소셜 사건이 일어나면 그 사건과 관련된 트윗이 폭발적으로 증가하는데 트윗 일부 내용을 살펴보면 스팸, 광고와 같은 트윗이 많이 포함되어 있다. 수 많은 트위터 데이터에서 사용자가 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 트윗을 찾아 읽는데 시간이 많이 걸릴 수 있다. 이러한 문제를 해결하기 위해 본 논문에서 트위터의 리트윗 정보, 사용자 신뢰도 측정 및 활동 분석, 팔로잉과 팔로워간의 정보 등 사용자의 행동 분석을 이용하여 소셜 사건과 직접 관련된 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 소셜 이슈 4 개에 대한 트윗 데이터에서의 실험을 통하여 상위 100 개의 결과에서의 정확률(P@100) 76.6%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안 방법이 신뢰성 높은 사용자의 트윗을 추출하는데 효과적인 방법임을 알 수 있다.
영화 스토리텔링에 있어서, 사건과 사건은 인과성을 연결되어야 한다. 본 연구에서는 영화 스토리텔링의 사건 진술 방식과 비트의 개념 분석을 조사하였다. 사건의 진술 방식에 따라 비트의 인과성의 강약이 달라진다. 비트의 개념을 설명하기 위해 영화 <대호>의 핵심 비트리스트를 연구대상으로 하였다. 연구 결과 영상 스토리텔링에서 비트의 개념을 정립하면, 제시되는 사건의 인과성이 강화된다.
지금까지 역대 정권들은 행정의 혁신을 위해 개혁을 단행해왔다 그러나 그러한 개혁의 대상이 다시 그들 자신이 되어버린 사건들을 많이 보아왔다. 과거 김영삼 정권당시, 과거 역대정권과의 단절과 더불어 세계화에 발맞추어 작고 효율적인 정부를 위해 행정개혁, 특히 인사개혁을 추진하였지만 김현철 사건으로 말미암아 모든 일이 물거품이 되고 말았다. 급기야는 IMF라는 금융위기에 처하고 말았다. 이러한 국가경제의 위기 속에 탄생한 김대중 정권 역시, 지식정보사회 혹은 지식정보경제의 패러다임에 국가 재건을 위해 행정개혁을 추진하였다 그 결과로 IMF 위기를 현재 어느 정도 극복되었지만, 옷 로비 사건을 통해 김대중 정권도 행정개혁의 한계를 드러낼 수밖에 없었다.(중략)
인터넷 사용자들은 어떠한 이슈에 대해 소셜 네트워크 서비스를 통해 빠르고 간결하게 다른 사람들과 지속적인 커뮤니케이션을 원한다. 사회적 이슈에 대해 어떠한 사건이 일어나게 되면 그날의 트윗 글과 리트윗 개수에 영향을 미치게 된다. 본 논문에서는 트위터 자료에서 사회적인 핵심 사건을 추출하기 위해 시간 분석과 감성 자질 및 리트윗 정보를 이용하는 방법을 제안한다. 제안 방법의 유효성을 검증하기 위해 비교실험으로 어휘 빈도수를 이용하여 핵심 사건을 추출하는 방법, 어휘 빈도수와 감성 자질을 함께 이용한 방법, 시간 분석을 반영하기 위해 카이제곱만을 이용한 방법과 제안 방법인 어휘 빈도수, 감성 자질, 리트윗 및 카이제곱을 함께 이용한 방법으로 성능을 비교하였다. 성능 평가를 위해서는 추출된 사건리스트에서 상위 10개 결과에서 정확도를 계산하였는데, 제안 방법이 94.9%의 성능을 보였다. 실험을 통해 제안한 방법이 핵심 사건 추출에 효과적인 방법임을 알 수 있다.
컴퓨터 시스템의 개발 및 분석에 많이 활용되는 시뮬레이션 모델을 구축하는데 있어서 SIMSCRIT, GISS, SIMAN, SLA II등과 같은 시뮬레이션 전용언어가 많이 사용되지만, 이들은 새로운 전용언어의 습득, 시스템 프로그램과의 접속, 시뮬레이션 수행 속도면에서 부담을 주어왔다. 본 연구에서는 기존의 C언어 사용자들이 손쉽게 시뮬레이션 모델을 구축할 수 있도록 기존의 smpl을 확장하여 SMPLE(smpl extended)를 개발하였다. SMPLE의 모체의 smpl은 컴퓨터 시스템의 시뮬레이션 모델을 구현하기 위해 MIT에서 C언어를 이용하여 고안되었으며, C언어의 기능적인 확장으로서 라이브러리 함수들의 집합 형태를 갖는 시뮬레이션 서브 시스템이다. 이러한 라이브러리 함수들의 집합인 smpl 시뮬레이션 서브 시스템은 C언어 자체와 더불어 사건중심(event-oriented) 시뮬레이션 언어를 구성하며, smpl 시뮬레이터는 C 언어 프로그램으로 구현되다. smpl은 시뮬레이션하기 위한 설비(facility)들을 정의, 예약, 해제하거나 상태를 알아보는 함수를 제공하며, 시간의 관점에서 보면 토큰의 흐름은 일련의 대기시간과 활동시간에 의하여 나타낼 수 있게 된다. smpl은 사건의 스케쥴링(scheduling), 확률변수의 생성, 통계자료 수집 등에 관한 함수의 제공과, 시뮬레이션 시간의 전진과 사건발생의 순서를 조절해주는 기능을 제공한다. smpl 시뮬레이션 프로그램은 초기화루틴, 제어루틴 및 결과출력루틴으로 구성된다. 기존의 smpl에서 사용되는 프로그램의 자료구조(data structure)는 배열과 인덱스 구조가 사용되었다. 이러한 구조는 이미 완성되어 있는 프로그램 내에서는 효율성 면에서 좋겠지만, 변경이나 확장하기 위해 이 프로그램을 분석한다거나 필요한 기능을 추가하기 위해서는 매우 많은 어려움이 따르게 된다. 본 논문에서는 배열을 기반으로 하고 있는 smpl의 자료구조를 C의 structure와 pointer를 기반으로 하게끔 변경시키고 이에 따르는 제반 변경 사항을 수정 보완하여 프로그램의 분석을 용이하게 하며 기능의 변경 및 추가가 수월하게 하였고 메모리를 동적으로 관리할 수 있게 하였다. 또한 기존의 smpl에 디버깅용 함수 및 설비(facility) 제어용 함수를 추가하여 시뮬레이션 프로그램 작성을 용이하게 하였다. 예를 들면 who_server(), who_queue(), pop_Q(), push_Q(), pop_server(), push_server(), we(), wf(), printfct() 같은 함수들이다. 또한 동시에 발생되는 사건들의 순서를 조종하기 위해, 동시에 발생할 수 있는 각각의 사건에 우선순위를 두어 이 우선 순위에 의하여 사건 리스트(event list)에서 자동적으로 사건들의 순서가 결정되도록 확장하였으며, 설비 제어방식에 있어서도 FIFO, LIFO, 우선 순위 방식등을 선택할 수 있도록 확장하였다. SIMPLE는 자료구조 및 프로그램이 공개되어 있으므로 프로그래머가 원하는 기능을 쉽게 추가할 수 있는 장점도 있다. 아울러 SMPLE에서 새로이 추가된 자료구조와 함수 및 설비제어 방식등을 활용하여 실제 중형급 시스템에 대한 시뮬레이션 구현과 시스템 분석의 예를 보인다.
본고에서는 소셜 빅데이터에서 공공안전에 위협되고 사회적으로 이슈가 되는 재난사건을 추출하기 위한 방법으로 소셜 네트워크상에서 사용자 행동 분석과 시간분석을 반영한 토픽 모델링 기법을 알아본다. 소셜 사용자의 글 수, 리트윗 반응, 활동주기, 팔로워 수, 팔로잉 수 등 사용자의 행동 분석을 통하여 활동적이고 신뢰성 있는 사용자를 분류함으로써 트윗에서 스팸성과 광고성을 제외하고 이슈에 대해 신뢰성 높은 사용자가 쓴 트윗을 중요하게 반영한다. 또한, 트위터 데이터에서 새로운 이슈가 발생한 것을 탐지하기 위해 시간별 핵심어휘 빈도의 분포 변화를 측정하고, 이슈 트윗에 대해 감성 표현 분석을 통해 핵심이슈에 대해 사건 어휘를 추출한다. 소셜 빅데이터의 특성상 같은 날짜에 여러 이슈에 대한 트윗이 많이 생성될 수 있기 때문에, 트윗들을 토픽별로 그룹핑하는 것이 필요하므로, 최근 많이 사용되고 있는 LDA 토픽모델링 기법에 시간 특성과 사용자 특성을 분석한 시간상에서의 중요한 사건 어휘를 반영하고, 해당이슈에 대한 신뢰성 있는 사용자가 쓴 트윗을 중요시 반영하도록 토픽모델링 기법을 개선한 소셜 사건 탐지 방법에 대해 알아본다.
본 연구의 목적은 치료적 매체를 이용한 게슈탈트 심리치료에서 내담자가 지각한 중요사건과 이 중요사건 내에서 매체와의 상호작용과정을 살펴보는 데에 있다. 연구의 목적을 위해 4명의 연구 참가자를 목적표집 하였다. 이들로부터 치료적 매체를 이용한 게슈탈트 심리치료의 회기 중에 가장 중요했던 장면을 선정하도록 한 뒤에 이 장면에서 매체와의 상호작용에 대해 회기녹음 전사본과 인터뷰를 통해 자료를 수집했다. 자료 분석과 분석적 절차는 종합적 과정분석(comprehensive process analysis)에 따랐다. 그 결과 내담자가 경험한 중요사건은 총 74개의 대화쌍으로 구성되었다. 이들이 경험한 중요사건은 매체를 통해 미해결 감정과 접촉하고 이를 표현하면서 자기 이해가 깊어진 것이었다. 내담자가 지목한 중요사건 내에서 매체와의 상호작용과정은 매체의 이용 양상, 내담자의 경험, 매체와의 상호작용에 따라 분석했다. 분석한 결과 매체와의 상호작용은 총 5개의 주요주제가 드러났다. 5개의 주요주제는 허용, 발견, 인정, 수용, 조망이다. 끝으로 연구 결과에 대해 논의하고, 의의와 한계를 밝히고 추후 연구를 위해 제언하였다.
이 연구는 계량분석을 통해 아프가니스탄 지역에서 발생한 폭탄테러 사건의 주요한 특성을 살펴보고 빈도수와 사상자 수에 영향을 미치는 주요한 요인을 탐구한다. 이를 위해 미국 START 프로그램의 Global Terrorism Database의 폭탄테러사건 데이터 중 아프가니스탄에서 2002년 1월 1일에서 2011년 12 월 31일 사이에 발생한 케이스들을 분석했다. 기술적 통계분석과 카이제곱 검증, 그리고 로지스틱 회귀분석기법을 사용하여 폭탄테러 사건을 계량 분석하였다. 분석결과에 따르면 테러사건의 경향성이 뚜렷이 나타난다. 이를 유추하면 테러리스트는 무작위가 아니라 어떤 상황조건의 영향을 받아 합리적 사고를 통해 폭탄테러를 수행한다. 예를 들면, 폭탄테러 사건은 최근으로 올수록 더 증가하였으며 특히 시골지역과 비파슈툰 부족지역에서 더욱 가파르게 증가하였다. 한편, 테러사건이 최근 들어 증가하는 추세에 반해 사건 당 사상자수는 오히려 감소하는 경향을 보여주었다. 이 밖에도 마약생산수준이 높은 지역에서는 사상자수가 낮게 나타났으나 마약생산지역이라도 파슈툰 부족지역에서는 사상자수가 더 높게 나타났다. 또한, 정부와 군, 경찰 같은 적대적인 목표물에 대한 공격사건에서는 사상자가 더 높게 나타났다. 결국 이러한 분석결과는 폭탄테러가 어떤 특성과 경향성을 띠며 빈도수와 사상자수에 영향을 미치는 주요한 예측요인들이 존재한다는 가설을 지지한다.
이 연구는 '사건 A와 사건 B가 동시에 일어날 확률' 수업에서 제기되는 '발문의 유형'과 '발문의 내용'을 분석하여 해당 내용을 적절하게 다루는 지도 방안을 모색하고자 하였다. 이를 위해 발문을 제기하는 교사의 의도에 따라 발문 유형을 분류한 Morgan & Saxton(2006)의 연구와 '사건 A와 사건 B가 동시에 일어날 확률' 지도에 대한 선행 연구를 검토하여 발문 분석을 위한 준거 4가지를 추출하였다. 이를 토대로 수업을 분석한 결과 발문과 관련하여 드러난 특징을 요약하였으며, 이를 토대로 '사건 A와 사건 B가 동시에 일어날 확률'에 대한 수업 개선과 관련된 시사점을 기술하였다.
텍스트의 스토리를 자동으로 이해하기 위해 텍스트에서 기술된 사건(event)을 파악하고 이들을 조합하여 스토리가 어떻게 구성되어 있는지를 파악하는 연구들이 진행되어 왔다. 하지만 이는 스토리의 깊은 의미론적 이해를 요구하는 것 이외에도 텍스트마다 상황과 일어나는 사건들이 다양하기 때문에 언어 자원이 부족한 환경에서의 처리에는 한계가 있다. 이러한 문제는 사건들을 추상화 하여 단순하게 표현할 수 있다면 스토리 이해의 자연스러움을 저해하지 않고 해결 할 수 있다. 본 논문에서는 사건들의 추상화 과정을 위한 기초 연구로서 텍스트 속 등장인물이 행하거나 당하는 사건들을 추출하여 PMI기법을 통해 사건의 흐름을 파악하고 언어학적 단서를 참조하여 스토리 이해 과정에 누락될 수 있는 사건들을 추가하여 보완하였다. 이러한 접근을 통해 등장인물이 행할 수 있는 사건들을 재구성하여 단순화하는 방법을 제시한다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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