언어는 사회 구성원들 간의 의사소통을 위한 중요한 매개체인 동시에 그 사회를 반영하는 거울이다. 시대에 따른 사회 문화의 변화와 발전과 함께 언어 또한 변하고 발전한다. 이처럼 시대의 변화에 따라 새로운 개념을 표현하기 위해 수많은 신조어가 나타나고 있다. 최근 소셜네트워크와 인터넷 커뮤니티 사이트를 중심으로 신조어의 사용이 급증하고 있는데 이렇게 인터넷상에서 유행하는 신조어를 살펴보면 시대의 세태와 갈등, 사람들의 심리, 사상, 문화 등 사회 현상을 함축적으로 반영하고 있는 것을 알 수 있다. 본 논문에서는 일시적인 기간 동안 사회적 현상을 반영하고 있는 신조어와 함께 관련 기록들을 수집하고 분석하는 것에 대한 의미와 중요성에 대해 고찰하고, 이를 '신조어 아카이빙'이라는 개념으로 설명하고자 한다. 신조어 아카이빙이 기존에 존재하는 사전의 개념과 어떻게 차이가 있는지 비교를 통해 신조어 아카이빙 구축 방향을 제시하고자 한다. 또한 이 연구를 통해 세대간 원활한 의사소통과 정보 공유의 불평등 해소 등 국민 언어생활에 편의와 당대의 사회상을 기억하고 더 나아가 전문가들의 신조어 또는 사회 현상을 연구하는 데 도움이 되기를 기대해 본다.
본 연구는 노인의 문자메시지와 SNS 활용역량이 비동거 자녀, 형제·자매 및 친인척, 친구, 이웃, 지인과의 접촉과 어떠한 관련성이 있는지 살펴보았다. 연구대상은 2017년 노인실태조사에 참여한 65세 이상 노인 8,392명으로, 노인의 문자메시지 받기와 보내기, SNS 활용역량을 기준으로 4집단으로 구분하였다. 회귀분석 결과, 노인이 문자메시지와 SNS를 모두 사용하는 능력을 보유하였을 때, 비공식적 사회관계망을 구성하는 모든 성원과 비대면 접촉(연락)이 가장 빈번하였다. 그러나 문자메시지와 SNS 활용역량은 친구, 이웃, 지인과의 대면접촉 빈도와 주로 유의한 관련성이 나타났다. 본 연구 결과는 문자메시지와 SNS 활용역량이 가족 및 친구와의 정서적, 도구적 지원 교환에 핵심적인 역할을 하여 지역사회에서 거주하는 노인의 삶의 질에 기여할 가능성을 제시한다. 또한 비공식적 사회관계망 성원들과 관계를 지속하는데 정보화 교육이 중요한 역할을 할 수 있음을 시사한다.
최근 동해안의 연안 침식이 가속화되면서 광역의 지역에 대한 과학적이며 정량적인 연안침식 모니터링 기술의 필요성이 증가하고 있다. 기존의 연안의 변화를 관측하는 주요 기술은 현장 측량에 의존한 정밀모니터링이 주로 수행되었지만 소규모 지역에 대해서만 적용이 가능하였다. 항공수심라이다(Airborne Bathymetric LiDAR, ABL) 시스템은 광역의 해변 및 해저 지형에 대한 경제적인 측량이 가능한 기술이다. 특히 해수의 유동이 심하고 파랑에너지가 높아 연안침식 모니터링에서 주요 관심 대상 지역인 조간대에 대해 해저 지형자료의 구축이 가능하다는 장점을 가진다. 본 연구에서는 씨호크(Seahawk) ABL 시스템을 활용하여 2021년 8월과 2022년 3월에 표사계 GW36 연안에 대해 측량 데이터를 취득하고 연안침식에 의한 기선 길이 및 종단 변화, 해안선 변화, Digital Terrain Model 변화를 정량적으로 관측하였다. 연구결과 항공수심라이다 데이터를 연안침식 모니터링에 효과적으로 활용이 가능함을 확인할 수 있었다.
본 연구는 문화소비에서 개인의 경험을 질적으로 살필 필요성을 제기하는 경험 중심의 관점에서 출발한다. 특히, 오프라인 기반 사회적 관계 뿐 아니라 온라인 기반의 정보 탐색 및 교류 행동을 공연 경험으로 연계시켜 공연 경험의 여정을 심층적으로 분석하고자 하였다. 이를 위하여 2명을 연구 단위로 설정하여 15팀(30명)을 대상으로 심층 인터뷰를 진행하였다. 특히, 공연 여정을 포착하기 위하여 공연 전과 후 2회의 인터뷰를 하고 모바일앱 기반 자기기록 데이터를 수집하였다. 연구 결과, 공연 경험을 증폭시키고 취향을 공고화하는데 소셜플랫폼 기반의 미디어와 그 안에서의 교류가 공연전후로 중요한 기능을 하고 있다는 것을 확인할 수 있었다. 또한, 공연 동반자의 가치 및 취향 리더와 팔로워 관계를 발견함에 따라 공연 관람에서의 관계적 측면을 이해할 수 있었다. 그리고 각각의 발견마다 열성 관객, 관심 관객 및 무관심 관객의 차이가 관찰되었다. 이로부터 공연 경험을 공연 그 자체에만 국한된 것이 아니라 그 전후의 커뮤니케이션 활동을 포괄하여 이해해야 하며, 개인 혼자의 경험이 아닌 사회적 관계 속에서 공연 관람이라는 소비가 발생한다는 점을 제시하였다.
최근 디지털 광고는 15초 미만의 짧은 광고를 통해 메시지를 전달해야 하며, 소셜미디어에서 광고는 소비자가 스킵하기 전까지 5초 이내에 메시지를 전달해야 한다. 광고의 길이가 짧아졌지만, 인공지능을 통한 알고리즘과 빅데이터 분석은 고객의 관심사에 맞는 메시지 전달을 가능하게 하였다. 이런 변화 속에서 짧고 효율적인 광고를 이용한 소비자 맞춤 메시지 전달의 중요성은 날로 커지고 있다. 본 연구에서는 효과적인 메시지 전달을 위한 메시지 프레이밍 효과에 대해 살펴보았다. 구체적으로, 비건 제품에 대한 '건강'과 '환경' 두 가지 프레이밍 효과의 차이를 살펴보았다. 건강과 환경에 대한 소비자 관심의 증가는 비건 제품에 대한 관심을 높였으며, 비건 시장은 날로 크게 성장하고 있다. 소비자가 비건 제품을 구매하는 이유는 소비자 개인의 건강을 위해서이기도 하지만, 윤리적 소비라고 할 수 있는 환경에 대한 책임감 또한 무시 못 할 요인이다. 기존 연구에서는 건강과 환경 메시지 프레이밍 간의 효과의 차이가 측정되지 못하였으며, 연구 대상도 비건 식품에 국한되었다. 본 연구에서는 주방세제 제품군을 이용하여 '건강과 환경 메시지 프레이밍' 효과의 차이를 밝혀내고자 한다.
2007년 「대통령기록물법」 제정 이후, 16대 노무현 정부의 대통령 전자기록물 이관 사례는 공공기록물 관리에 있어 첨병으로써의 역할과 새로운 전자기록물 관리의 테스트 베드로써의 역할을 수행했었다. 19대 문재인 정부의 대통령 전자기록물을 이관할 때에는 16대 때의 전자기록물 이관방식을 계승하되, 몇 가지 혁신적인 시도가 있었다. 대통령기록관은 처음으로 대통령자문기관의 전자문서를 장기보존패키지로 변환한 후 온라인으로 이관 받았고, 데이터의 특성을 고려하여 대통령 기록물생산기관의 행정정보 데이터세트를 SIARD 규격으로 이관을 받았다. 그리고 대통령기록관은 웹사이트를 OVF 형태로 시범적으로 이관 받았으며, 소셜미디어를 API를 통해 직접 수집하였다. 이와 같이 이 연구는 16대 노무현 정부 때부터 19대 문재인 정부 때까지 대통령 전자기록물 이관방식과 관련한 변천과정을 조사하였다. 그리고 19대 문재인 정부의 대통령 전자기록물 유형별 이관방식을 중심으로 주요성과 및 문제점을 분석하여 향후 개선방안을 제시하였다.
인터넷 및 모바일 기술의 발달과 소셜미디어의 확산으로 인해 다량의 정보들이 온라인 상에서 생성, 유통되고 있다. 이중에는 대중에게 도움이 되는 유익한 정보들도 있지만, 역기능을 하는 이른바 가짜뉴스들도 함께 유통되고 있다. 지난 2020년 코로나19의 전세계적인 확산 이후, 온라인 상에는 이와 관련한 수많은 가짜뉴스들이 유통되었다. 다른 가짜뉴스들과 달리 코로나19와 관련된 가짜뉴스는 사람들의 건강, 나아가 생명까지 위협할 수 있다는 점에서 그 심각성이 매우 크다고 할 수 있다. 때문에 코로나19와 관련한 가짜뉴스를 자동으로 탐지하고, 이를 예방하는 지능형 기술은 사회적 건강도를 제고하는데 매우 의미 있는 연구주제라 할 수 있다. 이러한 배경에서 본 연구에서는 코로나19 관련 가짜뉴스 탐지를 효과적으로 수행하기 위해 그래프 임베딩 방법 중 하나인 Graph2vec을 활용한 방법을 제안한다. 가짜뉴스 탐지에 대한 주류 방법은 뉴스 콘텐츠 기반 즉, 텍스트에 대한 특징 분석으로 진행되었으나 본 연구에서는 사회적 참여 네트워크 내에서의 정보 전달 관계를 추가로 활용함으로써 보다 효과적으로 코로나19와 관련된 가짜뉴스를 탐지할 수 있었으며 성능 측면에서 정확도 향상을 확인할 수 있었다.
본 논문에서는 대규모 한국어 언어모델인 KoAlpaca를 파인튜닝하고 이를 이용한 블로그 텍스트 생성 시스템을 구현하였다. 소셜 미디어 플랫폼의 블로그는 기업 마케팅 수단으로 널리 활용된다. 수집된 협찬 블로그 텍스트의 감정 분석과 정제를 통한 긍정 리뷰의 학습 데이터를 구축하고 KoAlpaca 학습의 경량화를 위한 QLoRA를 적용하였다. QLoRA는 학습에 필요한 메모리 사용량을 크게 줄이는 파인튜닝 접근법으로 파라미터 크기 12.8B 경우의 실험 환경에서 LoRA 대비 최대 약 58.8%의 메모리 사용량 감소를 확인하였다. 파인튜닝 모델의 생성 성능 평가를 위해서 학습 데이터에 포함되지 않은 100개의 입력으로 생성한 텍스트는 사전학습 모델에 비해서 평균적으로 두배 이상의 단어 수를 생성하였으며 긍정 감정의 텍스트 역시 두 배 이상으로 나타났다. 정성적 생성 성능 평가를 위한 설문조사에서 파인튜닝 모델의 생성 결과가 제시된 주제에 더 잘 부합한다는 응답이 평균 77.5%로 나타났다. 이를 통해서 본 논문의 협찬물에 대한 긍정 리뷰 생성 언어모델은 콘텐츠 제작을 위한 시간 관리의 효율성을 높이고 일관된 마케팅 효과를 보장하는 콘텐츠 제작이 가능함을 보였다. 향후 사전학습 모델의 생성 요소에 의해서 긍정 리뷰의 범주에서 벗어나는 생성 결과를 감소시키기 위해서 학습 데이터의 증강을 활용한 파인튜닝을 진행할 예정이다.
본 연구에서는 국립중앙도서관에서의 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 및 이를 적용하기 위한 방안을 제안하였다. 이를 위해 첫째, 국립중앙도서관을 포함한 국내 매체 플랫폼 기반 자료수집 현황 및 한계를 분석하였다. 둘째, 문헌조사를 통해 매체 플랫폼 기반의 디지털 콘텐츠 현황 및 유형을 조사하였다. 셋째, 해외 주요 도서관 사례에서 현재 국립중앙도서관 온라인 자료수집 지침에 포함되어 있지 않은 매체 플랫폼 기반의 자료 유형을 도출하고 해당 자료에 대한 정책을 검토하였다. 넷째, 연구결과를 기반으로 매체별 수집대상 및 범위 정의, 수집 방법 등 수집 개요(안)을 제시하였다. 다섯째, 수집 개요(안)을 적용하기 위한 다음의 방안을 제안하였다: 1) 매체 플랫폼 기반 자료수집의 명확한 법적 근거 마련이 요구된다, 2) 매체 플랫폼 기반 자료별 수집 지침 개발 및 제시가 필요하다, 3) 매체 플랫폼 기반 자료의 수집 도구 개발 및 인프라 구축이 필요하다, 4) 매체 플랫폼 기반 자료수집을 위한 유관기관과의 연계를 위해 소셜 미디어 수집대상 기관의 수집 허락과, 실감콘텐츠 제작 및 서비스 기관과의 연계 협력이 필요하다, 5) 매체 플랫폼 기반 자료의 서비스 활성화를 위해 이용 활성화를 위한 접근성 제고, 실감콘텐츠 등 e-deposit 시스템의 콘텐츠 확장성 및 사용의 용이성 제고, 그리고 실감콘텐츠 재현 공간 첨단화가 요구된다.
해외 시장 의존형 경제구조를 지닌 우리나라에서 관광산업은 국가경제에 중요한 산업으로 이를 육성하기 위해 정확한 관광 수요 예측이 필요하다. 그에 따라 많은 연구들이 출국 수요를 예측하기 위해 노력해왔으며 출국수요에 영향을 미치는 요인에 대해 다각도로 연구가 이루어져 왔다. 특히 정보기술의 발전으로 최근에는 출국자들의 출국지 선택 등 관광객의 의사결정에 온라인 뉴스, 소셜 네트워크 서비스 등의 온라인 미디어가 많은 영향을 끼치고 있다. 이에 본 연구는 온라인 미디어가 발생시키는 구전 효과가 출국 수요에 미치는 영향을 살펴보고 그 영향 관계를 규명하고자 하였다. 온라인 미디어는 쉽게 접근이 가능하고 공유가 활발하다는 측면에서 구전 효과가 발생되어 사용자들의 의사결정에 영향을 주고 있다. 이를 위해 본 연구에서는 온라인 미디어를 공적 미디어인 뉴스와 사적 미디어인 블로그로 구분하였으며 실제 아시아 5개국의 출국자 수에 이들 미디어가 미치는 영향 관계를 패널 모형을 통해 분석하였다. 그 결과, 온라인 뉴스의 구전 효과는 출국자 수에 부정적인 영향을 미치지만 블로그의 경우 긍정적 영향 관계를 보였다. 따라서 향후 출국 수요 예측에 있어 온라인 미디어의 구전 효과를 반영해야 하며 이는 미디어의 종류에 따라 차별적으로 적용해야 함을 시사한다. 또한 각 국가별로 온라인 미디어의 특성에 따라 미치는 영향 관계가 차이가 있음을 분석하였다. 즉, 출국 국가에 따라 온라인 미디어의 영향력이 다름에 따라 국가별로 차별적인 예측 및 관리 모형이 필요하다. 본 연구 결과를 통해 관광산업종사자들의 국가와 미디어별 온라인 미디어 기반의 마케팅 전략 수립에 도움을 줄 수 있으리라 기대된다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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