본 논문은 좋은 원작의 만화나 웹툰이 흥행에 그다지 성공을 거두지 못하고 있는 상황에서 웹툰의 영화화 중 최고의 흥행 스코어를 기록한 <은밀하게 위대하게>가 어떤 시각적 구성요소를 통해 영화관객을 매료시켰는지, 즉 웹툰과 영화에서 표현되는 시각적 텍스트 분석을 통해 이미지의 유사성을 검토하고자 한다. 이러한 논의는 우선적으로 웹툰과 영화의 싱크로율, 즉 이미지의 유사성에서 기인한 흥행성과의 의미를 도출하고자 한다. 또한 오늘날 웹툰의 영화화가 활성화되고 있는 시점에 그간 흥행의 부침을 겪은 웹툰의 영화화가 일시적인 유행이 아니라 지속가능한지에 대한 물음에 답을 구하고자 한다. 이를 위해 본 연구는 원작 웹툰과 영화화된 <은밀하게 위대하게>의 시각적 구성요소를 비교 분석하여 매체변형에 대한 의미와 가치 그리고 중요성을 제시하고자 한다. 주로 웹툰의 시각적 구성요소와 영화적 요소의 표현형식이 일치하고 있는 장면연출과 칸과 칸의 전환, 그리고 색채와 톤을 위주로 하여 분석할 것이다. 구체적인 구성요소는 화면의 크기, 움직임, 색상과 톤, 배경과 상황, 공간구도와 심도, 콘트라스트, 표현방식과 배열방식으로 텍스트를 나누어 웹툰과 영화의 시각적 표현 방식을 상호 비교한다.
의료IT 서비스의 유망 분야인 정신건강 증진을 위한 주관적 웰빙 서비스(subjective well-being service) 구현의 핵심은 개인의 주관적 웰빙 상태를 정확하고 무구속적이며 비용 효율적으로 측정하는 것인데 이를 위해 보편적으로 사용되는 설문지에 의한 자기보고나 신체부착형 센서 기반의 측정 방법론은 정확성은 뛰어나나 비용효율성과 무구속성에 취약하다. 비용효율성과 무구속성을 보강하기 위한 온라인 텍스트 기반의 측정 방법은 사전에 준비된 감정어 어휘만을 사용함으로써 상황에 따라 감정어로 볼 수 있는 이른바 상황적 긍부정성(contextual polarity)을 고려하지 못하여 측정 정확도가 낮다. 한편 기존의 상황적 긍부정성을 활용한 감성분석으로는 주관적 웰빙 상태인 맥락에서의 감성분석을 할 수 있는 감정어휘사전이나 온톨로지가 구축되어 있지 않다. 더구나 온톨로지 구축도 매우 노력이 소요되는 작업이다. 따라서 본 연구의 목적은 온라인상에 사용자의 의견이 표출된 비정형 텍스트로부터 주관적 웰빙과 관련한 상황감정어를 추출하고, 이를 근거로 상황적 긍부정성 파악의 정확도를 개선하는 방법을 제안하는 것이다. 기본 절차는 다음과 같다. 먼저 일반 감정어휘사전을 준비한다. 본 연구에서는 가장 대표적인 디지털 감정어휘사전인 SentiWordNet을 사용하였다. 둘째, 정신건강지수를 동적으로 추정하는데 필요한 비정형 자료인 Corpora를 온라인 서베이로 확보하였다. 셋째, Corpora로부터 세 가지 종류의 자원을 확보하였다. 넷째, 자원을 입력변수로 하고 특정 정신건강 상태의 지수값을 종속변수로 하는 추론 모형을 구축하고 추론 규칙을 추출하였다. 마지막으로, 추론 규칙으로 정신건강 상태를 추론하였다. 본 연구는 감정을 분석함에 있어, 기존의 연구들과 달리 상황적 감정어를 적용하여 특정 도메인에 따라 다양한 감정 어휘를 파악할 수 있다는 점에서 독창성이 있다.
이 논문은 원래 선행 논문 "사드 연구 50년"의 일부분이었으나, 분리하여 수정하고 논문형식을 갖춰 제출되었다. 우리는 이 논문에서 비평가들은 밝히기를 꺼려하지만 사드를 이해하는데 반드시 고려해야할 몇 가지 특성을 고찰하려고 했다. 즉 작품 전반에 걸쳐 나타나는 다음성(polyphony), 등장인물들의 모순된 철학적 담론 그리고 후작의 작품은 상황적 텍스트라는 사실 등을 말한다. 오랫동안 사드 연구는 위의 몇 가지 특성을 도외시한 채 이루어져왔다. 특히 전문 비평가 그룹은 자신들의 이론적 정당성을 위해 사드 작품의 일부만을 취하여 이용해왔다. 그 결과 사드의 작품은 판독 불가능한 상태가 되었다. 다행히 1990년 이후의 연구자들은 사드와 그의 등장인물을 동일시하는 관행을 거부하고 정확한 자료와 역사적이고 사상사적 맥락에 기초한 연구를 진행해왔다. 학계에 많은 반향을 일으킨 이들의 연구는 앞으로 사드 연구의 중심이 될 것이라고 우리는 생각한다.
개인 정보의 확산 및 유출의 문제점으로 인해 보이스 피싱의 피해 건수가 증가하고 있다. 이러한 보이스 피싱의 사회적 문제에 대하여 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템을 적용하여 해결책으로 제안하고자 한다. 이 시스템은 음성 전화로 이루어지는 순차 정보를 텍스트 데이터에 기반하여 사기범의 문맥적 흐름에서 행위 동사를 추출한다. 추출된 행위 동사의 순차 정보를 통해 보이스 피싱의 상황임을 인지하고, 흐름의 행동 패턴을 분석하여 사기범의 의도를 파악한다. 이러한 상황 인지 및 사용자 의도 파악 시스템은 개인 정보의 문제뿐만 아니라 경제적 피해 규모를 축소시킬 것으로 예상된다.
전통적으로 자연어 텍스트로부터의 감정인식 연구는 감정 키워드에 기반한다. 그러나 감정 키워드만을 이용하면 자연어 문장이 원래 갖고 있는 통사정보나 의미정보는 잃어버리게 된다. 이를 극복하기 위해 본 논문에서는 자연어 텍스트를 Predicate Logic 형태로 변환하여 감정 정보처리의 기반데이터로 사용한다. Predicate Logic형태로 변환하기 위해서 의존 문법 구문분석기를 사용하였다. 이렇게 생성된 Predicate 데이터 중 감정 정보를 갖고 있는 Predicate만을 찾아내는데 이를 위해 Emotional Predicate Dictionary를 구축하였고 이 사전에는 하나의 Predicate마다 미리 정의된 개념 클래스로 사상 시킬 수 있는 정보를 갖고 있다. 개념 클래스는 감정정보를 갖고 있는지, 어떤 감정인지, 어떤 상황에서 발생하는 감정인지에 대한 정보를 나타낸다. 자연어 텍스트가 Predicate으로 변환되고 다시 개념 클래스로 사상되고 나면 KBANN으로 구현된 Lazarus의 감정 생성 규칙에 적용시켜 최종적으로 인식된 감정을 판단한다. 실험을 통해 구현된 시스템이 인간이 인식한 감정과 약 70%이상 유사한 인식 결과를 나타냄을 보인다.
최근에 들어 많은 관심과 인기 속에 사용되고 있는 스마트폰은 클라우드 컴퓨팅의 편재적 기능성을 접목하여 즉각적인 지식의 획득에 효과적으로 활용될 수 있다. 또한 지식의 주제어 또는 명칭을 자동으로 파악하여 해당 지식을 저장할 수 있다면 전반적인 지식 획득 과정이 자동화될 수 있다. 본 논문은 텍스트마이닝 기반 주제어 추출 기술과 클라우드 스토리지 기반 스마트폰을 접목하여 지식이 발생되는 지점 및 시점에 즉각적으로 해당 지식을 획득할 수 있는 학제적 방안을 제시한다. 이를 위해 스마트폰은 지식이 포함된, 지식소유자의 대화를 녹음하는 역할을 함과 동시에 지식소유자의 대화의 내용을 부가적으로 특성화 할 수 있는 상황정보를 채취할 수 있는 센서의 역할을 수행한다. 또한 기계학습 알고리듬 중 텍스트마이닝분야에서 우수한 성능을 나타내는 것으로 알려진 Support Vector Machine 알고리듬을 사용하여 해당 대화의 주제어를 추출한다. 파악된 주제어와 상황정보를 연관시켜 일종의 비즈니스 규칙을 생성할 수 있으며, 최종적으로 규칙, 주제어, 상황정보, 그리고 문서화된 대화를 종합하여 하나의 지식을 자동으로 획득할 수 있다.
준해상사고를 줄이기 위하여 준해양사고 등을 분석하여 사고 예방에 활용하였다. 하지만 준해양사고 건수가 많은 대신 주내용이 정성적이기 때문에 다양한 정량적 데이터로 분석하기에는 현실적 어려움이 있었다. 이러 장단점을 고려하여 준해양사고에 대해서 그동안 단순한 내용 검토 방식에서 통계적 분석과 이를 통한 객관적 결과 토출이 가능한 빅데이터 기법를 적용한 연구가 필요하다. 이를 위해 10,000여건의 준해양사고 보고서를 전처리 작업을 통해 통일된 양식으로 정리하였다. 이 데이터를 기반으로 1차로 텍스트마이닝 분석을 통해 정박 중 준해양사고 발생 원인에 대한 주요 키워드를 도출하였다. 주요 키워드에 대해 2차로 시계열 및 클러스터 분석을 통해 발생할 수 있는 준해양 사고 상황에 대한 경향 예측을 도출하였다. 이번 연구에서는 정성적 자료인 준해양사고 보고서를 빅데이터 기법을 활용하여 정량화된 데이터로 전환할 수 있고 이를 통해 통계적 분석이 가능함을 확인하였다. 또한 빅데이터 기법을 통해 차 후 발생할 수 있는 준해양사고 객관적인 경향을 파악함으로써 예방 대책에 대한 정보 제공이 가능함을 확인할 수 있었다.
웹 뉴스 기사는 태풍과 같은 재해 발생상황에 대한 신속하고 정확한 정보를 포함하고 있다. 예를 들어, 태풍의 발생시점, 이동·예측경로, 피해·사고 현황 등 유용한 정보를 텍스트, 이미지, 동영상의 형태로 관련 상황정보를 전달한다. 그러나 대부분의 재해재난 관련 뉴스 기사는 특정 시점의 정보만을 웹페이지 형태로 제공하므로, 시계열 측면의 연결성을 지니는 기사들에 대한 정보를 전달하기 어렵다. 또한 시간적 변화에 따라 기사 내용에 포함된 장소, 지역, 건물 등의 지명에 대한 공간적 정보를 지도와 연계하여 정보를 전달하는데 한계가 있어, 시공간적 변화에 따른 특정 재해재난 상황정보에 대한 전체적인 현황파악이 어렵다. 따라서, 본 논문에서는 데이터 시각화 측면에서 이러한 한계를 극복하기 위해, 1) 웹크롤링을 통해 구축된 뉴스 빅데이터를 자연어 처리를 통해 태풍과 관련된 뉴스 기사들을 추출하였고, 2) 시공간적 관련 정보를 지식그래프로 구축하였고, 이를 통해 최근 발생한 태풍 사건들과 관련된 뉴스 정보를 시계열 특성을 고려하여 3) 인터렉티브 지도 기반의 태풍 상황정보를 시각화하는 방안을 연구하였다.
4차 산업혁명 이후 인공지능, 빅 데이터와 같은 기술들의 발전으로 사회 전반에 다양한 변화가 일어나고 있으며, 핵심적인 기술 적용 과정에서 수집할 수 있는 데이터의 양도 급속하게 증가하고 있는 추세이다. 특히 학계에서는 연구 동향을 파악하기 위하여 기존에 생성된 문헌 데이터에 대한 분석이 이루어지고 있으며, 이러한 문헌 분석은 연구의 흐름을 정리하고, 어떤 연구 방법론이나 주제, 또는 현재 학계에서 화두가 되고 있는 대상에 대한 파악을 통하여 향후 연구 방향 설정에 많은 기여를 하고 있는 상황이다. 그러나 문서 데이터의 분석을 위하여 데이터 수집이 필요하나, 일반적으로 프로그램에 대한 전문 지식이 없는 경우 접근하기 어렵다. 본 논문에서는 텍스트 마이닝 기반의 토픽 모델링 웹 애플리케이션 모델을 제안한다. 제안 모델을 통하여 데이터 분석 기법에 대한 전문적인 지식이 부족하더라도, 연구 논문의 수집, 저장, 텍스트 분석과 같은 다양한 작업을 진행할 수 있으며, 연구자들이 선행 연구 분석과 연구 동향을 파악하기 위하여 데이터 분석에 투입되는 시간 및 노력을 단축시킬 수 있을 것으로 기대된다.
본 연구는 남성에 대한 인식이 변화하고 외모에 대한 남성들의 관심이 증가되고 있는 사회적 상황에서 사회적 배경에 따라 남성의 메이크업문화가 형성되어온 과정을 고찰하고 사회의 의식, 가치, 이념을 반영하면서 새로운 것을 창조하는 사회 문화적 기능을 수행한다고 할 수 있는 남성화장품 광고를 중심으로 가치관과 사회적 의미의 변화를 고찰, 분석하는데 그 목적이 있다. 남성의 메이크업문화를 분석하기 위해 질적인 연구방법인 문헌고찰을 통해 시대적 배경을 고찰하였으며 화장품광고 텍스트를 분석하는데는 내용분석과 기호학적 분석을 실시함으로써 결과를 객관화 하고자 하였다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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