• 한국정보교육학회:학술대회논문집
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• 한국정보교육학회 2021년도 학술논문집
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• pp.193-197
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• 2021

COVID-19로 인한 팬데믹 상황은 우리 사회의 사회적, 경제적, 심리적, 그리고 다른 모든 면에서 크고 작은 영향을 미치고 있다. 코로나 19 전파를 막기 위해 우리나라를 포함한 다양한 국가에서는 장기간의 가정 돌봄 및 원격 학습 체제에 들어갔다. 하지만 많은 나라에서 진행된 원격 학습 실험은 대면 교육을 원격 학습으로 대체할 수 있는지에 대한 문제가 제기되었다. 이에 본 연구에서는 원격 수업에 대한 언론 보도 내용을 바탕으로 여론, 사회 인식, 현장의 동향을 분석하였다. 이를 위해 본 연구에서는 원격 수업과 관련된 11개의 신문사 및 4개의 방송사의 기사, 2,600개를 수집하였다. 이 데이터를 바탕으로 키워드 트렌드 분석, 토픽모델링 분석, 감정 분석을 실시하였다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제16권8호
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• pp.1-9
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• 2016

소셜미디어의 정치사회적인 활용도가 높아짐에 따라 소셜빅데이터 기반 온라인 동향분석 및 모니터링 기술에 대한 수요 역시 급증하고 있다. 본 논문에서는 이러한 요구에 부합, 특히 여론 형성의 악영향을 끼치는 부정적 이슈 탐지를 위해 사회적으로 파장이 큰 이슈 중 공공여론이 부정적으로 형성될 이슈를 '리스크'로 정의하고 세부 유형을 분류한다. 리스크 유형 정의를 위해 뉴스 문서집합을 대상으로 전수조사를 실시하였으며, 이슈 분야 즉 도메인별 특성을 파악하여 세부 유형을 정의한다. 또한 뉴스와 같은 공적미디어를 통해 정의된 리스크 유형이 개인화된 소셜 미디어에 나타난 리스크 유형과 어떤 차이가 있는지를 알아보기 위해 교차분석을 수행한다. 조사 결과에 따라 6개의 도메인별로 58개의 세부 유형을 정의하고 기계학습 방법을 통해 자동 분류 학습 모델을 구축한다. 실험 결과를 통해 소셜 미디어에 나타난 사회적 이슈 리스크를 자동으로 탐지, 분류가 가능함을 보인다.

• 한국콘텐츠학회논문지
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• 제17권11호
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• pp.554-566
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• 2017

우리나라는 방송법 등을 통해 방송이 특정정당이나 후보자에 대해 정치적 중립을 유지하도록 하고 있다. 그러나 박근혜 대통령 탄핵과 관련해 MBC와 JTBC는 보수와 진보로 양분돼 보도함으로써 공정성에 대한 논란이 일었다. 이러한 논란을 실증적으로 살펴보기 위해 탄핵이 인용된 날부터 일주일간 양 방송사의 저녁종합뉴스의 아이템 수 변화, 주제의 편향성, 뉴스 프레임을 등 3가지 측면을 분석하였다. 연구결과 JTBC와 MBC의 관련 보도는 양적으로 현저한 차이를 보였고, JTBC는 촛불집회 쪽에, MBC는 태극기집회 쪽 관련 주제를 집중적으로 보도했다. 뉴스 프레임 측면에서 MBC는 탄핵인용 관련 보도에서 박근혜 대통령과 이를 옹호하는 태극기집회 참여자들 쪽에서, JTBC는 반대로 반 박근혜 대통령과 탄핵의 정당성을 주장하는 촛불집회 참여자 입장에서 보도한 것으로 나타났다.

• 지능정보연구
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• 제24권4호
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• pp.51-66
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• 2018

인공지능 기술의 비약적인 발전으로 인하여, 사용자의 편의성 증대를 목적으로 다양한 분야에서 관련된 제품과 서비스들의 개발이 이루어지고 있다. 이러한 기술의 발전에는 긍정적인 파급 효과에 대한 기대감이 존재하나, 향후 발생 가능한 부정적인 측면에 대한 논의도 활발히 이루어지고 있다. 예를 들어, 인공지능 기술 기반의 자율주행 자동차의 경우 안정성의 향상이라는 측면에서 많은 관심을 받고 있으나, 트롤리 딜레마, 시스템 보안 문제 등의 사회적 이슈 또한 활발히 논의되고 있다. 이에 따라, 인공지능 관련 기술의 발전과 사회적 수용을 위해서는 사회적으로 논의되는 주요 관련 이슈들에 대한 확인과 효과적인 분석이 요구된다. 이를 위해, 본 연구에서는 '이세돌 vs 알파고' 시점인 2016년 3월을 포함하여 2016년 1월부터 2017년 12월까지 2년 동안의 인공지능과 관련된 사회적인 이슈들을 파악하고 온라인상에서 발생되는 사회적 여론에 대하여 다 범주 감성을 분석하고자 한다. 이를 위하여 국내 대표적인 포털 사이트에서 인공지능 관련 뉴스의 수와 관련된 뉴스 제목, 뉴스의 댓글을 웹 크롤링(Web Crawling) 하였다. 사회적 여론에 대한 다 범주 감성 분석은 논의되는 이슈들의 중요성을 고려하여 단순 긍정 또는 부정이 아닌, 분노, 혐오, 두려움, 행복, 중립, 슬픔, 놀라움의 7가지 다 범주 감성으로 분석하였다. 분석 결과, 대부분의 이벤트 기간에 대하여 1위 감성은 '행복'으로 나타났지만 각 키워드에 대하여 나오는 감성이 상이함을 볼 수 있었다. 또한 2016년 상반기, 하반기, 2017년 상반기, 하반기로 나누어 보았을 때 시간이 지남에 따라 '분노'의 감성이 낮아짐을 확인하였다. 이러한 분석 결과를 바탕으로 인공지능과 관련하여 현재 논의되고 있는 다양한 이슈와 동향 파악이 가능하며, 이에 대한 대응 방안 마련에 활용이 가능할 것이다. 향후 감성 분석기의 성능 향상과 댓글에 대한 공감 및 비공감도의 가중치를 추가하여 분석한다면 사회적 여론을 보다 세밀하게 파악 할 수 있을 것이다.

• 한국정보과학회 언어공학연구회:학술대회논문집(한글 및 한국어 정보처리)
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• 한국정보과학회언어공학연구회 2018년도 제30회 한글 및 한국어 정보처리 학술대회
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• pp.91-94
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• 2018

감정분석은 텍스트에서 나타난 저자 혹은 발화자의 태도, 의견 등과 같은 주관적인 정보를 추출하는 기술이며, 여론 분석, 시장 동향 분석 등 다양한 분야에 두루 사용된다. 감정분석 방법은 사전 기반 방법, 기계학습 기반 방법 등이 있다. 본 논문은 사전 기반 감정분석에 필요한 한국어 감정사전 자동 구축 방법을 제안한다. 본 논문은 영어 감정사전으로부터 한국어 감정사전을 자동으로 구축하는 방법이며, 크게 세 단계로 구성된다. 첫 번째는 영한 병렬말뭉치를 이용한 영한사전을 구축하는 단계이고, 두 번째는 영한사전을 통한 이중언어 그래프를 생성하는 단계이며, 세 번째는 영어 단어의 감정값을 한국어 단어의 감정값으로 전파하는 단계이다. 본 논문에서는 제안된 방법의 유효성을 보이기 위해 사전 기반 한국어 감정분석 시스템을 구축하여 평가하였으며, 그 결과 제안된 방법이 합리적인 방법임을 확인할 수 있었으며 향후 연구를 통해 개선한다면 질 좋은 한국어 감정사전을 효과적인 방법으로 구축할 수 있을 것이다.

• 한국정보통신학회논문지
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• 제24권5호
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• pp.567-575
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• 2020

온라인 소셜 네트워크가 현대인의 정보 공유 및 교류의 핵심적인 매체로 사용됨에 따라, 그 이용자는 매해 급격하게 증가하고 있다. 이는 단순히 사용량 증가뿐만 아니라 정보의 신뢰성에서도 기존 언론 매체를 능가하기도 하는데, 최근 등장하는 마케팅 전략들은 이 점을 노리고 교묘하게 소셜 네트워크를 공격하고 있다. 그에 따라 자연스럽게 형성되어야 할 여론이 온라인 공격으로 인해 인위적으로 구성되기도 하고, 이를 신뢰하는 사람들도 많아지게 되었다. 따라서 온라인 소셜 네트워크를 공격하는 주체들을 탐지하고자 하는 연구들이 최근 많이 진행되고 있다. 본 논문에서는 이러한 온라인 소셜 네트워크 공격자들을 탐지하고자 하는 연구들의 동향을 분석하는데, 그 중 소셜 네트워크 그래프 특성을 이용한 연구들에 집중하고 있다. 기존의 contents-based 기법이 사생활 침해 및 공격 전략 변화에 따른 분류 오류를 나타낼 수 있음에 반해, 그래프 기반 방법은 공격자 패턴을 이용하여 보다 강건한 탐지 방법을 제안하고 있다.

• 사물인터넷융복합논문지
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• 제8권2호
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• pp.41-48
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• 2022

본 연구는 사회서비스원과 관련한 국내 언론보도기사를 주요 원자료로 삼고, 기사에 내재된 주요 키워드 및 토픽을 분석하여 사회서비스원과 관련한 이슈, 즉 사회적 인식이 어떻게 형성되었는지를 실증적으로 탐색하고자 하였다. 본 연구는 사회서비스원에 관한 사회 전반적인 인식 및 동향을 여론을 통해 파악한다는 점에서 의의가 있다. 언론동향의 데이터를 추출하기 위해 검색은 빅테이터 분석 시스템인 텍스톰을 사용하여 대표적 포털인 네이버 뉴스와 다음 뉴스에서 자료를 수집하였다. 수집된 기사는 2020년도 1,299개, 2021년도 총 1,410로, 총 2,709개였다. 분석결과로 첫째, 텍스트 출현빈도와 관련해서 가장 많이 도출된 단어는 '사회서비스원', '설립', '운영' 등으로 주로 사회서비스원의 설립과 관련한 내용이 주를 이루고 있었다. 둘째, N-gram분석결과 사회서비스원과 직접 관련된 단어의 쌍(pairs)은 '사회서비스원과 공공', '사회서비스원과 개원', '사회서비스원과 출범', '사회서비스원과 원장', '사회서비스원과 직원', '사회서비스원과 돌봄종사자' 등으로 나타났다. 셋째, TF-IDF 분석결과 및 단어 네트워크 분석결과에서는 단어출현빈도와 N-gram의 결과와 유사하게 '설립', '운영', '공공', '출범', '제공', '개원', '개최', '돌봄' 등의 결과가 도출되었다. 상기분석결과를 통해 긴급돌봄지원단의 강화, 구체적인 사업화, 일자리의 안정화 등을 제언하였다.

• 한국콘텐츠학회:학술대회논문집
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• 한국콘텐츠학회 2006년도 추계 종합학술대회 논문집
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• pp.372-376
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• 2006

현재 심각한 재해에 대한 임박성은 일부 관계자 이외는 감지하지 못하고 있는 것이 현실이다. 재해와 같은 위기에 관한 지식이나 이에 대처하기 위한 기술은 어린 시절부터 습득해 두어야 할 기초적 지식 및 능력이라고 생각한다. 그럼에도 불구하고 대지진 발생이 임박하고 있음을 타인의 일처럼 생각하고 있다는 점은 재해와 같은 위기를 자신의 일처럼 생각하고 어떻게 대처해야 할 것인가에 대해 스스로 생각할 수 있는 기회가 충분하지 않다는 것에서 유래한다. 즉 체계적 실천적인 방재 위기관리교육이 충분하게 실시되지 않고 있다는 점을 지적할 수 있을 것이다. 특히 지역주민의 생명 신체 재산을 보호해야 하는 지방자치단체의 소방담당직원의 실천적 대응능력은 말할 것도 없고 수장(首長)의 리스크 관리능력에 대해 의구심을 가지고 있다. 또한 지역 자체의 방재력 강화라는 관점에서는 자주방재조직 등의 지역방재리더나 지역주민 개개인의 방재능력을 향상시켜야 할 필요성이 강조되고 있다. 최근에 건설된 신관저를 계기로 변화된 방재 위기관리 시스템에 관한 정책적 동향을 살펴본다. 아울러 방재 위기관리에 대한 인재양성을 위한 교육의 일환으로 구축된 e-Learning System인 e-College의 구성 및 관련 내용을 살펴봄으로써 정책적 시사점을 도출하고자 한다. 지방자치단체의 방재 위기관리에 있어서 수장 등 간부직원의 의식과 자세가 지역의 방재력을 크게 좌우하는 것으로 볼 수 있다. 방재담당직원 소방직단원에 대한 교육과제를 들 수 있겠다. 고도로 도시화된 사회가 재해에 대한 취약성이 높아지고 있다. 지역의 방재리더, 재해자원봉사, 주민에 대한 교육과제로 도도부현, 시정촌, 대학에서 방재 위기관리 교육이 실시되고 있지만, 1999년 총리부(總理府)에서 여론조사를 보면 자주방재활동에 참가한 경험이 없는 사람이 전체 70%를 차지하고 있다. 기업에 대한 교육과제로 재해발생시에 사원이나 고객의 안전 확보, 사업의 피해경감 조기복구에 의한 경제에 대한 영향을 경감하기 위한 준비를 충실히 해야 한다.

• 한국해양환경ㆍ에너지학회지
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• 제6권3호
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• pp.3-15
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• 2003

청정생산의 개념과 현재 육상의 산업활동과 연계되어 연구 개발되고 있는 청정생산 기술동향을 살펴보고, 이들이 해양산업영역으로의 응용성을 검토하였다. 기존의 해양오염 정화활동은 새로운 청정생산체제의 영역으로 자연스럽게 흡수될 수 있지만 지속가능한 발전이라는 명제 아래서 해양의 생산과 환경활동을 재조명할 필요가 있다. 청정생산의 시작이라 할 수 있는 재생가능 에너지의 개발은 해양자원 활용의 한 영역이며 육상과 대기 그리고 해양을 묶는 산업생태의 청정 에너지원을 해양이 공급할 가능성도 있다 청정생산체제를 해양산업에 조속하고 성공적으로 도입하기 위하여 여론수렴, 환경감시, 문제점 분석 및 개선방향 도출, 신기술/신정책의 평가 및 적용, 정보공유, 교육 및 홍보 등의 실천이 수행되어야 한다. 이를 위하여 한국해양환경공학회 중심의 정부 민간 중간 단계의 기구 설치를 제안한다.

• 한국융합학회논문지
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• 제11권5호
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• pp.199-207
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• 2020

최근 빅데이터 분석은 대량의 데이터로부터 미래를 예측하여 가치를 창출할 수 있어 다양한 분야에서 주목받고 있으며, 정치 캠페인 운영이나 결과 예측에도 활용되고 있다. 하지만 기존의 연구는 특정 SNS 데이터만을 분석하여 후보자들에 대한 정보를 취합하는데 한계가 있었다. 이에 본 연구는 2017년 한국 대선 후보별 뉴스와 댓글을 수집하여 뉴스 생성 추이, 토픽 추출, 감성 분석, 키워드 분석, 키워드 감성 분석을 하였다. 분석 결과, 대선 후보 간 다양한 토픽들이 생성되는 것을 확인하였으며, 후보별 이슈가 되는 중점 키워드와 이에 대한 유권자들의 호응도가 추출되었다. 본 연구는 포털 뉴스에서 생성되는 대선 캠페인에 대한 동향을 마이닝 할 수 있게 했다는 점과 감성 분석을 통해 대권주자들에 대한 유권자들의 관심과 의견들을 정량화하여 수치화한 것에 의의가 있다. 본 연구가 여론 수렴의 도구적 방법을 제시함으로써 이를 바탕으로 전략적인 행동 방안을 도출할 수 있을 것을 기대한다.