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자료유형
학술저널
저자정보
전원표 (바이브컴퍼니)
저널정보
한국디지털콘텐츠학회 디지털콘텐츠학회논문지 디지털콘텐츠학회논문지 제24권 제11호
발행연도
2023.11
수록면
2,733 - 2,744 (12page)
DOI
10.9728/dcs.2023.24.11.2733

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최근에 개인 모바일과 소셜미디어에서 생산되는 콘텐츠는 메타버스 서비스와 연계하기 위한 공간과 시간의 표현 모델 연구와 공간 데이터를 활용한 서비스 개발이 활발해지고 있다. 하지만 소셜미디어 콘텐츠는 공간과 위치 정보의 보안성과 공간 표현의 구조가 미흡하여 동일명을 갖는 다른 정보와의 관계성을 정의하기 어렵다. 또한 공간에 대한 정의로 국가관심지점 공공 데이터가 있지만 공간명에 대한 정확도가 국가주요시설을 제외하고는 완전하지 않기 때문에 공간의 활동성을 연결하여 분석하기 곤란하다. 따라서 본 연구는 소셜미디어에서 수집한 데이터와 국가관심지점정보의 관계 속성을 고려하여 시공간의 흐름을 나타낼 수 있는 공간 지식 표현 모델과 해당 표현 모델을 분석할 수 있는 공간 지식 추론 프레임워크를 제시하고자 한다. 본 연구의 결과는 텍스트에서 구조화된 공간 지식 기반 추천 알고리즘과 지리정보 추적을 위한 인공지능 모델 등의 다양한 연구에 활용할 수 있는 기반을 마련하였다.
#공간지식 #텍스트마이닝 #데이터마이닝 #지식추출 #소셜미디어 #Geosemantic #Textmining #Datamining #Knowledge Extracting #Social Media

목차

요약
Abstract
Ⅰ. 서론
Ⅱ. 관련연구
Ⅲ. 공간 지식 표현 모델
Ⅳ. 공간 지식 추론 프레임워크
Ⅴ. 결론 및 향후연구
참고문헌

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