온라인에서의 정보 확산은 미니홈피와 블로그 등에서 전파되는 소비자들의 스크랩 활동들을 볼 때 빈번한 방문활동을 보이는 사회적 관계 속에서 해석되어야 한다는 분위기가 고조되고 있다. 이에 본 연구에서는 온라인에서 개별 소비자들이 사회적 네트워크 내에서 가지는 특성을 바탕으로 다양한 영향자들(Influentials)을 규명하고 이러한 영향자들이 확산에 있어 Bass 확산모형에서의 혁신효과와 모방효과에 미치는 영향을 살펴보고자 하였다. 이를 위해 본 연구에서는 확산에 있어 성공과 실패하는 아이템간의 Bass 확산모형에서의 차이를 검증하여 모방효과에서 성공하는 아이템과 실패하는 아이템간의 차이점을 발견하였다. 또한 성공과 실패하는 아이템 간에 네트워크 영향자의 차이가 있는지 검정하였는데, 그 결과 연구대상인 100개의 아이템에서 성공과 실패하는 아이템 간에 영향자의 평균 차이가 있음을 알았다. 마지막으로 확산모형의 모방효과에 영향자의 효과를 함께 모형화하여 통계적으로 유의함을 보였고, 확산시기 중 초기의 영향자의 영향이 확산에 있어 더욱 중요함을 밝혔다.
NIE(Newspaper-In-Education)는 신문을 활용한 교육을 말한다. NIE가 기존의 교육에 비하여 다양한 가치 인식을 통한 사회성 확립과 아울러 독해력과 작문력 향상, 정보 활용 능력의 육성 등의 장점이 있어서 교육 현장에서 널리 활용되고 있다. 그러나 기존의 NIE는 기사 스크랩의 번거로움, 복사 사용으로 인한 판독의 어려움, 전문용어에 대한 지도의 어려움 등의 문제점을 가지고 있다. 따라서 본 논문에서는 웹 기반 NIE를 위한 교수-학습 시스템을 설계한다. 웹 기반 NIE는 신문활용교육의 장을 교실과 가정에서 그대로 컴퓨터와 인터넷으로 옮겨온 것이다. 인터넷 신문을 통해 다양한 신문의 기사와 정보를 접하고, 분석하며 기존의 워크북(workbook)에서 하던 NIE 활동을 그대로 웹 기반으로 옳긴 것이다. 본 논문에서 설계한 웹 기반 NIE 교수-학습시스템은 신문지면을 준비하는 문제에 구애받지 않고, 전문용어에 대한 실시간 검색을 통한 빠른 이해와 다른 사람의 NIE 작품을 비교할 수 있는 둥의 장점을 가지고 있기 때문에 우리나라 NIE교육의 발전에 기여할 것으로 기대된다.
웹 서비스 기술의 발전에 따라 인터넷의 이용자가 생산자이면서 동시에 소비자로서 인터넷 공간을 이용하는 웹 2.0이라는 개념이 도래하였다. 웹 2.0 개념의 인터넷 공간에서는 소셜 웹 서비스를 통하여 셀 수 없이 많은 다양한 형태의 웹 콘텐츠가 만들어지고 있다. 따라서 실세계에서도 다양한 유형의 사용자들이 웹 콘텐츠를 공유할 수 있도록 하는 능동형 디스플레이 시스템이 등장하였다. 능동형 디스플레이 시스템은 실세계에서도 다양한 유형의 사용자들이 웹 콘텐츠를 공유할 수 있도록 한다. 그러나 지금까지는 시스템의 개인적인 웹 콘텐츠를 공유하는 기능이 미비하였다. 본 논문에서는 실세계에서 사용자의 신원을 파악하여 사용자의 블로그나 공개 카페와 같은 소셜 네트워크 서비스의 웹 콘텐츠를 대형 디스플레이 장치 혹은 멀티미디어 재생 장치를 통하여 표현하는 능동형 디스플레이 애플리케이션을 개발하였다. 이를 위하여 사용자의 프로필과 웹 콘텐츠 정보를 등록하고 관리할 수 있는 소셜 콘텐츠 프레젠테이션 서버를 개발하였다. 또한, 실세계에서 디스플레이 장치에 근접한 사용자를 능동적으로 식별하고 직관적 사용자 인터페이스를 통하여 웹 콘텐츠를 디스플레이 장치 화면에 나타내는 소셜 콘텐츠 프레젠테이션 클라이언트를 개발하였다. 그리고 직관적 사용자 인터페이스를 통하여 콘텐츠의 공유를 현장에서 지정하는 현장 스크랩 서비스와 또한 다양한 종류의 의견 제시를 현장에서 지원하는 현장 피드백 서비스를 개발하였다.
최근 ICT의 발전으로 인해 웹사이트 수가 폭발적으로 증가하고 있으며 인터넷상에는 여러 가지 다양하고 방대한 데이터들이 존재한다. 이러한 데이터를 효과적으로 검색하고 이용하기 위하여 웹 검색 기능은 주요한 역할을 담당한다. 본 논문에서는 웹 데이터를 자동으로 스크랩하여 파일로 저장하는 웹 크롤러를 구현하고 처리 속도 향상을 위하여 쓰레드 기능을 추가하였다. 웹 크롤러 구현을 위한 프로그래밍 언어는 파이썬을 사용하였으며 다양한 크기의 레퍼런스 사이트의 크롤링 속도 비교는 쓰레드 수를 변경함으로 측정하여 성능향상을 확인하였다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였으며, 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들이 활용되고 있음을 확인할 수 있었다.
본 연구에서는 "4차 산업"과 관련된 논문들의 세부 연구 주제를 파악하기 위하여 텍스트 마이닝 기법을 이용하여 논문들을 분석하였다. 이를 위하여 2016년부터 2019년까지 한국학술지인용색인(KCI)에서 "4차 산업"이라는 키워드로 논문을 검색하여 총 685편의 논문을 수집하였다. 논문 수집을 위해서는 Python 기반의 웹 스크랩핑 프로그램을 사용하였으며, 자료 분석을 위해서는 R 언어로 구현된 LDA 알고리즘 기반의 토픽 모델링 기법들을 활용하였다. 수집된 논문들에 대한 Perplexity 분석 결과, 9가지 토픽이 최적으로 결정되었고 수집된 논문들의 9가지 대표 토픽들을 Gibbs 샘플링 방법을 사용하여 추출하였다. 분석 결과, 인공지능, 빅데이터, 사물인터넷, 디지털, 네트워크 등이 상위 주요 기술들로 나타났으며, 산업, 정부, 교육 현장, 일자리 등 4차 산업과 관련한 다양한 분야에서 주요 기술들로 인한 변화에 대한 연구들이 이루어져 왔음을 확인할 수 있었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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