본 논문에서는 헬스케어 홈 서비스를 위해 가정 내에 설치된 센서/기기로부터 수집된 위치, 건강 그리고 쾌적환경 정보를 이용하여 유비쿼터스 헬스케어를 지원하는 u-헬스케어 상황정보 시스템(HCIS)을 구현했다. HCIS는 분산자원의 맞춤형 관리모델인 분산객체그룹프레임워크(DOGF)를 기반으로 헬스케어 홈 환경에서 다양한 상황정보, 응용 그리고 장치들을 논리적인 하나 또는 그 이상의 단위로 그룹화하고 관리한다. 또한 본 시스템은 DOGF의 구성요소인 모바일프락시와 컨텍스트제공자를 통해 가정 내 거주자의 위치를 기반으로 연속적인 헬스케어용 멀티미디어 서비스를 지원하고, 거주자에게 필요한 상황정보를 제공한다. 본 시스템의 수행성을 검증하기 위해 홈 내에서 제공되는 헬스케어 응용으로 거주자 위치기반의 끊임없는 멀티미디어 서비스와 처방 주의 및 스케줄 알림/알람 서비스를 구현했다. 그리고 시나리오에 따라 거주자가 위치한 영역의 서비스 장치를 통해 헬스케어 홈 서비스의 수행결과를 보였다.
본 연구는 영화 <변호인>을 텍스트로 사용하여 그 속에 들어있는 학제가 무엇인지 서술하고, 그 서술에 따라 어떻게 통섭하여 교육할 것인지를 연구하고자 한 것이다. <변호인>을 텍스트로 정한 이유는 이 영화가 허구라고 하지만 역사적 사실에 근거한 내용이라는 것과 한때 대통령이었던 노무현을 주인공으로 설정하여 국민적 관심이 있는 영화라는 것, 그리고 재판의 과정을 통해 양심과 법, 도덕의 가치를 각자가 판단할 수 있게 한다는 것과 역사적, 정치적 상황을 통해 역사와 정치를 알 수 있게 하며, 영화 속 주요 인물들의 분석을 통해 현 사회의 다양한 군상들에 대해 담론할 수 있게 한다는 것 등이다. 결과는 다음과 같다. 첫째, 영화 <변호인>의 서사 분석을 통해 문학(국어)을 교육할 수 있다. 영화는 실화를 바탕으로 한 픽션으로 정치와 권력, 소시민, 혹은 약자의 아픔과 분노, 그리고 정의감 등을 법정 이야기로 엮어 흥미롭게 진행됨으로 이를 통해 문학적 소양을 쌓을 수 있다. 둘째, 역사와 정치에 관한 교육을 할 수 있다. 영화는 정치적 알레고리를 담론으로 그 당시 역사적 상황과 함께 전개됨으로 이를 통해 정치와 역사에 대한 공부를 할 수 있다. 셋째, 법과 도덕에 관한 교육을 할 수 있다. 이데올로기적 상황을 기점으로 그에 타당한 법과 도덕을 담론으로 형성하여 교육할 수 있다. 넷째, 영화 속 주요 인물들의 분석을 통해 작품분석에 관한 교육을 할 수 있다. 인물분석은 현재 우리 사회의 구성원인 사람들이 살아가는 모습을 반영하고, 인간관계나 삶의 질을 결정함으로 이를 통해 올바른 인간관을 교육할 수 있다.
지금까지 인공지능의 한 분야인 딥러닝 방법은 구조화되지 않은 데이터로부터 문제를 해결하는 놀라울만한 성과를 이루어왔지만, 인간처럼 여러 상황들을 종합적으로 판단, 그것들의 연관성을 추론하고, 그 다음 상황을 예측하는 수준의 지능을 갖는데 도달하지 못하였다. 최근 발표된 복잡한 관계 추론을 수행하는 심층 신경망은 인공지능이 인간의 핵심 지적 능력인 관계 추론을 보유할 수 있다는 것을 증명하였다. 본 논문에서는 관계 추론 심층 신경망 중에서 Relation Networks (RN)의 성능을 분석 및 관찰해 보고자 Sort-of-CLEVR 데이터 셋을 사용한 시각적 질의응답과 bAbI task를 사용한 텍스트 기반 질의응답 두 유형의 RN 기반 심층 신경망 모델을 구축하여 baseline 모델과의 비교를 통한 성능검증을 하였다. 또한 모델의 성능을 극대화하기 위하여 하이퍼 파라미터 튜닝 등 다양각도의 성능개선 실험으로 관계 추론을 위한 RN 기반 심층 신경망 모델의 성능개선 방법을 제안하였다. 제안한 성능개선 방법은 시각적 질의응답 모델과 텍스트 기반 질의응답 모델에 적용하여 그 효과를 검증하였고, 기존의 RN 모델에서 사용해보지 않았던 Dialog-based LL 데이터 셋을 사용하여 새로운 도메인에서의 제안한 성능개선 방법의 효과를 다시 한 번 검증하였다. 실험 결과 두 유형의 RN 모델 모두에서 초기 학습률이 모델의 성능을 결정하는 핵심 요인임을 알 수 있었고, 제안한 random search 방법에 의해 찾은 최적의 초기 학습률 설정이 모델의 성능을 최고 99.8%까지 향상 시킬 수 있다는 것을 확인하였다.
코로나19에 대한 전세계적 팬데믹이 진행되고 있는 상황에서 잘못된 정보가 대중에게 노출되었을 경우 발생할 수 있는 잠재적인 문제에 대한 우려와 함께 현재 주요 앱 마켓에서 민간 애플리케이션에 대한 차단 조치도 단행되고 있다. 그러나 감염병 상황에서 중앙집중식의 일방적인 정보 전달보다 대중이 스스로 정보를 공유하는 것이 효과적인 측면도 동시에 존재한다. 본 연구는 텍스트마이닝을 이용해 감염병 상황에서 민간 주도의 정보제공에 대한 이용자 반응을 분석한다. 이를 위해 정부와 민간이 현재 한국의 구글 플레이스토어에서 제공하고 있는 모든 코로나19 애플리케이션에 대한 이용자들의 반응에 대한 토픽 모델링과 감성분석을 실시한다. 분석 결과, 이용자들은 정보의 신뢰성, 위험회피, 실시간성, 유용성, 안정성 등 모든 차원에서 정부 대비 민간 애플리케이션에 대해 더 긍정적인 반응을 보이는 것으로 분석되었다. 분석 결과를 바탕으로 민간 애플리케이션에 대한 일방적인 차단이 아닌, 사후적인 모니터링 시스템을 도입하는 방안 등을 제안한다.
스마트 기기의 보급률 증가와 더불어 코로나의 영향으로 스마트 기기를 통한 미디어 콘텐츠의 소비가 크게 늘어나고 있다. 이러한 추세와 더불어 OTT 플랫폼을 통한 미디어 콘텐츠의 시청과 콘텐츠의 양이 늘어나고 있어서 해당 플랫폼에서의 콘텐츠 추천이 중요해지고 있다. 콘텐츠 기반 추천 관련 기존 연구들은 콘텐츠의 특징을 가리키는 메타 데이터를 활용하는 경우가 대부분이었고 콘텐츠 자체의 내용적인 메타 데이터를 활용하는 경우는 부족한 상황이다. 이에 따라 본 논문은 콘텐츠의 내용적인 부분을 설명하는 제목과 시놉시스를 포함한 다양한 텍스트 데이터를 바탕으로 유사한 콘텐츠를 추천하고자 하였다. 텍스트 데이터를 학습하기 위한 모델은 한국어 언어모델 중에 성능이 우수한 KLUE-RoBERTa-large를 활용하였다. 학습 데이터는 콘텐츠 제목, 시놉시스, 복합 장르, 감독, 배우, 해시 태그 정보를 포함하는 2만여건의 콘텐츠 메타 데이터를 사용하였으며 정형 데이터로 구분되어 있는 여러 텍스트 피처를 입력하기 위해 해당 피처를 가리키는 스페셜 토큰으로 텍스트 피처들을 이어붙여서 언어모델에 입력하였다. 콘텐츠들 간에 3자 비교를 하는 방식과 테스트셋 레이블링에 다중 검수를 적용하여 모델의 유사도 분류 능력을 점검하는 테스트셋의 상대성과 객관성을 도모하였다. 콘텐츠 메타 텍스트 데이터에 대한 임베딩을 파인튜닝 학습하기 위해 장르 분류와 해시태그 분류 예측 태스크로 실험하였다. 결과적으로 해시태그 분류 모델이 유사도 테스트셋 기준으로 90%이상의 정확도를 보였고 기본 언어모델 대비 9% 이상 향상되었다. 해시태그 분류 학습을 통해 언어모델의 유사 콘텐츠 분류 능력이 향상됨을 알 수 있었고 콘텐츠 기반 필터링을 위한 언어모델의 활용 가치를 보여주었다.
본 연구는 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 확인하고 개선방안을 마련하고자 충북지역 대학생을 대상으로 조사를 진행하였다. 특히 기존 설문 중심의 일자리 인식 조사에 그치지 않고 서술형 문항에 대한 비정형 데이터를 수집하여 텍스트마이닝을 통해 중소기업 일자리에 대한 인식을 파악하였다. 분석 결과 중소기업 일자리에 대해서 다양한 업무경험, 낮은 취업 경쟁률 등에 대해서는 긍정적 평가가 있는 반면 급여, 업무, 복지 등에서 대체로 부정적 인식이 여전히 있다는 것을 확인할 수 있었다. 이와 같은 상황에서 대학생의 중소기업 취업에 대한 인식을 개선하기 위해서는 '정보'가 필요하다는 것을 중심어 도출을 통해 확인할 수 있었는데, 이는 대학생들이 중소기업 취업 관련 정보를 충분히 제공 받지 못하는 현실이 반영된 것으로 판단된다. 따라서 향후 예산 지원 중심의 중소기업일자리 정책에서 정보 미스매치 해소하는 해결 방안을 우선적으로 마련할 필요가 있다.
본 연구에서는 미세먼지에 대한 신문 기사의 시대별, 신문사별 특징을 살펴보고 있다. 이를 위하여 빅카인즈에서 1995년 이후 주요 신문사들의 관련 기사를 추출하였고 텍스트마이닝, 감성분석, 회귀분석을 활용하였다. 그 결과, 2010년 이전에는 대기오염도 측정 단어나 국내 오염원 관련 단어가 많이 등장했으나 2010년대에 들어서면서 "중국"이 큰 빈도로 나타났으며 정책적 대응, 미세먼지가 건강에 미치는 영향, 관련 제품에 대한 광고·홍보, 국내 오염원에 관한 기사까지 다양한 주제의 기사가 등장했다. 중앙일보, 한겨레, 경향신문은 상대적으로 정부의 정책이나 규제와 관련된 기사가 많은 반면, 대부분의 지역지에서는 지역 자체의 배출원 및 저감대책에 관한 기사가 많았다. 본 연구 결과는 미세먼지 관련 언론보도의 추이를 살필 수 있는 기초 자료로 활용될 수 있으리라 기대한다. 향후 포스트코로나 시대의 국내 미세먼지의 상황과 관련 기사의 트렌드를 추가적으로 비교, 검토할 수 있을 것이다.
본 연구는 웹 기반 학습 상황에서 전자 텍스트 문서 공간에 대한 시각적 이해를 돕고 네비게이션을 지원할 수 있는 시각적 조직자(visual organizer)의 구현에 관한 것이다. 선행 연구된 시각적 조직자의 설계원리에 따라 시각적 조직자를 개발하고 방향감 상실, 인터페이스 만족도, 지각된 유용성과 사용 용이성, 지속적 이용의도 측면에서의 효과를 분석하였다. 그 결과 기존 웹 기반 학습 프로그램에 비해 모든 면에서 긍정적인 효과를 볼 수 있었다.
세계경제포럼(WEF)의 제46차 다보스포럼은 향후 4차 산업의 지속적 성장을 예견하고 있다. 현재 4차 산업은 다양한 학문적·실무적 영역에서 주목받고 있으며, 4차 산업의 핵심기술로 빅데이터는 인공지능과 함께 4차 산업혁명을 선도할 주요 자원으로 평가받고 있다. 빅데이터의 관심이 증가하면서 이에 대한 연구들이 활발히 이루어지고 있다. 하지만 기존의 빅데이터에 대한 문헌 연구들은 정성적 연구에 치중되어 있어 정량적 연구가 매우 부족한 상황이다. 따라서 본 연구는 MIS 분야의 빅데이터 연구 흐름을 분석하여 정량화에 대한 학문적 갈증을 해갈하고자 한다. 본 연구는 MIS분야의 주요 저널에 게재된 145개의 빅데이터 논문의 초록을 수집하였으며, 이중 과반수의 논문이 Decision Support Systems 저널에 게재된 것을 확인하였다. 편향을 제거하고자 DSS저널에 대해서만 텍스트 마이닝과 텍스트 네트워크 분석을 실시하였다. 분석 결과, 2012년부터 2014년 사이에 경영분야에 빅데이터를 접목하는 연구가 주로 진행되었고 2015년부터 2017년 사이에는 빅데이터 자체에 대한 연구와 빅데이터를 효율적으로 사용하기 위한 시스템 개발 및 분석방법에 대한 연구가 주로 이루어졌다는 것을 발견할 수 있었다.
이 연구의 목적은 식민지 조선에서 만문만화가 수용·형성된 배경에 관한 '재고(再考)'다. 만문만화의 등장을 일본의 식민지 언론 탄압이라는 정치적 산물로만 해석한 기존의 논의에 의문을 제기하고, 안석영의 행보와 대중문화 유입이라는 식민지 조선의 상황을 고려해 또 다른 가능성을 엿본다. 이 과정에서 '만문만화' 용어의 등장이 1927년 안석영이 아니라 『신여성』 1925년 1월호의 '은(銀)파리'임을 밝히고, 글의 성격을 분석한다. 또한 안석영의 도쿄 유학과 귀국 이후의 행보를 통해 그가 만문만화에 관심을 가지게 된 배경과 의미를 추적한다. 만문만화가에게 "필치와 필법"을 강조했던 것으로부터 '문학성을 갖춘 만화', '글을 쓸 줄 아는 능력을 갖춘 만화가'의 탄생은 문자 위주의 텍스트에서 이미지텍스트로 재편되는 1920-30년대의 문화장을 만문만화라는 독특한 양식의 출현으로 보여준다. 이 연구는 '만문만화'라는 용어가 처음 등장했던 시기를 바로 잡고, 독자 확보라는 저널리즘의 재편과 대중화 전략으로 문(文)과 화(畵)의 절합으로 나타났던 시대적 상황을 고려하여 만화(漫畵)와, 만문(漫文), 만화(漫話)와 같은 잡문과의 연관성 속에서 만문만화(漫文漫畵)의 수용을 다각적으로 살펴보고 있다. 이처럼 만문만화와 만문만화 내에서의 문(文)과 화(畵)의 형식 실험은 단순히 만화장 내에서뿐만 아니라 근대 매체의 이미지 텍스트로의 재편이라는 식민지 문화장을 구성하는 한 징후로써 포착할 수 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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