• 한국정보시스템학회지:정보시스템연구
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• 제28권4호
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• pp.293-311
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• 2019

목적 본 연구는 2011년부터 8년간의 영문문헌에 대해 메타분석법을 이용하여 소셜미디어의 사용과 학습성과간의 관계를 규명하고자 하였다. 또한 소셜미디어 사용 상황과 연구분석방법론 변인의 조절효과 여부를 분석하였다. 연구방법론 주요 연구방법으로 유사한 연구 의문점이 제시된 선행의 실증연구들에 대해 메타분석기법을 사용하였으며, 문헌분석을 통해 정량적 데이터를 도출하고, 이를 실증 분석하였다. 연구결과 연구결과로 소셜미디어의 사용과 학습성과간에는 정의 상관을 보였으며, 상황변수와 연구방법론 변수가 조절효과를 보였다. 상황변수의 구성개념으로는 소셜미디어형태, 사용자 집단, 플랫폼 종류 등으로 하였고, 분석을 위한 측정방법 변수에는 측정모형, 데이터속성 등의 개념으로 구성하였다.

• 한국문헌정보학회지
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• 제48권4호
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• pp.267-295
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• 2014

본 연구에서는 소셜 러닝 커뮤니티에서 학습자의 심리적 요인, 지식소싱 행태, 지식활용 성과 간의 영향 관계 및 소셜 러닝과 구성원간 관계 요인이 갖는 매개효과를 실증적으로 분석하고, 일부 학습자를 대상으로 심층 면접 인터뷰를 실시하여 소셜 러닝 및 지식소싱에 영향을 미치는 심층적 요인을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 2013년 1학기에 수도권 소재 대학교의 사회과학분야 학부생을 대상으로 연구를 진행하였다. 본 연구의 결과, 첫째, 학습자의 자기효능감은 소셜 러닝 활동참여에 영향을 미치고, 목표지향성은 그룹 지식소싱, 소셜 러닝 활동참여에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 소셜 미디어의 이용경험은 그룹 지식소싱, 소셜 러닝 활동참여와 소셜 러닝 상호작용에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 지식활용의 측면에서 문서 지식소싱은 지식재이용, 지식응용, 지식혁신에 영향을 미치고, 개인 지식소싱은 지식재이용에 영향을 미치며, 그룹 지식소싱은 지식응용, 지식혁신에 영향을 미치는 것으로 나타났다. 둘째, 소셜 러닝 활동참여는 목표지향성이 그룹 지식소싱에 영향을 미치는 관계와 소셜 미디어의 이용경험이 그룹 지식소싱에 영향을 미치는 관계에 모두 완전매개 효과를 갖고, 상호호혜성은 문서 지식소싱이 지식재이용에 영향을 미치는 관계와 문서 지식소싱이 지식혁신에 영향을 미치는 관계에 완전매개 효과를 갖는 것으로 나타났다. 셋째, 심층 면접 인터뷰 결과 학습자들은 전반적으로 소셜 네트워크 서비스를 통해 습득하는 정보가 신뢰할만하고 정보 습득에 용이하며, 여러 사람의 의견을 듣고, 그룹 활동을 통해 많은 지식을 습득하고 있는 것으로 나타났다.

• 한국컴퓨터정보학회논문지
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• 제27권8호
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• pp.241-251
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• 2022

화장품 및 뷰티산업에서 고객의 피부상태 진단과 관리는 중요한 필수기능이다. 소셜미디어 환경이 사회 전 분야에 확산되고 일반화되면서 피부 상태의 진단과 관리에 대한 다양하고 섬세한 고민과 요구 사항의 질문과 답변의 상호작용이 소셜미디어 커뮤니티에서 활발하게 다루어지고 있다. 그러나 소셜미디어 정보는 매우 다양하고 비정형적인 방대한 빅데이터이므로 적절한 피부상태 정보분석과 인공지능 기술을 접목한 지능화된 피부상태 진단 시스템이 필요하다. 본 논문에서는 소셜미디어의 텍스트 분석정보를 학습데이터로 가공하여 고객의 피부상태를 지능적으로 진단 및 관리하기 위한 피부상태진단시스템 SCDIS를 개발하였다. SCDIS에서는 딥러닝 기계학습 방법인 인공신경망 기술을 사용하여 자동적으로 피부상태 유형을 진단하는 인공신경망 모델 AnnTFIDF을 빌드업하여 사용하였다. 인공신경망 모델 AnnTFIDF의 성능은 테스트샘플 데이터를 사용하여 분석되었으며, 피부상태 유형 진단 예측 값의 정확성은 약 95%의 높은 성능을 나타내었다. 본 논문의 실험 및 성능분석결과를 통하여 SCDIS는 화장품 및 뷰티산업 분야의 피부상태 분석 및 진단 관리 과정에서 효율적으로 사용 가능한 지능화된 도구로 평가할 수 있다. 본 논문에서 제안된 시스템은 소셜미디어 기반의 새로운 환경에서 화장품 및 피부미용에 대한 사용자의 요구를 체계적으로 파악하고 진단하는 기초 기술로 사용 가능할 것이다. 그리고 이 연구는 새로운 기술 트렌드인 맞춤형 화장품제조와 소비자중심의 뷰티산업기술 수요를 해결하기 위한 기초 연구로 사용될 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2020년도 제32회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.437-440
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• 2020

최근 자연어 처리에서는 사전 학습과 전이 학습을 통하여 다양한 과제에 높은 성능 향상을 성취하고 있다. 사전 학습의 대표적 모델로 구글의 BERT가 있으며, 구글에서 제공한 다국어 모델을 포함해 한국의 여러 연구기관과 기업에서 한국어 데이터셋으로 학습한 BERT 모델을 제공하고 있다. 하지만 이런 BERT 모델들은 사전 학습에 사용한 말뭉치의 특성에 따라 이후 전이 학습에서의 성능 차이가 발생한다. 본 연구에서는 소셜미디어에서 나타나는 구어체와 신조어, 특수문자, 이모지 등 일반 사용자들의 문장에 보다 유연하게 대응할 수 있는 한국어 뉴스 댓글 데이터를 통해 학습한 KcBERT를 소개한다. 본 모델은 최소한의 데이터 정제 이후 BERT WordPiece 토크나이저를 학습하고, BERT Base 모델과 BERT Large 모델을 모두 학습하였다. 또한, 학습된 모델을 HuggingFace Model Hub에 공개하였다. KcBERT를 기반으로 전이 학습을 통해 한국어 데이터셋에 적용한 성능을 비교한 결과, 한국어 영화 리뷰 코퍼스(NSMC)에서 최고 성능의 스코어를 얻을 수 있었으며, 여타 데이터셋에서는 기존 한국어 BERT 모델과 비슷한 수준의 성능을 보였다.

• 한국정보통신학회:학술대회논문집
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• 한국정보통신학회 2019년도 춘계학술대회
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• pp.178-181
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• 2019

본 연구는 공무원의 업무처리의 대부분이 정보화기술로 대체하면서 대국민서비스를 지원할 신규임용 공무원의 미래핵심역량인 디지털 리터러시에 대한 수준을 알아보고자 한다. 이를 위하여 신규 임용자, 예정자, 실무수습 등 180명을 연구대상으로 디지털 리터러시 5개 항목으로 나눠 기술 리터러시, 코드 리터러시, 미디어 리터러시, 뉴스 리터러시, 소셜 미디어 리터러시 등에 대한 인식과 수준을 분석하였다. 이를 바탕으로 개선된 소셜 미디어 교육과정을 개발하였다. 본 연구로 공무원 교육훈련 프로그램이 학습자 중심의 교육과정으로 방향이 전환 될 수 있도록 제언한다.

• 정보교육학회논문지
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• 제17권3호
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• pp.265-276
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• 2013

이 연구는 웹기반 프로젝트 학습을 위한 소셜 미디어 활용 유형에 따라 학습자의 학업성취도, 상호작용, 사회적 효능감에 미치는 효과에 차이가 있는지를 알아보고자 하였다. 연구의 목적 달성을 위하여 I광역시 소재 S초등학교 6학년을 대상으로 웹게시판 활용 집단, 페이스북 활용 집단, 위키 활용 집단을 구성하여 4주 간 8차시에 걸쳐 프로젝트 학습을 진행하였다. 연구결과, 위키 활용 집단이 다른 집단에 비해 학업성취도가 높은 것으로 나타났으며, 또한 위키 활용 집단에서는 과제 지향적 상호작용이 관계지향적 상호작용에 비해 더 활발한 것으로 나타났다. 페이스북 활용 집단에서는 관계지향적 상호작용이 활발히 이루어지는 것으로 나타났으며, 페이스북 활용은 학습자들의 사회적 효능감을 증진시켜 주는 것으로 확인되었다.

• 한국정보처리학회:학술대회논문집
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• 한국정보처리학회 2012년도 춘계학술발표대회
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• pp.1418-1420
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• 2012

스마트 미디어 기기의 보급으로 많은 교육용 어플리케이션이 개발되고 있으며, SNS를 교육적 접근으로 활용한 학습모델의 사례들이 늘어나고 있는 추세이다. 현대 정보화 사회에서 요구되는 학습자 중심의 구성주의 교육 패러다임에 초점을 맞춰 학습자 스스로 학습콘텐츠를 구성하며 자기주도적 학습을 하기 위한 시스템 개발을 위해 본 논문에서는 소셜러닝 기반의 학습자 중심형 학습콘텐츠 개발도구의 설계방법에 대해 제시하고자 한다.

• 한국게임학회 논문지
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• 제21권6호
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• pp.75-86
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• 2021

브랜드 이미지는 고객, 이해관계자, 시장 전체가 해당 브랜드를 어떻게 보고 인지하는지를 뜻한다. 긍정적 브랜드 이미지는 계속적인 구매를 유발하지만, 부정적인 브랜드 이미지는 구매를 중단하게 만드는 등 소비자의 구매행동에 직결되기 때문에, 기업 입장에서는 빠르고 정확히 파악할 필요가 있다. 현재 브랜드 이미지를 조사하는 방법으로는 설문조사, SNS조사 등이 있는데, 표본의 수가 한정되고 시간과 비용이 많이 소요된다는 이슈가 있다. 따라서 본 연구에서는 딥러닝 기반의 KoBERT 모델을 활용하여 소셜미디어 상의 텍스트 데이터에 대한 감성분석을 실시한 후, 이를 브랜드 이미지 분석에 활용하는 방법을 제시하고, 이에 대한 성능을 검증하였다. 결과적으로, 다섯 개의 브랜드 이미지 순위를 매긴 결과가 한국기업평판연구소의 순위와 일치함으로써 본 연구의 사용성을 입증하였다.

• 한국비블리아학회지
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• 제32권3호
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• pp.247-264
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• 2021

자살은 전 세계 사망 원인 중 4위이며 사회, 경제적 손실이 큰 난제이다. 본 연구는 자살 예방을 위하여 소셜미디어에 나타난 자살 관련 말뭉치를 구축하고 이를 통해 자살 경향 문헌을 분류할 수 있는 딥러닝 자동분류 모델을 만들고자 하였다. 또한, 자살 요인을 분석하기 위해 주제를 자동으로 추출하는 분석 기법인 토픽모델링을 활용하여 자살 관련 말뭉치를 세부 주제로 분류하고자 하였다. 이를 위해 소셜미디어 중 하나인 네이버 지식iN에 나타난 자살 관련 문헌 2,011개를 수집한 후 자살예방교육 매뉴얼을 기준으로 자살 경향 문헌 및 비경향 문헌 여부를 주석 처리하였으며, 이 데이터를 딥러닝 모델(LSTM, BERT, ELECTRA)로 학습시켜 자동분류 모델을 만들었다. 또한, 토픽모델링 기법의 하나인 LDA 기법으로 주제별 문헌을 분류하여 자살 요인을 발견하였고 이를 심층적으로 분석하기 위해 주제별로 동시출현 단어 분석 및 네트워크 시각화를 진행하였다.

• 한국조경학회지
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• 제50권6호
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• pp.42-57
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• 2022

본 연구의 목적은 인공지능의 딥러닝을 활용하여 소셜미디어에서 공유되는 도시공원 이용자 활동사진을 분류하는 기초 모델을 만드는 것이다. 소셜미디어 데이터는 네이버 검색을 통해 수집된 도시공원 관련 사진들을 수집하여 분류모델에 활용하였다. 도시공원 특성 평가에 활용할 수 있는 지표인 자연성(naturalness), 잠재적 매력성(potential attraction), 활동(activity)을 기반으로 최종 21개의 분류 항목체계를 만들고, 항목별로 네이버에서 공유되는 실제 도시공원 사진을 수집하여 주석이 달린 데이터 세트를 구축했다. 수집한 사진 데이터 세트에 대해 커스텀(cuntom) CNN 모델과 사전 훈련된 CNN의 전이학습 모델을 설계하고 분석하였다. 연구결과, 가장 우수한 성능을 보였던 Xception 전이학습 모델이 최종적으로 도시공원 이용자 활동 이미지 분류모델로 선정되었으며, 그 외 다양한 평가 지표를 통해 모델을 평가했다. 본 연구는 소셜미디어에 공유되는 이용자 사진을 활용하여 도시공원 특성을 평가할 수 있는 지표로서 AI를 구축한 것에 의의가 있다. 딥러닝을 활용한 분류모델은 수동분류에 대한 한계를 보완하고, 대량의 도시공원 사진을 효율적으로 분류할 수 있어서 향후 도시공원의 모니터링 및 관리에 활용할 수 있는 유용한 방법이라고 할 수 있다.