• 한국기록관리학회지
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• 제21권3호
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• pp.61-78
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• 2021

일본군 '위안부'에 대한 기록은 민간 기관에서 개별적으로 관리하고 있다. 일부 기록은 디지털 아카이브로 구축되어 온라인으로 접근할 수 있다. 그러나, 디지털 아카이브의 기록은 기관에 따라 메타데이터의 구성과 표현 방식이 다르다. 한편, 기록 사이의 관계를 정의할 수 있는 체계가 미흡하기 때문에, 현재 구축된 일본군 '위안부' 기록은 서로 연결되지 않고 파편적인 형식으로 남아있다. 본 연구는 일본군 '위안부' 디지털 기록을 연계하기 위한 지식 모델을 제안하고, 분산화된 디지털 아카이브의 기록을 통합하여 일본군 '위안부' 지식그래프를 구축한다. 일본군 '위안부' 디지털 아카이브의 메타데이터를 분석하여 공통 요소를 도출하고, 표준 어휘를 적용하여 디지털 기록의 다양한 개체와 개체 사이의 관계를 의미적으로 표현한다. 특히, 흩어져 있는 기록을 연계하고 검색하기 위해 수집한 데이터의 정제가 이루어지고, 외부데이터를 활용하여 기록의 맥락 정보를 강화하고 있다. 구축된 지식그래프의 검증은 분산된 기록의 탐색 여부를 측정하는 질의를 통해 수행된다. 검증 결과, 지식그래프는 흩어져 있는 기록을 연계하여 검색할 수 있고, 외부데이터로부터의 강화로 기록의 맥락 정보를 풍부하게 제공하며, 의미 기반의 검색을 통해 사용자의 의도에 맞춘 정확한 검색이 가능하다.

• 한국엔터테인먼트산업학회논문지
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• 제13권4호
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• pp.93-106
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• 2019

페르소나는 다양한 연기 경험을 통해 구축된 배우의 외적 자아이자 수용자의 눈에 비친 또 다른 자화상이다. 본 연구는 '멜로 퀸'으로 불리는 톱스타 배우 손예진의 페르소나 정체성과 지배적 구성체인 코어 페르소나(CP)를 분석하고, CP가 수용자들의 작품 반응과 관계 면에서 일치하는지 검증함으로써 배우의 성장 전략에 대한 함의점을 얻기 위해 실시됐다. 관련 이론과 모델에 따라 먼저 페르소나 구성 요소를 이미지, 가시성, 성품, 일관성으로 세분화해 내용 분석 방법에 따라 국내 6대 종합 일간지의 최근 5년간 손예진 관련 분석 기사 텍스트를 표본으로 묘사 어휘를 추출·분류했다. 그 뒤 수용자의 반응, 즉 주연한 영화의 관객 수 등과 드라마의 시청점유율을 각각 장르별로 분석했다. 그 결과 손예진의 페르소나 정체성은 이미지(54.2% 멜로·로맨스 34.0%, 비(非)멜로·로맨스 20.2%), 가시성(25.6%), 일관성(13.8%), 성품(6.4%)의 비중으로, CP는 '멜로·로맨스 이미지'로 각각 도출됐다. CP를 수용자 반응과 비교 분석한 결과, 드라마에서는 멜로·로맨스 장르가 우위를 보여 양 변인 간의 정합성이 확인됐지만 영화의 경우 오히려 비멜로·로맨스가 우위를 나타내 일치하지 않았다. 이런 불일치는 드라마와 영화는 주시청층, 흥행 요인, 혼종성과 실험성 정도에서 크게 달라 비롯된 것으로 추론됐다. 따라서 연구 결과는 손예진의 경우 앞으로 드라마에선 자신의 CP를 적극 활용해도 무방하나 영화에서는 다채로운 배역에 도전해 페르소나의 스펙트럼을 넓히는 짜임새 있는 성장 전략을 구사할 필요가 있다는 점을 암시한다.

• 디자인학연구
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• 제18권1호
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• pp.167-174
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• 2005

본 연구는 컬러 코디네이션 지원모델과 도구를 개발하여 디자이너의 감성적 직관적 의사결정을 객관적으로 지원하는 것을 목적으로 한다. 이를 위해 본 연구의 선행연구인 '섬유컬러 그루핑 체계에 관한 연구'에서 제안된 컬러 그루핑 체계와 대표 어휘를 바탕으로 본 연구에서는 배색 그룹의 설계를 통해 실용적으로 사용할 수 있는 컬러 코디네이션지원 모델을 제작하였다. 본 연구의 결과를 요약하면 다음과 같다. 첫째, 컬러 그룹을 구성하기 위한 기본 컬러 도출을 위해 $1999{\sim}2003$년까지의 5년간 세계 4대 collection, 2002 F/W 2003 S/S 시즌의 Street 패션, 자 그룹별 대표 브랜드에서 총 687개의 컬러를 수집하였다. 둘째, 687개의 수집된 컬러는 비색 그룹을 위한 추출을 위해 3단계의 과정을 거쳐 총 144색의 컬러로 정리하였다. 셋째, 최종 추출된 컬러는 선행전구에서 제안한 그루핑 체계인 브라이트, 파스텔, 딥, 뉴트럴 그룹으로 분류하였고, 4개의 대그룹은 다시 12개의 소그룹으로 분류하였다. 넷째, 제시된 각 그룹 내의 색깔은 그룹 내에서의 코디네이션은 물론, 타 그룹과도 서로 대치 될 수 있는 크로스 오버코디네이션 개념을 도입하여 커러 코디네이션 체계를 구축하였다. 다섯째, 위와 같이 계통 색조별 4개의 대표 그룹(12개의 소그룹)으로 된 배색 체계를 구성하는 총 144개의 컬러를 섬유패션 디자인 산업의 대표 소재라 할 수 있는 면사에 염색하였다. 또한 글로벌 비즈니스로서의 패션 산업적 특성과 연관 디자인 산업분야와의 호환성을 고려해 시스템을 구성하는 각 색상에는 팬 톤 컬러 기호와 CMYK 값을 명시했다. 여섯째, 완성된 면 소재의 얀(yarn)을 크로스 코디네이션이 용이하도록 디자인된 용기에 포장하여 패션 실무자들이 쉽게 활용 할 수 있는 컬러 코디네이션 시스템을 완성하였다.

• 지능정보연구
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• 제21권2호
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• pp.69-92
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• 2015

최근 소셜 미디어의 사용이 폭발적으로 증가함에 따라 이용자가 직접 생성하는 방대한 데이터를 분석하기 위한 다양한 텍스트 마이닝(text mining) 기법들에 대한 연구가 활발히 이루어지고 있다. 이에 따라 텍스트 분석을 위한 알고리듬(algorithm)의 정확도와 수준 역시 높아지고 있으나, 특히 감성 분석(sentimental analysis)의 영역에서 언어의 문법적 요소만을 적용하는데 그쳐 화용론적 의미론적 요소를 고려하지 못한다는 한계를 지닌다. 본 연구는 이러한 한계를 보완하기 위해 기존의 알고리듬 보다 의미 자질을 폭 넓게 고려할 수 있는 Word2Vec 기법을 적용하였다. 또한 한국어 품사 중 형용사를 감정을 표현하는 '감정어휘'로 분류하고, Word2Vec 모델을 통해 추출된 감정어휘의 연관어 중 명사를 해당 감정을 유발하는 요인이라고 정의하여 이 전체 과정을 'Emotion Trigger'라 명명하였다. 본 연구는 사례 연구(case study)로 사회적 이슈가 된 세 직업군(교수, 검사, 의사)의 특정 사건들을 연구 대상으로 선정하고, 이 사건들에 대한 대중들의 인식에 대해 분석하고자 한다. 특정 사건들에 대한 일반 여론과 직접적으로 표출된 개인 의견 모두를 고려하기 위하여 뉴스(news), 블로그(blog), 트위터(twitter)를 데이터 수집 대상으로 선정하였고, 수집된 데이터는 유의미한 연구 결과를 보여줄 수 있을 정도로 그 규모가 크며, 추후 다양한 연구가 가능한 시계열(time series) 데이터이다. 본 연구의 의의는 키워드(keyword)간의 관계를 밝힘에 있어, 기존 감성 분석의 한계를 극복하기 위해 Word2Vec 기법을 적용하여 의미론적 요소를 결합했다는 점이다. 그 과정에서 감정을 유발하는 Emotion Trigger를 찾아낼 수 있었으며, 이는 사회적 이슈에 대한 일반 대중의 반응을 파악하고, 그 원인을 찾아 사회적 문제를 해결하는데 도움이 될 수 있을 것이다.