2018년 싱가포르에서 북미 정상회담이라는 역사적인 이벤트가 성사되었다. 2019년 1월 1일, 김정은 북한 국무위원장이 "미국 대통령과 언제든 또다시 마주 앉을 용의가 있다"는 신년사를 발표했고 트럼프 대통령이 이에 화답하며 이후 양측 간 실무 협상이 이뤄졌다. 그 결과 2월 말, 양국 정상은 베트남 하노이 2차 정상회담에서 마주할 수 있었다. 그러나 회담은 별다른 성과 없이 결렬됐다. 6월에는 갑작스러운 남-북-미 DMZ 회동이 이뤄졌으나 북한이 갑작스레 수차례 미사일 도발을 감행하며 북미 관계는 다시 교착 상태에 빠지게 됐다. 이후 10월에는 북한 비핵화 협상을 위한 북미 양측의 실무접촉이 스웨덴 스톡홀름에서 진행됐지만 이 또한 뚜렷한 성과를 도출하지 못했다. 양측 모두 현재까지 제3차 북미 정상회담에 대한 가능성은 열어놓은 상태다. 본 경제자료에서는 2019년 북미관계 주요 내용을 정리하고자 한다. 첫 번째 장에서는 하노이 제2차 북미정상회담의 과정과 내용을 정리한다. 두 번째 장에서는 하노이 회담 이후 북미 관계를 살펴보고 남북미 정상 판문점 회동의 과정을 정리해 본다. 세 번째 장에서는 스톡홀름 북미 실무협상 전 북한의 미사일 발사와 함께 실무협상 전개의 주요사항을 정리한다. 본 자료는 다양한 언론 보도를 근거로 재구성하여 제공한다
감정 분석은 문서의 주관적인 감정, 의견, 기분을 파악하기 위한 방법으로 소셜 미디어, 온라인 리뷰 등 다양한 분야에서 활용된다. 문서 내 텍스트가 나타내는 단어와 문맥을 기반으로 감정 수치를 계산하여 긍정 또는 부정 감정을 결정한다. 2015년에 구축된 네이버 영화평 데이터 20 만개에 12 만개를 추가 구축하여 감정 분석 연구를 진행하였으며 언어 모델로는 최근 자연어처리 분야에서 높은 성능을 보여주는 BERT 모델을 이용하였다. 감정 분석 기법으로는 LSTM(Long Short-Term Memory) 등 기존의 기계학습 기법과 구글의 다국어 BERT 모델, 그리고 KoBERT 모델을 이용하여 감정 분석의 성능을 비교하였으며, KoBERT 모델이 89.90%로 가장 높은 성능을 보여주었다.
생성 모델은 최근 단순히 기존 데이터를 증강 시키는 것이 아니라 원하는 속성을 가지도록 스타일을 변화시키는 연구가 활발히 진행되고 있다. 스타일 변화 연구에서 필요한 병렬 데이터 세트는 구축하는데 많은 비용이 들기 때문에 비병렬 데이터를 이용하는 연구가 주를 이루고 있다. 이러한 방법론으로 이미지 분야에서 대표적으로 cycleGAN[1]이 있으며 최근 자연어 처리 분야에서도 많은 연구가 진행되고 있다. 많은 논문들이 사용하는 데이터도메인은 긍정 문장과 부정 문장 사이를 변화시키는 것이다. 본 연구에서는 한국어 영화리뷰 데이터 세트인 NSMC[2]를 이용한 감성 변화를 하는 문장생성에 대한 연구로 자연어 처리에서 좋은 성능을 보여주는 BERT[8]를 생성모델에 이용하였다.
인터넷과 소셜미디어 사용량의 급증으로, 제품 리뷰, 온라인 피드백, 소셜 미디어 게시물 등을 통해 고객의 감정을 파악하는 것이 중요해졌다. 인공지능이 활용되어 고객이 제품이나 서비스의 어떤 부분에 만족하거나 불만을 가지는지를 분석하는 연구를 ABSA라고 하며 이미 해외에서는 이런 연구가 활발하게 이루어지는 반면, 국내에서는 상대적으로 부족한 상황이다. 이 연구에서는 ABSA의 두 개의 주요 작업인 ACD와 ASC에 대해 생성 모델 중 하나인 T5 모델을 사용하는 방법론을 제시한다. 이 방법론은 기존 판별 모델을 사용하는 것에 비해 시간과 성능 측면에서 크게 향상되었음을 보여준다.
인터넷 기술과 소셜 미디어의 빠른 성장으로 인하여, 구조화되지 않은 문서 표현도 다양한 응용 프로그램에 사용할 수 있게 마이닝 기술이 발전되었다. 그 중 감성분석은 제품이나 서비스에 내재된 사용자의 감성을 탐지할 수 있는 분석방법이기 때문에 지난 몇 년 동안 많은 관심을 받아왔다. 감성분석에서는 주로 텍스트 데이터를 이용하여 사람들의 감성을 사전 정의된 긍정 및 부정의 범주를 할당하여 분석하며, 이때 사전 정의된 레이블을 이용하기 때문에 다양한 방향으로 연구가 진행되고 있다. 초기의 감성분석 연구에서는 쇼핑몰 상품의 리뷰 중심으로 진행되었지만, 최근에는 블로그, 뉴스기사, 날씨 예보, 영화 리뷰, SNS, 주식시장의 동향 등 다양한 분야에 적용되고 있다. 많은 선행연구들이 진행되어 왔으나 대부분 전통적인 단일 기계학습기법에 의존한 감성분류를 시도하였기에 분류 정확도 면에서 한계점이 있었다. 본 연구에서는 전통적인 기계학습기법 대신 대용량 데이터의 처리에 우수한 성능을 보이는 딥러닝 기법과 딥러닝 중 CNN과 LSTM의 조합모델을 이용하여 감성분석의 분류 정확도를 개선하고자 한다. 본 연구에서는 대표적인 영화 리뷰 데이터셋인 IMDB의 리뷰 데이터 셋을 이용하여, 감성분석의 극성분석을 긍정 및 부정으로 범주를 분류하고, 딥러닝과 제안하는 조합모델을 활용하여 극성분석의 예측 정확도를 개선하는 것을 목적으로 한다. 이 과정에서 여러 매개 변수가 존재하기 때문에 그 수치와 정밀도의 관계에 대해 고찰하여 최적의 조합을 찾아 정확도 등 감성분석의 성능 개선을 시도한다. 연구 결과, 딥러닝 기반의 분류 모형이 좋은 분류성과를 보였으며, 특히 본 연구에서 제안하는 CNN-LSTM 조합모델의 성과가 가장 우수한 것으로 나타났다.
보드게임들이 테이블을 떠나서 휴대폰 안으로 속속 들어와 선을 보이고 있다. 판 위에서 주사위나 카드, 나뭇조각과 각종 말들을 가지고 즐기던 보드게임은 건전하고 신선한 엔터테인 문화로 자리 잡았으며, 보드게임 카페라는 새로운 문화공간을 만들기도 했다. 남녀노소가 한데 어울려 즐길 수 있고, 이기면 즐겁고 져도 불쾌하지 않은 놀이문화로써 많은 사람들로부터 사랑을 받고 있다고 할 수 있다. 일반 PC게임이나 온라인게임, 플레이스테이션이나 X박스 게임처럼 화려하고 빠르고 중독성이 강한 요소는 없지만, 보드게임 하나하나가 담고 있는 독창적인 게임 룰과 시스템, 그리고 각종 변수와 분위기, 게임 디자인 등은 새로운 매력을 느끼게 하기에 충분하다. 이러한 보드게임이 모바일게임 버전으로 하나 둘 발표되고 있다. 일전에도 국내 보드게임의 대표작인‘부루마불’이 네트워크 버전으로 발표된 바 있으며, 뱀주사위 놀이 역시 모바일게임으로 나와 이슈가 되기도 했고, 흔히 보드게임이라 불리는 것에 포함되지는 않지만 엄밀히 말하자면 보드게임 장르인 장기, 바둑, 오목, 각종 카드게임(고스톱, 맞고, 포커 등)은 일일이 나열할 수 없을 만큼 많이 쏟아져 나와 있다. 보드게임의 대명사 모노폴리가 타이쿤 형태를 띠고‘모노폴리 타이쿤’이라는 이름으로 발표되고, 보드게임 카페에 들르면 결코 빼놓지 않고 하게 되는 할리갈리 역시 모바일 환경에 맞추어‘할리갈리 모바일’로 출시됐다. 이와 함께 본격 추리게임인 보드게임 클루의 기본룰을 이용하면서 TV 방송프로그램의 형태를 접목한‘SBS X맨을 찾아라!’라는 게임도 출시를 앞두고 있다. 이번 글에서는 보드게임을 모바일로 즐기고자 하는 사용자와, 보드게임을 모바일 버전으로 기획하고자 하는 업체를 위해서 모바일 속으로 들어온 보드게임들은 어떤 식으로 적용됐는지 살펴보고자 한다
e-러닝은 교육과 학습을 위하여 e-비즈니스 기술 및 서비스를 사용하는 응용프로그램이다. 이는 원격지자원과 서비스에 접근을 수월하게 함으로서 교육의 질을 높이기 위한 새로운 멀티미디어 및 인터넷 기술을 사용한다. 본 논문은 신중하게 설계되고 구현된 인터넷기반의 컴퓨터기반 시험 시스템에 대하여 기술한다. 본 시스템은 콘텐츠 전달 기술, 컴퓨터 적응형 시험 알고리즘, 리뷰엔진으로 구성되어 있다. 본 논문에서는 컴퓨터기반 시험 시스템을 설계하고 구현할 때에 고려되어야 할 요소들에 대하여 서술한다. 또한, 실제 데이터를 이용하여 컴퓨터 적응형 알고리즘을 위한 편향 값을 어떻게 조절하는지를 보인다.
무분별하고 과도한 자연의 개발로 비롯된 대규모적인 생태계의 훼손은 매우 중요한 해결과제이다. 열대 및 아열대지역은 지구상에서 수많은 생물종이 탄생하고 자라난 요람지로서 이지역의 훼손된 생태계 연구는 많은 학자의 관심을 보이고 있다. 중국의 열대 및 아열대지역의 훼손된 생태계 복원에 관한 연구결과를 유역생태계. 습지생태계, 폐탄광지 생태계, 산지생태계 분야로 나누어 리뷰하였다. 그리고 최근 몇 년간 중국의 열대 및 아열대지역의 훼손된 생태계 복원에 관한 대표적인 성공 사례를 소개하였다.
본 논문에서는 합성곱 신경망 기반의 영화 평점 예측 구조를 제안한다. 제안하는 구조는 문장 분류을 위하 고안된 TextCNN를 세 가지 측면에서 확장하였다. 첫 번째로 문자 임베딩을 이용하여 단어의 다양한 변형들을 처리할 수 있다. 두 번째로 주목 메커니즘을 적용하여 중요한 특징을 더욱 부각하였다. 세 번째로 활성 함수의 출력을 1-10 사이의 평점으로 만드는 점수 함수를 제안하였다. 제안하는 영화 평점 예측 구조를 평가하기 위해서 영화 리뷰 데이터를 이용하여 평가해 본 결과 기존의 방법을 사용했을 때보다 더욱 낮은 MSE를 확인하였다. 이는 제안하는 영화 평점 예측 구조의 우수성을 보여 주었다.
산업화와 기후 변화는 깨끗한 식수에 대한 수요 증가를 초래하였다. 막분리공정을 이용한 해수담수화는 물의 수요에 대한 요구를 채울 수 있는 경제적으로 실현 가능한 대안 중 하나이다. 막분리공정에서 2차원 재료들은 기존 역삼투분리막(reverse osmosis membrane) 기반의 폴리아마이드 박막복합막(TFC-PA)과 비교하였을 때 막의 강도를 높여주고 투수성을 용이하게 하며 높은 염제거율 및 높은 선속률과 선택성을 보여준다. 이 리뷰 논문에서는 재료, 합성, 특징, 해수담수화 과정을 기반으로 다양한 2차원 재료로 구성된 복합막들을 소개하고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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