는 비정형 데이터를 수집하여 한 장소에 대한 물리적, 사회적 및 문화적인 의미를 추출 및 분석하고, 그 의미간의 관계를 육하원칙을 내포하기 위해 장소성 온톨로지를 정의하였고, 온톨로지를 기반으로 비정형 데이터를 정형화하고 각 장소에 대한 장소성 추론 기술을 개발하였다.
- 세부장소 장소성 추론 알고리즘
세부장소 추론을 위해 기존의 단어 관계 및 장소에 대한 기본적 인식을 바탕으로 계층적 코퍼스와 세부장소 타입별 온톨로지를 구축하였으며 이를 기반으로 실제 세부장소의 장소성을 추론하였다. 계층적 코퍼스는 단어의 상하관계 및 유사성을 포함하여 각각 단어의 의미를 군집화 할 수 있도록 했으며 온톨로지를 통해 동일한 기준으로 장소성을 추론하고 비교할 수 있도록 했다.
- 다차원 연결망 기반 사용자-장소/콘텐츠 관련도 계산 알고리즘
먼저 소셜 플랫폼을 통해 수집한 장소 연관 태그를 분석하여 추출해 낸 장소 인식 체계를 바탕으로 공간에서 나타난 장소성을 추론하였다. 이를 바탕으로 사용자-장소성-공간의 관계를 다차원 연결망으로 표현하고 해당 연결망에서 랜덤워크 기법을 적용하여 각 공간이 사용자의 요청 맥락에 얼마나 적합한 지를 나타내는 관련도를 계산했다. 이는 인기도 및 장소성 요소 유사도 기반 관련도를 계산하는 기존 모델 대비 더 나은 성능이 나타남을 보여주었다.
- 사용자 및 장소의 감성적 특성 파악 알고리즘
장소성 소셜 데이터를 분석하기 위한 감성 분석 기술의 커버리지 향상을 위해, 기존에 공개된 오픈소스 감성 키워드 셋을 기반으로 PMI (Pointwise Mutual Information) 기반의 방법을 활용하여 확장된 감성 키워드 셋을 구축하였다. 이렇게 구축된 키워드 셋을 기반으로 단어들 간의 관계를 모델링하는 단어 임베딩 (word embedding) 기법을 이용하여 사람들에 의해 작성된 장소성 소셜 데이터를 학습하고, 발견된 단어 군집의 특성을 파악하는 방식으로 대중 감성을 정형화하는 알고리즘을 설계하였다.

* 특허
- 소셜 네트워크 분석과 온톨로지를 이용한 장소성 추론 시스템 및 방법
해당 특허는 블로그, 페이스북, 트위터 등의 여러 소셜 네트워크 서비스에 존재하는 데이터를 토대로 장소에 대한 문맥을 파악하여 장소가 지니고 있는 물리적, 사회적 그리고 문화적인 의미를 포괄하는 “장소성”을 정의하고 상기 장소성을 온톨로지의 형태로 정형화 시키는 시스템 및 방법을 제안한다.
- 계층적 코퍼스 기반의 장소성 추론 기술
해당 특허는 SNS를 포함한 다양한 텍스트에서 계층적 코퍼스를 이용하여 각 장소성을 추론한다. 장소성(Placeness)은 특정 공간(Space)에 대한 사람들의 인식을 의미하며 사용자와 상황적 특성에 따라서 다양하게 나타난다. SNS를 포함한 온라인 텍스트는 사람들이 가지고 있는 장소에 대한 특성을 추론할 수 있는 데이터인데, 이러한 텍스트 데이터가 포함하고 있는 장소성을 보다 정교하게 추론하기 위하여 계층적 코퍼스 기반의 장소성 추론 기술을 제안한다.
- 다차원 연결망 기반 사용자-장소 관련도 계산 방법
해당 특허는 장소를 추천하는 데 있어 사용자의 맥락과 장소 인식 체계를 반영하고 있는 장소성의 중요성을 고려하여 사용자, 장소성, 공간의 관계를 다차원의 연결망으로 구축한다. 이를 바탕으로 사용자에게 적합한 장소를 추천해줄 수 있는 관련도 추론 기술을 제안하고 사용자의 맥락과 공간의 장소성을 고려했을 때 기존 시스템 대비 더 적합한 장소를 사용자에게 추천할 수 있는 관련도 계산 방법을 제안한다.
- 세부 장소 관련 온라인 정보의 대중 감성 추출 방법
추천 시스템을 위한 개인 감성의 이해로 나아가기 위해 장소성에 대해 표현되는 대중 감성의 이해와 정형화가 선행되어야 한다. 해당 특허는 기존의 장소 관련 감성 분석을 수행한 연구 및 기법들이 긍/부정과 같은 단순한 차원에 대해서만 분석이 이루어지고 있다는 한계점에 착안, 맥락 및 행위 등 다양한 차원들을 고려하는 감성 분석 기술을 제안한다.

* 프로그램 등록
- 맞춤형 장소 콘텐츠 추천을 위한 온톨로지 기반 장소성 추론 프로그램(2단계 1차년도)
- 온, 오프라인 데이터 기반 세부 장소-콘텐츠 특성 태깅, 정형화 라이브러리(2단계 1차년도)
- 다차원 연결망 기반 사용자-장소 관련도 계산 프로그램(2단계 2차년도)
- 장소의 지리 정보를 포함하는 온라인 소셜미디어 데이터의 감성 분석 프로그램(2단계 2차년도)

* 논문
- 사용자 행동기반 장소 모델링 분석
해당 논문은 기존 장소성 모델링 연구를 분류하고 장단점을 분석하여 차세대 위치기반 및 문맥 인지 기술에서 필요한 장소성의 형태, 특성을 제시한다. 또한 장소성 데이터를 마이닝하고 특징을 추출하는 방법과 분석 및 추론하는 방법에 대해 알아보며, 이러한 장소성 모델링 방법론을 구현하기 위해 고려해야 하는 점들에 대해 논의한다.
- 다차원 연결망 기반 엔티티 간 관련도 계산 기술
해당 논문은 SNS 및 영화 추천 플랫폼과 같은 다양한 분야의 추천 시스템에서 나타나는 다양한 종류의 연결망을 다차원 연결망으로 표현하고 연결망 내에 존재하는 엔티티 간의 관계를 정량적으로 계산하는 방법을 제시한다. 이를 통해 상이한 데이터를 바탕으로 구축한 개별 연결망을 통해 도출된 각각의 관련도를 조합하는 것 보다 다차원 연결망을 통해 통합적으로 관련도를 계산해내는 것이 더 나은 성능을 나타내는 것을 보인다
- 사용자 맥락 고려 세부 장소 관련 대중 감성 추출 기술
해당 논문은 소셜 미디어 상에서 사용자에 의해 자발적으로 작성되는 다양한 종류의 게시글을 분석하여 대중 감성의 발현 특성을 추출하는 연구를 포함한다. 이렇게 자동화된 알고리즘을 통해 수집된 대중 감성은 마케팅, 사용자 행동 유도 등 다양한 적용 가능성을 가지며, 환경 재난 등 강력한 오프라인 외부 이벤트가 나타났을 때 소셜 데이터 상에 나타나는 효과를 분석함으로써 대중의 오프라인상 실제 행동과 소셜 미디어 상 행동 패턴의 관계성을 분석하고 실제 사회 반영의 창으로서 소셜 데이터의 유의성을 규정한다.
* 수요처: ㈜얍컴퍼니, TRS플랫폼 등 위치기반 서비스 개발 업체 또는 지능형 개인 비서 서비스 개발 업체 (Google, Apple, Microsoft, 삼성전자, SK텔레콤 등)
* 적용시스템: ㈜얍컴퍼니, TRS플랫폼 등에서 개발한 위치기반 쿠폰 및 맛집 추천 서비스에 본 과제의 연구내용 적용을 위해 상호 협의 및 이를 통한 사업화 수행 예정. 또한 향후 기술협력 제안을 통해 Google Now, Apple Siri, Microsoft Cortana, Samsung S-Voice, SK텔레콤 BE-ME 플랫폼 등에 적용 가능할 것으로 기대됨.
* 활용내용: 향후 스마트 공간에서 지능형 개인 비서가 제공하는 장소 기반 서비스의 개인화 범위 확대 및 추천 정확도 향상을 위한 가치 데이터 추론 및 제공에 활용될 예정.

목차 Contents

• 표지 ... 1
• 정보통신·방송 연구개발 (●연차·○단계) 보고서 ... 2
• 제 출 문 ... 3
• 목차 ... 4
• 국문요약문 ... 5
• 기술개발사업 주요 연구 성과 ... 10
• 1. 연구개발 목표 ... 10
• 2. 연구 범위 및 연구 수행 방법 ... 12
• 3. 연구개발 목표의 달성도 및 자체 평가 ... 14
• 4. 연구개발성과(해당되는 성과만 기재) ... 24
• 5. 구매 금액이 3천만원 이상인 연구시설ㆍ장비 구축 현황 ... 29
• 6. 연구개발비 집행 실적 ... 29
• 7. 연구 수행에 따른 문제점 및 개선 방향 ... 30
• 8. 중요 연구 변경 사항 ... 30
• 9. 기타 건의 사항 ... 30
• 붙임1. 자체 보안관리 진단표 ... 31
• 붙임2. 연구실 안전조치 이행표 ... 32
• 끝페이지 ... 33