본 연구는 혁신적 기업에서 감성에 대한 인식 및 활용에 대해 기업의 연차보고서의 내용분석을 통해 밝히고자 하였다. 연차보고서는 현재 기업이 제공하는 상품(제품 및 서비스)에 대한 설명과 기업의 성과 및 방향에 대해 기술하였기 때문에 기업의 감성에 대한 관심 및 활용을 파악하기 위한 내용분석에 적합한 데이터이다. 감성에 대해서는 그 용어가 국내외에서 혼재되어 사용되고 있어, 연관 단어인 '감각', '감성', '정서'와 해당 영단어인 'sensibility'와 'sense', 'emotion', 'feeling', 'affection'의 사전적 정의를 분석하여 서로의 관계를 분석하였고, 본 용어들을 모두 내용분석에 포함하였다. 혁신적 기업을 선정을 위해 경제 학술지 Fast company에서 발표하는 2009년과 2014년의 'The world's 50 most innovative companies'의 리스트에 포함된 기업으로 추출하였다. 그 기업의 연차보고서를 바탕으로 상호 비교하여 2009년과 2014년 사이의 감성의 인식 및 활용에 대한 기업의 변화를 추적하였다. 내용분석의 정량적인 결과에서는 혁신성과 감성의 관련성이 강하지 않다고 판단되나, 정성적인 결과에는 5년 사이에 '감각(sense)'과 '감정(feeling)'에 대한 관심이 증대되고 있음을 확인하였다. 결론적으로, 기업에서 전략적으로 추구하는 혁신성의 방향이 기술 선도 및 차별화에서 사용자 경험 만족으로 옮겨지고 있으며, 사용자의 감각 및 감정을 측정, 평가, 표현하고자 하는 기업의 수가 증대되고 있음을 밝혔다.
본 연구는 Textom 빅데이터를 바탕으로 유아 재난안전교육에 대한 사회 전반의 인식을 살펴보고 유아 재난안전교육의 방향을 탐색하는데 목적이 있다. 이를 위해 2014년부터 2017년 까지 포털 웹사이트에서 '유아+재난+안전교육'을 키워드로 온라인 텍스터 데이터를 수집하고 분석하였다. 수집된 원자료는 1차와 2차 데이터 정제과정을 거쳤으며, 빈도분석 결과를 바탕으로 주요단어 50개를 선정하였으며, 선정된 키워드는 매트릭스 데이터로 변환하여 네트워크 분석을 실시하였다. 연구결과 첫째, 유아 재난안전교육과 함께 가장 높은 빈도로 등장한 키워드로는 '교육'이었으며, 그 다음으로 '체험', '유치원', '예방', '학교' 순으로 나타났다. 둘째, 중심성 분석 결과, 연결중심성, 근접중심성, 매개중심성이 가장 높은 키워드 역시 '교육', '체험', '예방' 순으로 나타났다. 또한 '예방', '생활', '대피' 키워드는 빈도순위보다 연결중심성에서 높은 순위가 나타나 단어들 간의 연결정도가 높다고 할 수 있다. 이러한 결과들은 유아의 재난안전능력을 증진시키기 위해서는 유아기에 '교육'이 필요하며, 교육기관에서 '예방'과 '체험'을 통한 교육이 이루어져야 함을 시사한다.
전자메일은 사용의 편리성과 정보전달의 신속성 때문에 널리 사용되고 있지만, 광고목적이나 악의성을 갖는 스팸메일의 양도 증가하여 사회적 경제적으로 큰 문제를 야기한다. 스팸메일을 필터링하기 위한 방법은 수용 전 단계와 수용 후 단계로 나누어서 접근할 수 있는데, 수용 후 접근의 경우는 메시지로부터 단어나 문장 단위로 자질을 추출하고 그로부터 학습이나 매칭방법을 통하여 필터링을 하는 과정을 포함한다. 하지만, 필터링을 우회하기위해 스패머는 계속적으로 단어를 변형시켜 메일을 발송시키고 있다. 특히 한국어의 경우는 특성상 한 음절을 이루는 음소의 변화로부터 변형이 가능하기 때문에 그 변칙적 사용이 더 다양하다고 할 수 있다. 따라서, 기존의 정규식이나 학습알고리즘은 대처에 한계를 갖게 된다. 이에 본 논문에서는 한글의 변칙어를 인식할 수 있는 방법을 제안함으로서 스팸메일분류 시스템의 성능을 향상시키고자 한다. 이를 위해, 자소접근방법을 사용하고, Smith-Waterman알고리즘을 적용하였다. 메일서버로부터 추출한 필터키워드와 메일로부터 제안한 방법을 실험한 결과 유사도 수준에 따라 한글 변칙어들을 정확히 인지해 낼 수 있었다. 실험을 통해 소요 공간 및 시간은 허용될 수 있는 수준임을 확인하였다.
음성 신호에 존재하는 잡음은 음성 인식기의 성능을 현저하게 감소시킨다. 이것은 잡음이 훈련 조건과 인식 조건 사이의 불일치를 가져오기 때문이다. 본 논문에서는 이러한 불일치를 최소화하기 위해서 통계적 특징벡터의 추출방법을 개선하기 위한 방법을 연구하였다. 밴드 SNR에 따라 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 조절하는 기존의 멀티 밴드 잡음 차감법 (MSS)을 개선하기 위하여 잡음 정규화 상수를 이용하여 잡음 스펙트럼의 차감 레벨을 보다 정확하게 조절하는 방법 (M-MSS)을 제시하였다. 다음으로, 기존의 통계적 특징벡터 추출방법 (SFE)에서 잡음 차감법을 파워 스펙트럼 영역에 적용함으로써 성능을 개선하였다(M-SFE). 마지막으로, 위의 두 가지 방법의 장점을 결합하기 위해서 밴드 SNR에 근거한 통계적 특징벡터 추출방법 (MMSS-MSFE)을 제안하였다. 제안된 방법들은 다양한 잡음 환경 하에서 화자독립 고립 단어 인식으로 성능을 평가하였다. 기본적인 잡음 차감법 (SS)에 비하여 M-MSS, M-SFE와 MMSS-MSFE의 평균 에러율은 각각 18.6%, 15.1%와 33.9% 감소하였다. 위의 결과로부터 제안한 방법이 잡음에 강인한 음성인식을 위해 매우 효과적임을 입증하였다.
아동학대 범죄의 처벌 등에 관한 특례법이 실제 우리 사회에서 아동학대에 대해 공유 되어 지는 사회적 인식변화를 가져왔는지를 추론하기 위해 빅 데이터를 활용하여 대중의 아동학대 인식변화를 살펴보았다. 본 연구는 '아동학대'를 키워드로 선정하여 특별법 시행 전후 분석한 결과는 아래와 같다. 첫째, 2013년 특별법 시행 이전에는 유치원, 교사, 신체, 문제, 신고 의무, 방임 등이 이후와 비교하여 차이나는 단어들이다. 특별법 시행 이후에는 어린이집, 사건, 근절, 캠페인, 가정폭력, 예방 교육 등이 새롭게 나타났다. 둘째 핵심어들의 상호연관성은 2013년 이전 그림에서 II 집단은 아동학대를 방지하기 위한 방안 위주로 나타나고, III 집단은 아동학대를 가정폭력과 연계하여 가정 내의 문제로 인식하는 이혼, 훈육, 방치, 부모교육들이 보여진다. 2013년 특례법 이후에는 4개 그룹으로 세분화 되고 아동학대 사건에 대해 특례법과 아동보호체계가 구체적으로 나타나는 등 강화된 인식을 보여주고 있다.
목적 : 본 연구의 목적은 현상학적 방법론과 워드 클라우드 분석을 통해 발달장애 아동 부모의 인지재활 경험에 대한 인식을 알아보기 위함이다. 연구방법 : 인지재활에 대한 부모 인식을 알아보기 위하여 발달장애 아동의 부모 5명을 심층 인터뷰하였다. 아울러 Python을 사용하여 워드 클라우드 분석을 하였고, 출현 빈도 수가 높은 단어를 중심으로 5명의 연구자가 의미 단위와 주제를 현상학적 방법으로 분석하였다. 결과 : 인지재활의 현상에 대한 의미 단위 43개 및 구성요소 9개를 도출하였고, 이로부터 총 3개의 주제를 최종 도출하였다. 도출된 중심 주제는 인지재활의 정의, 인지재활의 문제점, 인지재활 기관 선택 시 고려사항이었다. 인지재활은 발달장애 아동의 학습, 일상생활 기능, 인지기능 향상을 목적으로 하는 치료라는 인식이 있었다. 인지재활의 문제점으로는 치료방식, 치료사의 전문성, 치료비용에 관한 문제인식이 있었다. 마지막으로, 인지재활 기관 선택 시 고려사항으로는 치료사의 전문성, 입소문, 비용과 시간의 적정성이 있었다. 결론 : 발달장애 아동의 부모는 인지재활을 통해 아동의 실질적인 기능 향상을 기대하고 있었고, 이와 더불어 임상에는 현실적인 문제들이 존재하고 있었다. 본 연구는 부모가 인식하는 문제점들을 보완한 보다 나은 인지재활 서비스로 발전되는 데 기초자료가 될 것이다.
본 연구는 한국사상의 원류를 연구하는데 필수적인 이(夷) 또는 동이(東夷) 관련 유교경전 자료를 정리 분석 및 주해하는 한편, 동이 관련 유교경전 자료에 대한 대중적 접근성이 용이한 연구 자료를 제공하기 위하여 기획되었다. '동이'는 동아시아의 역사뿐만 아니라 한국의 사상과 문화의 원형을 탐구하는 데서도 필요한 핵심적 키워드이다. 또한 동이와 관련된 유교경전 자료는 시간적으로 선진시대부터 현대에 이르기까지 동아시아의 역사 전반에 걸쳐 있으며, 공간적으로는 중국, 한국, 일본에 이르기까지 매우 광범위하게 분포되어 있다. 그럼에도 불구하고 국내에서 아직까지 이(夷) 또는 동이(東夷)와 관련된 자료가 체계적으로 분류 정리 되지 못하였을 뿐만 아니라, 그 자료의 번역과 주석 또한 이루어지지 않아서 연구자들이나 일반인들이 쉽게 접근할 수 없는 상황이다. 따라서 본 연구는 동이와 관련된 유교경전 자료를 종합적이고도 체계적으로 분석하고, 아울러 유교경전 관련 주석서에서 시대별로 이 혹은 동이에 대한 인식이 어떻게 변화하고 있는지를 파악하여, 이를 토대로 이(夷) 내지는 동이(東夷)에 대한 인식과 그 정체성을 규명해 보았다. 일반적으로 이(夷) 또는 동이(東夷)라고 하면 '동쪽 오랑캐' 또는 '중국 사람들이 그들의 동쪽에 있는 족속들을 멸시하여 일컫던 말', '사이(四夷)의 하나. 동쪽 오랑캐. 중국(中國)이 동쪽 나라의 이민족(異民族)을 멸시(蔑視)하여 일컫던 말', "자세히는 황하의 중간쯤으로부터 하류 동쪽의 이민족, 곧 한국 만주 일본 등을 가리킴" 등으로 알려져 있고, 또 "중국 역사에서 동쪽에 사는 오랑캐(이민족)를 일컬어 부르는 말이다. '사이(四夷)'와 같이 이(夷)는 오랑캐 전체를 일컫는 대명사로도 사용되었으나, 일반적으로 동서남북의 각 방위에 따라 오랑캐를 구분하여 동이 서융(西戎) 남만(南蠻) 북적(北狄)으로 불렀다." 라는 식으로 알려져 왔다. 그러나 유교경전에 언급된 이(夷) 개념에 대한 분석을 통해 그것이 오랑캐 라기 보다는 오히려 군자(君子) 재지는 군자국(君子國)을 의미하는 뜻을 내포하고 있음을 알 수 있다. 따라서 이상에서의 동이관련 유교경전 자료를 분석해 볼 때 과거 "'동쪽 오랑캐' 또는 '중국 사람들이 그들의 동쪽에 있는 족속들을 멸시하여 일컫던 말' 이라는 식의 인식은 매우 잘못되고 왜곡되어진 인식임이 분명하다는 것을 알 수 있고, 이(夷)는 인(仁)이며, 인(人)이고, 또한 군자(君子)이다. 따라서 이(夷)라는 단어가 함축하고 있는 의미는 바로 '사람다운 사람' '군자', 내지는 '군자국(君子國)'을 나타내는 의미가 내재되어 있는 단어라는 것을 분명하게 확인할 수 있다. 한 민족의 정체성을 구성하는 요소는 여러 가지가 있겠지만, 가장 중요한 것은 언어와 역사 그리고 정신 혹은 사상이라고 말할 수 있다. 이 가운데 가장 변하기 쉽고 또 지키기 어려운 것이 정신일 것이다. 그것은 보이지 않는 것이고 다른 것과 구별하거나 정의하기 어려운 특성 때문이다. 정신 혹은 사상은 변하는 것이고 변해야 한다. 그러나 모든 것이 그렇듯 변하지 않는 것, 변해서는 안 되는 부분이 있다. 어떤 상황에서도 변해서는 안 되는 그 부분이 바로 정체성의 뼈대에 해당한다. 따라서 동이와 관련된 유교경전 자료를 종합적으로 정리하고 분석하는 것은 이러한 뼈대를 구축하는 초석이며, 무엇보다 시급한 역사적 당면과제라고 할 수 있다. 그리고 이를 통한 한국의 정체성 확립은 정치 사회적 측면에서도 우리에게 가장 적합한 우리 국가와 문화 및 사회 발전의 효율성을 극대화할 수 있을 것이다.
이 글은 근대시기 일본의 한국인식을 당대의 한국 담론과 교과서 콘텐츠를 중심으로 살펴보았다. 이를 위해 민족성, 역사인식, 한국의 사회상으로 주제를 설정하고 교육 잡지를 중심으로 각 주제에 관해 형성되었던 담론과 이들 담론들이 투영된 교과서 교사용 지도서의 서술내용들을 살펴보았다. 민족성에 관해서는 나태 무기력 미개라는 단어로 대표되는 부정적 측면에서 인식하는 성향이 강하게 나타났다. 그리고 한국 역사를 수동적, 타율적 성격으로 규정하고 무능한 국가운영으로 인해 부정적 민족성이 형성되었다고 보고 있다. 그리고 더 나아가서는 독립을 유지할 능력이 없는 한국은 일본과 동양의 평화를 위협하는 존재이며 결국은 한일강제병합에 이르렀다는 것이 한국 역사에 대한 인식이다. 또한, 일본이 한국사회를 평가하는 척도는 서구식 문명화였으며 한국사회의 모습을 문명 문화의 정도가 낮은 전근대적 사회로 규정하고 있었다. 근대시기 일본에서 형성된 한국에 대한 담론에는 근대국가로 탈바꿈한 일본의 자신감과 제국주의의 길을 걷게 된 일본의 지배이데올로기가 강하게 반영되어 있었고 이와 같은 담론은 교과서와 지도서를 통해서 학생들에게 확산되고 있었다.
개체 링킹은 입력된 질의에 존재하는 개체를 표현한 개체 표현(entity mention)을 지식베이스에 존재하는 개체와 연결하여 의미를 파악하는 연구이다. 개체 링킹에 관한 연구는 지식 베이스 구축 문제, 다중 표현 문제, 개체 연결 중의성 문제, NIL 개체 인식 문제가 존재한다. 본 연구에서는 지식 베이스 구축 문제와 다중 표현 문제를 해결하기 위해 위키피디아를 기반으로 개체 이름 사전을 구축한다, 또한, 문맥 유사도, 의미적 관련성, 단서 단어 점수, 개체 표현의 개체명 타입 유사도, 개체 이름 매칭 점수, 개체인기도 점수 자질들을 기반으로 SVM(support vector machine)을 학습하여, NIL 개체를 인식하는 문제와 개체 연결 중의성을 해소하는 방법을 제안한다. 구축한 지식 베이스를 기반으로 제안한 두 방법을 순차적으로 적용하였을 때 좋은 개체 링킹 성능을 얻었다. 개체 링킹 시스템의 성능은 NIL 개체 인식 성능이 83.66%, 중의성 해소 성능이 90.81%의 F1 점수를 보였다.
본 논문은 음성인식에 쓰이는 음향모델의 모델링 방법 중 결정트리 상태공유 모델링(DTST)을 기반으로 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 줄여 모델을 최적화하는 방법을 제안한다. DTST는 음성학적 지식을 포함할 수 있는 질의어 집합과 유사도를 기반으로 한 결정 방법을 이용하는 것이다. 이때 상태들의 출력 확률 분포의 혼합 가우시안 수를 늘려 인식률을 증가시킬 수 있게 된다. 본 논문에서는 인식률이 최대가 되는 지점에서 혼합 가우시안들을 군집화 하여 그 수를 줄이고자 한다. 군집화 시에 필요한 거리 측정 방법은 유클리드(Euclidean)와 바타챠랴(Bhattacharyya) 방법을 이용하였고, 새로운 가우시안은 거리가 최소가 되는 두 가우시안으로부터 평균과 분산을 다시 계산하여 생성하였다. 증권상장 회사명(STOCKNAME) 1,680개의 단어 데이터베이스를 구성하여 실험한 결과 바타챠랴 방법은 $97.2\%$의 인식률을 유지하면서 전체 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켰고, 유클리드 방법은 $96.9\%$의 인식률을 유지하면서 혼합 가우시안 수의 비율을 $1.0\%$로 감소시켜 모델을 최적화할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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