• 프린팅코리아
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• v.13 no.8
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• pp.78-81
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• 2014

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.

• Journal of agricultural medicine and community health
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• v.46 no.3
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• pp.153-161
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• 2021

Backgrounds: This study was performed to analyze the main key words of newspaper articles related to COVID-19 in 2020 for each category of quarantine measures according to the epidemic period of COVID-19. Methods: We analyzed articles related to COVID-19 in three major newspapers of Korea between February 17 and December 31, 2020. We targeted the front page articles on mondays and thursdays. The analysis of the relationship between the two variables was confirmed through the chi-square test. Results: As a result of analyzing the main key words for each category of quarantine measures, non-pharmaceutical intervention were the most common at 54.3%, followed by 3Ts(test, tracing, treatment and vaccine) at 31.9%. In the category of non-pharmaceutical intervention, social distancing was the most common at 33.9%. In the categories such as 3Ts(test, tracing, treatment) and vaccine, diagnostic tests were the most common at 41.8%. Conclusions: It was identified that non-pharmaceutical intervention were the most common, and there was a difference in the reporting of main key words by category of quarantine measures for each epidemic period related to COVID-19 in 2020.

• Proceedings of the Korean Society of Computer Information Conference
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• 2010.07a
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• pp.425-428
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• 2010

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.

• Proceedings of the Korea Society of Design Studies Conference
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• 1999.10a
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• pp.30-31
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• 1999

최근에 디자인 영역에는 (감성)이라는 단어가 들어간 논문들이 늘고 있으며, 학생들 작품에도 감성이라는 설명이 자주 눈에 띠이게 되었다. 그러나 아주 일부이기는 하나 (감성)이라는 단어를 유행어처럼 받아들이거나 잘못해석하고 있는 경우도 없지 않다. (중략)

• Digital Contents
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• no.1 s.140
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• pp.48-51
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• 2005

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.

• Digital Contents
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• no.8 s.159
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• pp.66-71
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• 2006

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.

• Annual Conference on Human and Language Technology
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• 2008.10a
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• pp.189-194
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• 2008

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.

• The Journal of the Convergence on Culture Technology
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• v.8 no.6
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• pp.261-268
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• 2022

No language can be separated from other languages and exist independently. When a language comes in contact with a foreign culture, they continuously affect each other and bring changes. Hallyu boom(Korean wave), which was derived from the emergence of K-drama and K-pop due to rapid developments in global scientific technologies and digitization after the 90's, affected the Chinese language. As a result, neologisms that are derived from the Korean language are being commonly used for making exchanges and becoming social buzzwords. Neologisms derived from Korean reflect the effects and results of language contact between the two languages. We examined the background and cause of Chinese neologisms derived from Korean based on the sociocultural factors and psychological necessity, and explained neologisms by using four categories of transliteration, liberal translation, borrowing Korean-Chinese characters and others. Despite having the issue of being anti-normative during the process of coining new words, neologism enriches Chinese expressions and is a mirror for social culture that reflects the opinions and understandings of young Chinese people who pursue novelty, change, innovation and creativity in linguistic aspects. We hope that it will serve as an opportunity for the young people in Korea and China to change their perceptions and become more friendly by understanding each other's language, culture and by communicating. We also expect to provide assistance in regard to teaching and learning the applications of Korean-Chinese language fusion at Chinese education fields.

• Proceedings of the Korea Information Processing Society Conference
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• 2019.05a
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• pp.566-567
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• 2019

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.

• Journal of the Korea Society for Simulation
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• v.23 no.4
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• pp.31-39
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• 2014

Seasonal influenza epidemics cause 3 to 5 millions severe illness and 250,000 to 500,000 deaths worldwide each year. To prepare better controls on severe influenza epidemics, many studies have been proposed to achieve near real-time surveillance of the spread of influenza. Korea CDC publishes clinical data of influenza epidemics on a weekly basis typically with a 1-2-week reporting lag. To provide faster detection of epidemics, recently approaches using unofficial data such as news reports, social media, and search queries are suggested. Collection of such data is cheap in cost and is realized in near real-time. This research aims to develop regression models for early detecting the outbreak of the seasonal influenza epidemics in Korea with keyword query information provided from the Naver (Korean representative portal site) trend services for PC and mobile device. We selected 20 key words likely to have strong correlations with influenza-like illness (ILI) based on literature review and proposed a logistic regression model and a multiple regression model to predict the outbreak of ILI. With respect of model fitness, the multiple regression model shows better results than logistic regression model. Also we find that a mobile-based regression model is better than PC-based regression model in estimating ILI percentages.