본 연구는 국민들의 청와대 국민청원 활용 동인을 분석하는 것에 목적이 있다. 온라인 공간은 숙의민주주의 구현의 실험장으로 활용되어 왔다. 국민 신문고, 다음 아고라 등에서 다양한 여론이 형성되어 실제 국민들의 공감을 얻기도 했다. 문재인 정부 청와대는 국민들의 여론을 수렴하기 위한 방안으로 국민청원 사이트를 개설했다. 30일 동안 20만 명 이상 동의를 얻은 청원에 대해서 부처의 책임자 혹은 청와대 관계자가 직접 답변을 하는 방식으로 운영된다. 본 연구는 청와대 국민청원이 기존 여론 수렴 플랫폼과 어떤 차별성을 가지는지, 왜 국민들이 청와대 국민청원 서비스에 열광하는지 깊이 살펴보고자 한다. 이를 위해 본 연구는 혼합연구 방식을 도입하여 질적, 양적 분석을 수행했다. 먼저 표적 집단 면접을 통해서 청와대 국민청원 이용경험이 있는 사람들을 대상으로 경험을 측정 가능한 구성개념으로 요인화 했다. 그 다음 청와대 국민청원 이용 경험이 있는 우리나라 국민 156명을 대상으로 설문 조사를 실시했다. 분석결과 상징성, 유용성, 충족성, 신뢰 요인이 국민청원 활용 의도에 정(+)의 영향을 미침을 것을 확인하였다. 본 연구는 온라인의 숙의민주주의 플랫폼에서 이용자들의 실제 참여를 제고하기 위해서 기술적 측면 보다는 상징성, 유용성, 충족성, 신뢰 요인이 마련될 수 있어야 함을 주장하고자 한다. 더불어서 본 연구는 온라인 숙의민주주의 구현 과정으로 청와대 국민청원이 기존 여론 수렴 플랫폼과 어떠한 차별성이 있는지 살펴보고, 지속 이용에 영향을 미치는 요인들을 분석했다는 점에서 의의를 가진다고 할 수 있다.
과학 스스로의 전문성과 사회로부터 자율성 추구는 과학과 사회의 분리를 심화시키는 배경으로 작용하여 왔다. 그러나 사회의 불확실성과 복잡성의 증대는 과학 스스로의 문제 해결과 질적 통제의 한계를 노출하게 하였고 과학에 대한 사회 참여를 요구하는 배경으로 작용하였다. 이에 본 연구는 선행연구에서 제시된 사회 참여 평가 유형을 과학 영역으로 확대하여 사회 속 과학의 실현 방안을 모색하였다. 구체적으로는 전통적 과학 평가, 참여적 과학 평가 및 숙의적 과학 평가로 구분하되 전통적 과학 평가가 전문가 중심으로 운영되어 사회의 보편적 참여를 제한한다는 점에서 본 연구는 참여적 과학 평가와 숙의적 과학 평가를 중심으로 연구하였다. 분석 결과에 의하면, 참여적 과학 평가와 숙의적 과학 평가가 전통적 과학 평가에 비해 이해당사자의 확대라는 점에는 공통점을 가지나, 평가대상, 평가방법, 사회 참여 범위 및 조정자의 역할에 있어 차별성을 가진다는 점을 제시하였다. 한편, 본 연구는 과학에의 사회 참여 평가가 민주주의적 가치 실현 차원에서 당연히 요구되는 사항임에도 불구하고 보편적으로 적용함에 나타나는 장애 요인과 이행 방안을 제시하고 향후 사회 전반의 노력과 체제 개선 외에도 다양한 후속 연구의 필요성을 강조한다.
본 연구는 정보화시대의 지식패러다임 변화에 주목하면서 사례분석을 통해 집단지성의 내부적인 메커니즘에 대한 이론적인 접근을 시도하였다. 이 글의 분석대상은 세계 최대의 온라인 백과사전인 위키피디아와 한국사회에서 집단지성에 관한 사회적 관심을 촉발시킨 2008년의 촛불시위이다. 두 사례를 통해 과거의 시스템과 같이 전문가가 지식을 생산하는 것이 아니라, 일반 시민이 집단적이고 수평적으로 지식을 생산 공유하며 다양한 활동을 증대하고 있다는 사실에 주목하면서 집단지성의 유형과 그 메커니즘에 대한 시론적 분석을 시도해 보고자 한다. 본 연구는 지식패러다임을 정보와 지식의 양적인 변화를 의미하는 접속의 정도(Connectivity)와 질적인 변화를 의미하는 숙의의 정도(Quality of deliberation)를 기준으로 유형화하고 사례를 분석하였다. 위키피디아와 2008 촛불집회는 높은 접속성을 공유하지만 다양성과 독립성, 통합 메커니즘이라는 지표로 평가할 수 있는 숙의의 측면에서 결정적인 차이를 보이고 있다.
이 연구는 '전시작전통제권 환수 논란'을 다룬 주요 언론의 내러티브 프레임을 분석하고 프레임 경쟁에서 드러나는 저널리즘 해석 공동체의 특성을 고찰했다. 전작권 환수 논란 보도의 프레임 유형을 분석한 결과, 정치적 이념 대립을 반영하는 '자주국방과 평화 지향', '자주와 동맹의 균형', '한미동맹과 안보 우선' 프레임을 추출했다. 환수 논란을 둘러싼 이슈 문화의 의미 지형이 해석 집단별로 구조화되는 과정을 살피고자 심층 인터뷰를 통해 담당 기자들의 저널리즘 담론도 분석했다. 이를 통해 해석 집단 간의 프레임 경쟁 구도, 곧 환수 논란의 이슈 문화가 거시적 권력구조(진보-중도-보수)와 저널리즘 실천양식(객관-주창)의 긴장 관계를 반영할 뿐 아니라, 자신의 선호 해석을 사회의 지배적 해석으로 구축하려는 과정에서 각 해석 집단이 기대는 해석 양식의 경계와 일치하고 있음을 확인했다. 언론의 프레임 경쟁 이면에 내재하는 해석 권위의 충돌로 인해 합리적인 보도 담론의 형성은 물론 해석 집단 간의 숙의가 제약 당하고 있음도 추론할 수 있었다. 언론의 숙의 역할에 비춰 분석 결과가 제기하는 실천적 함의를 비판적으로 논의했다.
소셜 네트워크 공론장에서의 이성적 토론과 공개적 대화는 숙의 민주주의 실현에 중요한 조건이다. 그런데 온라인 공간에서는 현실 공간보다 빈번하게 부정적 커뮤니케이션이 이뤄질 수 있으며 상호 적대적인 메시지가 나타나고 있다. 2011년 10.26 서울시장 재보궐 선거과정에서는 특정 지지자를 중심으로 결집한 시민들이 후보를 인신공격하거나 욕설, 비방하는 행동이 나타났다. 그렇다면 서울시장 재보궐 선거에서 플레밍 현상은 어떻게 그리고 어떤 수준으로 나타났는가? 플레밍 현상을 선동하는 영향력자가 존재하는가? 이들 영향력자의 플레밍 정도는 일반 사용자와 비교할 때 어떤 수준인가? 본연구는 선거과정에서 나타나는 플레밍 현상에 주목하여 메시지의 파급정도를 데이터 마이닝하여 이슈별로 분석하고 영향력자(Influencer)와 일반 트윗의 차이를 내용 분석하였다. 후보자 개인을 비판, 조롱, 악의적으로 공격하거나 편향된 정보가 유통되는 플레밍 현상이 빈번하게 나타났고 의견을 선도하는 영향력자들이 일반 이용자보다 더 높은 플레밍 수준을 나타내고 있다.
본 연구는 온라인에서 토론이 제대로 이루어지는 지 알아보기 위해 대선 관련 인터넷 뉴스에 달린 댓글과 대댓글을 비교 분석하였다. 하버마스의 공론장 이론에 따르면 토론이란 참여자들이 자유로운 의사소통을 통해 숙의 과정을 거쳐 사회적 합의를 이루고자 하는 노력이다. 만약 인터넷 공간에서 댓글을 작성하는 행위를 통해 서로 상호작용과 토론이 일어난다면 댓글과 대댓글은 토론의 진행과정에 따라 구조적, 내용적 측면에서 일정한 차이를 보일 것이다. 본 연구는 그 차이를 가설로 설정하고 검증을 위해 다음뉴스 포털에서 4만여개의 댓글을 수집하였다. 관련 뉴스의 주제는 대통령 선거로 하였는데 이는 전국민이 관심을 갖고 있고 따라서 댓글이 활발하게 달리는 주제이기 때문이다. t검정과 토픽모델링을 이용하여 분석한 결과, 가설은 모두 채택되었으며 댓글을 통해 온라인 토론이 진행된다는 것을 보여주었다. 본 연구는 온라인 댓글이 사람들의 스트레스 해소를 위한 서로 연결성 없는 무질서한 발언들이 아니라, 일정한 방향성을 가지고 사회적 합의를 향해 나아가는 숙의과정이라는 것을 이론적, 실질적으로 보여주었다.
한영자동번역에서 '~ㄴ것은'을 포함하는 문장들은 영어로 번역하기가 용이하지 않을 뿐만 아니라 번역할 때에 많은 오류들을 야기시킨다. 이것은 이러한 문장들이 한국어 원문에 '것'과 같은 의존명사를 포함하고 있기 때문인데, 이러한 의존명사들이 한영자동번역을 어렵게 만들고 있다. 본 논문에서는 '~ㄴ것은'을 포함하는 문장들을 한영자동번역에서 처리할 수 있는 방법을 제시하고자 한다. 자동번역에는 여러 방식이 있지만, 본 논문에서는 패턴기반 자동번역의 방식을 취한다. 따라서 본 논문에서는 '${\sim}$ㄴ것은'에 대한 한영대역패턴을 어떠한 방식으로 구축하며, 또 구축된 패턴들이 어떻게 한영자동번역에 활용되는 지를 살펴볼 것이다.
The majority of Class III malocclusion have maxillary retrusion. Thus, it becomes obvious that management of most skeletal Class III malocclusion cases should include maxillary protraction as major objective. Additionally, in Class III malocclusion with posterior crossbite, RME "disarticulates" the maxilla and initiates cellular response in the sutures, allowing a more positive reaction to protraction forces. Using facemask with RME helped in correction of skeletal Class III malocclusion by the anterior displacement of maxilla and maxillary dentition, and changing the direction of the growth of mandible. Thus, acceptable improvement in the Class III profile was performed.
This paper proposed a method of semantic recognition to improve the extraction of correct answers of the Q&A system through machine learning. For this purpose, the semantic recognition method is described based on the distribution of predicative nouns. Predicative noun vocabularies and sentences were collected from Wikipedia documents. The predicative nouns are typed by analyzing the environment in which the predicative nouns appear in sentences. This paper proposes a semantic recognition method of predicative nouns to which rules can be applied. In Chapter 2, previous studies on predicative nouns were reviewed. Chapter 3 explains how predicative nouns are distributed. In this paper, every predicative nouns that can not be processed by rules are excluded, therefore, the predicative nouns noun forms combined with the case marker '의' were excluded. In Chapter 4, we extracted 728 sentences composed of 10,575 words from Wikipedia. A semantic analysis engine tool of ETRI was used and presented a predicative nouns noun that can be handled semantic recognition language.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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