정보통신산업과 조우한 지식정보산업의 기술변화가 숨가쁘게 이뤄지고 있다. 이와 함께 기술적 트렌드를 반영하는 유행어도 수시로 바뀌고 있다. 2000년대 초까지는 인터넷이 폭풍처럼 몰아치더니 이후에는 클러스터, 유비쿼터스 컴퓨팅, 유틸리티 컴퓨팅 등이 이를 대변했다. 얼마 전까지는 클라우드가 유행처럼 번지더니 최근에는 빅데이터가 '뜨고' 있다. 지식과 정보를 다루는 인쇄산업의 입장에서 관심이 가는 측면도 있지만, 도대체 얼마나 관련이 있는지 감이 잡히질 않는다. 하지만 메가트렌드의 한 요소라면 분명 짚고 넘어갈 필요가 있다.
이 연구는 2020년 코로나-19 관련 신문기사를 유행기간에 따른 방역조치 범주별 주요 주제어 중심으로 분석하여, 한국 사회에서 코로나-19관련 방역에 대한 보도의 전체적인 내용과 경향을 분석하는데 목적이 있다. 연구목적을 달성하기 위해 2020년 2월 17일부터 12월 31일까지 보수, 중도, 진보 성향의 세가지 신문의 코로나-19 관련 기사를 이용하여 분석하였으며, 이 중 월요일과 목요일의 1면기사를 대상으로 하였다. 수집된 자료는 R studio를 이용하여 코로나-19 유행기간에 따른 각 범주별 주제어 언급빈도의 관련성을 카이제곱검정 등을 통하여 확인하였다. 연구의 결과는 다음과 같다. 첫째, 2020년 코로나-19 유행기간별로 한국의 3대 신문의 1면 기사에서 방역조치 범주별 주요 주제어를 분석한 결과, 비약물적 조치가 54.3%로 가장 많았으며, 3Ts(검사, 추적, 치료 및 백신) 31.9% 순이었다. 둘째, 유행기간별 기사의 건수는 제1차 휴지기가 28.5%로 가장 많았고, 비약물적 조치 기사는 제1차 휴지기 30.6%, 3Ts 제1차 유행기 28.6%로 가장 많아 유행기간별로 방역조치 범주별 주요 주제어 보도가 통계학적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.05) 셋째, 비약물적 조치 범주에서 주요 주제어를 분석한 결과, 전체적으로 사회적 거리두리가 33.9%로 가장 많았으며, 공공시설 제한운영이 17%, 영업제한 14.2%, 마스크와 손씻기 12.3% 등 순이었다. 유행기간별로 비약물적 조치는 통계학적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 넷째, 3Ts(검사, 추적, 치료) 및 백신 등 범주에서 주요 주제어을 분석해 보면, 전체적으로 진단검사가 41.8%, 역학조사 및 병상관련이 각각 20.9%였으며, 치료제 및 백신이 16.5% 등 순이었으며, 유행기별로 3Ts(검사, 추적, 치료) 및 백신 등 주제어가 통계학적으로 유의한 차이가 있었다(p<0.01). 2020년 코로나-19 관련 신문기사를 유행기간에 따른 방역조치 범주별 주요 주제어을 분석한 결과, 비약물적 조치가 가장 많았고, 유행기간별로 방역조치 범주별 주요 주제어 보도가 통계학적으로 유의한 차이가 있었음을 확인하였다.
웹을 통해서 수천 또는 심지어는 수백만 명의 정보 수집이 가능해짐에 따라 이러한 사용자들로부터 생성된 데이터를 결합하는 알고리즘을 사용하여 새로운 비즈니스를 창출하는 집단지성이 크게 대두되고 있다. 최근 건강정보에 있어서도 웹을 통하여 사용자들이 정보의 획득이 일반화되면서 웹을 이용하는 사용자의 패턴을 이용하여 식중독이나 독감 같은 공공보건 관련 예후를 예측하는데 사용될 수 있다. 본 논문에서는 인터넷 사용자들의 검색 동향을 통해 독감의 유행을 예측하기 위해 국내외의 인플루엔자 표본감시 데이터 및 검색 동향을 비교하였다. 이러한 사용자들이 독감 관련 검색어의 증가는 실제 독감의 유행과 높은 상관관계(p=0.5, p=0.76)를 보였으며, 이는 인터넷 검색 동향만으로도 초기 단계에서 감시하고자 하는 질병의 발생 양상과 유행 양상의 전개를 예측하는데 중요한 역할을 수행할 수 있음을 의미하는 것으로 인터넷 검색 동향을 통해 공공보건을 예측하는 시스템을 제시한다.
2005년 을유년 닭의 해가 새롭게 시작됐다. 지난해 모바일 게임 시장은 200%이상의 높은 성장률을 기록해 좋은 결과를 나타냈지만, 불법 복제 및 일부 게임회사에 집중되는 아쉬움을 나타냈다. 2005년에는 어느정도의 시장규모가 예측되고 , 또한 어떠한 이슈들이 기다리고 있는지 살펴보자.
어떤것을 전망하는 것은 참 어려운 일이다. 스포츠에서도 많은 전문가들이 예측을 하지만, 의외의 결과가 일어나듯이 모바일 게임 시장 역시 그때그때 상황에 따라 달라질 수 있기 때문이다. 요즘 유행하는 그때 '그때 달라요'라는 유행어가 2005년의 전망을 한마디로 표현할 수 있는 말이겠지만, 그래도 몇가지 이슈를 살펴보면서 2005년 모바일 시장을 가늠해 보고자 한다.
예전에 모뎀을 통한 PC통신이 한창 유행할 때, ROM족이라는 유행어가 있었다. RAM(Random Access Memory)과 함께 컴퓨터의 기억장치로 활용되는, 읽기만 가능한 저장매체(Read Only Memory)를 뜻하는 용어였다. 그런데 이 용어는 이 속성을 빗대어 게시판을 읽기만 하는 회원(Read Only Member)을 가리키는
말로도 쓰였다. 정보화시대에 있어서 정보라는 것, 비록 형태가 없는 것들이 대부분이지만 이 역시 누군가가 사용하기 위해서는 누군가가 만들어내야 한다. 수요와 공급이 일어나는 정보 유통 구조다. 혹자는 ROM족으로 소비생활에만 치중하지만, 또 다른 혹자들은 소비와 생산을 동시에 하는 프로슈머(ProSumer) 역할을
한다. 이번호에서는 이러한 생산성을 띤 소비자들에 대한 이야기를 하고자 한다.
본 논문에서는 토픽 시그너처(Topic Signature)와 n-gram을 이용한 댓글 분류 시스템을 개발한다. 토픽 시그너처는 문서요약이나 문서분류에서 자질 선택을 위한 방법으로 많이 사용되어지며, n-gram은 모든 언어에 적용 가능한 장점이 있다. 악성댓글은 대체로 문장 길이가 짧고 유행어나 변형어의 출현 빈도가 높으며 비정형화된 특징이 있다. 따라서 우리는 댓글을 n-gram으로 나누어 자질로 선택한다. 분류를 위해 베이지안(Bayesian)모델을 사용하였다. 본 논문에서는 한글과 영어 댓글에 대한 판별 실험을 통하여 구현한 시스템이 복잡한 전처리 과정이 필요한 기존에 제안된 방법들보다 더 나은 성능을 보이며, 언어에 관계없이 적용 가능하다는 것을 실험 결과를 통해 확인할 수 있었다.
어떤 언어도 다른 언어와 분리되어 독립적으로 존재할 수 없다. 언어는 외래문화와 접촉하게 되면 서로 끊임없는 영향을 미치고 변화를 불러일으킨다. 90년대 이후 세계 과학기술 및 정보화의 급속적인 발전으로 한국의 드라마, K-POP으로 파생된 한류 붐은 중국 언어에도 영향을 미쳐 중국 온오프라인에서 한국어 차용 신조어가 교류 상용어이자 사회 유행어가 되고 있다. 한국어 차용 신조어는 중국어와 한국어의 언어접촉의 영향과 결과를 반영한 것으로 우리는 한국어 차용 중국어 신조어의 발생 배경과 원인을 사회문화요인과 심리적 필요성을 근거로 살펴보고, 신조어를 음역, 의역, 한국한자어 차용, 기타 4가지 유형으로 나누어 설명하였다. 신조어는 조어 과정에서 발생하는 비규범적인 문제에도 불구하고 중국어 표현을 더욱 풍부하게 하며, 언어적인 면에서도 새로움과 변화, 혁신적이고 창조적인 것을 추구하는 중국 세대의 견해와 이해를 반영하는 사회문화의 거울이 된다. 우리는 한·중 양국 젊은이들이 상대언어와 문화를 이해하고 소통하여 서로 우호적인 감정을 가질 수 있는 인식 변화의 계기가 될 수 있기를 기대하며, 향후 중국어 교육 현장에서도 한·중 언어융합의 응용을 통한 교수 및 학습에 도움이 되길 기대한다.
영상으로 콘텐츠를 개발하는 사람들을 '크리에이터'라 칭한다. 이들이 사람들에게 재미를 주고 이목을 끌기 위해 표준어 이외에 다양한 유행어와 신조어들을 만들어내며 이들을 영상뿐만 아니라 자막으로 활용하게 된다. 이러한 자막이 있는 영상 제작시 대본을 제작하는데 있어 자유도가 높은 크리에이터들의 특징상 맞춤법 오류 및 오타의 문제가 생긴다. 하지만 영상제작 도구에는 맞춤법 검사 기능이 없어 검사를 미리 하기에는 어려운 점이 있다. 우리는 이 문제점을 해결하기 위해 영상을 완성 하고 최종 검토를 할 때 맞춤법 검사를 하기 쉽도록 프로그램을 개발한다. OpenCV를 통해 영상의 자막을 글자로써 인식을 하고, fastText 모델을 통해 인식된 글자가 맞춤법에 맞는지 크리에이터에게 제안해주는 맞춤형 프로그램을 개발하고자 한다.
계절적 유행성 독감은 매년 전 세계적으로 300만-500만 명이 감염되어 25만-50만 명이 사망에 이르는 무서운 질병이다. 유행성 독감에 대한 통제를 강화하기 위해 독감의 유행을 실시간으로 감시하기 위한 연구들이 제안되고 있다. 우리나라의 질병관리본부는(CDC)는 인플루엔자에 대한 임상 자료를 1주 단위로 발표하고 있으며 질병의 유행과 1-2주 정도의 보고 시차가 존재한다. 조기에 독감의 유행을 감지하기 위해 비임상적 자료(뉴스 리포트, 소셜 미디어)의 검색 정보를 활용하여 유행성 독감 발생을 효과적으로 대비하기 위한 연구들이 최근 이루어지고 있다. 비임상적 자료의 수집은 적은 비용으로 거의 실시간으로 이루어질 수 있는 이점이 있다. 본 연구는 네이버 검색엔진이 제공하는 PC와 모바일 키워드 정보를 활용하여 우리나라의 유행성 독감 활동을 감지하는 회귀모형을 개발하고자 한다. 이를 위해 문헌연구를 통하여 인플루엔자 의사분율(ILI)과 높은 상관성을 가질 것으로 예상되는 키워드를 20개 선정하고 키워드와 ILI와의 관계를 로지스틱 회귀모형과 다중회귀모형으로 가정하고 ILI를 예측하였다. 모형적합성 측면에서 다중회귀모형이 로지스틱모형보다 우수하였으며 모바일-기반 회귀모형이 PC-기반 회귀모형보다 ILI 퍼센티지를 추정하는데 우월한 결과를 보이고 있다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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